在探讨防御性代码的世界里，我们面临着一个棘手的问题：如何区分一个程序员是因为技术能力不足，而写出了难以理解或维护的代码，还是故意为之，以增加自己的不可替代性？...在面对这样的代码时，区分它是出于故意设计还是技术不足的结果变得颇为困难。识别这种区别，通常需要深入了解程序员的工作历史、代码编写习惯，以及他们与团队的互动方式。...这段代码是由一名资深程序员编写的，处理一个本应相对简单的任务——比如，用户登录验证。...例如，如果用户的登录尝试恰好在午夜12点发生，这段代码会引入一个额外的延迟，导致登录过程异常缓慢。这种情况在正常的测试中很难被发现，因为它需要特定的时间条件才会触发。...写防御性代码是有法律风险的 在探讨程序员编写防御性代码的背景下，法律风险和责任成为了一个重要的议题。
七、实例的配置和定义 一、一个通过查询字符串表示Controller和Action的“MVC”程序 ?...接下来我简单的介绍一下是哪些组建促使这个简单的ASP.NET Web应用能够按照MVC的模式来执行。为了使你能够在真正的ASP.NET MVC找到匹配的组件，我们采用了相同的接口和类型名称。...映射的实际上是具有如下定义的MvcHandler，它具有一个RequestContext属性通过构造函数进行初始化。...该方法的参数是基于RequestContext创建的另一个上下文ControllerContext。...在我们的实例中定义的HomeController定义如下，在表示Action的Index方法中，直接返回一个StaticViewResult对象。
总共有r种消息，左边和右边的人各自知道一些消息，左边的人可以挑选右边的一个人问一个自己不知道的消息，由右边的人挑选告知的消息。同一个右边的人可以被多次询问。...题解：考虑在已经形成的方案上让右边的人反悔，使得问不出某个消息，发现如果左边的人问的消息可以由两个及以上，则怎么着都是无效的询问，如果有效地问出a（有效指没有这个人问就问不出这个消息），则可以让右边的人反悔告诉你...让左边地人二分图匹配到左边的人都不知道的消息，当且仅当左边的人通过某人只能问到j，则连边。建图地复杂度看似是 ，但场上本着莽夫地心态加了break就交上去过了。。...题解：如果枚举直线斜率计算距离取重复出现次数最大的两个，复杂度是 ，会超时。 正确的做法是直接对两点连成的 条直线进行处理。...需要注意的是，如果一种斜率的直线只有一条，此时如果还有直线外的点，答案应该更新为直线上点的数量 ，否则更新为 。
简单的说一个神经元是一个简单的分类器，你输入一个 比如我们有一大堆猫、狗照片，把每一张照片送进一个机器里，机器需要判断这幅照片里的东西是猫还是狗。...我们把猫狗图片处理一下，左边是狗的特征向量，右边是猫的 ? 大家想想，最简单地把这两组特征向量分开的方法是啥？当然是在两组数据中间画一条竖直线，直线左边是狗，右边是猫，分类器就完成了。...以后来了新的向量，凡是落在直线左边的都是狗，落在右边的都是猫。 一条直线把平面一分为二，一个平面把三维空间一分为二，一个n-1维超平面把n维空间一分为二，两边分属不同的两类，这种分类器就叫做神经元。...当然，上面那幅图我们是开了上帝视角才知道“一条竖直线能分开两类”，在实际训练神经元时，我们并不知道特征是怎么抱团的。...神经元模型的一种学习方法称为Hebb算法： 先随机选一条直线/平面/超平面，然后把样本一个个拿过来，如果这条直线分错了，说明这个点分错边了，就稍微把直线移动一点，让它靠近这个样本，争取跨过这个样本，让它跑到直线正确的一侧
简单的说一个神经元是一个简单的分类器，你输入一个 比如我们有一大堆猫、狗照片，把每一张照片送进一个机器里，机器需要判断这幅照片里的东西是猫还是狗。...我们把猫狗图片处理一下，左边是狗的特征向量，右边是猫的 大家想想，最简单地把这两组特征向量分开的方法是啥？当然是在两组数据中间画一条竖直线，直线左边是狗，右边是猫，分类器就完成了。...以后来了新的向量，凡是落在直线左边的都是狗，落在右边的都是猫。 一条直线把平面一分为二，一个平面把三维空间一分为二，一个n-1维超平面把n维空间一分为二，两边分属不同的两类，这种分类器就叫做神经元。...当然，上面那幅图我们是开了上帝视角才知道“一条竖直线能分开两类”，在实际训练神经元时，我们并不知道特征是怎么抱团的。...神经元模型的一种学习方法称为Hebb算法： 先随机选一条直线/平面/超平面，然后把样本一个个拿过来，如果这条直线分错了，说明这个点分错边了，就稍微把直线移动一点，让它靠近这个样本，争取跨过这个样本，让它跑到直线正确的一侧
当然是在两组数据中间画一条竖直线，直线左边是狗，右边是猫，分类器就完成了。以后来了新的向量，凡是落在直线左边的都是狗，落在右边的都是猫。...，等式左边大于零和小于零分别表示点 ? 在直线的一侧还是另一侧，把这个式子推广到n维空间里，直线的高维形式称为超平面，它的方程是： ?...，进行处理（加权相加再偏移一点，即判断输入是否在某条直线 ? 的一侧），发出电信号（在正确的那侧发出1，否则不发信号，可以认为是发出0），这就是它叫神经元的原因。...当然，上面那幅图我们是开了上帝视角才知道“一条竖直线能分开两类”，在实际训练神经元时，我们并不知道特征是怎么抱团的。...神经元模型的一种学习方法称为Hebb算法： 先随机选一条直线/平面/超平面，然后把样本一个个拿过来，如果这条直线分错了，说明这个点分错边了，就稍微把直线移动一点，让它靠近这个样本，争取跨过这个样本，让它跑到直线正确的一侧
▲逻辑回归算法的决策边界 θ的转置点乘xb=0在解析几何中表示一条直线，这条直线就是使用逻辑回归算法进行分类的决策边界。...接下来就来具体的看一看，threshold取不同的值是如何影响分类结果的？首先绘制一个轴，这个轴上的值可以理解成在逻辑回归算法中计算出的θT · x的值。...▲小例子~阈值为0时的精准率和召回率 上图中一共有12个样本，其中有5个样本在阈值0的右边，表示此时这5个样本的score值大于0，有7个样本在阈值0的左边，表示此时这7个样本的score值小于0。...此时我们选择0为阈值，那么算法就会把这些score值大于0右边5个样本点分类为1，把score值小于0的左边7个样本点分类为0。在这种情况下精准率和召回率是多少呢？ 精准率为4 / 5 = 0.8。...算法判断为1的样本点就是在阈值为0的右边的5个样本点，其中5个样本点中有4个为五角星形状，只有一个圆形，因此算法判断正确的样本一共有4个； 召回率为4 / 6 = 0.67。
最简单地把这两组特征向量分开的方法是什么呢？当然是在两组数据中间画一条竖直线，直线左边是-，右边是+，分类器就完成了。...以后来了新的向量只要代入公式，h = ax + b ，凡是落在直线左边的都是-，落在右边的都是+。...最右边的一层是输出层（output layer），包含的神经元被称为输出神经元(output neurons)。网络中间的一层被称作隐层（hidden layer），在一些网络中往往有多个隐层。...左边的每组数据，都是不同形态分布的一群点。每一个点，都与生俱来了2个特征：x1和x2，表示点的位置。数据中的点有2类：橙色和蓝色。...我们这个神经网络的目标，就是通过训练，知道哪些位置的点是橙色、哪些位置的点是蓝色。如何确定网络结构呢？到底用不用隐层呢？还是一个隐层？两个隐层或更多？每个层的尺寸该多大？
最简单地把这两组特征向量分开的方法是什么呢？当然是在两组数据中间画一条竖直线，直线左边是-，右边是+，分类器就完成了。...以后来了新的向量只要代入公式，h = ax + b ，凡是落在直线左边的都是-，落在右边的都是+。...TensorFlow游乐场是一个通过网页浏览器就可以训练的简单神经网络，并实现了可视化训练过程的工具。下图就是TensorFlow游乐场默认设置的截图。 左边的每组数据，都是不同形态分布的一群点。...每一个点，都与生俱来了2个特征：x1和x2，表示点的位置。数据中的点有2类：橙色和蓝色。我们这个神经网络的目标，就是通过训练，知道哪些位置的点是橙色、哪些位置的点是蓝色。如何确定网络结构呢？...还是一个隐层？两个隐层或更多？每个层的尺寸该多大？这些都可以在TP上调整，而且立刻就能看到直观的结果。
选定一条边，遍历其他n-2个点，如果所有点都在该条边的一侧，则加入凸包集合。 2. 不断重复步骤1，直到所有边都被遍历过。 如何判断一个点 p3 是在直线 p1p2 的左边还是右边呢？...当上式结果为正时，p3在直线 p1p2 的左侧；当结果为负时，p3在直线 p1p2 的右边。...现在从步骤3求得的那个结果里，把 P1 后面的那个点拿出来做当前点，即 P2 。接下来开始找第三个点： 4. 连接P0和栈顶的那个点，得到直线 L 。看当前点是在直线 L 的右边还是左边。...如果在直线的右边就执行步骤5；如果在直线上，或者在直线的左边就执行步骤6。 5. 如果在右边，则栈顶的那个元素不是凸包上的点，把栈顶元素出栈。执行步骤4。 6....而排序给我们带来了一个极大的好处，我们可以直接按照顺序遍历所有顶点一次。 因为我们知道，在一个y值更低的点中，如果存在一个y值比它高的点，那么该边界一定是与那个y值更高的点相连。
图：可视化的神经网络常微分方程学习动力系统 在本文中，我将尝试简要介绍一下这篇论文的重要性，但我将强调实际应用，以及我们如何应用这种需要在应用程序中应用各种神经网络。...在本文中，我将尝试简要介绍一下这篇论文的重要性，但我将强调实际应用，以及我们如何应用这种需要在应用程序中应用各种神经网络，如果可以的话。...简单的常微分方程的例子 通常情况下，如果我们知道了某些初始条件（过程开始的地方），并且我们想了解这个过程将如何变化成某些最终状态，我们才能讨论解这个微分方程。...直线代表真实的轨迹，虚线代表由神经ODE系统学习的演化轨迹 随机矩阵函数 true_A = torch.randn(2, 2 )/2. 左边是相位空间，右边是时间空间。...左边是相位空间，右边是时间空间。
1.问题说明 这个是国赛的真题，我们这个里面只是浅谈，就是对于这个里面运用的过程仿真的思路进行说明，这个探测的波束问题实际上也是一个简单的过程仿真问题，也是需要去进行作图的，和之前的这个4个人相互追逐的问题属于一类问题...，我们需要计算经过几次可以全部检测完成这片的海域； 这个实际上就是一个数学问题，我们思路就是构建直线方程，联立方程求解点的坐标，根据点的坐标计算距离，知道这个水平行走距离大于L的时候，这个海域就会全部被检测完成...； 这关键就是求解x1,y1和x2,y2点的坐标，这个时候就需要构建直线方程，就是简单的点斜式，利用已知的直线方程，这个里面的直线方程包括这个斜面的直线方程，还有就是x1y1这个点左边的直线方程，和x1y1...右边的直线方程，左边的斜率使用的是kl表示的，kr表示的就是右边的斜率； 3.代码分析 clc; clear; %海底的深度大小 L=10000; %%这个就是坡度的偏角 alfa=pi/100;...%探测的张角大小 beta=pi/3; %%海水的深度 h=1000; %%海底平面的斜率 k=tan(alfa); %%左边的直线的斜率 kl=tan(pi/2-beta/2); %%右边的直线的斜率
大家好，我是前端西瓜哥。 下面我们看一个平面几何算法。 已知两条直线形成的折线，和圆角的半径，求在两条直线相交位置添加该圆角后的形状。 如图： 思路 思路非常简单。...我们需要知道两条直线的左右关系，为此我们需要计算两条直线对应向量的叉积。...所以中间位置在 v1 的左边，v2 的右边。 v1 对应的直线就需要向左边移动半径距离。 我们求出 v1 的向左法向量，然后让它的模长为半径长度，得到位移向量。...如果叉积大于 0，说明 v2 在 v1 的右边，和前面的区别就是法向量反过来，其它都是一样的。 求圆心 前面我们得到了偏移后的两条直线，就可以用解方程的方式求两条直线的圆心了。...一般情况下，圆角圆弧的端点不会超出两条线段的范围。 但特殊情况下还是会超出的：设置一个很大的圆角半径。 AutoCAD 的做法是，提示 “圆角半径太大”，不允许生成。
先给个简单解释，一般情况下，训练样本外的测量数据应该分布在训练样本附近，但与训练样本的位置有一些偏差。若要保证对未知的测量数据也能进行正确分类，最好让分类直线距离正类负类的点都有一定的距离。...这样能让每个样本点附近的圆形区域是“安全”的。圆形区域越大，表示分类直线对测量数据误差的容忍性越高，越“安全”。 如上图所示，左边的点距离分类直线的最小距离很小，它的圆形区域很小。...那么，这种情况下，分类线对测量数据误差的容忍性就很差，测量数据与样本数据稍有偏差，很有可能就被误分。而右边的点距离分类直线的最小距离更大一些，其圆形区域也比较大。...这种情况下，分类线对测量数据误差的容忍性就相对来说大很多，不容易误分。也就是说，左边分类线和右边分类线的最大区别是对这类测量误差的容忍度不同。...因为SVM的目标是关于w的二次函数，条件是关于w和b的一次函数，所以，它的求解过程还是比较容易的，可以使用一些软件（例如Matlab）自带的二次规划的库函数来求解。
下面我们一起来分析这道题的思路与算法！ 1.问题 给定 n 个非负整数 a1，a2，…，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。...在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。...选择最优面积策略是，当左边比右边高度小，则更新左边，否则更新右边，这样遍历保证了可以使得面积最大被找出来！...（3）右边高情况：还是根据左端点是否小于右端点进入循环，因为此时右边高，我们得不断调整左端点，当我们调整左端点时，我们寻找左端点比之前的原始左端点对应的高度大，则说明更新有意义了，然后更新为左端点的当前高度...当左右两端点直接为最优解时，我们相当于不断在更新左边或者右边某一端点的位置，直到最终左右两端点位置一致，循环结束，实质最多对循环的每个元素遍历一次而已！
如果没有，请不要担心，我将尝试解释我将使用的OpenCV函数，并为你提供参考，以更详细地检查它们。 本文的每一节将介绍一个最终将在程序的主要部分中使用的函数。此外，在本文中，我将使用图像演示所有内容。...getROI ()之后的输出 在得到感兴趣区域之前进行边缘检测是很重要的，否则边缘检测也会检测出我们感兴趣区域的边界。 步骤3：获取图像中的所有直线 下一步是通过ROI得到图像中的所有直线。...注意我们是如何选择y和y的值的 步骤5：平滑线条 一旦我们从步骤3中获得了直线，在这一步中我们将这些直线分成两组(左边和右边)。...如果你注意到步骤3的输出图像，那么该步骤将把Line1和line2放到左边的组中，而Line3放到右边的组中。 ?...具有确定车道的最 最后的话 终输出 你一直看到文章的结尾。对所有内容进行排序并使其适合图像后，你便知道如何将其用于视频。
本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第8篇，对应第1周第8个视频。...利用我们初中时学过的知识，通过平移坐标系，我们有办法让第一个参数为零，只需要考虑直线的斜率就行了，也就是说我们可以让代价函数变得更简单一点。 ?...这里有两个函数，分别是模型描述的函数h(x)，和与之有关的代价函数J. 如下图，这两个函数比较有意思的是：每个 ? 在左边的坐标系中确定一条直线，而对应右边坐标系中的一个点。...如果我们找到右边最小点对应的那个\theta, 我们也就找到了左边能最好拟合测试样本的那条最靓的直线。 ?...那么，代价函数的作用也就很明显了，通过代价函数的帮助，我们可以把求最好的那个拟合直线的问题变成一个求极值点的问题，复杂的问题好像简单化了。 那是不是这样呢？还要继续往下学习。
在下图的右边是对应的代价函数，要注意的是我们的代价函数是关于θ1的函数，当我们描述代价函数的时候，横轴表示的是θ1，J（1）等于0，我们有了一个点，我们来看其他一些样本，θ1可以被设定为某个范围内的各种取值...我们回顾一下，对于不同的θ1的取值，对应着不同的假设函数，或者说对应于左边一条不同的拟合直线，对于任意的θ1，你可以计算出不同的J(θ1)，我们可以利用这些画出右边的这条曲线。...现在，你还记得学习算法的优化目标是我们想找一个θ1，使得J(θ1)最小，看图中J(θ1)的曲线可以知道，使J(θ1)最小的θ1的值是1，从图中的左边可以看出，θ1=1确实对应着最佳的数据拟合直线，我们最后能够完美的拟合...如下图右边所示就是一个轮廓图。 横轴表示的是θ0，纵轴表示的是θ1，而这些一圈一圈的椭圆形，每一个圈表示J(θ0, θ1)相同的所有点的集合。一系列同心椭圆的中心点就是最小值。...接下来让我们看几个简单的例子，在这里有一个点（蓝色标记的），θ0是800，θ1是大概是-0.15，这个（θ0，θ1）组，对应于左边这样一条假设函数直线，与纵轴相交的地方是800，斜率大概是-0.15，但是这条直线不能很好的拟合所有数据
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