功能效果 功能需求明确 横向导航条； 当鼠标在导航区域当中左右移动时，横线跟随鼠标移动。 鼠标跟随特效 结构分析 与jQuery实现方法当中使用的结构有所不同，为了更好的获取标签，所以使用如下代码结
疫情期间需要大家保证一定的社交距离 公司组织开交流会议，座位有一排共N个座位 编号分别为[0...n-1] 要求员工一个接着一个进入会议室 并且还可以在任何时候离开会议室 每当一个员工进入时，需要坐到最大社交距离的座位
越学习越发现自己知之甚少，道阻且长，还是认真看下这篇文章，好好琢磨琢磨GAN吧。
| 导语 手Q终端原生的图片预览器支持图片翻页和各种手势，这些用H5怎样实现？基于alloyFinger，本文将介绍在手Q动漫上的图片预览组件是如何做到媲美原生体验的手势效果，同时也介绍一下关于图片手势效果里隐含的一些细节。希望对要实现手势交互和动画的前端同学有所启发。 作者：朱晓华--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 一、实现效果 先来看实现效果。目前已经上线的图片预览组件的路径如下：手Q动态——动漫——社区——点击图片。 类比手Q的AIO里的图片预览器，支持的手势和功能分别如下： 手Q动漫
NAACL 2019《Attention is Not Explanation》
关于GeoHash的了解是我在做爬虫时发现一些网站比如美团、饿了么都会把一些地理位置进行编码，在检索时能够更快的进行地理空间上的检索，找到距离相近的位置。
与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用one-hot向量来表示类别，例如源数据中有两类，分别为猫和狗，此时可以使用数字1和数字2来表示猫和狗，但是更常用的方法是使用向量[0,1]表示猫，使用向量[1,0]表示狗。one-hot的中文释义为独热，热 的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。那么使用独热编码表征类别相较于直接用标量进行表征有什么好处呢，从类别的区分性来说，两者都可以完成对不同类别的区分。但是从标量数字的性质来说，其在距离方面的诠释不如one-hot。例如现在有三个类别，分别为猫，狗和西瓜，若用标量表示可以表示为label猫=1，label狗=2，label西瓜=3，从距离上来说，以欧氏距离为例，dist(猫，狗)=1，dist(狗，西瓜)=1，dist(猫，西瓜)=2，这样会得出一个荒谬的结论，狗要比猫更像西瓜，因此用标量来区分类别是不明确的，若以独热编码表示类别，即label猫=[1,0,0],label狗=[0,1,0],label西瓜=[0,0,1],容易验证各类别之间距离都相同。
自2014年Bahdanau将Attention作为软对齐引入神经机器翻译以来，大量的自然语言处理工作都将其作为模型中一个提升性能的重要模块，大量的实验表明Attention机制是计算高效且效果显著的。随之而来的便是对其进行可解释性的探讨研究，一方面，人们希望能更好地了解其内在的机理来优化模型，另一方面，也有学者对其提出质疑。在此，作为SCIR实验室的准博士生，我基于自己对Attention机制的理解，写了这篇相关论文的心得笔记，希望能对各位读者有所启发，由于个人水平的限制，文中出现的谬误欢迎大家指正。
EMNLP 2019《Attention is Not Not Explanation》
英文：JeffHeaton 译文： 云+社区/白加黑大人 https://cloud.tencent.com/developer/article/1035890 基本介绍 在本文中，你会对如何使用JavaScript实现机器学习这个话题有一些基本的了解。我会使用Encon（一个先进的神经网络和机器学习框架）这个框架，并向你们展示如何用这个框架来实现光学字符辨识，模拟退火法，遗传算法和神经网络。Encog同时包括了几个GUI窗体小部件，这些小部件可以更方便地显示出一般机器学习任务的输出。 运行环境 E
在本文中，你会对如何使用 JavaScript 实现机器学习这个话题有一些基本的了解。
我们可以定义曼哈顿距离的正式意义为L1-距离或城市区块距离，也就是在欧几里德空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和。
最近断断续续地写出了这么个东西：http://ucren.com/demos/d3d/index.html。
这两天国庆节，大家出去玩可能会借用共享充电宝。它也是基于你的位置来搜索附近充电宝：
题目描述： 在一排座位（ seats）中，1 代表有人坐在座位上，0 代表座位上是空的。 至少有一个空座位，且至少有一人坐在座位上。 亚历克斯希望坐在一个能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。 返回他到离他最近的人的最大距离。 示例 1： 输入：[1,0,0,0,1,0,1] 输出：2 解释： 如果亚历克斯坐在第二个空位（seats[2]）上，他到离他最近的人的距离为 2 。 如果亚历克斯坐在其它任何一个空位上，他到离他最近的人的距离为 1 。 因此，他到离他最近的人的最大距离是 2 。 示
Redis 7引入了一组新的地理信息命令，用于处理地理位置和距离计算。这些命令使用经度和纬度坐标表示地理位置，并提供了各种功能，如存储位置、计算距离、查找附近的位置等。下面是Redis 7中常用的地理信息命令：
Redis是一款流行的开源内存数据库，具有快速、可扩展和多功能的特点。Redis 7引入了对地理信息的支持，通过新的地理信息命令，可以在Redis中存储和处理地理位置数据。本文将详细介绍Redis 7中的地理信息命令及其用法。
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/jump-game-ii/
皇后是国际象棋里杀力最强的子，它可以吃掉同一条横线、竖线上其他棋子，也可以吃掉所在的两条斜线上的其他棋子（当然在角上只有一条斜线）。
CSS 有两个最重要的基本属性，前端开发必须掌握：display 和 position。
维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。
上周，jQuery 1.9发布。 这是2.0版之前的最后一个新版本，有很多新功能，其中一个就是支持Source Map。 访问 http://ajax.googleapis.com/ajax/libs
动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，将问题分解为互相重叠的子问题，通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划来解是比较有效的。
在上一篇文章中，讲到了redis五大基本数据类型的使用场景，除了string，hash，list，set，zset之外，redis还提供了一些其他的数据结构（当然，严格意义上也不算数据结构），一起来看看redis还可以做哪些事？
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机器学习算法中，经常需要 判断两个样本之间是否相似 ，比如KNN，K-means，推荐算法中的协同过滤等等，常用的套路是 将相似的判断转换成距离的计算 ，距离近的样本相似程度高，距离远的相似程度低。所以度量距离是很多算法中的关键步骤。
其实浏览器也自带了返回的功能，也就是说，自带了返回定位的功能。正常的跳转，返回确实可以定位，但是有些特殊场景就不适
本文从绘图基础开始讲起，详细介绍了如何使用 Three.js开发一个功能齐全的全景插件。
今天看文档，无意中发现了 Redis 的一个新功能。 Redis 在 3.2 版本实现了一个地理位置计算的特性。
打开美团，可以通过自身定位查看附近的商品。打开社交软件，可以查看附近的人交友。打开滴滴，可以查看的附近的共享单车，那这些是如何实现？
自 2017 年发表“ Attention Is All You Need ”论文以来，Transformer 架构一直是自然语言处理 (NLP) 领域的基石。它的设计多年来基本没有变化，随着旋转位置编码 (RoPE) 的引入，2022年标志着该领域的重大发展。
geoadd key [NX|XX] [CH] longitude latitude member [longitude latitude member ...]
1、遍历单链表的每个结点 2、如果当前结点地址没有出现在set中，则存入set中 3、否则，出现在set中，则当前结点就是环的入口结点 4、整个单链表遍历完，若没出现在set中，则不存在环
这是众多Anchor Free中比较有影响力的一篇文章，不光是效果好，而且思路清楚，简单，不需要任何trick，并将众多的视觉任务统一到了一个框架中，值得一看。
蔚来汽车联名力扣周赛的题目涉及的算法都很常见，但是都带了一点思维，作为头脑风暴是个不错的选择。
选自Guimperarnaublog 作者：Guim Perarnau 机器之心编译 参与：赵华龙、黄小天 你是否曾经想了解生成对抗网络（GAN）？也许你只是想赶时髦？或者也许只想看看这些网络在过去几年中的改进？那么在这些情况下，你没准会对这篇文章感兴趣！ 本文不涉及的内容 首先，你不会在本文中发现： 复杂的技术说明 代码（尽管有为那些感兴趣的人留的代码链接） 详尽的研究清单（点击这里进行查看 链接：http://suo.im/2opXlF） 本文涉及的内容 关于 GAN 的相关主题的总结 许多其他网站、帖
在现代互联网应用中，地理位置数据变得越来越重要，尤其是在地图服务、位置追踪、本地化营销和地理围栏应用中。Redis，作为一款高性能的键值存储数据库，自从3.2版本开始，引入了GEO（地理）模块，提供了强大的地理信息处理功能。本文将深入探讨Redis GEO的特性和使用方法，并通过具体案例展示其在实际场景中的应用。
博主简介👨🏼⚕️：国内某一线互联网公司Java工程师👨🏼💻，业余自媒体创作者💻，CSDN博客专家🏆，Java领域优质创作者📕，华为云享专家🥇，华为HDZ核心成员👨💼，曾发表并出版ISEAE信息科学国际论文，全网累计发表技术博客60余万字📒，公众号【码猿编程日记】作者，坚信每一次敲动键盘都能让生活变得更智能，世界变得更有趣！ 课前答疑：很多小伙伴问我零基础或者根本没有使用过Redis，可以学习嘛？当然是可以的！充分考虑到小伙伴们的学习程度有所不同，所以本次课程的所有操作都是在Windows环境下进行
这一篇写完很久了，因为识别率一直很低，没办法拿出来见大家，所以一直隐藏着，今天终于可以拿出来见见阳光了。
这道题迷宫中多了一些花样。一是迷宫中有陷阱，由X表示。除非处于无敌状态，否则不能经过陷阱。二是有些位置到达后会自动获得无敌状态，持续K步 我们可以看一下样例给的两个数据：
前面我们用Threejs创建了一个3D立方体到浏览器，并使其跟随鼠标旋转和缩放，但是，上帝说要有光，于是就有了光~~~额，好吧，这一节我们来认识下Threejs中的灯光，Threejs提供了很多灯光的API，这里我们主要了解下环境光(AmbientLight)、点光(PointLight)、平行光(DirectionalLight)、和聚光灯(SpotLight)。 1.AmbientLight：环境光会均匀的照亮场景中的所有物体，环境光没有方向，所以环境光不能用来投射阴影。AmbientLight对象接收两个参数，第一个参数为光的颜色(颜色的rgb数值。缺省值为 0xffffff)，第二个参数为光的强度(取值范围0-1，默认为1)
本文是 「FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer」 一文的学习笔记。
用法：GEOADDkey longitude latitude member [longitude latitude member …]
最近做了许多登陆项目，我会优先选择使用requests来模拟请求，但是有些参数实在是很难获取，这个时候我会使用Selenium，也还是遇到了各种坑，也算是见识到了很多的验证措施。
这只是假设地球是一个球体，因为使用的距离公式是Haversine公式。这个公式仅适用于地球，而不是一个完美的球体。当在社交网站和其他大多数需要查询半径的应用中使用时，这些偏差都不算问题。但是，在最坏的情况下的偏差可能是0.5%，所以一些地理位置很关键的应用还是需要谨慎考虑。
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