YAGNI 跟 KISS 说的是一回事吗?YAGNI 原则的英文全称是:You Ain’t Gonna Need It。直译就是:你不会需要它。这条原则也算是万金油了。当用在软件开发中的时候,它的意思是:不要去设计当前用不到的功能;不要去编写当前用不到的代码。实际上,这条原则的核心思想就是:不要做过度设计。
第六章 正则表达式的构建 对于一门语言的掌握程度怎么样,可以有两个角度来衡量:读和写。 不仅要看懂别人的解决方案,也要能独立地解决问题。代码是这样,正则表达式也是这样。 与“读”相比,“写”往往更为重要,这个道理是不言而喻的。 对正则的运用,首重就是:如何针对问题,构建一个合适的正则表达式? 本章就解决该问题,内容包括: 平衡法则 构建正则前提 准确性 效率 1. 平衡法则 构建正则有一点非常重要,需要做到下面几点的平衡: 匹配预期的字符串 不匹配非预期的字符串 可读性和可维护性 效率 2. 构建正则前提
本质上来说,他们都是监督学习,判别模型,直接对数据的分布建模,不尝试挖据隐含变量,这些方面是大体相同的。但是又因为一个是线性模型,一个是非线性模型,因此其具体模型的结构导致了VC维的不同:其中,Logistic Regression作为线性分类器,它的VC维是d+1,而 GBDT 作为boosting模型,可以无限分裂,具有无限逼近样本VC维的特点,因此其VC维远远大于d+1,这都是由于其线性分类器的特征决定的,归结起来,是Logistic Regression对数据线性可分的假设导致的
Java递归算法是一种函数调用自身的算法。在Java中,递归算法可以用于解决许多问题,如树的遍历、排序、搜索等。
python3正则表达式的几个高级用法 一、 概述 本文举例说明python3正则表达式的一些高级级法,主要是各类分组,可应用于 1、复杂网页文件中的有用数据 例如,采用爬虫技术取得网页后,对网页内任何数据进行提取分析 2、 各类配置文件 可能是属性文件,读取属性文件中的键值对 可能是数据库各类查询的复杂匹配的参数解析,类似mybatis的动态sql语句解析,hib
根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话,那么即使这个结果是0.99,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于0。
“开-闭 ” 原则讲的是:一个软件实体应当对扩展开放, 对修改关闭。 这一原则最早由 Bertrand Meyer [MEYER88]提出, 英文原文是:Software entities should be open for extension, but closed for modification.
我们开发过程中,经常用到正则表达式来匹配想要的字符串,或者从一段文本中提取想要的关键字,比如爬虫应用等。正则表达式是对字符串提取的一套规则,我们把这个规则用正则里面的特定语法表达出来,去匹配满足这个规则的字符串。正则表达式具有通用型,不仅java里面可以用,其他的语言也一样适用。
职场法则: 只要你努力工作,办事靠谱,思虑周全,从不给领导添麻烦,从不向领导提要求。勤勤恳恳,兢兢业业…… 坚持下去,公司里的杂活,破事儿,棘手的事就都成了你的,而且你的老板会更有钱。
设计模式需要遵循基本的软件设计原则。可维护性(Maintainability)和可复用性(Reusability)是衡量软件质量的重要的两个属性:
单一职责原则:一个类只做它该做的事情。(单一职责原则想表达的就是”高内聚”,写代码最终极的原则只有六个字”高内聚、低耦合”,就如同葵花宝典或辟邪剑谱的中心思想就八个字”欲练此功必先自宫”,所谓的高内聚就是一个代码模块只完成一项功能,在面向对象中,如果只让一个类完成它该做的事,而不涉及与它无关的领域就是践行了高内聚的原则,这个类就只有单一职责。我们都知道一句话叫”因为专注,所以专业”,一个对象如果承担太多的职责,那么注定它什么都做不好。这个世界上任何好的东西都有两个特征,一个是功能单一,好的相机绝对不是电视购
单一职责原则:一个类只做它该做的事情。(单一职责原则想表达的就是"高内聚",写代码最终极的原则只有六个字"高内聚、低耦合",就如同葵花宝典或辟邪剑谱的中心思想就八个字"欲练此功必先自宫",所谓的高内聚就是一个代码模块只完成一项功能,在面向对象中,如果只让一个类完成它该做的事,而不涉及与它无关的领域就是践行了高内聚的原则,这个类就只有单一职责。我们都知道一句话叫"因为专注,所以专业",一个对象如果承担太多的职责,那么注定它什么都做不好。这个世界上任何好的东西都有两个特征,一个是功能单一,好的相机绝对不是电视购
如果是贪婪模式,上面使用模式p匹配字符串str,结果就是匹配到:abcaxc,匹配到了所有的字符串。
少年,见你骨骼精奇,是百年一遇的练武奇才,你我又是有缘人,随为师修炼吧 正则十八式-第一式:直捣黄龙 正则十八式-第二式:控鹤擒龙 正则十八式-第三式:龙跃于渊 正则十八式-第四式 挫骨扬
最近每天早上醒来的第一件事就是看邮件,做开源这么久,好像突然变忙起来了,之前从来没有过的分身乏术的感觉也涌现了出来。
神经网络的每一层可以看做是使用一个函数对变量的一次计算。在微分中链式法则用于计算复合函数的导数。反向传播时一种计算链式法则的算法,使用高效的特定运算顺序。
接上篇: 正则十八式-第一式:直捣黄龙 藏扇仙:"徒儿,悟得如何?" 捷特:"已忘去一半。" 半小时后... 藏扇仙:"现在呢?" 捷特:"已全部忘完。" 藏扇仙:"很好,现在为师教你:正则十八式
一、元字符 . 匹配除换行符以外的任意字符 \w 匹配单词(字母、数字、下划线、汉字) \s 匹配任意空白符(空格、制表符tab、换行符、中文全角空格) \d 匹配数字 \b 匹配单词的开始或结束,只是一个位置 ^ 匹配字符串的开始 $ 匹配字符串的结束 \b:单词分界符,匹配一个位置(单词开头或结尾),位置处单词结束空格、标点符等。其实\b匹配位置为:其前一个字符和后一个字符不全是\w。 eg. \bhi\b.*\bLucy\b匹配hi后不远跟一个Lucy。 *:指定前面的字符可以重复n次匹配。则.*表
这一节结束,我们的JavaScript学习总结系列文章第一阶段就要结束了,今后会适当的补充一些高级的内容,敬请期待。 好了,废话不说进入这一节的学习。
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注意,也就是说,事务的真正决策部分一般只有20% 。人们把这个法则用到各种领域,发现居然都完美适用!
而单引号则用于表示Golang的一个特殊类型:rune,类似其他语言的byte但又不完全一样,是指:码点字面量(Unicode code point),不做任何转义的原始内容。
Java 中的抽象类(abstract class)和接口(interface)是两种常见的抽象化机制,它们都可以被用于定义一些具有一定抽象特性的东西,例如 API 或者系统中的某些模块。尽管抽象类和接口有着相似之处,但也有明显的区别。下面将详细介绍这两个概念的不同点。
从最初的移动端运营活动到深度链接(deep link),再到现在的移动端原生广告,魔窗sdk经历了多个版本的迭代之后,功能逐步完善,开始步入4.x版本的时代。
历经时间的迭代,目前广泛应用的Java虚拟机是Oracle的HotSpot VM。
根据文章内容总结的摘要
一、函数: 1、 函数定义后直接执行:var f = (function(x){ return x*10}(10));
A this.A(x) B this(x) C super(x) D A(x) 考点:考察求职者对this的理解 出现频率:★★★★★ 【面试题分析】 this的作用其中一个就是在一个构造方法中调用另
上一篇提到过@Adaptive注解的作用:被@Adaptive修饰的类实际上是一个装饰类。被@Adaptive修饰的方法则会生成一个动态代理类,而根据模板生成的类则需要通过动态编译由字节流被编译成动态代理类。本文主要讲的就是dubbo的动态编译。 dubbo-spi的扩展装饰类是通过ExtensionLoader.getAdaptiveExtension来获取,内部则进行了动态编译。核心代码如下:
正则表达式在几乎所有语言中都可以使用,无论是前端的JavaScript、还是后端的Java、c#。他们都提供相应的接口/函数支持正则表达式。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1549815
二刷周先生的《深入理解JVM》时,没想到已经出了第三版,拿着第二版的我在风中凌乱....
对于含有单个隐含层的多层感知机(single-hidden-layer Multi-Layer Perceptron, MLP),可以将其看成是一个特殊的Logistic回归分类器,这个特殊的Logistic回归分类器首先通过一个非线性变换Φ\Phi (non-linear transformation)对样本的输入进行非线性变换,然后将变换后的值作为Logistic回归的输入。非线性变换的目的是将输入的样本映射到一个空间,在该空间中,这些样本是线性可分的。这个中间层我们称之为隐含层(a hidden layer)。
众所周知,在程序开发中,难免会遇到需要匹配、查找、替换、判断字符串的情况发生,而这些情况有时又比较复杂,如果用纯编码方式解决,往往会浪费程序员的时间及精力。因此,学习及使用正则表达式,便成了解决这一矛盾的主要手段。 大 家都知道,正则表达式是一种可以用于模式匹配和替换的规范,一个正则表达式就是由普通的字符(例如字符a到z)以及特殊字符(元字符)组成的文字模式,它 用以描述在查找文字主体时待匹配的一个或多个字符串。正则表达式作为一个模板,将某个字符模式与所搜索的字符串进行匹配。 自从jdk1.4推出ja
自然语言处理的目的是让机器试图理解和处理人类的文字。通常来说,人的语言是冗余的,含有歧义的,而机器是准确的,无歧义的,要让机器理解,这之间存在一个转换的问题。 通常做法的逻辑思路是,文本处理-->特征提取-->建立模型 文本处理是为了让数据干净,便于输入数学模型做处理。 文本处理的常见流程: 文本获取:下载数据集;通过爬虫程序从网上收集;通过SQL语句从数据库读取等等; 文本提取:从多种数据来源提取文本(如从网页、txt、pdf文件、OCR纸张的复印件、甚至语音识别),如用正则表达式提取文本,网页则用CS
机器学习(ML)最优实践方法,浓缩了其多年技术积累与经验,尤其是YouTube、Google Play和Google+ 等平台背后的ML算法开发、维护经历。谷歌于白皮书中总结了四十三条ML黄金法则,旨在帮助已经掌握了基础知识的开发者少走弯路。
在过去,很多巧妙的计算机算法设计,改变了我们的计算技术。通过操作标准计算机中提供的中间运算符,可以产生很多的高效函数。这些函数导致了计算机程序的复杂性和多样性,这也是今天计算机时代快速发展的重要原因。如下所示,我们列举了一些算法,它们改变了我们的计算机使用。
1、try{}里有一个return语句,那么紧跟在这个try后的finally{}里的代码会不会被执行,什么时候被执行,在return前还是后? 答:会执行,在方法返回调用者前执行。
本科毕业于清华姚班、博士毕业于普林斯顿大学,师从 Sanjeev Arora 教授,马腾宇作为 AI 学界一颗冉冉升起的新星,如今已在国际顶级会议和期刊上发表了 20 篇高质量的论文,曾拿下 2018 ACM 博士论文奖等诸多重量级的学术荣誉。
上一章(正则表达式(一):常用元字符)中主要作一些基本的常用元符号的介绍,看完之后基本的正则使用已经不成问题,本章作一些进阶介绍。 在展开内容之前,首先有一个例子: reg = <input>(.*)</input> content = <input>123xxx</input>xxx<input>456xxx</input> 匹配内容为: 123xxx</input>xxx<input>456xxx 上面的例子反映了一个明显的正则匹配规则:贪婪匹配,即在符合正则表达式规则的情况下,总会匹
1、变量、数组的应用技巧 (1)很多人用得不多的数组函数。foreach、list、each。分别举几个例子,应该就能知道了。例: $data = array('a' => 'data1', 'b' => 'data2', 'c' => 'data3'); while(list($subscript, $value) = each($data)) { echo "$subscript => $value :: "; echo "$subscript =>
流 ( Stream ) 是 Java 8 新增加的一个重磅级的功能。Java 中的 流 ( Stream ) 表示来自 源 ( source ) 的一系列对象,它支持统计、求和、求平均值等聚合操作。流是一个抽象层,有了流,我们就可以使用类似于 SQL 语句的声明方式来处理数据。
淘宝从2018年开始对整体架构进行反应式升级, 取得了非常好的成绩。其中『猜你喜欢』应用上限 QPS 提升了 96%,同时机器数量缩减了一半;另一核心应用『我的淘宝』实际线上响应时间下降了 40% 以上。PayPal凭借其基于Akka构建的反应式平台squbs,仅使用8台2vCPU虚拟机,每天可以处理超过10亿笔交易,与基于Spring实现的老系统相比,代码量降低了80%,而性能却提升了10倍。能够取得如此好的成绩,人们不禁要问反应式到底是什么? 其实反应式并不是一个新鲜的概念,它的灵感来源最早可以追溯到90年代,但是直到2013年,Roland Kuhn等人发布了《反应式宣言》后才慢慢被人熟知,继而在2014年迎来爆发式增长,比较有意思的是,同时迎来爆发式增长的还有领域驱动设计(DDD),原因是2014年3月25日,Martin Fowler和James Lewis向大众介绍了微服务架构,而反应式和领域驱动是微服务架构得以落地的有力保障。紧接着各种反应式编程框架相继进入大家视野,如RxJava、Akka、Spring Reactor/WebFlux、Play Framework和未来的Dubbo3等,阿里内部在做反应式改造时也孵化了一些反应式项目,包括AliRxObjC、RxAOP和AliRxUtil等。 从目前的趋势看来,反应式概念将会逐渐深入人心, 并且将引领下一代技术变革。
前言: 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分,第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新,第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因,第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。有基础的同鞋可以跳着阅读。 其中,梯度消失爆炸的解决方案主要包括以下几个部分。 - 预训练加微调 - 梯度剪切、权重正则(针对梯度爆炸) - 使用不同的激活函数 - 使用batchnorm - 使用残差结构 - 使用LSTM网络 第一部分:为什么要使用梯度更新规则
在上一篇中我们重写StaticMethodMatcherPointcutAdvisor类的matches方法,通过方法名定义了切点,但在这种方式创建的切点有很大的弊端,不方便。因为如果目标类中有多个方法时,就不太适用了。spring为了更方便我们使用切面,于是提供了支持正则表达式的实现类RegexpMethodPointcutAdvisor类,因为该类支持正则表达式,基本可以满足我们匹配目标方法的所有规则,所以我们在使用此类时,基本不用重写此类。下面我们我们看一下通过RegexpMethodPointcutAdvisor类可以实现我们上一篇中的需求。
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是什么因素使一个程序成为Cocoa程序呢?不是编程语言,因为在Cocoa开发中你可以使用各种语言;也不是开发工具,你可以在命令行上就可以创建Cocoa程序。Cocoa程序可以这么说,它是由一些对象组成,而这些对象的类最后都是继承于它们的根类 :NSObject。而且它们都是基于Objective-C运行环境的。
今天讲述的内容还是GAN的训练,也是最后一期,做几个简单的小实验,告诉大家怎么给GAN加正则项,使得你的GAN尽可能收敛。其实今天的内容本来还是与动力学结合很紧密,但是考虑到复杂的数学内容可能有害无益,我就将数学部分都删除了,只展示最直观的结果。
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