hello 大家好，🙎🏻♀️🙋🏻♀️🙆🏻♀️ 我是一个热爱知识传递，正在学习写作的作者，ClyingDeng 凳凳！ 今天我要给大家带来webpack-cli的原理浅析和它的自定义命令行工具💞💞💞 事情是这样的，最近在看webpack相关教程，然后发现教程中讲webpack-cli中使用yargs模块解析命令出于好奇，我就当场拉了webpack-cli的代码，发现使用命令解析的并不是yargs而是commander啊！😥😥😥 我是下了个假的cli嘛？🤔🤔🤔 这是不可能的，顶多是版本的问题！🤣🤣
有些时候数据的离散程度能够让我们数据分析得出一些其他信息，理想情况下数据越集中那么效果越好。那么有没有指标来衡量？答案是有得，今天主要学习一下数据离散程度的衡量指标。
起始点 的 x 和 y 坐标 都小于 结束点，（ 起始点x < 结束点x；起始点y < 结束点y ） ：
1、相对于传统的人工做法，量化交易做一次回测几分钟就可以得到结果了，它的效率是传统人工的几百倍。
使用AFNetworking 2.0 请求数据时出现错误 Request failed: unacceptablecontent-type: text/html 解决方法
https://leetcode-cn.com/problems/minimum-absolute-difference-in-bst/
numpy用于操作数组，数组中的元素最常见的就是字符串和数值两种类型，本文针对数值型的数组，总结归纳了常用的数学运算和统计的函数。
给你一个长度为 2 * n 的整数数组。 你需要将 nums 分成 两个 长度为 n 的数组，分别求出两个数组的和，并 最小化 两个数组和之 差的绝对值 。 nums 中每个元素都需要放入两个数组之一。
作者：Ricky翘 zhuanlan.zhihu.com/p/34128571 有时碰到跟别人聊起模型的熟悉时，不免要阐述下模型的原理，但一般口头交流都比较难，因为脑海里面都是一些公式，似乎从功利角度有必要把模型原理用文字表达一遍，所以自己整理了下机器学习的部分，有遗漏或者不对的地方也请多多指教~
集合中最大的成员数为 2^32 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。
给定两个整数数组 a 和 b，计算具有最小差绝对值的一对数值（每个数组中取一个值），并返回该对数值的差。
Given N numbers, X1, X2, ... , XN, let us calculate the difference of every pair of numbers: ∣Xi - Xj∣ (1 ≤ i ＜ j ≤ N). We can get C(N,2) differences through this work, and now your task is to find the median of the differences as quickly as you can!
1.这道题的题意主要就是让你对一个数组进行一种特殊的排序，使得数组中相邻的两个数的差的绝对值成非递减趋势；
如果大家想对javascript有系统深入的学习，可以参阅 JavaScript启示录 PDF原书完整版 这本经典书籍
这篇文章的目的是推导最大值函数\max(x,y)的一个光滑可导函数，并且该函数具有多阶可导性。实际上这和深度学习的关系并不是特别大，只有极少数情况会用到
mean_squared_error / mse 均方误差，常用的目标函数，公式为((y_pred-y_true)**2).mean()
其中E(ε) = 0，Var(ε) = E(εε′) =σ 2Ω≠σ 2I，假设Ω已知，且Ω≠ I ，违反了线性回归模型的经典假定条件，所以应该对模型进行适当修正。因为Ω是一个n 阶正定矩阵，根据线性代数的知识，必存在一个非退化n×n 阶矩阵M使下式成立。MΩM′= I n×n 可得：M′M= Ω-1 用M左乘式回归模型两侧得MY =MXβ +Mε.令Y*=MY, X*=MX, ε*= Mε , 得Y* = X*β + ε*则ε*的协差阵为Var(ε* ) = E(ε*ε*′ ) = E(Mεε′M′) = σ 2MΩM′=σ 2 I .
题意 给定两个整数数组（第一个是数组 A，第二个是数组 B），在数组 A 中取 A[i]，数组 B 中取 B[j]，A[i] 和 B[j]两者的差越小越好(|A[i] - B[j]|)。返回最小差。 样例 给定数组 A = [3,4,6,7]， B = [2,3,8,9]，返回 0。 思路 首先对两个数组进行排序，然后设 2 个指针 i, j 分别指向 A 和 B 的第一个元素，依次向后遍历，取 A[i] - A[j] 的绝对值，就是差值，将遍历过程中最小的差值记录下来，若遍历过程中 A[i] == A[j
使用单一指标对某事物进行评价并不合理，因此需要多指标综合评价方法。多指标综合评价方法，就是把描述某事物不同方面的多个指标综合起来得到一个综合指标，并通过它评价、比较该事物。由于性质不同，不同评价指标通常具有不同的量纲和数量级。当各指标相差很大时，如果直接使用原始指标值计算综合指标，就会突出数值较大的指标在分析中的作用、削弱数值较小的指标在分析中的作用。为消除各评价指标间量纲和数量级的差异、保证结果的可靠性，就需要对各指标的原始数据进行特征缩放。
主成分分析（Principal Component Analysis,简称PCA）是最常用的一种降维方法。
前面两种对象是JS基础内存，属于ECMAScript，第三种浏览器对象属于我们JS独有的。
函数：类似于java中的”方法“，将完成某个功能的一系列步骤封装起来，对外暴露一个名字，供外界调用 当我们学习别人定义好的方法（函数），只需要关心两件事： ①叫什么（函数名） ②干什么（函数功能） sql中的函数：肯定有，并且仅有一个返回值 调用语法： select 函数名(实参列表); 一、数学函数： abs绝对值 mod取余 floor向下取整 truncate 截断 ceil向上取整 round四舍五入 注意： sql中的round支持两个重载，规则：先按绝对值四舍五入，然后再添加正负 round(x):只保留整数部位 round(x,d):保留小数点后一位 java中Math.round只支持一个参数，规则：Math.round(x)等价于Math.floor(x+0.5) Math.round(x) rand随机数 二、字符函数 upper转换成大写 lower转换成小写 length获取字节长度 char_length获取字符长度 substr截取子串 trim去掉前后空格或字符 concat拼接 strcmp比较两个字符串 instr获取子串第一次出现的索引，如果找不到，返回0 注意：sql中起始索引，一般从1开始！ 三、日期函数 now当前日期+时间 curdate当前日期 curtime当前时间 datediff两个日期天数差 date_format日期——>字符 str_to_date字符——>日期 四、流程控制函数 1、if函数 2、case结构 形式1：类似于switch 形式2：类似于多重if
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、我们首先从经典的“四舍五入”算法讲起 1、四舍五入的情况 ?12 var num =2.446242342; num = num.toFixed(2)
给你一个整数数组 arr 和一个目标值 target ，请你返回一个整数 value ，使得将数组中所有大于 value 的值变成 value 后，数组的和最接近 target （最接近表示两者之差的绝对值最小）。
SignalFactorAnalyse单因子测试框架哪些因子可以为组合提供超额收益？这是构建多因子模型的第一步，也是最关键一步。 特征选择非常关键，只有把握关键特征才能对数据达到重要性认识，选择好的因子，才能获取超额收益率。 对于传统交易经验、金融理论、微观市场、机器学习、深度学习等不断挖掘出来的巨量待验因子，一个快速且有效的因子测试框架，将是Multi-factor策略系统中最为关键的一环。 因子模型测试思路 因子有效性的判断与筛选: •备选因子确定： 数学意义、经济意义、统计意义 •预处理： 数据空缺与
在机器学习算法中，优化算法有很多，其中梯度下降法是个重头戏，如果说理解不到梯度下降法的原理，那很多算法的核心都难以掌握，今天我们就来谈谈何为“梯度下降法”。 我们首先来看一个例子。假设以下曲线是一损失函数L(w)的分布，求函数L(w)的极小值。一般地，如果函数复杂度不高，可以直接用求导令导数为0的方式求得（如果不懂如何求导可以自行翻阅数学课本）。但这种方式在函数复杂度较高时，方程变得难以解开，此时就需要寻找其他求解方法，求导取0的方法都用不了，难道要用穷举法？没错，就是要用穷举法来求解损失函数L(w)的最小
视频编码是对一帧帧图像来进行的。一般彩色图像的格式是 RGB 的，即用红绿蓝三个分量的组合来表示所有颜色。但是，RGB 三个颜色是有相关性的，为了去掉这个相关性，减少需要编码的信息量，通常会把 RGB 转换成 YUV，也就是 1 个亮度分量和 2 个色度分量。
遍历每个结点，借助一个获取树深度的递归函数，根据该结点的左右子树高度差判断是否平衡，然后递归地对左右子树进行判断。
上一章我们从0到1的实现了一颗二叉搜索树，以及理解了二叉搜索树的特性与基本操作，这一章介绍关于二叉树的更多操作，也就是树的遍历。主要包括前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历，前面三种也叫深度优先遍历(DFS)，最后的层序遍历也叫广度优先遍历(BFS)，理解这四种遍历方式的不同，再遇到树相关的算法问题时，也就能更加游刃有余。这里不单指二叉搜索树，遍历思想同样适用于多叉树。
通用函数： np.add 加 np.subtract 减 np.multiply 乘 np.divide 除 np.floor_divide 地板乘除法，取商 np.power 指数运算 np.power(3,x) 3^x np.exp e^x np.exp2 2^x np.mod 取余 np.absolute 取绝对值，缩写np.abs np.sin，cos，tan，arctan，arcos，arcsin np.log l
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>力扣刷题-02-简-整数翻转</title> </head> <body> 给出一个 32 位的有符号整数，你需要将这个整数中每位上的数字进行反转 输入: 123 输出: 321 输入: -123 输出: -321 输入: 120 输出: 21 </p
给出一个 32 位的有符号整数，你需要将这个整数中每位上的数字进行反转
输入: 123 输出: 321 输入: -123 输出: -321 输入: 120 输出: 21 </p
今年的收益是否真的与典型年份的预期不同？差异实际上与典型年份的预期不同吗？这些都是容易回答的问题。我们可以使用均值相等或方差相等的检验。 但是下面这个问题呢。
损失函数（Loss Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。 代价函数（Cost Function）：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是所有损失函数值的平均。 目标函数（Object Function）：是指最终需要优化的函数，一般来说是经验风险+结构风险，也就是（代价函数+正则化项）。
前面两种对象是JS基础内容,属于ECMAScript;第三个浏览器对象属于我们JS独有的,我们JSAPI讲解 内置对象就是指JS语言自带的一些对象,这些对象供开发者使用,并提供了一些常用的或是最基本而必要的功能 (属性和方法)
https://leetcode-cn.com/problems/count-number-of-pairs-with-absolute-difference-k/
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节介绍模型正则化的另外一种方式LASSO，依然通过具体的编程实现LASSO，并对α取值与过拟合（拟合曲线）之间的关系进行探讨，进而对LASSO与Ridge进行比较。
输入一棵节点数为 n 二叉树，判断该二叉树是否是平衡二叉树。在这里，我们只需要考虑其平衡性，不需要考虑其是不是排序二叉树 平衡二叉树（Balanced Binary Tree），具有以下性质：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。
本发明涉及声源的定位，更具体地讲，涉及一种使用麦克风(MIC)阵列来对声源 定位的方法。
1 一、限幅滤波法 1、方法： 根据经验判断两次采样允许的最大偏差值（设为A） 每次检测到新值时判断： a. 如果本次值与上次值之差<=A，则本次值有效 b. 如果本次值与上次值之差>A，则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值 2、优点： 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 3、缺点 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 /* A值根据实际调，Value有效值，new_Value当前采样值，程序返回有效的实际值 */ #define A 10 char Value; char filter()
==type() 可以查看类型== 总结思维导图 1. Number 数字 / 结果为浮点数 // 结果为整除 0b 二进制 0o 八进制 0x 十六进制 无前缀 10进制 bin() 将任意数字类
一个n个元素的整数数组，如果数组两个连续元素之间差的绝对值包括了[1,n-1]之间的所有整数，则称之符合“欢乐的跳”，如数组1 4 2 3符合“欢乐的跳”，因为差的绝对值分别为：3,2,1。
本文作者为纽约市立大学在读博士生 Fahd Alhazmi，专注于神经科学、人工智能和人类行为研究。
公众号与点宽DigQuant量化社区开展了本期研究合作。 大家应该前段时间就知道 Alpha 101 了吧，很多人有去做，但是做的大多数都是简单的进行了一个复现，没有过多的区深究每个因子的涵义。本期推文我们和点宽合作，推出一个系列。来很系统的介绍 Alpha 101 。 社区俱乐部成员把 WorldQuant Alpha 101 的每个因子都了做一次最详细的解释和回测研究，一层一层的去拆分因子，把每个公式都说清楚。我们不讨论这些因子是否都是有效的，我们更多的是希望通过我们分析因子背后的金融意义，帮助大家
如果我们不采用无符号数，那么其实我们能够表示的数据范围就会发生改变其实能够真正表示数据的是不是只有7位了，还有一位我们需要作为符号位。
HA实验有一套非常严密的安全保障体系，在HA实验基地的大门，有一个指纹锁。 该指纹锁的加密算***把一个指纹转化为一个不超过1e7的数字，两个指纹数值之差越小，就说明两个指纹越相似，当两个指纹的数值差≤k时，这两个指纹的持有者会被系统判定为同一个人。 现在有3种操作，共m个， 操作1：add x，表示为指纹锁录入一个指纹，该指纹对应的数字为x，如果系统内有一个与x相差≤k的指纹，则系统会忽略这次添加操作 操作2：del x，表示删除指纹锁中的指纹x，若指纹锁中多个与x相差≤k的指纹，则全部删除，若指纹锁中没有指纹x，则可以忽略该操作， 操作3：query x，表示有一个持有指纹x的人试图打开指纹锁，你需要设计一个判断程序，返回该人是否可以打开指纹锁（只要x与存入的任何一个指纹相差≤k即可打开锁）。 初始状态，指纹锁中没有任何指纹。
https://mp.weixin.qq.com/s/G-LXN9P2HVLv9v0cvyFJMA
给你一棵所有节点为非负值的二叉搜索树，请你计算树中任意两节点的差的绝对值的最小值。 class Solution { int min=Integer.MAX_VALUE;//记录最小值
帧差法将邻近帧图像相减滤除图像中的静止景物得到运动区域，其对环境的光线变化不敏感并可快速检测出运动目标，但对于运动物体速度太慢的情况则产生不完整的“空洞”现象，太快又易于生成“拖尾”现象，其之后的补偿处理比较复杂。
2012 基于压缩感知理论的图像融合方法 不同的是在测量前先对稀疏矩阵进行融合，从仿真结果来看效果并不是很好，仅做介绍。 2012 一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法 针对图像小波分解系数特点，
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