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    原生js上传文件 发送JSON,XML,请求的表单进行URL编码详解

    默认情况下HTML表单通过POST方法发送给服务器,而编码后的表单数据为请求主体。 规则:使用URL编码,使用等号把编码后的名字和值分开,并使用&符号将名/值对分开。...多用途internet邮件扩展类型,大小写不敏感,传统写法小写 一个栗子 用于HTTP请求的编码对象 /* * 编码对象的属性 * 如果它们是来自HTML表单的名/值,使用application...data) return ''; // 如果传入为空,直接返回字符串 var pairs = []; // 保存名/值 for(var name in data) { // 进行遍历 if (...} return pairs.join('&'); // 进行连接 } 上方代码将传入的键值,转换为url的方式提交 function postData(url, data, callback)...formdata.append(name, value); // 添加键值作为子节点 } // 由于使用FormData将会自动设置头部信息 // 将键值作为主体进行发送 request.send

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    中文参数乱码问题——js字符串编码

    jquery.get中文参数问题——js符串编码 摘要: 使用jquery.get进行ajax请求获取数据是很常见的操作,一般请求参数都为字母,今天发现在参数中使用中文会出现浏览器兼容性问题,现在记录如下...all&college=%E6%9D%90%E6%96%99%E5%AD%A6%E9%99%A2,使用该地址直接在sogou兼容模式中地址栏中直接请求,能返回数据;   3、初步结论是sogou兼容模式中文参数未处理...进行编码处理 相关知识: js编码个函数:escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应解码函数:unescape,decodeURI,decodeURIComponent...escape(): 采用unicode字符集指定的字符串除0-255以外进行编码。...与encodeURI()相比,encodeURI()将对更多的字符编码,比如 / 等字符。所以假如字符串里面包含了URI的几个部份的话,不要用进行编码,否则 / 字符被编码之后URL将呈现错误。

    4.5K10

    不要再类别变量进行独热编码

    这导致了一个异常稀疏的现象,这使得它很难进行最优化。这对于神经网络来说尤其如此,它的优化器在几十个空维度的情况下很容易进入错误的优化空间。 更糟糕的是,每个信息稀疏列之间都存在线性关系。...这意味着一个变量可以很容易地使用其他变量进行预测,从而导致并行性和多重共线性的问题。 ? 最优数据集由信息具有独立价值的特征组成,而独热编码创建了一个完全不同的环境。...也称为均值编码,将列中的每个值替换为该类别的均值目标值。这允许对分类变量和目标变量之间的关系进行更直接的表示,这是一种非常流行的技术(尤其是在Kaggle比赛中)。 ? 这种编码方法有一些缺点。...但是,这种编码方法y变量非常敏感,这会影响模型提取编码信息的能力。 由于每个类别的值都被相同的数值所取代,模型可能会倾向于过拟合它所看到的编码值(例如,将0.8与某个与0.79完全不同的值相关联)。...这将消除异常值的影响,并创建更多样化的编码值。 ? 由于模型每个编码类不仅给予相同的值,而且给予一个范围,因此它学会了更好地泛化。

    2.2K20

    使用TBtools叶绿体蛋白编码基因进行GO注释

    第一步:根据叶绿体基因组的genbank注释文件获得蛋白编码基因序列 提取序列的python脚本 import sys from Bio import SeqIO input_file = sys.argv...fw.write(">%s\n%s\n"%(a,b)) 使用方法 python extract_CDS_from_gb.py input.gb output.fasta 第二步:使用diamond将叶绿体的蛋白编码基因与...diamond blastx --db uniprot_sprot -q output.fasta -o cp_Protein_coding.xml --outfmt 5 第三步:使用TBtools进行...这样GO注释就做好了,TBtools也会对应有可视化工具,这里我选择使用R语言的ggplot2进行展示 library(ggplot2) df<-read.csv("Bhagwa_cp_protein_coding.csv...image.png 结果进行可视化遇到的问题 数据框如何根据指定列分组排序,比如我的数据 X Y 1 A 1 2 A 2 3 B 3 4 B 4 5 C 5 6 C 6 我想ABC分别从大到小排序

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    利用卷积自编码图片进行降噪

    最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder 来输入进行复现,例如我们将一个图片输入到一个网络中,自编码器的 encoder 图片进行压缩,得到压缩后的信息,进而 decoder...本篇文章将实现两个 Demo,第一部分即实现一个简单的 input-hidden-output 结的自编码器,第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来图片进行降噪。...所以,在 Decoder 端,我们并不是单纯进行卷积操作,而是使用了 Upsample(中文翻译可以为上采样)+ 卷积的组合。...我们知道卷积操作是通过一个滤波器图片中的每个 patch 进行扫描,进而对 patch 中的像素块加权求和后再进行非线性处理。...构造噪声数据 通过上面的步骤我们就构造完了整个卷积自编码器模型。由于我们想通过这个模型图片进行降噪,因此在训练之前我们还需要在原始数据的基础上构造一下我们的噪声数据。 ?

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    特征锦囊:如何类别变量进行独热编码

    今日锦囊 特征锦囊:如何类别变量进行独热编码?...很多时候我们需要对类别变量进行独热编码,然后才可以作为入参给模型使用,独热的方式有很多种,这里介绍一个常用的方法 get_dummies吧,这个方法可以让类别变量按照枚举值生成N个(N为枚举值数量)新字段...我们还是用到我们的泰坦尼克号的数据集,同时使用我们上次锦囊分享的知识,对数据进行预处理操作,见下: # 导入相关库 import pandas as pd import numpy as np from...那么接下来我们字段Title进行独热编码,这里使用get_dummies,生成N个0-1新字段: # 我们字段Title进行独热编码,这里使用get_dummies,生成N个0-1新字段 dummies_title...对了,这里有些同学可能会问,还有一种独热编码出来的是N-1个字段的又是什么?

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    中文URL编码

    这个URL不需要进行百分号编码,因为每个component中都没有保留字,全部为字母、数字或者非保留的ASCII可见字符(见RFC 3986第2.3节)。...注意不是整个URL(指del.icio.us的GET请求中的长URL)做,如果flimsy后面的问号被编码,服务器便不知道它后面是query部分了。...如果没有现成的函数,UTF-8字节序列进行percent encoding也是比较方便的。...Win32 API中是有一个InternetCanonicalizeUrl函数,但它只针对一个字节序列,不会考虑中文编码转换。...有时间的时候我会再写一篇关于怎么在Windows中把中文转换为UTF-8字节序列的文章,进行中文URL编码的朋友也许会有帮助。见“GBK(GB2312)向UTF-8的编码转换”一文。

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    开发 | 利用卷积自编码图片进行降噪

    最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder 来输入进行复现,例如我们将一个图片输入到一个网络中,自编码器的 encoder 图片进行压缩,得到压缩后的信息,进而 decoder...本篇文章将实现两个 Demo,第一部分即实现一个简单的 input-hidden-output 结的自编码器,第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来图片进行降噪。...所以,在 Decoder 端,我们并不是单纯进行卷积操作,而是使用了 Upsample(中文翻译可以为上采样)+ 卷积的组合。...我们知道卷积操作是通过一个滤波器图片中的每个 patch 进行扫描,进而对 patch 中的像素块加权求和后再进行非线性处理。...构造噪声数据 通过上面的步骤我们就构造完了整个卷积自编码器模型。由于我们想通过这个模型图片进行降噪,因此在训练之前我们还需要在原始数据的基础上构造一下我们的噪声数据。 ?

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    如何利用卷积自编码图片进行降噪?

    最简单的自编码器就是通过一个encoder和decoder来输入进行复现,例如我们将一个图片输入到一个网络中,自编码器的encoder图片进行压缩,得到压缩后的信息,进而decoder再将这个信息进行解码从而复现原图...本篇文章将实现两个Demo,第一部分即实现一个简单的input-hidden-output结的自编码器,第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来图片进行降噪。...所以,在Decoder端,我们并不是单纯进行卷积操作,而是使用了Upsample(中文翻译可以为上采样)+ 卷积的组合。...我们知道卷积操作是通过一个滤波器图片中的每个patch进行扫描,进而对patch中的像素块加权求和后再进行非线性处理。...构造噪声数据 通过上面的步骤我们就构造完了整个卷积自编码器模型。由于我们想通过这个模型图片进行降噪,因此在训练之前我们还需要在原始数据的基础上构造一下我们的噪声数据。 ?

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