我想大多数人和我一样,第一次听见“人工智能”这个词的时候都会觉得是一个很高大上、遥不可及的概念,特别像我这样一个平凡的前端,和大部分人一样,都觉得人工智能其实离我们很遥远,我们对它的印象总是停留在各种各样神奇而又复杂的算法,这些仿佛都是那些技术专家或者海归博士才有能力去做的工作。我也曾一度以为自己和这个行业没有太多缘分,但自从Tensorflow发布了JS版本之后,这一领域又引起了我的注意。在python垄断的时代,发布JS工具库不就是意味着我们前端工程师也可以参与其中?
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)
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。
注释问题:单行,多行,方法注释等..... 快捷键:ctrl+/ 和ctrl+shift+/
Math对象不是构造函数,它具有数学常数和函数的属性和方法,跟数学相关的运算(求绝对值,取整,最大值等)可以使用Math中的成员
函数功能:生成[n,m]的随机整数。 在js生成验证码或者随机选中一个选项时很有用
11月初我们发布了1.4.0里程碑稳定版本,增加了一些新功能包括丰富了查询控件、支持查询JS/CSS增强、支持mongodb、redis、存储过程数据集、支持分组小计、支持图表钻取、条件钻取、支持表格背景设置斑马线、支持分栏功能、支持分版功能、支持动态合并格等等;下面就让我们一起来看一下具体的功能吧。
接上一篇《AVL 树旋转及 JS 实现,平衡树支棱起来~》,来了个难的,再来个相对简单的,别一直搁那“旋转树”而打击了“种二叉树”的自信心~~
(1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y,如果X中包含复数元素,则按模取最大值。
借鉴java的管理机制,c的函数,最开始交Mocha,后改为LiveScript,当时java特别火,和sun公司合作以后改名为JavaScript。(与java毫无关系)
今天要介绍一种我们H5用的 自动计算首屏的方法,只需要引入 js,就可以自动计算得出首屏时间
本文主要从应用来讲数组api的一些骚操作; 如一行代码扁平化n维数组、数组去重、求数组最大值、数组求和、排序、对象和数组的转化等; 上面这些应用场景你可以用一行代码实现?
18日观看了十九大的开幕直播,聆听了习大大的重要讲话,如此重要的讲话,怎能不结合我们的文本挖掘技术来深刻学习一下呢!这次的文章就让我们用R里面的jiebaR包和wordcloud2包,对习大大的讲话内容进行分词与统计,看看这次讲话都提到了什么?有哪些关键词? ---- jiebaR简介 1,worker( ):加载分词引擎。里面的type参数用来选择引擎类型,可选的有:混合模型‘mix’,最大概率法‘mp’,隐马尔科夫‘hmm’,关键词‘keywords’等。还有其他参数可以设置停用词,关键词数等,具体在加
遇到不知道的函数时,可以使用help 函数名来查看帮助 1 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式,分别是: max(A):返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。 [Y,U]=max(A):返回行向量Y和U,Y向量记录A的每列的最大值,U向量记录每列最大值的行号。 max(A,[],dim):dim取1或2。dim取1时,该函数和max(A)完全相同;dim取2时,该函数返回一个列向量,其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。 求最小值的函数是min,其用法和max完全相同。
大于等于 不等式 需要取直线 右侧区域 ; 小宇等于 不等式 需要取直线 左侧区域 ;
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力,注重过程,挖掘背后的原理,刨根问底。本着严谨和准确的态度,目标是撰写实用和启发性的文章,欢迎您的关注。 0 — 回顾 利用了6天时间,细细总结了8个常用排序算法的原理到源码兑现,如果您对排序算法感兴趣或者想了解这些算法用到的思想,比如分治法,递归调用,堆排序等,然后尽量学着将这些思想用到工作的coding中去,请参考之前推送: 冒泡排序到快速排序做的那些优化 直接选择排序到堆排序做的那些改进 直接插入排序到希尔排序做的那些改进 归并排序算法的过程图解
一个 岛屿 是由一些相邻的 1 (代表土地) 构成的组合,这里的「相邻」要求两个 1 必须在水平或者竖直方向上相邻。你可以假设 grid 的四个边缘都被 0(代表水)包围着。
基 本 思 路:1.既然要控制生成的随机数个数countNum,那么可以使用for循环来控制。
总体来说就是在【f】的规则下,当参数【x】的值为某值时f(x)的规则呈现的结果是多少。【x】受到【f】这个函数的约束,所以外部有一个括号。原函数等于【y】就相当于f(x)返回的函数赋值给【y】这个值。
似然函数以及最大似然函数在机器学习中是一个比较重要的知识点。本文从什么是似然函数以及似然函数的定义引入最大似然函数,最后通过简单的抛硬币例子来更加具体的说明。
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
强化学习的钟摆平衡问题我没有太多的研究。系统中似乎有许多状态,输出(电机速度)应该是一个连续的变量,它不能很好的工作,强化学习得到不同的速度,甚至产生更快、不变、更慢的离散状态。
. VS = 操作符优先级 let a = {n : 1}; let b = a; a.x = a = {n: 2}; console.log(a.x) console.log(b.x) 输出是什么呢? 真的想明白了吗? 答案 undefined { n : 2} 你真的了解作用域吗 var a = 0, b = 0; function A(a) {
自 Node.js 面世以来,它获得了大量的赞美和批判。这种争论会一直持续,短时间内都不会结束。而在这些争论中,我们常常会忽略掉所有语言和平台都是基于一些核心问题来批判的,就是我们怎么去使用这些平台。无论使用 Node.js 编写可靠的代码有多难,而编写高并发代码又是多么的简单,这个平台终究是有那么一段时间了,而且被用来创建了大量的健壮而又复杂的 web 服务。这些 web 服务不仅拥有良好的扩展性,而且通过在互联网上持续的时间证明了它们的健壮性。
* JavaScript:简称JS(最初的设计目的:解决浏览器和用户之间的交互问题)
Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能详的 GAN,由 Ian Goodfellow 首先提出,在这两年更是深度学习中最热门的东西,仿佛什么东西都能由 GAN 做出来。我最近刚入门 GAN,看了些资料,做一些笔记。 1.Generation 什么是生成(generation)?就是模型通过学习一些数据,然后生成类似的数据。让机器看一些动物图片,然后自己来产生动物的图片,这就是生成。 以前就有很多可以用来生成的技术了,比如 auto-encoder(自编码器),结构如
在Math类中提供了众多数学函数方法,主要包括三角函数,指数函数,取整函数方法,最大值,最小值等等,用法如下: Math.数学方法 除了数学函数外,还有一些数学常量,例如PI,E,可以用Math.PI调用,下面列出一些常见的数学运算方法。
一直都在佛系更新,这次佛系时间有点长,很久没发文了,有很多小伙伴滴我,其实由于换工作以及搬家的原因,节奏以及时间上都在调整,甚至还有那么一小段时间有点焦虑,你懂的,现已逐渐稳定,接下来频率应该就会高了,奥利给~
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机器之心原创 作者:蒋思源 本文是机器之心第二个 GitHub 实现项目,上一个 GitHub 实现项目为从头开始构建卷积神经网络。在本文中,我们将从原论文出发,借助 Goodfellow 在 NIPS 2016 的演讲和台大李弘毅的解释,完成原 GAN 的推导、证明与实现。 本文主要分四部分,第一部分描述 GAN 的直观概念,第二部分描述概念与优化的形式化表达,第三部分将对 GAN 进行详细的理论推导与分析,最后我们将实现前面的理论分析。 GitHub项目地址:https://github.com/jiq
( 例如,数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。
网址:http://echarts.baidu.com/download.html 下载文件:echarts.min.js 网址:http://echarts.baidu.com/download-map.html 下载文件:china.js
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/117131.html原文链接:https://javaforall.cn
在 N * N 的网格中,我们放置了一些与 x,y,z 三轴对齐的 1 * 1 * 1 立方体。
本系列 D3.js 数据可视化文章是古柳按照自己想写的逻辑来写的,可能和网上的教程都不太一样,至于会写多少篇、写成什么样,古柳也完全心里没数,虽然是奔着初学者也能轻松看懂的目标去的,但真的大家看完觉得有什么感受,古柳也不清楚,所以希望大家多多反馈,后续文章能改进的也继续改进,并且有机会的话基于这个系列再出个视频教程,但那是后话了。
前面几篇博客我们已经陆陆续续的为大家介绍了7种排序方式,今天博客的主题依然与排序算法相关。今天这篇博客就来聊聊基数排序,基数排序算法是不稳定的排序算法,在排序数字较小的情况下,基数排序算法的效率还是比较高的。今天就来聊一下基数排序算法的原理以及代码的具体实现。 一、基数排序算法示意图 下方的基数排序算法的实现是利用“桶”来实现的,首先我们创建10个桶,然后按照基数入桶,基数的取值是从数字的低位到高位以此取值。我们还是以[62, 88, 58, 47, 62, 35, 73, 51, 99, 37, 93]这
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 Demo页面:主页面 iframe_a.html ,被包含页面 iframe_b.htm 和 iframe_c.html
CALENDAR函数,属于常用的“表函数”之一,一般用于生成日期维度。也可以用来构建虚拟的日期表进行计算。
小结:回溯本质是暴力搜索,在问题的解空间树中,用 DFS 的方式,从根节点出发搜索整个解空间。 如果要找出所有的解,则要搜索整个子树,如果只用找出一个解,则搜到一个解就可以结束搜索。
6.12自我总结 一.numpy模块 import numpy as np约定俗称要把他变成np 1.模块官方文档地址 https://docs.scipy.org/doc/numpy/referen
今天取这个标题把小编给难倒了,本来想写“数据归一化”的,一查阅网上资料,发现大家对“归一化”和“标准化”各执一词,索性就不管了,就叫数据处理吧。本文目的不是为了让大家弄清楚什么是“归一化”、什么是“标准化”,而是将这些“XX化”的处理方式集合到一个函数里,方便平时大家处理数据时调用,因此也就没有必要刻意区分这些个概念。要是大家有不同看法,欢迎在推文下方留言,给小编解解惑
题目很简单:有一个 Employee 表,表里有两个字段:id(职工号)、salary(工资)。要求查询第二大的工资数,展示项名为:SecondHighestSalary
我们怎样加速嵌套的这层循环呢,其实可以预先计算从左往右和从右往左的最大高度数组,在循环数组的时候,可以直接拿到该位置左右两边的最大高度,当前位置的接水量就是左右两边高度的较小者减去当前位置柱子的高度
需求背景: 项目中有多处下载数据的地方,有时候遇到几百万条数据,一口气返回的话,可能会导致内存不够用。
在之前的文章中,栈长介绍了 LongAdder 的使用,性能实在太炸了,你还在用 AtomicInteger、AtomicLong 吗?如果你还不知道 LongAdder,赶紧看我之前写的那篇文章。
更多参看MDN: https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/JavaScript_technologies_overview
有一个数字n,我们需要按照顺序输出从1到最大的n位十进制数,例如:n = 3,则输出1、2、3...一直到最大的3位数999。
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