之前写过一篇 Redis 数据类型的底层数据结构的实现：为了拿捏 Redis 数据结构，我画了 40 张图
Oracle中集合类型覆盖了Postgresql数组的功能，在Oracle用户中时非常常用的。
对多选框实现 全选、不选、反选 是一个常见的功能，尤其是在外面使用了 vue 或者 react 等前端框架之后，仅仅是需要数据处理，我相信各位朋友都已经烂熟于心了。但是我近日遇到一个需求，琢磨了一下实现了。我感觉这段代码有分享的价值，因此编撰此文，与诸君分享。
数组的成员有时还是数组，Array.prototype.flat()用于将嵌套的数组“拉平”，变成一维数组。该方法返回一个新数组，对原数据没有影响。
关于echarts使用的问题总结 1.legend图例不显示的问题: 在legend中的data为一个数组项,数组项通常为一个字符串，每一项需要对应一个系列的 name,如果数组项的值与name不相符则图例不会显示; 2.图表位置无法紧贴画布边缘的问题: 在grid绘图网格里,containLabel(grid 区域是否包含坐标轴的刻度标签,默认不包含)为true的情况下,无法使图表紧贴着画布显示,但可以防止标签标签长度动态变化时溢出容器或者覆盖其他组件,将containLabel设置为false即
数据字典 可以 配合 数据流图 使用 , 对数据进行诠释 , 可以让开发者更加清楚 数据的组成 , 格式 ;
通过了解数组array和切片slice的使用和底层原理，可以更透彻的理解他们的使用场景，里面有什么坑。这对我们平时编写程序是极有裨益的，后面我会继续深入，有时间再更。
前几天发了一篇「为了拿捏 Redis 数据结构，我画了 20 张图」，收获了很多好评，但是当时急于发文，有些地方没有写完，也有些地方写的不是很完善。
目前为止，学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向传播，还有逻辑回归，并且还学到了向量化，这在随机初始化权重时是很重要。
一 单层神经网络（感知器） 1.结构 下面来说明感知器模型。 在原来MP模型的“输入”位置添加神经元节点，标志其为“输入单元”。其余不变，于是我们就有了下图：从本图开始，我们将权
对于前段时间流出的QQ群数据大家想必已经有所了解了，处理后大小将近100G，多达15亿条关系数据（QQ号，群内昵称，群号，群内权限，群内性别和年龄）和将近9000万条群信息（群号，群名，创建时间，群介绍），这些数据都是扁平化的2维表格结构，直接查询不能直接体现出用户和群之间的直接或者间接关系。通过数据可视化，可以把扁平结构的数据作为点和线连接起来，从而更加直观的显示出来从而进行分析。 d3.js是一个近年来推出的基于javascript的数据展示库，全称为Data Driven Document， 在浏览器
【导读】TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音！但是在浏览器中训练一些模型还是会存在一些问题与不同，如何可以让训练效果更好？本文的作者，是一位前端工程师，经过自己不断的经验积累，为大家总结了 18 个 Tips，希望可以帮助大家训练出更好的模型。
TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音！但是在浏览器中训练一些模型还是会存在一些问题与不同，如何可以让训练效果更好？本文为大家总结了 18 个 Tips，希望可以帮助大家训练出更好的模型。
该方法的参数是 Promise 实例数组, 然后其 then 注册的回调方法是数组中的某一个 Promise 的状态变为 fulfilled 的时候就执行. 因为 Promise 的状态只能改变一次, 那么我们只需要把 Promise.race 中产生的 Promise 对象的 resolve 方法, 注入到数组中的每一个 Promise 实例中的回调函数中即可.
输入 一个正整数 n (n< 30) 表示要求打印图形的层数。 输出 对应包围层数的该标志。 样例输入 3 样例输出
旭日图（Sunburst Chart）是一种现代饼图，它超越传统的饼图和环图，能表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况。旭日图中，离远点越近表示级别越高，相邻两层中，是内层包含外层的关系。
但是无法提前预知多少层的神经网络合适，可以先尝试逻辑回归，尝试一层，然后两层隐含层，然后把隐含层的数量当作超参数，然后交叉验证
Vue中的循环关键字并没有Java的那么多，只有v-for，但用法上有多种。接下来我们来逐一介绍。
本教程将手把手地带你了解如何训练一个Transformer语言模型。我们将使用TensorFlow框架,在英文Wikipedia数据上预训练一个小型的Transformer模型。教程涵盖数据处理、环境配置、模型构建、超参数选择、训练流程等内容。
双循环找出是否有这个值，根据第二个特性，我们可以跳过一些第二层循环，算法更具效率。
跳跃表（skiplist）是一种随机化的数据结构，由 William Pugh 在论文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中提出，是一种可以与平衡树媲美的层次化链表结构——查找、删除、添加等操作都可以在对数期望时间下完成，以下是一个典型的跳跃表例子：
我有一箩筐的鸡蛋，我可以给你两个。 我有一栋一百层的楼，我想让你站在第一百层，以最少的次数帮我测出来鸡蛋最多扔到哪一层不会碎。 你放心扔，如果没碎，不用去捡，我直接补给你一个。 事成之后，这张支票你随便填。
所谓环形迷宫，是指下图这样的一幅迷宫，用一笔就可以绘制完成： 1 初步画法 它的走法是从中心走到最外面或者反过来，从最外面走到中心。这样的迷宫特点很鲜明，它拓扑上与一个圆同构，或者叫同伦。然后的问题是开口，我们自然希望开口具备某种特征。我选择的特征是：若最内层的圆半径为 1，那么所有开口之间的距离也是 1。带缺口的圆的绘制其实是圆弧，自然的一个问题是问缺口的圆弧弧度是多少，使得圆弧两端之间的距离是 1。假设半径为 n，那么若弧度为 x，则这个特征可以表示为如下方程 解这个方程可得到 x： 当然在构建迷宫的时
跳表（skiplist）是一个特殊的链表，相比一般的链表，有更高的查找效率，其效率可比拟于二叉查找树。
「Redis所有的数据结构都是在内存占用和执行效率之间找一个比较好的均衡点，不一味的节省内存，也不一味的提高执行效率」
Go语言中只有强制类型转换，没有隐式类型转换。该语法只能在两个类型之间支持相互转换的时候使用
今天我们写一个关于处理多层for循环的问题，其实这个严格来说不是多层循环的问题，他的本质其实是对Json数据格式的处理，很多时候啊我们的数据格式是这样的
我在过去，写过不少游戏AI，所以当看到公司有这样一个比赛很是高兴。不巧比赛的两周刚好项目组特别忙，但我仍希望能在有限的时间来做得更好。
现在的深度学习就是利用深度神经网络来进行模型训练。深度神经网络是神经网络的延续，而神经网络在几十年前则是一种机器学习模型。
若节点X存储在数组中下标为i的位置 2 * i 存储左子节点 2 * i + 1存储右子节点 i/2存储其父节点
小程序还为我们提供了用于循环的列表渲染。通过wx:for属性，可以对数组进行循环，以便获取数组中的每一个元素，这一过程不需要编写一行JavaScript代码。下面是列表渲染的语法。
如果 2019 年技术圈有十大流行词，容器化肯定占有一席之地，随着 Docker 的风靡，前端领域应用到 Docker 的场景也越来越多，本文主要来讲述下开源的分布式图数据库 Nebula Graph 是如何将 Docker 应用到可视化界面中。
Shader着实看不动了，看多了那Blinn模型脑子里都是布灵布灵的，遂来点老生常谈的算法。 动态规划主要思想：步骤分解->用上一步的最优解来计算当前步骤的最优解。 第一步的最优解往往和递归到最底层一样会直接给出。 遵从无后效性原则：即之前的改动不会影响到后续的结果。 贪心算法和动态规划的详细介绍和区别：传送门 技巧： 1、先判断是否为动态规划，其典型特征为计算步骤可以进行划分，且计算内容重复。 2、判断动态规划类型：线型，区间型，棋盘型，树、图上的动态规划等。 3、从1->2到k->k+1确立动态规划方
在前面介绍压缩列表ziplist的时候我们提到过，zset内部有两种存储结构，一种是ziplist，另一种是跳跃列表skiplist。为了彻底理解zset的内部结构，我们就再来介绍一下skiplist。
shortcut(或shortpath，中文“直连”或“捷径”)是CNN模型发展中出现的一种非常有效的结构，本文将从Highway networks到ResNet再到DenseNet概述shortcut的发展。
懂行的老哥一看这个小标题，就知道我要以排行榜作为切入点，去讲 Redis 的 zset 了。
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示例: 输入："23" 输出：["ad", "ae", "af", "bd", "be", "bf", "cd", "ce", "cf"].
在computed属性中通过this.xxx去拿data里面的数据，和methods里面的方法吧，或许还会通过this.route去获取路由里面的数据吧。其实，我们可以避免这些丑陋的this,它甚至会给我们带来看不见的性能问题。实现上，我们通过this能访问到的数据，在computed的第一个参数上都能结构出来。
目前，深度学习（Deep Learning，简称DL）在算法领域可谓是大红大紫，现在不只是互联网、人工智能，生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革。要学习深度学习，那么首先要熟悉神经网络（Neural Networks，简称NN）的一些基本概念。当然，这里所说的神经网络不是生物学的神经网络，我们将其称之为人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）貌似更为合理。神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型，目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的学科领域，它也随着深度学习取得的进展重新受到重视和推崇。
上一个章节已经给大家介绍了三个循环的使用，但是高端的程序里面，循环中会有循环，这样就有了嵌套循环。
输入字符串s，以及其重复的次数，输出重复的结果，例如输入abc，2，输出abcabc。
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。 那么机器学习中的神经网络是如何实现
skiplist本质上也是一种查找结构，用于解决算法中的查找问题，跟平衡搜索树和哈希表的价值是一样的，可以作为key或者key/value的查找模型。skiplist是由William Pugh发明的，最早出现于他在1990年发表的论文《Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees》
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。
这道题是说，100 层楼，两个一模一样的鸡蛋，某层之上扔鸡蛋就会碎。问要测试多少次才能找出这层楼来。我曾经在去年初的这篇文章里面讨论过这个问题的解法，因为只想记录一下思路和讨论过程，写得很简略。现在，我想重新整理一下这个问题，再稍稍扩展和挖掘一下。希望可以用尽可能清晰易懂的描述，把这个问题的前后说清楚。
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循
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