在解释我所理解的REST这个过程中也不例外，这篇博客我们先关注一下REST是干什么用的，然后后续再解释REST是什么。...计算机科学中，架构（Architecture）一词来源于建筑学，我相信大家在不少资料上都见过这样的解。那么同样的，架构风格（Arvhitecture Style）这个词语也和建筑学的建筑风格高度相似。...在这个发展过程中，有没有发现，其中支撑Web发展的核心标准规范（HTTP，URI和HTML），一直都没有根本性的变化。...而这些部分在这20年间，发生了无数次的独立部署和升级，又有无数的组件已经退出了历史舞台。...Web得以如此规模的发展，这和Web诞生之初的架构设计是分不开的。而REST则是用来发现，识别Web的架构模型中，有哪些地方需要改善，哪些地方需要说不的。
正值macOS X发布二十周年，一起回顾一下mac OS X的这20年的界面变化。 Mac OS 9 ?...2000年9月发布，在这个版本中全新的用户界面Aqua（Mac OS X的GUI商标名称）初次亮相。...StatCounter在2018年8月的数据表示，在桌面操作系统中，macOS的使用份额为12.65%，次于Windows的82.51%位居第二。 Mac OS X没有坚持到它的20岁生日。...Mac OS X的最大影响可能在于它在启发和支持了iOS的设计，而iOS的影响已经渐渐超过macOS，成为苹果使用最广泛的操作系统。...20年后，发生了很多变化，但是很多本质的东西，和20年前还是一样。
2020年发布的N-BEATS、2022年发布的N-HiTS和2023年3月发布的PatchTST开始。...2023年4月发表了一个新的模型，它在时间序列分析的多个任务中实现了最先进的结果，如预测、imputation、分类和异常检测:TimesNet。...例如，室外温度有日周期和年周期。通常，白天比晚上热，夏天比冬天热。这些多个时期相互重叠和相互作用，使得很难单独分离和建模。 周期内变化是指温度在一天内的变化，周期间变化是指温度每天或每年的变化。...捕捉多周期性 为了捕获时间序列中多个时期的变化，作者建议将一维序列转换为二维空间，同时模拟周期内和周期间的变化。 在上图中，我们可以看到模型是如何表示二维空间中的变化的。...确定周期性 为了识别时间序列中的多个周期，该模型应用了快速傅里叶变换(FTT)。 这是一个数学运算，将信号转换成频率和幅度的函数。 在上图中，作者说明了金融交易税是如何应用的。
引言 1.1 背景介绍 全球气候变化已成为世界各国共同面对的重大挑战之一。气候变化带来的极端天气事件频发、海平面上升、生态系统退化等问题，严重影响着人类的生存和发展。...接着，我们将分析机器学习在环境保护中的作用，包括如何利用机器学习算法监测环境变化、优化资源利用、减少碳排放等。...最后，我们将通过案例研究展示一些成功应用AI和ML的例子，探讨未来AI和ML在气候变化研究和环境保护中的发展前景。...气候变化的挑战 2.1 现今气候变化带来的影响和挑战 随着全球气温持续上升，气候变化带来了一系列严重的影响和挑战。极端天气事件频发，如暴雨、干旱、飓风等，给人们的生命财产安全造成严重威胁。...公众接受度：增强公众对AI和机器学习在气候变化研究中的信任和接受度，确保技术应用的透明性和伦理性。
keep-alive 在使用http的时候，有1.0的协议，有1.1的协议，两者最大的区别就是1.0的协议会将connection设置为close，从而是一种短连接的状态，从而每次进行传输数据的时候...背景：在一些特殊的场景中，一旦使用的是1.0的协议，那么就会造成一些业务失败。...指定使用http 1.0的协议，进行抓包，在不同的机器上进行请求： ? 在使用curl的时候，-I表示仅返回头文件，-0表示使用http1.0的协议，-H表示带http头属性，抓包结果如下： ?...主要就是将请求发送到后端的rs，然后发一个请求到nginx，进行抓包对比，看看哪些地方发生了变化，例如请求的协议，例如请求的属性。...在使用浏览器的时候，默认发送的都是1.1协议，但是如果返回来的也是1.1协议，在浏览器的F12中看不出来任何变化，还是需要直接在rs上进行抓包比对。
引发地震的因素有哪些？我国哪些地方比较经常发生地震？为什么四川省在2008年以前好像从来没有听说过有什么地震，2008年以后感觉经常都在震？全世界地震频发的地区在哪里？Alfred有更多的疑问。...全球近19年平均每年发生了12.8次7级以上的大地震和特大地震。今年已经发生了6次，对比其它年份并没有明显提升，而11年前的2008年发生了9次，比平均次数少3.8次。...以下是近一年全球所有地震的各种地震类型发生数量图。 （注：为了更好地显示，这里重置了构造地震的真实值） 三、我国哪些地方比较经常发生地震？...可以看到，印尼和日本果然是全球地震次数最多的国家。特别是印尼，2000年以来发生了15661场4.5级以上的地震，平均每天有2.2场。...原创不易，如果你喜欢我们的内容，请关注点赞分享支持我们，你们的认可是我们的动力； 2. 微信后台回复“地震”，即可获取分享在Github的爬虫以及数据分析代码链接； END
这些问题无法单独从销售数据中得到解答，因为它们涉及客户响应新的定价的行为的变化。 第三层是反事实推断：相当于对结果来考虑原因，相当于如果我们希望Y变化，那么我们需要对X做出什么样的改变？...这时，因为因果图发生了改变，贝叶斯公式就已经悄然发生了变化，我们把因果图变化前后的贝叶斯公式分别写一下： 注意第二个等号使用了在新的因果图下“年龄”和“感染新冠肺炎”相互独立这一条件。...>Y） 检验得到的结论： 是否有混杂变量在X-> Y之间？...在这个图中，由于 V 结构的存在，T 和 Y之间的后门路径被空集阻断，因此 T 和 Y 之间的相关性就是因果性。...加了干预后 P(Y|do(X))：遍历 Z 集合中所有的物体，计算干预后的条件概率，可以看到 P(Y|do(X))>P(Y|X)，直觉上在“人”和“马桶”观测数据不足的情况下，因果干预后的条件概率有相应正向调整
根据贝叶斯定律，我们可以把它变成$\frac{P(X|Y)P(Y)}{P(X)}$。由于$P(X)$与我们的解码任务是无关的，因为不会随着$Y$变化而变化。...所以我们需要将$P(X|Y)$建模变为$P(X|S)$建模，S为状态，是人定义的，它是比音素 Phoneme 还要小的单位。序列中的每一个音素，都会受到前后音素单位的影响。...因为我们要假设每个状态发射出来的分布稳定。为什么我们不用字符单位来当作状态呢？c这个字母它的发音不是固定的。它在很多时候是发"ke"，但它在h后面就发音"ch"。这样就不适合拿来当作HMM的状态 ?...这个方法在经过很多年很多年的研究之后，就产生了一个终极形态Subspace GMM。所有的State都共用同一个高斯混合模型。它有一个池子，里面有很多高斯分布。...这便是HMM在解码过程中在做的事情 ? HMM中没有深度学习。当深度学习崛起的时候，人们就开始思考怎么把深度学习用进去。最早的想法都是基于HMM的变体。第一个最常见的方法是Tandem。
引发地震的因素有哪些？我国哪些地方比较经常发生地震？为什么四川省在2008年以前好像从来没有听说过有什么地震，2008年以后感觉经常都在震？全世界地震频发的地区在哪里？...全球近19年平均每年发生了12.8次7级以上的大地震和特大地震。今年已经发生了6次，对比其它年份并没有明显提升，而11年前的2008年发生了9次，比平均次数少3.8次。...以下是近一年全球所有地震的各种地震类型发生数量图。 （注：为了更好地显示，这里重置了构造地震的真实值） 三、我国哪些地方比较经常发生地震？...可以看到，印尼和日本果然是全球地震次数最多的国家。特别是印尼，2000年以来发生了15661场4.5级以上的地震，平均每天有2.2场。...我们来看一看2000年以来引发全世界关注的8大地震。 最后，希望大家多学习一些跟地震相关的知识，在地震来临时不信谣、不传谣，做好相关的应对措施，正确应对哦。
Matplotlib是一个流行的Python库，可以很容易地用于创建数据可视化。然而，设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。...用散点图来绘制这些图会非常杂乱，很难真正理解和看到发生了什么。直线图非常适合这种情况，因为它基本上可以快速总结两个变量(百分比和时间)的协方差。同样，我们也可以通过颜色编码来使用分组。 ?...线图代码举例： plot(x_data, y_data, lw = 2, color = '#539caf', alpha = 1) ? 直方图 直方图对于查看(或真正发现)数据点的分布很有用。...使用箱子(离散化)真的帮助我们看到“更大的画面”，如果我们使用所有没有离散箱子的数据点，在可视化中可能会有很多噪音，使我们很难看到到底发生了什么。 ? 假设我们要比较数据中两个变量的分布。...常规的条形图代码举例： bar(x_data, y_data, color = '#539caf', align = 'center') ?
但TCP之下的IP层是基于块状的Packet报文来分片发送的，因此，TCP协议需要将应用交付给它的字符流拆分成多个Packet（在TCP传输层被称为Segment）发送，由于网速有变化且接收主机的处理性能有限...慢启动在BBR中仍然保留，它的意义是在不知道连接的瓶颈带宽时，以起始较低的发送速率，以每RTT两倍的速度快速增加发送速率，直到到达一个阈值，对应上图中0-4秒。...TCP每个报文必须被确认，确认动作是通过接收端发送ACK报文实现的，但由于TCP和IP头部有40个字节，如果不携带数据只为发送ACK网络效率过低，所以会让独立的ACK报文等一等，看看有没有数据发的时候顺便带给对方...Jaffe证明不可能实现，因为没有办法判断RTT变化到底是不是因为链路变化了，从而不同的设备瓶颈导致的，还是瓶颈路由器上的其他TCP连接的流量发生了大的变化。...而因为没有丢包，BBR传输速率也会有大幅提升，下图中插入的图为CDF累积概率分布函数，从CDF中可以很清晰的看到CUBIC下大部分连接的吞吐量都更低： ?
说明这个方法产生了一定的效果。 1.5 哈维尔初始化与ReLU 前面的实验我们都是使用tanh激励函数，但是之前也说过，tanh存在梯度弥散的问题，在神经网络中更常用的是ReLU。...柱状分布图与我们之前看的有所不同，再来回顾一样ReLU激励函数的函数图，它是一个由y=x,和 y = 0 两条射线组成的，当x y = 0. 所以柱状图的分布值也是 >= 0 。 ?...(因为输入的变化的幅度保持在一个范围之内） 但事实上输入的x的分布有时并无章可循，所以我们要人为地将激励函数的输入的分布转换为高斯分布。...这是一个线性的转换，将高斯分布的值乘以一个数再加上一个数，产生了一个新的值y。这个y值就是输入激活函数的值。 ? γ和β这两个系数是可以被学习的。...x首先输给了卷基层，然后经过激励层用给了卷基层，在进入下一个激励层之前，我们将卷基层里出来的数f(x)加上一个由最开始的输入层过来的x，加和的数再作为输入传入下一个激励层。
比如我们先定义了x 和 y，他们代表的就是两人到达的时间点，都被特征化到了0-60. 很显然几何上就是一个正方形，然后互相只等15min，那就是差的绝对值小于等于15就行了，然后根据这个画图即可。...角度示例： 这个问题想出 x 和 角度 的取值范围都很简单，然后可以把他们转化为几何和代数，可以把 x 看作值域，角度看作定义域，这样图上就已经画出了一片空间。...因为：任意做弦中任意是会产生很大很大区别的。 5. 概率定义及性质 只要定义在f上的，满足三个性质的p，我们都称为概率。 古典概率和几何概率都满足以下概率。 概率的性质： 6....，唯一变化的是计算概率的样本空间发生了改变而已。...有没有明白呢，就是一旦我知道 B 可能发生的概率，在这个基础上 A 在发生不就是联合发生了吗。
这其中从 1.5 开始启用了新的版本号命名方式，即 Java SE 5，Java SE 8 这样的叫法。直到现在，2021 年，不管 Java 有没有变化，Java 的版本号已经发生了质的飞跃。...() ); } 还有数据类（Java 14 开始预览）： record Point(int x, int y) { } Point p = new Point(3,4); System.out.println...( p.x() ); 可以说，Java 重新焕发了生机，喜欢 Java 的开发者们再也不必等待漫长的版本更新了。...然后更有趣的事情发生了。Java 就这么疯狂的发版发了三年之后，Kotlin 慌了，它终于在花了将近两年时间憋完 1.4 这个编译器重写的大版本之后，宣布后续每半年发一个版本。...做为一个最近专注于发 C++ 视频的 Kotlin 补刀师，连续研究了一周 Java 17 的更新，真是给我乐坏了：你们快卷起来啊。
在跳转范围上forward方法只能重定向到同一个web应用程序中的一个资源，仅仅局限在同一个服务器内；而sendRedirect方法不仅可以在位于同一主机上的不同web应用程序之间进行重定向，而且可以将客户端重定向到其它服务器上的...servlet2(告诉浏览器servlet2的位置，让浏览器重新访问servlet2，这样就会发现地址栏会发生相应变化，这也是和forward的一个重要区别)。...上图中产生了两次请求。 下面再给出forward方法的工作原理图： ?...描述一下上图的过程：浏览器先向servlet1发送请求，servlet1让servlet2为客户端服务，servlet1调用forward方法，将客户端的请求转发给servlet2处理(这里浏览器地址栏是不会变化的...，也就是说其后的代码有执行机会 在跳转前request对象setAttribute();的值是否会丢失 不会 会 转向速度 快 慢 地址栏 不变 变 应用场景 访问Servlet处理业务逻辑，然后forward
这个结构不需要人类监督，可以自动分离图像中的各种属性。这样，在或粗糙或精细的不同尺度上，人类便能自如地控制GAN的生成。 另外，英伟达的人脸生成模型，支持1024 x 1024的高清大图生成。...然后看看中间尺度 (Middle Styles) ，调整仅限于面部特征和发色发量了，姿势、发型、脸型都不会有明显变化： ?...另外，这只GAN还可以自动把那些无关紧要的变化 (Inconsequential Variation) 剔除出去。 所谓无关紧要，就是说画面发生了变化，但看上去主角还是原来的主角。...图像在不同尺度上的“风格”，就是由上面的每个卷积层控制的，它实现了直接控制各层级的图像特征强度（Strength）。 从生成图像中的随机自动变化中。它可以无监督地从中分离出图像的“风格”。...英伟达将在不久后公开提供此数据集，并放出源代码和预训练网络。 最后，给广大猫奴们送出福利。英伟达的图片生成器不仅能用于人脸，研究人员还用LSUN数据集造出了很多猫咪的图片。 ?
服役9年中，开普勒望远镜共计观测到了50万颗恒星。 策划&撰写：温暖 据外媒报道，日前，美国NASA的开普勒太空望远镜将正式“退役”，未来在燃料耗尽之后，它将会在安全轨道上漂移。...据悉，开普勒望远镜在2009年发射，它运行时间预定为3年多，主要用于盯着一小片天空，观察每颗恒星的细微变化，而这些变化可能表明某颗行星会短暂地挡住它的光线。...开普勒望远镜圆满的完成了这项任务，在投入使用之后，它开始产生了数以万计的系外行星数据。其中，有些行星比天文学家们所预期的还要接近地球，这表明与地球体积相似的岩石行星并非那么罕见。...但由于服役时间过长，此前，开普勒望远镜已经丢失了四个反应轮中的一个，而这些反应轮就是用来帮助它在太阳和其他力量作用下重新定位望远镜的方向。不过，好在它的设计支持它在反应轮不全的情况下继续工作。...但是，后来开普勒望远镜的另一个反应轮也发生了故障，这导致K2的使用受到了严格的限制。
前端在最早期的阶段，又被称为“切图仔”——写一些简单的静态页面，然后交给后端组装起来；后面随着业务的发展，产生了更复杂的业务需求，jQuery，bootstrap等相继问世帮助我们更快地开发；而随着外部对前端业务需求的加强...此外，我们也可以从另一个角度将层区分为：数据层（包括封装了对数据的一些基础处理）、逻辑层（项目较大，逻辑层可能会被拆成多层）和视图层。 在拆解项目的过程中，划分目录结构很关键。...当然，现在的CLI在目录结构上帮我们拆好了一部分，比如下面这个vue-cli给我们生成的结构： ? 它在创建项目的时候会自动帮我们创建目录结构，简化了我们初始化项目时的工作。...不仅如此，业务需求、开发人员、项目复杂度、实现思路等等也在变化，这些变化有可能有意无意地导致我们的代码正在慢慢“变坏”。 我们发现代码写得越大，坏得越快，因为接触的点太多。...此外，外部也在发生着一些变化。比如，angular到6了，Webpack 4发布了，Node之父推新产品了等等… 六：结语 市场变化太快，虽然技术很重要，但思想比技术更重要。
，B可以用来控制一些次要的随机变化，如发型、发色、斑痕、皱纹、胡须等。...假设有一个数学运算：y=k*x+b，其中x表示输入值，y表示输出值，k和b表示已知参数，当输入一个x值就能计算出一个y值。...，比如：y=k*x+b，此时k和b都是未知参数，那么就需要搜集一组已知的[x, y]作为训练数据，带入计算式中“拟合”出k和b的数值，这就是所谓的学习过程。...上图展示一组训练数据[x, y]，左边是湖中复制粘贴两条小船的篡改图片“x”，右边是人工标注篡改位置的二值图片“y”，这个标签y是为了告诉模型篡改的位置在哪里。 那么，U-Net网络要怎么做呢？...对于视频帧间光流，可以简单理解为：在一个视频中，三维空间物体的运动会体现在二维图像帧上产生的一个位置变化，当运动间隔极小时，这种位置变化可以被视为一种描述运动物体瞬时速度的二维矢量。
现在，GAN不仅能画出二次元妹子，还能精准调节五官、表情、姿势和绘画风格。 ? 而且在调控某个因素的时候，其他条件能尽量保持不变。...目前，SeFa相关代码已经开源。 ? 周博磊教授团队的这一成果还得到了母校CSAIL实验室的转发。 ? 无监督方法调节GAN 这些年，GAN在图像合成上取得了巨大的成功。...如果我们能够识别出这些重要的潜在方向，就可以控制图像生成过程。 SeFa对图像的操作，可以看做是将d维潜在空间中的对应向量z沿着n的方向进行移动。 ? 而GAN还会将z映射到另一个m维空间的y。 ?...在下图中，SeFa（b）和无监督的GANSpace（a）、有监督的InterFaceGAN进行了定性对比。SeFa已经接近于有监督方法的效果。 ?...和InfoGAN（a）对比发现，SeFa（b）对不同语义因素的分解程度更高，因为前者在变换人脸姿势时，发色发生了明显的变化。 ? SeFa不仅能处理GAN制造的图片，对真实照片也有效。
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