并不是说 JS 的类有问题，但是如果你使用该语言已有一段时间，特别是使用过ES5，那么你可能就知道了从原型继承到当前类模型的演变。 原型链会有什么问题？ 以我的拙见，这个问题的答案是：没有。...但是社区花了很多年的时间才将类的概念强加到不同的结构和库中，因此ECMA技术委员会决定无论如何都要添加它。 你会问，这有什么问题吗?...因为尽管在表面上，它们看起来是非常面向对象的，但是如果我们试图做一些超出它们可能的事情，比如定义一个类扩展两个类(目前不可能的事情)，我们需要使用下面的代码 // 辅助函数 function applyMixins...换句话说，重复该名称，但要确保其接收不同的参数。 现在我们有了JS的rest参数，这使我们可以拥有一个任意数字，但是，这也意味着我们必须在方法中添加额外的代码来处理这种动态性。...相反，我们可以更清楚地区分方法签名，则可以将相同行为的不同含义直接封装到不同方法中。 左边的版本不是有效的JS，但它提供了一个更干净的代码，因此，阅读和理解起来比较容易。
原型链会有什么问题？ 以我的拙见，这个问题的答案是：没有。 但是社区花了很多年的时间才将类的概念强加到不同的结构和库中，因此ECMA技术委员会决定无论如何都要添加它。 你会问，这有什么问题吗?...因为尽管在表面上，它们看起来是非常面向对象的，但是如果我们试图做一些超出它们可能的事情，比如定义一个类扩展两个类(目前不可能的事情)，我们需要使用下面的代码 // 辅助函数 function applyMixins...抽象类 每当我尝试对我的代码进行完整的OOP操作时，我肯定会错过JS中的抽象类。 抽象类是定义和实现方法的类，但永远不会实例化。 这是一种可以扩展但从未直接使用的常见行为的分组方式。...换句话说，重复该名称，但要确保其接收不同的参数。 现在我们有了JS的rest参数，这使我们可以拥有一个任意数字，但是，这也意味着我们必须在方法中添加额外的代码来处理这种动态性。...相反，我们可以更清楚地区分方法签名，则可以将相同行为的不同含义直接封装到不同方法中。 左边的版本不是有效的JS，但它提供了一个更干净的代码，因此，阅读和理解起来比较容易。
最近发现我有很多页面都是直接对接数据库的，但是没有加密，虽然我在robots.txt中设置了不被搜索引擎爬取的逻辑，但是还是难免会被扫到，这里的安全问题值得考虑。...没有经过数据库的验证，我暂时使用本地验证的方式对页面进行验证，可以满足一些普通页面的加密工作。有几个原因：硬编码的密码：密码直接硬编码在PHP文件中，这意味着任何能够访问源代码的人都可以看到密码。如果这个文件不小心被泄露或者是在一个共享的服务器环境中，密码就很容易被发现。...>其中密码是哈希加密的，所以我们需要对想要设置的密码进行hash加密，简单代码就能生成这个哈希值：将上述代码中设置密码的地方修改成自己想修改的，然后把这个保存为hash.php文件，服务器访问后会加载一会儿，接着就会出现长串的哈希值，如上述代码运行后得出的就是我在例子中设置的“$2y$12$7fu2Y6wgJ3AtuX5COqum7eud5cZ3RmCsMrPlMSPQBOOF0OQj
现在让我们了解一下是什么导致了我在文章开头展示的训练曲线。 学习模型过程中出现错误时，检查一下梯度的表现通常是一个好主意。我们可以使用下面的方法得到每层梯度的平均值和标准差： ?...使用 Glorot 函数初始化的 VGG16 梯度的统计值 呀... 我的模型中根本就没有梯度，或许应该检查一下激活值是如何逐层变化的。我们可以试用下面的方法得到激活值的平均值和标准差： ?...这就是我在文章开始向你们展示的图形！使用 Xavier/Glorot 初始化训练的网络没有学到任何东西。 现在猜一下 Keras 中默认的初始化是哪一种？ 没错！...可以看到，现在我们有一些梯度，如果希望模型能够学到一些东西，这种梯度就是一种好现象了。 现在，如果我们训练一个新的模型，就会得到下面的学习曲线： ?...结论 在这篇文章中，我们证明，初始化是模型中特别重要的一件事情，这一点你可能经常忽略。此外，文章还证明，即便像 Keras 这种卓越的库中的默认设置，也不能想当然拿来就用。
None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False, _weight=None) 其为一个简单的存储固定大小的词典的嵌入向量的查找表...这个Encoder-multilayer则是提取特征的关键。 结构很简单，就是由==n_layer==个Encoder堆叠而成。...虽然transformer是从NLP到CV的，但从CV的vit再回看NLP的transformer也是有一种乐趣。里面要注意的点是multihead的概念。...本来hidden-size是128，如果设置multihead的数量为8，那么其实好比卷积里面的通道数量。会把128的token看成8个16个token，然后分别做自注意力。...-其他部分的代码都是FC + LayerNorm +Dropout，不再赘述。
TensorFlow 中的 tf.keras 和 Keras 有什么区别？我该用哪一个训练神经网络？在本文中，作者给出的答案是：你应该在以后所有的深度学习项目和实验中都使用 tf.keras。...图 2：TensorFlow 2.0 中，Keras 和 tf.keras 有什么区别呢 2019 年 9 月 17 日，Keras v2.3.0 正式发布，在这个版本中 Francois Chollet...如果你使用的是自定义的训练 loop 或 Sessions，则必须要改动一下代码才能使用新的 GradientTape 功能，但是总的来说，这个改动相当容易。...长期来看，我们建议用户考虑开始将 TensorFlow 2.0 中的 Keras 代码切换为 tf.keras。...下周我将针对这三种方法撰写专门的教程，但目前来说，先让我们看一下如何使用 TensorFlow 2.0、tf.keras 与模型子类化功能实现一个基于 LeNet 架构的简单 CNN。 ?
前言 好久都没有写推文了，主要原因是懒，另外最近一段时间我们老大让我在开发平台，写代码写的头疼。...这两天发现很多有意思的题目，自己主要是复现了一下，了解一起其中的道理，算是为以后的路打一下基础，这两天简单研究了一下CTF比赛上的代码审计题目，发现自己代码审计的功底太弱了，逼格比较高的CTF比赛题目一般设计的也比较巧妙...> 代码注释： 虽然代码比较短，利用过程却比较巧妙,现在通读代码： 首先，题目限制了工作目录:/var/www/html:/tmp; 变量$func以GET的形式可控; 同时可以运行回调函数，这句代码让这个题目有很大的发挥空间...文件包含如何才能包含到session 首先第一个问题，从题目中可以看出，session_start()函数是在call_user_func()函数之后的才调用的，函数名称可控，所以我们可以先调用一下函数类似这样...，变量覆盖的函数有一下几个，一个个尝试： parse_str extract eval 但是参数是数组的只有一个extract因此主要选用extract 实现步骤： 不管是选择哪种变量覆盖的函数，首先要将
该篇博客主要记录python中各种简单的代码的写法，持续更新： 1.lambda: 它主要是简化函数的定义。...在一般情况下我们定义一个函数通常是： def test(x): return x+1 而是用lambda可以简化为： test =lambda x:x+1 print(test(1...)) print(test(2)) 输出结果： 2 3 2.range函数 range函数生成一个数字序列，常用用法 : range（length）：生成一个从0到length-1的数字序列 range...(sIndex,eIndex) ：生成一个从sIndex到eIndex的数字序列 range(sIndex,eIndex,step) ：从sIndex开始此后每隔step生成数字序列 list(range...(以上三种))：得到range生成的数字列表 #1 for i in range(5): print(i,end=' ') print() #2. for i in range(1,6):
这篇文章主要介绍在Keras中搭建GAN实现图像去模糊。所有的Keras代码可点击这里。 可点击查看原始出版文章和Pytorch实现。 快速回忆生成对抗网络 GAN中两个网络的训练相互竞争。...我们唯一的准则就是看判别器是否接受生成器的合成的例子。 这些只是对生成对抗网络的一个简单回顾，如果还是不够明白的话，可以参考完整介绍。...看看 README 后尝试一下吧。 模型 训练过程还是一样，首先来看一下神经网络结构。 生成器 生成器要生成清晰图像，网络是基于ResNet blocks的，它可以记录对原始模糊图像操作的过程。...来看一下Keras上的实现！ ? ResNet 层就是一个基本的卷积层，其中,输入和输出相加，形成最终输出。 ?...从左到右：原始图像，模糊图像，GAN 输出 上面的输出结果都是我们用 Keras 进行 Deblur GAN 的结果。
解释 先来一段代码 面的代码改成这样，看看效果。 的，我们来改改代码。...jQuery中的事件委托 jQuery中事件委托主要是靠on( ) 方法，我们先来看看 on( ) 方法的使用说明 on( ) 方法主要有以下两种形式的用法 用法一 jQueryObject.on...JQuery中on( )方法的解释，推荐看这里 jQuery.on() 函数详解 总结 用到 事件委托 的地方，应该还是比较多的，希望大家都能理解这个东西。
在2019年，即使是智能手机也能在不到半秒的时间内运行“重”CNN(比如ResNet)模型。所以，想象一下当给我自己的卷积层的简单实现计时的时候，我很惊讶，发现它为一个单层花费了2秒！...我将在这篇文章中假设NCHW——如果我有N块HxW图像的C通道，那么所有具有相同N个通道的图像都是重叠的，在该块中，同一通道C的所有像素都是重叠的，以此类推。 ?...Halide是c++中的一种嵌入式语言，它帮助抽象这些概念，并被设计用来帮助编写快速图像处理代码。通过分解算法(要计算什么)和计划(如何/何时计算)，可以更容易地试验不同的优化。...正确的矩阵是im2col的结果——它必须通过复制原始图像中的像素来构造。左边的矩阵有conv权值，它们已经以这种方式存储在内存中。 ?...遍历顺序现在看起来是这样的： ? 这个简单的改变，只是重新排序了一下循环，给了一个相当快的加速： ? Tiling 为了进一步改进重新排序，我们还需要考虑一个缓存问题。
项目：Python 中的简单库存系统和源代码 – 免费下载简单库存系统项目（向下滚动） 关于项目 Simple Inventory System 项目是用 Python 编写的，使用 Tkinter for...这个基于 GUI 的简单库存系统提供了最简单的库存项目管理。简而言之，这些项目主要关注具有搜索功能的 CRUD。这个迷你项目中使用了一个外部数据库连接文件来永久保存数据。...为了运行该项目，您必须在您的 PC 上安装Python 。这是一个简单的基于 GUI 的系统，专为初学者编写。带有源代码的 Python 项目中的简单库存系统可免费下载。仅用于教育目的！...对于项目演示，请查看下面的图像滑块。...特征： 登录系统 添加和删除库存项目 搜索项目 使用源代码下载 Python 中的简单库存系统： https://download.code-projects.org/details/cf34e887-
注意：本文假设你具备神经网络及其在keras中实现神经网络结构的基本知识。如果没有，你可以先参考下面的文章。 使用Keras进行深度学习：（一）Keras 入门 目录 什么是正则化？...深入探讨这个话题之前，请看一下这张图片： 不知道你之前有么有看到过这张图片？当我们训练模型时，我们的模型甚至会试图学到训练数据中的噪声，最终导致在测试集上表现很差。...在L1中，我们有： 这里是惩罚权重的绝对值。与L2不同，这里的权重可以减少到零。因此，当我们试图压缩我们的模型时，它非常有用。其他的情况下，我们通常更喜欢L2。...在上图中，我们将在虚线出停止训练，因为在此之后，我们的模型将在训练集上过拟合。 在keras中，我们可以使用回调函数（callback）实现早停。以下是它的示例代码。...现在，我们来使用下L1正则化技术。 这对比之前未经过处理的神经网络结构来说没有任何改进，接下来试一下dropout技术。 不错。dropout使我们对比原来未处理的NN模型有了一些改进。
有一段简单的代码，主要功能是根据好友的注册等活动来计算邀请者本人的贡献分，因此，每次有新的好友参与活动都会触发下面的方法： public void calculateIScore(String friendId...但随着用户邀请量的激增，以及好友活动记录的频繁插入，使这个方法时常暴露在并发环境下。...在单服务环境下，简单地加个锁也可以。...CAS指令需要有3个操作数，分别是内存位置（在Java中可以简单理解为变量的内存地址，用V表示）、旧的预期值（用A表示）和新值（用B表示）。...这里只提供一些思路，具体编码的时候还有很多要注意的地方，各位看官有类似的经验欢迎留言。
… 二、Vue 实现QQ第三方登录授权 1、在vue项目下的index.html中引入QQ 第三方登录所需JS SDK <script type="text/javascript" src="http...this.qqLogin, 3000); }, methods: { // QQ第三方登录 qqLogin(){ var that = this; // 先将vue这个对象保存在_self对象中...//检查是否登录 if (QC.Login.check()) { //该处的openId，accessToken就是后台需要的参数了，后台可以通过这些参数获取临时登录凭证，然后就是自己的逻辑了 QC.Login.getMe...) UserInfo qzoneUserInfo = new UserInfo(accessToken, openID); // 获取用户信息对象(userInfoBean中包含了我们想要的一些信息，比如...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
上一篇中我们已经一起学了怎么简单粗暴的撸个支持动态布局的网格控件出来，但在上一篇的介绍中，并没有学习实现网格控件的滑动效果，所以本篇就来讲讲，要如何让我们的网格控件可以支持自定义滑动策略。 效果 ?...建议先阅读上一篇一起撸个简单粗暴的Tv应用主界面的网格布局控件（上）。...那么，到底需要滑动多长的距离，持续多久，什么时候触发滑动，这三者就是自定义有滑动效果控件需要撸出来的代码了。 我们只针对 Tv 应用的话，显然，滑动的时机就在于遥控器事件了，这是第一点。...下面我会举个例子，将代码思路讲一下，但并不一定适用于你，所以大伙根据自己的需求自己撸一个就行了。...小结一下，如果大伙想要自己撸个滑动的功能的话，很简单，可以用动画、scrollTo() 等方式； 如果大伙选择使用 OverScroller 的话，那么有几点需要注意： OverScroller 只负责根据指定的滑动距离
WPJAM Basic「样式定制」功能其中一块是在登录页面输入头部和尾部代码，以及其他功能： is_login 函数 要在登录界面插入代码，首先就要判断当前页面是不是 WordPress 的登录页面，...WPJAM Basic 的代码，然后发现「样式定制」的登录页面的设置竟然都无效，有点神奇了。...但是我不想再把 WPJAM Basic 的代码调整回去了，所以我就把 is_login 函数的代码改了下，直接通过 $_SERVER['PHP_SELF'] 来判断： if(!...然后为了防止有人在主题中直接使用 is_login 函数，并且也没有使用该函数的插件，就做个简单的兼容： if(!...这样该函数就可以在尽早的情况下就能处理。
深入探讨这个话题之前，请看一下这张图片： ? 不知道你之前有么有看到过这张图片？当我们训练模型时，我们的模型甚至会试图学到训练数据中的噪声，最终导致在测试集上表现很差。...在L1中，我们有： ? 这里是惩罚权重的绝对值。与L2不同，这里的权重可以减少到零。因此，当我们试图压缩我们的模型时，它非常有用。其他的情况下，我们通常更喜欢L2。...在keras，我们可以对每一层进行正则化。 以下是将L2正则化应用于全连接层的示例代码。 ? 注意：这里0.01是正则项系数的值，即lambda，其仍须进一步优化。...在上图中，我们将在虚线出停止训练，因为在此之后，我们的模型将在训练集上过拟合。 在keras中，我们可以使用回调函数（callback）实现早停。以下是它的示例代码。 ?...现在，我们来使用下L1正则化技术。 ? 这对比之前未经过处理的神经网络结构来说没有任何改进，接下来试一下dropout技术。 ? ? 不错。dropout使我们对比原来未处理的NN模型有了一些改进。
Random random = new Random(); return random.nextInt(20); } } continue 就是在条件内循环；循环完出去继续循环其他的；...程序循环控制结构中，表示结束本次循环，若后续还有循环，则继续进行后面的循环
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