当时前台在页面上展示时是65.32，但是我后来查后台日志时发现传到后台时的数值为6531.999999999999，潇洒以为是我们后台的原因，我后来查了代码发现是由于前台传金额与后台不一致，故被后台拦截。 然后我去看了前台的js代码，发现展示的金额确实没问题，但是在订单提交的时候出了问题。
JS这项技术，细节到位了，就会一通百通。经常在网上看到说学一个框架，最有效的办法是去看它的源码。但我经常看不懂，为什么呢？因为我基础不好，不明白源码中的一些写法的含义。 例如， callback && callback(); //这啥意思？ obj.length === +obj.length; //这又是啥意思？ var arrproto = Array.prototype; arrproto.slice.call(arguments); //为啥要这样写？不是都这样写 Array.prototype.s
介绍 W3C设备方向规范允许开发者使用陀螺仪和加速计的数据。这个功能能被用来在现代浏览器里构筑虚拟现实和增强现实的体验。但是这处理原生数据的学习曲线对开发者来说有点大。 在本文中我们要分解并解释设备方
我开始是想算出来在去找零的个数，后来证实是不行的，一是到最后数字太多导致溢出了，而是超出了时间复杂度的限制。
作为开发者，我们总是寻找机会来提高应用程序的性能。当涉及到网络应用时，我们主要在代码中进行这些改进。
给你一个非零整数，让你求这个数的n次方，每次相乘的结果可以在后面使用，求至少需要多少次乘。如24：2*2=22（第一次乘），22*22=24（第二次乘），所以最少共2次；
给你一个整数数组nums,请计算数组的中心位置。 数组中心位置是数组的一个下标，其左侧所有元素相乘的积等于右侧所有元素相乘的积。 数组第一个元素的左侧积为1，最后一个元素的右侧积为1。 如果数组有多个中心位置，应该返回最靠近左边的那一个。 如果数组不存在中心位置，返回-1。
在一些电商网站,或一些活动页上,看到一些特效,比如:抽奖时,点击图片,实现图片的随机切换,数字的随机切换等,为了吸引用户的注意力,增加网页的互动性,这个效果是怎么实现的呢
AI 研习社按，日前，阿里机器翻译团队和 PAI 团队发表博文，阐述将 TVM 引入 TensorFlow，可以带来至少 13 倍的 batch 矩阵相乘（matmul）加速。雷锋网 AI 研习社将原文编译整理如下：
作为一个对线性代数一无所知的开发者，想快速对向量和矩阵进行一个了解和认识，那么本文就正好适合你。
设置一个已经给定的矩阵的行列重复次数 , 根据给定的矩阵 , 进行指定的重复 , 生成新矩阵 ;
原题地址 image.png image.png 题解： image.png 不清楚参数是整数还是负数，我们先用变量保存 获取参数是绝对值 因为js中数组有内置的反转函数（reverse），我们将数字转为字符串在转为数组后进行反转，在转为字符串 转为字符串后我们将它与model变量相乘，如果原本的参数大于1就*1，如果原本参数就是小于1的负数就*-1 因为题目规定了反转好的数字有范围限制，我们来进行范围对比 **计算符号为求次幂，例如：2**31就是求2的31次幂 对比后返回计算结果
第三行，首先会对 a.x 进行查找，没有找到就会先赋值 undefined，即：{n: 1, x: undefined}。此时 a 和 b 都指向同一个对象。然后 a 变量又赋值成一个新的对象：{n: 2}，最后把新的 a 赋值给 x（前面的 a. 已经被替换成了原来的 a 所指向的那个内存中的对象），x 就有值了，b 就变成了：
知乎专栏：[代码家园工作室分享]收藏可了解更多的编程案例及实战经验。问题或建议，请留言;
http://mpvideo.qpic.cn/0bc3wuakqaaahaahlnlbp5rvbnodvc2qbkaa.f10002.mp4?dis_k=bfa73c7566839a49774553e
昨天做完卷积神经网络习题，感觉自己都弄懂了，但到编程环节，却感觉无从下手，勉强参照示例代码完成编程任务，提交了好几次都没有通过，倍受打击。简单总结了一下原因：
版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载。 https://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/88796381
人工智能不但可以理解语音或图像，帮助医学诊断，还存在于人们生活的方方面面，机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。
注意啊，是乘性操作符，不是乘法操作符！ ECMAScript定义了3个乘性操作符：乘法，除法，求模。它们的操作数在非数值的情况下，会执行自动的类型转换。要注意，这种类型转换就是效率的消耗点之一。 ======== 乘法，用*号表示，用来计算二个数的乘积。 不多说了，谁不会乘法，请转小学课本回炉重学。 它的特殊的规则： --某个操作数是NaN，则结果是NaN； --Infinity与0相乘，则结果是Infinity； --Infinity与非0相乘，则结果是Infinity 或 -Infinity； --In
在执行下一段代码之前，如果需要暂停Excel VBA代码运行，该如何做呢？本文探索在Excel VBA中添加暂停的最佳方法。
一个数末尾的0是由2和5乘出来的，而1到2000里2多得是，主要看1到2000中有多少个5或5的n次方的倍数。 （1）统计5的倍数 2000/5=400，比如5、10、15、20、25等等。这些数，要么直接含了0，要么与2的倍数相乘会得到0，所以共有400个0。 （2）统计25的倍数 2000/25=80，比如25、50、75等等，这些数与4或4的倍数相乘，会得到两个0，但因为上一步中经加过一次0了，所以这里只能加80个0，而不是80 * 2 = 160个0。 （3）统计125的倍数： 2000/125=16，比如125、250、375等等，这些数与8或8的倍数相乘，会得到3个0。但是因为前两步算过两次了，这里只能再加一次。所以会增加16个0，而不是16 * 3 = 48个0。 （4）统计625的倍数 2000/625=3。这三个数分别数是625，1250和1875。这些数与16或16的倍数相乘，会得到4个0。但是前面已经计算过3次了，所以只会增加3个0，而不是3 * 4 = 12个 0。 （5）最后结果：400+80+16+3 = 499
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码，梳理了下深度学习一些概念，以及TensorFlow中的相关实现。
乘法指令分为无符号数乘法指令和有符号数乘法指令两种，它们唯一的区别是相乘的两个操作数是有符号数据还是无符号数据。 乘法指令的被乘数是隐含操作数，乘数需在指令中显式写出来。执行指令时，CPU会根据乘数是8位还是16位来自动选用被乘数是AL还是AX。
在前面的文章中（js算法初窥02（排序算法02-归并、快速以及堆排）我们学习了如何用分治法来实现归并排序，那么动态规划跟分治法有点类似，但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题，最后组合它们的结果，而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题。 那么我还有一个疑问，前面讲了递归，那么递归呢？分治法和动态规划像是一种手段或者方法，而递归则是具体的做操作的工具或执行者。无论是分治法还是动态规划或者其他什么有趣的方法，都可以使用递归这种工具来“执行”代码。 用动态规划来解决问题主要分为三个步骤：1、定义
这个岗位最近已经越来越火,作为一个刚毕业没两年的小青年,职位规划与目标都是迷茫的。仅此记录一下日常点滴。
重新温故了下原始数据类型，现在来解释下它们之间的转换关系。 自动类型转换 自动类型转换是指：数字表示范围小的数据类型可以自动转换成范围大的数据类型。 如： long l = 100; int i =
在计算机中，不同的数据所需占用的存储空间不同，为了充分利用存储空间，于是定义了不同的数据类型。而且，不同的数据类型，寓意也不同。
在前面的文章中（js算法初窥02（排序算法02-归并、快速以及堆排）我们学习了如何用分治法来实现归并排序，那么动态规划跟分治法有点类似，但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题，最后组合它们的结果，而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题。
https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjs/5.0.0/math.min.js
机器之心报道 机器之心编辑部 DeepMind 的 Alpha 系列 AI 智能体家族又多了一个成员——AlphaTensor，这次是用来发现算法。 数千年来，算法一直在帮助数学家们进行基本运算。早在很久之前，古埃及人就发明了一种不需要乘法表就能将两个数字相乘的算法。希腊数学家欧几里得描述了一种计算最大公约数的算法，这种算法至今仍在使用。在伊斯兰的黄金时代，波斯数学家 Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi 设计了一种求解线性方程和二次方程的新算法，这些算法都对后来的研究产生了深远的影
虫子在程序员心中是啥东西？虫子的学名为 Bug，是多少入了猿门的程序员，心中不愿提及的痛。消灭虫子的技能为 Debug，这项技能我敢保证：无论你是小白、大牛还是骨灰级的程序员，多多少少都需要进行修炼。
2. 数组2,数组3,…，可选，指定想要相乘并相加的数组数据。数组个数不超过255个。
有很多方法可以解决这个问题，例如使用web worker或后台线程。GPU减轻了CPU的处理负荷，给了CPU更多的空间来处理其他进程。同时，web worker仍然运行在CPU上，但是运行在不同的线程上。
这一课主要是讲解PyTorch中的一些运算，加减乘除这些，当然还有矩阵的乘法这些。这一课内容不多，作为一个知识储备。在后续的内容中，有用PyTorch来获取EfficientNet预训练模型以及一个猫狗分类的实战任务教学，EfficientNet是13课，猫狗分类是14课，11课是MobileNet详解和PyTorch代码解析，12课是SENet详解和PyTorch代码解析（因为EfficientNet是基于这两个网络构成的）。再往后我计划整理一些这两年比较优秀的论文和代码，一些提升准确率的有效的技巧等，当然PyTorch的各种优化器我还没有细讲（不过一般都是SGDM了）。
前言 前段时间， 在群里跟 Peter 说到JS的浮点数问题。 他问我， 为什么 0.1 + 0.2 !== 0.3, 而 0.05 + 0.25 === 0.3 ? 当时也大概解释了下是精度丢失，
其实这些结果都并非语言的 bug，但和语言的实现原理有关， js 所有数字统一为 Number, 包括整形实际上全都是双精度（double）类型。
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。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
doctest从字面意思上看，那就是文档测试。doctest是python里面自带的一个模块，它实际上是单元测试的一种。 官方解释：doctest 模块会搜索那些看起来像交互式会话的 Python 代码片段，然后尝试执行并验证结果
今天和大家讨论的算法是高精度，对应的LeetCode是第43题。题面其实没什么好说的，以字符串的形式给定两个数字，要求返回这两个数字的乘积。之所以是以字符串的形式给数字是因为这个数字可能会非常大，题目当中给定的范围是110位的数字。对于Python来说这不是问题，但是对于C++和Java等语言来说这么大的数字是无法以int类型存储的，所以必须要使用字符串来接收。
js在处理小数的乘除法的时候有一个bug，解决的方法可以是：将小数变为整数来处理。
操作系统：macOS Big Sur (11.6) Anaconda3：2021.05 python：3.7.3 Jupyter Notebook：5.7.8
本文解决的主要问题就是对函数进行求偏导，具体来说就是给出一些函数 ，这里的 是输入向量，我们需要计算出函数 关于 的偏导。我们之所以需要解决这一问题，是因为在特定情况下，神经网络的损失函数就是需要求导的函数 ，而训练集的数据和神经网络的权重就是输入 。比如SVM分类器，我们需要求解的就是损失函数关于权重 和偏置项 的偏导数，得到偏导数后我们才能据此来更新参数。同时，在之后我们将会了解到，梯度对于模型的可视化和可解释性也是十分重要的。
两个月在做数字信号处理方面的工作，也是从一个小白刚刚起步，这两天才把fir滤波器给跑通，写文记录下。希望大家欢迎，多多支持。这篇文章写得辛苦，仅仅Word文件就有21页，写了足足两天时间，修修改改。希望大家多多支持，点赞，转发，打赏。
在gym里有个自动驾驶的模拟器，它的任务是把乘客从一个地方接起，在另一个地方放下，在这个过程中 需要小车至少遵守下面三个规则：
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