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    react方式来思考

    接下来引用自己于2016年12月15写 笔记https://www.cnblogs.com/djtao/p/6181807.html react方式来思考 本文主要内容来自React官方文档中“...主要介绍使用React开发组件官方思路。代码内容经笔者改写为较熟悉ES5语法。 React——在我们看来,是javascript快速开发大型web应用捷径。...APP面板 搜索框 商品面板 商品类别目录 商品 第二步,实现静态代码 思考:自上而下数据流 首先思考数据流 ?...写一个静态版本可能要打很多代码,而不用什么想东西;添加交互并不需要太多代码,但是你需要大量思考。 静态版本应用,父到子组件间数据交流是通过 props来传递。...在本文这个例子静态版本中,组件只有一个 render()方法,组件结构顶部(App)以data为支撑。 如果你改变data内容再刷新,UI将被更新。没有什么复杂改变。

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    不同思考侧重介绍卷积神经网络

    所以这里对卷积神经网络讲解主要是以不同思考侧重展开,通过对卷积神经网络分析,进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意:该文会跟其他现有文章有很大不同。...(3) 计算例子 表示red channel编号为0输入节点, 表示green channel编号为5个输入节点。 表示blue channel。...因此我们自然而然会选择多个不同filters对同一个图片进行多次抓取。...并不是因为我们用了更炫酷处理方式,而是加入了先验知识,无需从零开始数据学习,节省了训练所需数据量。 思考表现提高原因一定要从训练所需要数据量切入。...只是有这样组合趋势,实际无法保证神经网络到底学到了什么内容。 ? 下图举一个更易思考例子。 图形1,2,3,4,5,6是第一层卷积层抓取到概念。 图形7,8,9是第二层卷积层抓取到概念。

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    R和Keras深度学习例子

    TensorFlow和Keras使用R接口作为选择(即  TensorFlow,Theano,CNTK)结合详细文档和大量例子看起来更有吸引力。...本文提出了一个解决Carvana Image Masking Challenge中图像分割问题解决方案,其中您想了解如何将从16个不同角度拍摄汽车分开。(您可以在这里了解获奖者)。...它结合了以前软件包所有优点,包括稳定性和杀手级功能(在我们任务框架中无用),与OCR库Tesseract集成。下面给出了在不同数量核上读取和转换图像时速度测量结果。...所需数量内核启动集群: cl < - makePSOCKcluster(4)#doParallel SOCK集群是一个通用解决方案,允许使用多台PCCPU。...不幸是,我们迭代器和神经网络训练例子在Windows下工作,所以拒绝在Linux下工作。在Linux中,您可以使用替代 doMC 软件包,它使用源进程分支创建集群。剩下步骤不需要完成。

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    函数式方式思考——递归

    我们可以得到一个数据到界面的映射关系,就像React提倡那样: Model -> View 或者函数形式 View = f(Model) 现在我们不讨论React,只讨论函数本身。...举个例子,根据幂递推公式 a[n]=a*a[n-1],我们可以很容易得到一个求幂函数: function exp(a: number, n: number) { return a * exp...expImpl(a, a * prev, i - 1); } function fastExp(a: number, n: number) { return expImpl(a, 1, n); } 映射思维...通过对老朋友斐波那契数列思考,我们发现,通过函数式方式思考可以有效简化问题,从而得到一个简单递归版本。...当我们执行环境不具备自动优化尾调用时候,在必要情况下,我们可以很容易手动把它优化为一个等价循环形式。这就是函数式思维带来优势。

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    不同癌症中TMB与ICI反应之间免疫相关因素研究

    导语 肿瘤免疫微环境 (TME) 可以调节 TMB 分层能力(称为 TMB 能力),确定它是否可以预测给定癌症类型中 ICI 反应。...图 1 02 TME中各种免疫相关因子平均水平量化 在每种癌症类型中,作者估计了 31 种不同免疫相关因子平均水平,这些因子先前已被报道与 ICI 反应相关,包括肿瘤新抗原特征、TME 特征和检查点靶标相关变量...图 3 04 调节剂稳健性评估 通过在一系列不同上下文中重复识别过程来测试本研究顶级调节剂稳健性。...本研究接下来测试了在癌症类型中,调节剂是否可以对患者亚组进行分层,其中高 TMB 可以预测四个不同队列中 ICB 反应 。...结果发现在癌症类型中鉴定调节剂预测能力并不能转化为在癌症类型中具有不同 TMB 能力患者亚组(图 4D-F)。

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    医生思考方式调试你代码

    虽然上面这4个步骤是为医生而整理,但是我们同样可以像一个医生一样思考一种强有力方式来找到并消除软件缺陷。将诊断过程分解为一个一个目的单一步骤,确保每个步骤都能得到应有的重视。...就像原先我们对症状直接描述为“what”,后来用“how”区分开来,头脑风暴解释法目的是“how likely”来区分“how”。捕捉任何看似合理要点,以便于节约分析。...重中之重,不能有害 鉴别诊断与其他演绎方法不同,因为医生必须不断地评估风险,并权衡对病人生命影响。...实验室工作 不同于医疗世界令人难以接受,只要你愿意,你随时都可以克隆软件应用程序,执行可怕的人体实验。...清楚地思考复杂系统需要关心和专注。采用结构化诊断过程来指导检查可以节省时间和避免挫折感。最重要是,它 很有用。

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    Python把人物头像动漫化,不同表情给你不同惊喜

    前言 最近上网冲浪时候看到了一个有趣东西,叫做『人物动漫化』,作为老大粉丝,怎么可能放过这个机会,让我们先看看效果图: ? ?...# 获取tokenAPI url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token' # 获取access_token需要参数...,来进行人物动漫化处理,并保存到本地,调用我们函数,输入我们要处理图片地址和处理后存储地址即可 def img2Cartoon(img): # 头像动漫化API url = '...{ # 开始获取access_token 'access_token':get_access_token(), # 图片base64编码...ennnn,没错我也是超级小杰粉丝,所以就一起来吧 50行左右Python代码就能把图片做成动漫风格,大家可以去尝试一下,很多人微信头像又可以更换了呢~

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    医生思考方式调试你代码

    虽然上面这4个步骤是为医生而整理,但是我们同样可以像一个医生一样思考一种强有力方式来找到并消除软件缺陷。将诊断过程分解为一个一个目的单一步骤,确保每个步骤都能得到应有的重视。...就像原先我们对症状直接描述为“what”,后来用“how”区分开来,头脑风暴解释法目的是“how likely”来区分“how”。捕捉任何看似合理要点,以便于节约分析。...重中之重,不能有害 鉴别诊断与其他演绎方法不同,因为医生必须不断地评估风险,并权衡对病人生命影响。...实验室工作 不同于医疗世界令人难以接受,只要你愿意,你随时都可以克隆软件应用程序,执行可怕的人体实验。...清楚地思考复杂系统需要关心和专注。采用结构化诊断过程来指导检查可以节省时间和避免挫折感。最重要是,它 很有用。

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    Pandas merge用法解析(Excel数据为例子

    Pandas merge用法解析(Excel数据为例子) 【知识点】 语法: 参数如下: left: 拼接左侧DataFrame对象 right: 拼接右侧DataFrame对象 on: 要加入列或索引级别名称...outer’取并集,出现A会进行一一匹配,没有同时出现会将缺失部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。...vlookup_data=pd.merge(df1,df2,how='inner') print(vlookup_data) vlookup_data=pd.merge(df1,df2,how='inner') 如果是...inner’,是取交集 则可以看到【2019010 鸠摩智】与【2019011 丁春秋】两个数据丢失了 vlookup_data=pd.merge(df1,df2,how='outer') 如果是how...=’outer’是取并集 可以看到两个10,一个是【2019010 鸠摩智】一个是【2019011 丁春秋】总共是11个数据,没有数所NaN填空 vlookup_data=pd.merge(df1

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    「PostgreSQL」MapReduce方式思考,但使用SQL

    对于那些考虑使用Citus的人来说,如果您例看起来很合适,我们通常愿意花一些时间与您一起帮助您了解Citus数据库及其可以提供性能类型。...MapReduce方式思考 MapReduce已经存在了很多年,并由Hadoop普及。关于大规模数据问题是为了从中获得及时答案,您需要对问题进行分解并并行进行操作。...MapReduce本身是一个框架,用于拆分数据,根据需要将数据改组到节点,然后在重新组合结果之前对数据子集执行工作。让我们举一个例子,例如累计总浏览量。...如果将工作分配到四个不同节点,则与使用一个节点所有计算来执行计数相比,可以看到性能大约提高了4倍。...Citus本身有多个不同执行器来处理各种工作负载,我们实时执行器实质上与成为MapReduce执行器是同义

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    单细胞+空间蛋白组鉴定三阴乳腺癌不同治疗反应轨迹

    单细胞转录组部分:磁分离CD45+和CD45-活检样本活细胞顶部和底部1/3部分进行单细胞测序,CD45+样本同时进行配对T细胞受体(TCR)/B细胞受体(BCR)-seq。...空间蛋白组部分:剩余1/3部分,福尔马林固定,石蜡包埋,并使用CODEX平台,根据scRNA-seq鉴定细胞类型,抗体panels进行分析。空间细胞类型鉴定:经典marker。...结果2 、治疗诱导应答性TNBC免疫微环境重塑从不同治疗时间节点中空间样本分析相对细胞比例(占总细胞百分比)和细胞密度(每单位面积细胞数)。...此外,在两种治疗活检中,有反应sc-16扩增高于无反应者。通过研究空间域相关性,发现,d3和d4在其空间模式上是相关,d6也与这两个区域以及基质富集d2和d10相关。...这些区域间空间相关性在反应者和非反应者之间没有差异。结果5、鉴定两组具有不同免疫轨迹responder groups反应性肿瘤在与反应相关空间因素上表现出异质性。

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    钓鱼例子讲Linux五种网络IO模型

    网络I/O本质是socket读取,socket在linux系统被抽象为流,I/O可以理解为对流操作。...select调用可以等待多个socket,当其中任何一个socket数据准好了,就能返回进行可读。 多路复用I/Oselect和poll替换了多路复用I/O。...多路复用既然可以处理多个I/O,也就带来了新问题,多个I/O之间顺序变得不确定了,当然也可以针对不同编号。 可以看出,由于非阻塞调用,轮询占据了很大一部分过程,轮询会消耗大量CPU时间。...多路复用有两种阻塞,select或poll调用之后,会阻塞进程,与第一种阻塞不同在于,此时select不是等到socket数据全部到达再处理, 而是有了一部分数据就会调用用户进程来处理。...多路复用既然可以处理多个I/O,也就带来了新问题,多个I/O之间顺序变得不确定了,当然也可以针对不同编号。

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    例子说明FTP主动模式和被动模式

    关于VSFTP主动模式和被动模式 一,首先我们看两个例子如下: 其中192.168.10.7是服务端,172.16.11.11是客户端 被动模式 # netstat -an |grep 172.16.11.11...1024端口 由此可以推出21端口是连接控制端口,20端口是数据传输端口(主动模式下) 三,补充,在生产环境下由于防火墙和ACL等对端口控制很严格,如果想方便服务端配置可以主动模式, 但客户端要让他们调好模式...,如IE浏览器默认就是被动模式。...四,另外给vsftpd主动模式和被动模式配置放在下面 主动模式 port_enable=YES connect_from_port_20=YES #数据端口是20即主动模式 ftp_data_port...#如果数据传输端口不想用20把上面的YES改成NO,这里填上你想设置端口 被动模式 #PASV MOD pasv_enable=YES pasv_min_port=60000 pasv_max_port

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    一个高考数据例子,说明数据误导

    假设可信 不过,既然我们是要用这个例子来说明数据可视化方法、工具所带来误导性,而非数据自身不真实,那么不妨先假设数据来源可靠。具体数据来源于1977年恢复高考之后某一个时间段。...图-2 图解释义 这样一张图,只能比较各个收入段内各类院校录取比例分布,不能表示不同收入段家庭出身孩子,对某一类型院校教育资源瓜分情况! 左数第一列最上面那块蓝黑好大一块,扎眼!...图-3 如何揭示不同阶层对教育资源分割 如果,我们想看各个不同收入段家庭孩子,对于不同类型高等教育资源占据状况如何,该怎么办呢? 数据缺失 想看清这一点,仅有目前这些数据是不够。...2、不同收入段家庭子女参加高考录取比例也不同。 即使北京地区近些年录取率颇高,有70%还多,但毕竟不是所有参加高考考生都能被录取。 这两个问题在没有数据情况下,我们凭自己是无法解决。...示意性数据替代 但是,为了说明:如果要看资源占用比例,图表应该是什么样子。我们姑且先忽略不同收入段家庭孩子选择和考试能力差别,且用家庭数代替被录取考生数,做个图出来看看。

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    简单易懂例子解释隐马尔可夫模型

    我会效仿这一做法,写最通俗易懂答案。 还是最经典例子,掷骰子。假设我手里有三个不同骰子。...在这个例子里,这串隐含状态链就是你骰子序列。...在我们这个例子里,D6下一个状态是D4,D6,D8概率都是1/3。D4,D8下一个状态是D4,D6,D8转换概率也都一样是1/3。...这个问题其实有两种解法,会给出两个不同答案。每个答案都对,只不过这些答案意义不一样。第一种解法求最大似然状态路径,说通俗点呢,就是我求一串骰子序列,这串骰子序列产生观测结果概率最大。...要算正常三个骰子掷出这个结果概率,其实就是将所有可能情况概率进行加和计算。

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