为什么我得到的值超出了“介于”的范围？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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超硬核的Java工程师分享，什么是Java？为什么我要做Java，我是如何学习Java的？

除此之外，Java 还有一些比较特别的概念，比如面向对象的特性，其中有类、接口等概念。为什么 Java 要引入这些东西呢，其实就是想让使用者更好地进行设计、抽象和编程。...为什么我要选择Java 最近有一些小伙伴问我，为什么当初选择走Java这条路，为什么不做C++、前端之类的方向呢，另外还有一些声音：研究生不是应该去做算法方向么，本科生不就可以做开发了吗，为什么还要读研呢...其实吧，这个问题搁在不同人身上，回答可能也是完全不一样的。我可能还是主要以我的角度出发，结合一些读者的问题，来说一说为什么要选择Java这条路。...当然，现在做CV等算法方向的同学都会用到C++ ，所以相对Java来说，C++ 方向选择岗位的范围可能也更多一些。...看书，需要耗费时间，精力，需要你很认真地解读那些专业名词的含义，所以阅读难度往往是一个很高的门槛。但是，读完的人都知道，必须要硬着头皮坚持下去，才能得到你要的真知。

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我肝了3个月终于整理出了这份超全面的《Android面试题及解析》，面试不再怕的了！

我本来就打算年后找工作，正好趁着这段时间，历时3个月，整理了这份可能是市面上最全面的安卓面试题解析大全！...3.Broadcast Receiver32 4.ContentProvider 5.ListView 6.Intent 7.Fragment 1.Fragment 跟 Activity 之间是如何传值的...Android源码（★★★★） 1、事件分发机制是怎样的？设计者为什么要设置拦截？ 2、Android是如何通过View进行渲染的？ 3、Android App 安装的流程是怎样的？...DART 部分 Dart 语言的特性？ Dart 的一些重要概念？ Dart 当中的「..」表示什么意思？ Dart 多任务如何并行的？ Dart 是值传递还是引用传递？ 2....FLUTTER 部分 1.为什么说 flutter 是原生的 2.讲一下 flutter 的几个特点/优缺点3. Flutter 和 RN 的对比。

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9.12 VR扫描：帕胖新公司Anduril估值超10亿美元；微软考虑推出Quest版《我的世界》

Oculus创始人Ricky Palmer新公司Anduril估值超10亿美元 ?...近日，Oculus创始人Ricky Palmer创办的科技国防公司Anduril，完成了由Anderson Horovitz基金参投的一笔融资。截至目前，该公司估值已超过10亿美元。...该背心由纳米银材料制成、拥有全新的优化触觉传感器，保持穿着舒适的同时可进一步提升《Beat Saber》的游戏沉浸感。...微软考虑推出Quest版《我的世界》 ? 近日，微软宣布，其正在审核“推出Oculus Quest版《我的世界》”的请求，并表示考虑到基岩版的适用性，Java版不在考虑范围内。...据悉，《我的世界》团队花费近两年时间将游戏移植到任天堂Switch上，项目的延迟原因或是无法获得所需的开发资源。由此可见，Quest版的移植进度或许不会太快。

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做人，均衡点更好～

左列为原图，我们在观看的时候，感受很差。为什么很差呢？因为前景(关键区域)与背景太相似，无法很好的得到前景的信息。这就是表明，这些图像的对比度小，视觉体验很差。...通过直方图我们可以看到各个灰度级的像素个数，即像素的分布情况。如果图像的大部分的像素都集中在直方图的某个范围，就表示图像中的大部分像素的灰度值差别很小，无法很好地进行分辨图像中的物体。...如原图像的像素值介于 ~ 之间（对比度是）现将其映射到整个区域的输出图像到 ~ （对比度是），由此可见，对比度得到了很大的提升。 2....，这样就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。...超6k字长文，带你纵横谈薪市场（建议工程师收藏！) - END - 大家好，我是灿视。目前是位算法工程师 + 创业者 + 奶爸的时间管理者！

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如何在 PowerBI 中快速调试上百行 DAX 公式

作为刚刚开始写 DAX 公式的小伙伴，会遇到一个非常明显的问题，那就是：我怎么知道我的 DAX 公式在某一步算出来了什么。...这是不正确的表现，因为这个信息非常重要，它可以告诉我们问题是什么，至少可以帮助我们锁定问题出现的位置。我们仔细来看下这个信息：百分位数值必须介于 xxxx 范围之间，其中 N 是数据值的个数。...如下：效果如下：可以看出：此时的错误消除了，而返回了特征值，说明：定位的错误位置是正确的。接下来，就是要分析这个错误到底是为什么了。这时候的技巧在于三点：【技巧一】再次审视错误信息。...先来看【技巧一】错误信息：百分位数值必须介于 1/(N+1) ... N/(N+1) 范围之间，其中 N 是数据值的个数。也就是说，错误来自于数值的范围不对。...0.75 ) 这个公式中用到了一个表中的元素 [已售在库天数]，后面的参数 0.75 必须介于合理的范围之间，如果： N = 1 或 N = 2，都会导致这个公式错误，那么 SoldDaysList

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机器学习中常用的5种回归损失函数，你都用过吗？

在这篇文章中，我将着重介绍回归损失。...下图是MSE函数的图像，其中目标值是100，预测值的范围从-10000到10000，Y轴代表的MSE取值范围是从0到正无穷，并且在预测值为100处达到最小。 ?...其只衡量了预测值误差的平均模长，而不考虑方向，取值范围也是从0到正无穷（如果考虑方向，则是残差/误差的总和——平均偏差（MBE））。 ?...而使用MSE的模型则会给出很多介于0到30的预测值，因为模型会向异常点偏移。上述两种结果在许多商业场景中都是不可取的。这些情况下应该怎么办呢？最简单的办法是对目标变量进行变换。...损失函数通过分位值（γ）对高估和低估给予不同的惩罚。例如，当分位数损失函数γ=0.25时，对高估的惩罚更大，使得预测值略低于中值。 ? γ是所需的分位数，其值介于0和1之间。 ?

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机器学习中常用的5种回归损失函数，你都用过吗？

在这篇文章中，我将着重介绍回归损失。...下图是MSE函数的图像，其中目标值是100，预测值的范围从-10000到10000，Y轴代表的MSE取值范围是从0到正无穷，并且在预测值为100处达到最小。 ?...其只衡量了预测值误差的平均模长，而不考虑方向，取值范围也是从0到正无穷（如果考虑方向，则是残差/误差的总和——平均偏差（MBE））。 ?...而使用MSE的模型则会给出很多介于0到30的预测值，因为模型会向异常点偏移。上述两种结果在许多商业场景中都是不可取的。这些情况下应该怎么办呢？最简单的办法是对目标变量进行变换。...损失函数通过分位值（γ）对高估和低估给予不同的惩罚。例如，当分位数损失函数γ=0.25时，对高估的惩罚更大，使得预测值略低于中值。 ? γ是所需的分位数，其值介于0和1之间。 ?

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这样的Softmax你真的不了解！

所有指数值的总和， ? 是一个归一化常数，有助于确保它保持概率分布的特性，即：a)值总和必须为1。b)它们必须介于0和1之间（含0和1）。 ?...考虑将输入向量中的第3个值更改为10000，然后重新评估softmax。 ? ? “nan”所代表的不是一个数字时就会发生溢出或下溢的。但是，为什么是 0值和 nan？...问题：为什么softmax中所有其他值都为0。这是否意味着它们没有出现的可能性？ 3. Log Softmax 对softmax计算的严格评估显示出幂和除法模式。我们可以减少这些计算吗？...如果我们将对数函数简单地应用于概率分布，我们将得到： ? ? ? ? 我们回到了数值不稳定性，尤其表现为数值下溢。问题：为什么会这样？答案在于对单个元素取对数。log(0)未定义。...最初的logit值也显示了单词的接近值，但是softmax把它们分远了。一个温度超参数 τ 被添加到softmax以抑制这种极端。softmax就变成了 ? 其中 τ 在 (0,inf] 范围内。

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.map(parseInt)的返回值是什么？你真的了解基数radix吗

真正的结果是 [1, NaN, NaN] 为什么？...该值介于 2 ~ 36 之间。如果省略该参数或其值为 0，则数字将以 10 为基础来解析。...别着急，我们在看一个示例：既然 radix 代表进制，6 进制里为什么能有 7，还有 8 ？，8 进制为什么能有 9 ？...我们再看几个示例： image.png parseInt('45', 5) 当解析 45 时，4 属于范围内，所以得到 4，但是 5 不属于，所以走到这里直接把后面抛弃掉，相当于 parseInt(...parseInt('454', 5) 当解析 454 时，4 属于范围内，所以得到 4，但是 5 不属于，所以走到这里直接把后面全部抛弃掉，相当于 parseInt('4', 5); ---最终得到

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机器学习大牛最常用的5个回归损失函数，你知道几个？

这篇文章就讲介绍不同种类的损失函数以及它们的作用。损失函数大致可分为两类：分类问题的损失函数和回归问题的损失函数。在这篇文章中，我将着重介绍回归损失。...下图是MSE函数的图像，其中目标值是100，预测值的范围从-10000到10000，Y轴代表的MSE取值范围是从0到正无穷，并且在预测值为100处达到最小。...其只衡量了预测值误差的平均模长，而不考虑方向，取值范围也是从0到正无穷（如果考虑方向，则是残差/误差的总和——平均偏差（MBE））。...而使用MSE的模型则会给出很多介于0到30的预测值，因为模型会向异常点偏移。上述两种结果在许多商业场景中都是不可取的。这些情况下应该怎么办呢？最简单的办法是对目标变量进行变换。...损失函数通过分位值（γ）对高估和低估给予不同的惩罚。例如，当分位数损失函数γ=0.25时，对高估的惩罚更大，使得预测值略低于中值。 γ是所需的分位数，其值介于0和1之间。

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ODrive配置云台电机GIMBLE_TYPE

如果介于两者之间，则您的数据断断续续。您可能需要使用示波器或逻辑分析仪，以检查编码器上是否未设置错误标志，以及波形是否正常。最后我使用的是绕铁氧体磁环的方法，因为手头刚好有一个，而且也最简单。....encoder.spi_error_rate，得到的数值是0.6左右；使用磁环之后再输入此命令得到的值就是0.0了。...注意：我测试发现电流声的大小和位置环的Kp无关，和速度环的Kp有关，把速度环Kp减小，电流声就会小很多。按理说应该位置环的Kp越大越有超调，可实际发现Kp比较小的时候，电机很软，此时反而有超调。...实际此时我把位置环的Kp调的比较大（100左右），电机很硬，位置环的超调反而很小。...因为一开始我把电机配成了云台电机，然后进行编码器偏移校准的时候，电机只会左右转很小的范围（几度那样），相当于抖几下。这时候电机其实并没有正确完成编码器的校准。

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JDK9为何要将String的底层实现由char?

众所周知，char 类型的数据在 JVM 中是占用两个字节的，并且使用的是 UTF-8 编码，其值范围在 '\u0000'（0）和 '\uffff'（65,535）（包含）之间。...对于 Unicode 编号范围在 0 ~ FFFF 之间的字符，UTF-16 使用两个字节存储。...对于 Unicode 编号范围在 10000 ~ 10FFFF 之间的字符，UTF-16 使用四个字节存储，具体来说就是：将字符编号的所有比特位分成两部分，较高的一些比特位用一个值介于 D800~DBFF...之间的双字节存储，较低的一些比特位（剩下的比特位）用一个值介于 DC00~DFFF 之间的双字节存储。...参考链接：https://www.zhihu.com/question/447224628 ---- ---- 欢迎加入我的知识星球，一起探讨架构，交流源码。

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股票市场交易中的强化学习

更有趣的是，由于财务数字是无界的，因此没有直接的方法来选择如何规范化我们的数据，这与像素值介于0到255之间的图像不同。例如，简单的滚动窗口z得分计算可以很好地解决此问题。...通过确保所有其他超参数保持恒定，我们能够找出最有效地允许我们的代理学习的每个超参数的范围。我们还通过使用种子控制了每个试验中训练的数据的随机性。...Lambda通过确保策略不会过度适应特定的状态-操作对，帮助稳定这种学习。关键发现在运行和微调每个列出的超参数后，我们得出了一些有趣的结论。...这个超参数在较大值上的成功意味着，在改变策略时，新体验会得到轻微的权衡。这意味着代理只稍微优先考虑短期回报。加入熵正则化有助于减少梯度估计中固有的噪声。...在改变lambda超参数时，我们发现它有一个很高的最优值范围为0.99 ~ 0.999。当lambda设置为0时，GAE就变成了一步优势估计器，它在进行策略更新时只考虑当前状态。这类政策有很高的偏见。

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从零开始教你训练神经网络

w 的上标代表神经元的索引，下标代表输入的索引最后，我们得到了某种函数，它以几个数作为输入，输出另一个介于 0 到 1 之间的数。...这是我们在训练神经网络的时候要调节的重要超参数。如果我么选择的学习率太大，会导致步进太大，以至于跳过最小值，这意味着你的算法会发散。如果你选择的学习率太小，收敛到一个局部极小值可能会花费太多时间。...人们开发出了一些很好的技术来寻找一个最佳的学习率，然而这个内容超出本文所涉及的范围了。不幸的是，我们不能应用这个算法来训练神经网络，原因在于损失函数的公式。...随着 Beta 值越大，比如当 Beta = 0.98 时，我们得到的曲线会更加圆滑，但是该曲线有点向右偏移，因为我们取平均值的范围变得更大（beta = 0.98 时取值约为 50）。...我们该如何将其应用于神经网络的训练中呢？它可以平均我们的梯度。我将在下文中解释它是如何在动量中完成这一工作，并将继续解释为什么它可能会得到更好的效果。

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从零开始：教你如何训练神经网络

最后，我们得到了某种函数，它以几个数作为输入，输出另一个介于 0 到 1 之间的数。...人们开发出了一些很好的技术来寻找一个最佳的学习率，然而这个内容超出本文所涉及的范围了。不幸的是，我们不能应用这个算法来训练神经网络，原因在于损失函数的公式。...反向传播不在本文的讨论范围，如果你想了解更多的话，可以查看 Goodfellow《深度学习》第六章第五小节，该章节对反向传播算法有非常详尽的介绍。 VI. 它为什么会起作用？...随着 Beta 值越大，比如当 Beta = 0.98 时，我们得到的曲线会更加圆滑，但是该曲线有点向右偏移，因为我们取平均值的范围变得更大（beta = 0.98 时取值约为 50）。...我们该如何将其应用于神经网络的训练中呢？它可以平均我们的梯度。我将在下文中解释它是如何在动量中完成的这一工作，并将继续解释为什么它可能会得到更好的效果。

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塔荐 | 神经网络训练方法详解

最后，我们得到了某种函数，它以几个数作为输入，输出另一个介于 0 到 1 之间的数。...人们开发出了一些很好的技术来寻找一个最佳的学习率，然而这个内容超出本文所涉及的范围了。不幸的是，我们不能应用这个算法来训练神经网络，原因在于损失函数的公式。...反向传播不在本文的讨论范围，如果你想了解更多的话，可以查看 Goodfellow《深度学习》第六章第五小节，该章节对反向传播算法有非常详尽的介绍。 VI. 它为什么会起作用？...随着 Beta 值越大，比如当 Beta = 0.98 时，我们得到的曲线会更加圆滑，但是该曲线有点向右偏移，因为我们取平均值的范围变得更大（beta = 0.98 时取值约为 50）。...我们该如何将其应用于神经网络的训练中呢？它可以平均我们的梯度。我将在下文中解释它是如何在动量中完成的这一工作，并将继续解释为什么它可能会得到更好的效果。

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从零开始教你训练神经网络（附公式、学习资源）

w 的上标代表神经元的索引，下标代表输入的索引最后，我们得到了某种函数，它以几个数作为输入，输出另一个介于 0 到 1 之间的数。...这是我们在训练神经网络的时候要调节的重要超参数。如果我么选择的学习率太大，会导致步进太大，以至于跳过最小值，这意味着你的算法会发散。如果你选择的学习率太小，收敛到一个局部极小值可能会花费太多时间。...人们开发出了一些很好的技术来寻找一个最佳的学习率，然而这个内容超出本文所涉及的范围了。不幸的是，我们不能应用这个算法来训练神经网络，原因在于损失函数的公式。...随着 Beta 值越大，比如当 Beta = 0.98 时，我们得到的曲线会更加圆滑，但是该曲线有点向右偏移，因为我们取平均值的范围变得更大（beta = 0.98 时取值约为 50）。...我们该如何将其应用于神经网络的训练中呢？它可以平均我们的梯度。我将在下文中解释它是如何在动量中完成这一工作，并将继续解释为什么它可能会得到更好的效果。

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【NLP】自然语言处理学习笔记（一）语音识别

也是比较直观的形式，存在的问题是词组的总量太多，比如英文常用词组数量>100K Turkish 介于Word和Grapheme之中的词元，比如英文里的词根词缀 Bytes 常用编码，...TDNN是类似Dropout的思想，将DNN输出的一部分选择性舍弃 Truncated Self-attention是通过一定时间范围内，选取范围内的进行输出。...如图所示，将z0和c0输入到隐藏状态z1，输出得到各个Token的概率，选取概率最大的toekns作为输出，因此得到字母c。...规则举例如下： Training 对这个模型进行训练，就会产生一个额外的问题。比如，我拿到一段语音信息，它的label是好棒，那么将如何对四个输出进行合理的分配空对象或连续情况。...以下图为例，B的超电磁炮数值不确定，但可以根据A喜欢御坂美琴和超电磁炮，以及B喜欢御坂美琴的信息来推测B喜欢超电磁炮。

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番外特别篇之为什么我不建议你直接使用UIImage传值?--从一个诡异的相册九图连读崩溃bug谈起

关于 BUG 的预处理首先,我的第一反应是肯定是他的手机太烫了吧,重启下,就好了.恩,肯定是这样.发布作品的逻辑,好几个版本都没动过.模拟器,手机,我自己试了下,都是OK的.也没有其他用户反馈过,fabric...至少,我现在能复现问题了.下面的,需要的就只是时间,耐心还有大开的脑洞了....,会很容易看到,这个内存占用,是飙升到G单位的.当然,我也没那么睿智,我是单个N个断点,最终确认了Crash的代码的准确位置.一个for循环,每次step 1,这下很明显地看到内存,几乎是 100M/张的速度在飙升...我可能运气比较好些吧,研究UIImage的渲染机制,想想都头疼,抱着试一试的态度,我google了下: PHImageManager requestImageForAsset memory high,然后第一条链接的第二个回答就是我要到答案...首先,我要说明下,我解决的思路和方式,很大程度上依赖也受限于我已有的经验,此处的解法,可能不是最优解,最多只能算是个通用解.说不定,将来等我再研究下渲染机制一类的技术,会有一个新的更简单的方法.欢迎大神补充

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机器学习：超参自动优化方法总结

param_distributions，负责提供超参值分布范围。...假设我们的真实的目标函数长下图这样：图2: 目标函数f(x)[4] 注意: 目标函数的是指超参数，我们希望找到最优的超参去得到最小的。为什么用虚线表示呢？...我想原因是贝叶斯的开销太大了，前面有提到，在每次循环选超参值的时候，贝叶斯优化都需要将带入昂贵的目标函数中，去得到输出值y，当目标函数特别复杂时，这种情况的评估开销是很大的，更何况随着搜索空间和搜索次数的变大...在知乎《为什么基于贝叶斯优化的自动调参没有大范围使用？》[11]中，很多知乎主也给出了很认真的回复，建议有兴趣的朋友移步阅读。...这里，谈谈我比赛和个人实践中的体会，我很少会花过多时间在超参的调优上，因为它带来的收益是有限的，很多时候比起压榨模型来说，思考和挖掘数据特征能带来更多的收益，所以我想这也是为什么上面说：在任何想要调优超参时

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