一.基本if结构: 1.定义:if选择结构是根据条件判断之后再做处理的一种语法结构! ...:非-----条件为真时,结果为假;条件为假时,结果为真 注:当运算符比较多,无法确定运算符执行的顺序时,可以使用小括号控制 三.多重: 1.多重if选择结构"不是"多个基本if选择结构简单地排列在一起... >如果条件之间存在连续关系,则else if块的顺序不是随意排列的,要么从大到小,要么从小到大.总之要有顺序的排列 四.嵌套: 1.只有当满足外层if选择结构的条件时,才会判断内层if条件 2....else总是与它前面最近的那个缺少else的if配对 3.if结构书写规范: >为了使if结构更加清晰,应该把每个if或else包含的代码块用大括号括起来 >相匹配的一对if和else应该左对齐... >内层的if结构相对于外层的if结构要有一定的缩进
case块中的代码 2.当遇到break时,就跳出switch选择结构,执行switch选择之后的代码 3.如果没有任何一个case后的常量与switch后小括号中的值相等,则执行switch末尾部分的...switch选择结构.如果需要,一定不要忘记写"break;" 4.在case后面的代码中,break语句是可以省略的,还可以让多个case执行同一语句 5.swicth选择结构与多重if选择结构很相似...,都是用来处理多分支条件的结构,但是switch选择结构只能用于等值条件判断的情况 四.选择结构总结: 1.基本if选择结构: >可以处理单一或组合条件的情况 2.if-else选择结构: ...>可以处理简单的条件分支情况 >这种形式结构简单,但实际开发中使用非常频繁 3.多重if选择结构: >可以处理复杂的条件分支情况 >多重if选择结构在解决需要判断的条件是连续的区间时有很大的优势... 4.嵌套if选择结构: >在if选择结构中又包含一个或多个if选择结构的情况,这种结构一般用于较为复杂的流程控制中 >if选择结构嵌套的形式很多 5.switch选择结构: >当需要多重分支并且条件判断是等值的情况下
/> 效果展示 本来是想部署通过网页上传一个图片到服务器的功能的...今天只实现了第一步，把图片选择和预览做了。服务器端还要部署接受服务才行。 就这第一步都花费了两个小时，孰能生巧啊。只学不习永远都落实不了。 ---- 一番雾语：JavaScript上传图片并预览。
EZAudio - EZAudio是一个iOS和OSX上简单易用的音频框架，根据音量实时显示波形图，基于Core Audio，适合实时低延迟音频处理，非常直观。中文介绍，官网。...ffmpeg - ffmpeg官网，FFmpeg在iOS上完美编译。 VLC - VCL官网，VLC for iOS 2.7.2源代码。...可自由选择你需要的参数合并和导出视频。 Cool-iOS相机 - Cool-iOS相机。 FastttCamera - FastttCamera快速照相。...ICGVideoTrimmer - ICGVideoTrimmer提供视频剪切的视图。左右两个边界选择器还能够自定义。...AudioKit.swift - 音频合成，加工及分析平台（支持iOS，OS X，tvOS）框架库。无论其易用性，还是功能性及专业性。
目前 APM 开源及商业化产品已经比较成熟，但搭建 APM 平台是自建还是上云呢？本文通过成本和产品功能的角度，给大家提供 APM 选型方案的建议。...客户端和服务端不同视角的丰富指标和图表。 其中，指标除了常规的应用请求量，响应时长，错误率以外，还提供了下列指标： 数据库相关指标（慢 SQL，数据库调用相关指标等），与云上的数据库基础监控打通。...腾讯云 APM 与云上组件打通 使用开源协议自建的用户，无法关联腾讯云上其他云产品组件的相关监控信息。...[点击查看大图] 如图所示，在通过指标定位到问题发生的链路后，呈现了该链路整体的调用关系列表，提供具体每一条调用的具体信息（健康状态，耗时，异常信息等），并且可同步查看该条链路相关的所有日志信息，丰富详细的日志将更好地帮助判断问题所在...Don't worry，腾讯云应用性能观测（APM）支持多种开源协议（OpenTelemetry、Jaeger、Skywalking 等），用户无需改造，支持平滑迁移，即可直接切换到腾讯云 APM 上，
针对op选择合适的Kernel，也是通过Pass实现的。...Kernel选择有两种方法，一种是对同一个op多种Kernel动态测试运行时间，选择时间最短的的Kernel组合；另外一种根据预设的规则来选择，规则中已做了较为综合的考虑。...，设备系数排在首位，因为数据在不同设备上的传输开销极大。...细粒度的Kernel选择如CPU conv3x3s2p1或者OpenCL的cl Kernel是什么阶段选择的呢？...其实我们的目的是找一个模型在所有不同target、precision、layout的Kernel实现上排列组合这个模型下的最佳性能。但静态选择的策略，在本质上已经考虑了backend不同带来的差异。
现在的问题是，是否有什么工具之类的东西可帮助找出如何选择一个合适的机器学习算法，并根据具体的方案？ ? 点击这里查看大图。...Sheet 旨在帮助你筛选可用的机器学习算法，并选择合适的一个来用于预测分析解决方案。...这里有一个来自 Azure Machine Learning Gallery 的例子，该实验是尝试用几种不同的算法用在相同的数据上，然后进行结果比较：Compare Multi-class Classifiers...首先，确定要执行的机器学习任务的常规类型，因为归组在每个类别中的算法适合特定的预测任务。...选择一种算法并配置其参数后，可以使用训练模块之一通过选定算法运行数据，也可以使用扫描参数循环访问所有可能的参数并确定任务和数据的最佳配置。
特征选择采用随机的方法去分裂每一个节点，然后比较不同情况下产生的误差。能够检测到的内在估计误差、分类能力和相关性决定选择特征的数目。...单棵树的分类能力可能很小，但在随机产生大量的决策树后，一个测试样品可以通过每一棵树的分类结果经统计后选择最可能的分类。...，生长每棵树中节点分裂随机选择的变量子集中变量的个数mtry，以及每棵树的规模，在用于样本的预测分类的情况下，每个样本所占的权重也可以设置。...基于随机森林的因子选择方法 基于随机森林的因子筛选求解流程图 随机森林算法因子重要性检测结果 本题提供了2014年和2015年两年的数据，由于上市公司年报数据在第二年4月30号之前出来，所以2014年的数据选择区间为...2014-05-01至2015-05-01,2015年的数据选择为2015-05-01至2016-05-01。
可以把它作为特征选择的预处理，先去掉那些取值变化小的特征，然后再从接下来提到的的特征选择方法中选择合适的进行进一步的特征选择。...想把互信息直接用于特征选择其实不是太方便： 1、它不属于度量方式，也没有办法归一化，在不同数据及上的结果无法做比较； 2、对于连续变量的计算不是很方便（X和Y都是集合，x，y...在 波士顿房价数据集 上使用sklearn的 随机森林回归 给出一个单变量选择的例子： from sklearn.cross_validation import cross_val_score, ShuffleSplit...在噪音不多的数据上，或者是数据量远远大于特征数的数据上，如果特征之间相对来说是比较独立的，那么即便是运用最简单的线性回归模型也一样能取得非常好的效果。...下边这个例子当中，在同一个数据上加入了一些噪音，用随机森林算法进行特征选择。
要点脸皮，不能出门，假期又一延再延，作为一个从小熟读结发悬梁铁锥刺骨囊萤照读牛角挂书等典故的社会主义好青年，我决定趁这段时间好好充实自己，争取早日上王者！ ?...于是乎在某个冬阳高照的下午，我小心翼翼的拉上了窗帘，打开了我最爱的 GayHub GitHub... 一顿操作猛如虎，在我擦汗的卫生纸用到第三张的时候，我终于找到了我的基情 充实... ?...GitHub 网址：https://github.com/kasuganosoras/cxk-ball 游戏有简单、普通、困难、极限以及非人类等多个难度可以选择。 ?...这款坦克大战是经典坦克大战的复刻版本，在原版的基础上，使用 React 将各元素封装为对应的组件。 ?...在线网址：http://muan.github.io/emoji-minesweeper/ 0x04 俄罗斯方块 俄罗斯方块可以说是我以前最喜欢的小游戏之一啦，无论是在按键机上还是用遥控器在电视上玩，乐此不疲
然而在模型的优化上，梯度下降并非唯一的选择，甚至在很多复杂的优化求解场景下，一些非梯度优化方法反而更具有优势。而在众多非梯度优化方法中，演化策略可谓最耀眼的那颗星！...对于深度学习模型的优化问题来说，随机梯度下降（SGD）是一种被广为使用方法。然而，实际上 SGD 并非我们唯一的选择。...θ 上最优移动步长的方向。...当进行 θ→θ′ 的变换时，我们使用曼-惠特尼 U 检验（ [Mann-Whitney U-test）对比从分布 pθ 上采样得到的样本以及从分布 pθ′ 上采样得到的样本。...在「评估」阶段，我们将所有网络权重设置成相同的值。这样一来，WANN 实际上是在寻找可以用最小描述长度来描述的网络。在「选择」阶段，我们同时考虑网络连接和模型性能。
为什么选择托管文件传输？众所周知，许多组织都在努力完全保护其员工，客户，贸易伙伴和第三方供应商共享的敏感数据。...免费文件共享软件和脚本都是传输文件的常用方式，即使它们不一定最安全，可能很复杂并且缺乏强大的自动化和安全功能。由于迫在眉睫的数据泄露风险迫在眉睫，因此需要更好的解决方案。...从本质上讲，托管文件传输是一种安全的解决方案，它使用行业标准协议（例如SFTP和FTPS）和加密技术涵盖入站和出站数据传输的所有方面 。...与本地工具和Dropbox等云协作工具相比，托管文件传输解决方案是更好的选择。...镭速大文件传输软件，文件传输更加安全企业面对大文件传输，海量小文件传输的时候，需要考虑到的是文件传输的安全性，传统的FTP安全性能较差，如果是私密性的文件和数据，需要有安全系数高的大文件传输软件才能够保证数据的完整性和稳定性
第三方托管的选择 如果不想设立自己的 Git 服务器，你可以选择将你的 Git 项目托管到一个外部专业的托管网站。...即使你在内部设立并且运行了自己的服务器，你仍然可以把你的开源代码托管在公共托管网站 - 这通常更有助于开源社区来发现和帮助你。 现在，有非常多的托管供你选择，每个选择都有不同的优缺点。...GitHub，作为目前最大的 Git 托管平台，你很可能需要与托管在 GitHub 上的项目进行交互，而且你也很可能并不想去设立你自己的 Git 服务器。...总结 你有多种远程存取 Git 仓库的选择便于与其他人合作或是分享你的工作。...如果你放置你的资料于托管服务器内，可轻易的设置与维护；无论如何，你必须能够保存你的代码在其他服务器，且某些组织不允许此作法。 这将直接了当的决定哪个作法或组合的方式较适合你或你的组织。
要点脸皮，不能出门，假期又一延再延，作为一个从小熟读结发悬梁铁锥刺骨囊萤照读牛角挂书等典故的社会主义好青年，我决定趁这段时间好好充实自己，争取早日上王者！...然而通往王者的道路上果然是布满荆棘和险阻的，作为一名优秀的永恒钻石，在被敌方频频劝说下，我决定给他们一个面子，于是我成了一名比优秀差一点的尊贵铂金......GitHub 网址：https://github.com/kasuganosoras/cxk-ball 游戏有简单、普通、困难、极限以及非人类等多个难度可以选择。...这款坦克大战是经典坦克大战的复刻版本，在原版的基础上，使用 React 将各元素封装为对应的组件。...在线网址：http://muan.github.io/emoji-minesweeper/ 0x04 俄罗斯方块 俄罗斯方块可以说是我以前最喜欢的小游戏之一啦，无论是在按键机上还是用遥控器在电视上玩，乐此不疲
导入表或视图数据 直接选择Tables对象下的右键鼠标菜单，即可快速找到【Import Tables】快捷菜单。 选择刚刚创建好的数据连接或未创建时直接新建数据连接。...和微软原生的数据连接界面相差无几，体验也是很棒。 选择数据表时，也是可视化给予数据预览及通过勾选的方式选择字段，非常友好。...提供的是在属性面板上选择字段的方式，个人感觉也不算太差的体验。...填写服务器地址，本机使用localhost，如果是远程的服务器，可能需要域环境才能在本机上进行部署，否则只能在远程服务器上安装TabularEditor，再选择localhost部署了，但在Azure...同样地，TabularEditor在界面层也做了大量的右键快捷菜单，可以非常方便地选择当前上下文对象中需要的功能。
前言 这是我们系列自定义字体在Android上的第2篇文章。在之前，我们已经看到如何使用自定义字体并将不同的样式应用于TextView。...如果您没有阅读以前的文章，您可以去看看。这可能有助于您的理解，因为它们都是基于彼此的。 不同的字体 一般来说，我们喜欢使用一些美丽的字体希望让我们的应用程序脱颖而出。...虽然在这篇文章中解释了使用多种字体的简单方法，但请谨慎行事。任何具有太多字体的UI都会变得混乱！通过XML直接设置字体非常方便，而不需要额外的Java代码。...1、准备自定义XML属性 由于我们想通过XML设置字体，Android没有适当的TextView属性，我们必须添加一个我们调用字体的自定义属性。...现在我们只需要在attributeArray上使用getString()函数来获取指定的字体名称： String fontName = typedArray.getString(R.styleable.CustomFontTextView_font
并在13个基准上评估了这些对齐方法。 本文的贡献可以分为以下几点： 探索对齐方法的学习能力，旨在减轻DPO框架内的过拟合挑战。...预训练模型微调：绕过SFT阶段，直接在预训练模型上应用对齐方法。 指令调整模型微调：跳过SFT阶段，使用指令调整的模型作为基础，再进行对齐方法的微调。...特别值得注意的是KTO在GSM8K上的卓越性能，突出了其解决数学问题的强大能力。另外，没有采用任何对齐方法在MMLU中优于SFT。这表明SFT仍然优于其他多任务理解方法。...场景三：指令调整模型微调 表3中显示的结果表明，KTO和IPO在 TruthfulQA 上的表现优于SFT，而基于预训练模型的KTO在TruthfulQA上的表现优于SFT。...值得注意的是，与DPO不同，KTO和CPO可以绕过SFT部分并在MT-Bench上实现相当的性能。
所谓的单指令可以简单地理解为告诉Redis服务器要干某个工作，而多指令就是告诉Redis服务器要干某些工作。那么这里就遇到了一个问题，我们什么时候用单指令什么时候用多指令呢？...图示如下： 应用服务向Redis服务发送命令和数据，Redis在接收到命令和数据后执行相应的操作，操作执行完成后再将执行结果返回给应用服务。...这里我们假每个步骤的执行时间都是2毫秒，那么如果我们使用set来发送数据的话，三个步骤总共用时2+2+2=6毫秒，当我们需要发送多条数据，例如1000条，那么总用时就是(2+2+2)1000=6000毫秒...由此可以看出，在进行大量数据操作的情况下最好使用多指令进行操作。但这也仅仅是个建议，我们还需要考虑到带宽问题、应用服务器和Redis服务器的性能。
众所周知，编码、看番、听音乐堪称码农的三大爱好，平时我本人无论是上班还是坐地铁，手机上的音乐基本没停过。 过去几年我在 GitHub 上分享过几百个开源项目，其中不乏有与音乐相关的。...今天在这里我就跟大家简单分享下，这班痴迷音乐无法自拔的码农，都在 GitHub 上折腾出了哪些有趣的应用吧。...文末留了个彩蛋，看到最后有惊喜哦~ AudioKitSynthOne 这是 AudioKit 团队开源的一个 iOS 音响合成器，由多名专业音乐人、设计师、程序员合作制成，完整度不可谓不高，实际展示效果也非常酷炫...说实话，当初在微博上分享这个开源项目时，没想到会有那么高的转发量。...---- 如果你自己也有过折腾音乐播放器的经历，不妨在后台给我们留言分享下心得，看到有合适的项目，我也会挑一些发到微博上。
程序控制结构一般来说包括顺序结构、选择结构、循环结构和异常处理结构，选择结构包括单分支选择结构、双分支选择结构、多分支选择结构和嵌套的选择结构。...通常把if...elif...elif...else看作多分支选择结构，但严格来说它属于嵌套的选择结构。...例如，下面两种结构在功能上是等价的： 在Python 3.10之前的版本中，可以使用字典构造跳转表来实现传统意义上的多分支选择结构。...如下所示： Python 3.10新增了软关键字match和case（只在特定场合作为关键字，普通场合也可以作变量名），实现了真正意义上的多分支选择结构。如下所示：
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