训练神经网络 现在训练数据准备好了，是时候为时间序列预测创建一个模型，为实现这个目的，将使用TensorFlow.js框架。...TensorFlow.js是一个用JavaScript开发和训练机器学习模型的库，可以在Web浏览器中部署这些机器学习功能。 选择顺序模型，其简单地连接每个层并在训练过程中将数据从输入传递到输出。...均方根误差将决定预测值与实际值之间的差异，因此模型能够通过最小化训练过程中的误差来学习。 这是上述模型的代码片段。...未来可能的工作是使用来自各种来源的更多数据来实现这一点。 使用TensorFlow.js，可以在Web浏览器上进行机器学习，这实际上非常酷。...在Github上探索演示，这个实验是100％教育，绝不是交易预测工具： 股票预测（TensorFlow.js） https://lonedune.github.io/tfjs-stocks/demo/
TensorFlow.js简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。...接下来将介绍一些机器学习中的基本概念，可能没有很强的连贯性。 模型 模型是对真实世界中问题域内的事物的描述，而不是对软件设计的描述。...原因是尽管在网络中你可能有很多神经，神经网络的输出总会是一个线性回归。我们需要一些机制来改变这个独立的线性回归为非线性的以解决非线性的问题。...TensorFlow.js使用 1，创建神经网络 TensorFlow.js 给我们提供了一个简单的办法来创建神经网络。...但是，在 TensorFlow.js 之前，我们基本不可能不靠 API 交互在浏览器使用机器学习模型。现在我们可以在我们的应用里 离线的 训练和使用模型。并且，无需与服务端交互让预测变得更快。
严格模式中，普通函数中的this则表现不同，表现为undefined。...根据参数thisArg的描述，可以知道，call就是改变函数中的this指向为thisArg，并且执行这个函数，这也就使JS灵活很多。严格模式下，thisArg是原始值是值类型，也就是原始值。...优先级 而箭头函数的this是上层普通函数的this或者是全局对象（浏览器中是window），所以排除，不算优先级。...是没有问题的。 然而事实上，这代码是报错的。...this指向问题可以考察new、call、apply、bind，箭头函数等用法。从而扩展到作用域、闭包、原型链、继承、严格模式等。
this指向问题 this应该是第一个让人对JavaScript困惑的问题了，但是实际上它的原理非常简单：函数的this在运行时绑定。 什么叫运行时绑定？...那可就大错特错了，可千万别忘了光函数的调用方法就有两种：直接调和new一个，而能做这两个操作的地方可以说非常的多，所以还需要往下看。 注意：以下例子均为严格模式下运行，非严格模式这里不做考虑。...先问自己：谁调用的它？你应该一下看不出来，这明明就是直接调的啊！可能有的基础比较扎实的人会说是window，那真是非常的恭喜你了，但你要注意的是以上代码在严格模式下是undefined。...正解：brother call / bind / apply 此为3种干预this指向的操作，限于篇幅不展开讲。...箭头函数 箭头函数可以让你省很多事，因为它的this一般来说都是符合你的直觉的：它的this就是定义时候的this。
今天要处理的问题对于一个只学了线性回归的机器学习初学者来说还是比较棘手——通过已知的几组数据预测一组数据。...思路整理 磨刀时间 tensorflow关于回归的文档教程 udacity的Titanic实例 砍柴时间 python读取excel表格的数据 尝试一维输入预测输出 尝试五维输入预测输出 开始磨刀 读TensorFlow...磨刀获得的备选方案 tf.contrib.learn tf.contrib.learn是TensorFlow的高级API，定义了很多常用模型，可以简化编码。...这就给问题的解决提供了一种很好的方案，以后可以陆续尝试。...将要预测的列作为输出，并从数据表中删除 1# 将要预测的列赋值给输出 2train_data_outcomes = train_data['your outcome key'] 3# 从输入DataFrame
typeof a) 输出：number 4 var a=1; function a(){} alert(typeof a) 输出：number 从1，,2中我们可以看出...js引擎是先对var声明的变量进行注册，再对函数类型的变量进行注册。...而3和4是一样的原理，js引擎执行到这段代码时，首先注册var a，但是此时的a的值是undefined，然后注册function a，然后开始执行语句a=1，所以输出的是number。
函数中this指向对于一些开发者来说一直是一个比较头疼的问题，this在js中比较灵活，不同的情况指向不同，小shy总结出了函数调用的this指向的一些情况，供大家参考。 1....默认绑定 function fn() { console.log(this); } fn(); 结果：this指向window对象 函数在被调用的时候，this会默认指向全局对象window...，fn是在obj对象里的，obj调用fn，this就会指向obj对象。...（如果不太明白call()、apply() 和 bind()，可以看小shy之前的博客《js call()、apply()、bind()用法和区别》） 4....，会创建一个连接到该函数的prototype成员的新对象，同时，this会被绑定到这个新对象上。
今天要处理的问题对于一个只学了线性回归的机器学习初学者来说还是比较棘手——通过已知的几组数据预测一组数据。...思路整理 磨刀时间 tensorflow关于回归的文档教程 udacity的Titanic实例 砍柴时间 python读取excel表格的数据 尝试一维输入预测输出 尝试五维输入预测输出 开始磨刀 读TensorFlow...磨刀获得的备选方案 tf.contrib.learn tf.contrib.learn是TensorFlow的高级API，定义了很多常用模型，可以简化编码。...这就给问题的解决提供了一种很好的方案，以后可以陆续尝试。 前天刚学的线性回归 时间充足就两个都试试，否则只试第一个就好。...- 将要预测的列作为输出，并从数据表中删除 # 将要预测的列赋值给输出 train_data_outcomes = train_data['your outcome key'] # 从输入DataFrame
写在前面 本篇文章的所有例子来源都是《JS设计模式与开发实践》这本书，写这篇文章之前也去查阅了很多关于this指向问题的探讨，包括但不仅仅有像阮一峰老师，还有很多的博主的帖子，还是决定写这篇文章有以下几个原因...，第一，加深自己的理解，重新理一遍关于这方面的知识，第二，我尽可能的使用通俗简单的说辞进行解释 力求让更多的人明白这个东西，第三，this是js中的一个关键字，很有必要单独拿出来写一篇文章。...js中的this this js中的this总是指向一个对象，也就是一个obj，但是具体指向的是哪一个obj是根据具体的运行时函数的执行环境动态绑定的，而不是函数被声明的环境！...，也就是我们常见的普通函数使用的时候，此时的this其实指向的是当前的全局对象，也就是windows，因为在js中全局对象就是windows window.name = "globalName...JS中很多别的不好理解的概念差不多，用的多了就明白了为什么那么写，很多的时候我们看到一个错，就知道需要使用let that = this类似这样的代码块解决，究其原因是他很理解错误的原因吗？
Js中数组空位问题 JavaScript中数组空位指的是数组中的empty，其表示的是在该位置没有任何值，而且empty是区别于undefined的，同样empty也不属于Js的任何数据类型，并且在JavaScript...当然对于稀疏数组在各种浏览器中会存在优化的操作，例如在V8引擎中就存在快数组与慢数组的转化，此外在V8中对于empty的描述是一个空对象的引用。...在Js中使用Array构造器创建出的存在空位的问题，默认并不会以undefined填充，而是以empty作为值，需要注意的是，空位并不是undefined，undefined表示的是没有定义，但是本身undefined...方法处理 ECMA262V5中对空位的处理就已经开始不一致了，在大多数情况下会忽略空位，例如forEach()、for in、filter()、every()和some()都会跳过空位，map()会跳过空位...6844903917738786829 https://segmentfault.com/a/1190000004680060 https://xmoyking.github.io/2016/12/17/js-framework2
最近，一个实时人物删除（Real Time Person removation）的项目在GitHub上流行起来。...这个项目的神奇之处在于，只需要在网页浏览器中使用JavaScript，并使用200多行TensorFlow.js代码，就能让视频屏幕中的字符和对象实时从复杂的背景中消失。...虽然这不能让你像哈利波特那样隐形的梦想在现实生活中成真，但至少你可以在视频和动画中体验隐形的刺激。 这个项目开发者是谷歌网站工程师杰森·梅耶斯。...通过TensorFlow.js制作了一个插件，允许系统分离人和背景，然后实时从场景中移除任何人，这意味着人们可以从视频中“消失”。效果如下所示： ?...为了使人物在镜头中“消失”，必须首先找到人体的位置区域。这里使用的是TensorFlow.js已经训练过的身体分割模型，可以直接在浏览器或Node.js中使用机器学习模型。
Q：描述 JavaScript 中的继承和原型链，并举例子。 JavaScript 是基于原型的面向对象语言，并无传统的基于类的继承系统。...在 JS 中，每个对象都会在内部引用一个叫做prototype的对象，而这个原型对象本身也会引用自己的原型对象，并以此类推。这样就形成了一条原型引用链，这个链的末尾是一个以 null 为原型的对象。...JS 就是通过原型链的方式来实现继承的，当一个对象引用了不属于自己的属性时，将遍历原型链，直到找到引用的属性为止（或者直接找到链的末尾，这种情况说明该属性未定义）。...事实上，当字符串以为外的对象被用作 key 时，并不会发生错误，JS 会隐式的将其转换为字符串，并将该值用作 key。...在 JavaScript 中，闭包通过“内部函数”的形式来实现，也就是在另一函数的主体内定义的函数。
最近一个js项目中使用了for(let i in arr) {} 循环，for in的好处就是被遍历的对象可以是数组，可以是对象，就算是null和undefined都没有问题，不会报错，所以被大量使用，...而且当一个无序的数组中更是不会遍历空数据。...for in的时候会遍历枚举对象属性，包括prototype中的enumerable为true的对象属性，所以就出现问题了。...last，使用defineProperty是默认了enumerable:false，可是插件不是都使用了 defineProperty方法，如果我们把第三方的插件中的方法enumerable属性改为false...在最后，想想enumerable:false可以解决for in的问题，那么我把用户定义的属性改变一下是否就可以了呢？
，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测 一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等 统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分...回归分析注重模型偏差和方差，对特征的要求也很高，回归分析中处理非线性问题是一个很艰难的过程。...tensorflow中已经为我们准备好了LSTM层的接口，根据需要配置即可。...，输出序列是t > t+23；也可以输入序列为t-24之前的序列来预测t时候的值，进行24次预测；也可以用t-1之前的序列要预测t时，每次预测结果再代入输入中预测t时刻之后的值。...层的输入和输出维度（这两个维度相同）,也即为LSTMCell中的num_units参数; # LEARNING_RATE：tensorflow中optimizer的学习率； # EPOCH：迭代次数或训练次数
DOCTYPE html> 01_相关问题 <!...-- 1. undefined与null的区别? * undefined代表没有赋值 * null代表赋值了, 只是值为null 2. 什么时候给变量赋值为null呢?...* var a = null //a将指向一个对象, 但对象此时还没有确定 * a = null //让a指向的对象成为垃圾对象 3. 严格区别变量类型与数据类型?...* js的变量本身是没有类型的, 变量的类型实际上是变量内存中数据的类型 * 变量类型: * 基本类型: 保存基本类型数据的变量 * 引用类型: 保存对象地址值的变量 * 数据对象 * 基本类型 * 对象类型...--> // 1. undefined与null的区别?
这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 Session, Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句....运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载 Tensorflow ，然后建立两个 matrix ,输出两个 matrix 矩阵相乘的结果...import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],...[2]])product = tf.matmul(matrix1,matrix2)因为product不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用Session来激活...method 2with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)# [[12]]以上就是我们今天所学的两种
简单运用这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.Tensorflow 如果想要从外部传入data..., 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).import tensorflow as tf#在...Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder...tf.float32)# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output ouput = tf.multiply(input1, input2)接下来, 传值的工作交给了...sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。
image.png 2.配置环境 使用卷积神经网络模型要求有较高的机器配置，如果使用CPU版tensorflow会花费大量时间。...读者在有nvidia显卡的情况下，安装GPU版tensorflow会提高计算速度50倍。...因为个人电脑GPU的显存不足，读者可能无法运行，解决办法是减少feed_dict中的样本数量。...将测试样本分成6份，可以解决因为显存不足无法运行的问题。...', fileName) 上面一段代码的运行结果如下： 特征矩阵的形状： (28000, 784) 预测值的形状： (28000,) 预测结果已经保存到文件 kaggle_commit3.csv
tensorflow.js是一个机器学习的框架： Develop ML with JavaScript, Use flexible and intuitive APIs to build and train...scratch using the low-level JavaScript linear algebra library or the high-level layers API https://js.tensorflow.org.../ 我们结合tensorflow.js与百度echarts做一个最小二乘法的经典案例，线性回归例子： tensorflow/tfjs@0.14.2/dist/tf.min.js">...return loss(pred, ys);//计算预测值与训练数据间的方差 }); await tf.nextFrame();// } } //机器学习 async
初次使用AngularJS，在chrom调试的时候，出现如下问题： GET http://localhost:63342/luosuo/visitor/js/lib/angular-animate.min.js.map...404 (Not Found) register.html:1 GET http://localhost:63342/luosuo/visitor/js/lib/angular-route.min.js.map...问题解决了的感觉真好。
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