php$prefix = '85';//前两位$suffix = '39';//后两位$total = 1000000; // 总共的可能数量如果是9位QQ的话那就是100000$result = ""...\n";}// 将列出结果一行一个QQ号保存到qq.txtfile_put_contents('qq.txt', $result);echo "可能的QQ号已保存到qq.txt文件中。";?...>随便上传到一个PHP文件里(例如go.php)，第一种：用域名访问该文件(域名/go.php)第二种：SSH终端中运行go.php，两种方式都可以生成，然后服务器里的qq.txt文件里就包涵100万个...dst_uin=QQ账号&spec=640&img_type=jpg然后我们可以通过PHP代码写出一个可以根据qq.txt文件里的QQ号批量下载QQ头像的代码。<?...”的代码写入，最后运行run.php并得出结果。
学习PHP生成器的使用 什么是生成器？ 听着高大上的名字，感觉像是创造什么东西的一个功能，实际上，生成器是一个用于迭代的迭代器。...首先，生成器必须在方法中并使用 yield 关键字；其次，每一个 yield 可以看作是一次 return ；最后，外部循环时，一次循环取一个 yield 的返回值。...上述代码只是简单的进行 1000000 个循环后获取结果，不过也可以直观地看出。...、迭代器对象、另一个生成器中获取数据并做为当前生成器的内容进行返回。...总结 生成器绝对是PHP中的一个隐藏的宝藏，不仅是对于内存节约来说，而且语法其实也非常的简洁明了。我们不需要在方法内部再多定义一个数组去存储返回值，直接 yield 一项一项的返回就可以了。
我们的第一个迭代器代表了来自Github上的十大最受关注的PHP存储库。我们可以将其传递给foreach并像数组一样遍历它。我们将其命名为TrendingRepositoriesIterator。...基本上，此功能通过Github的公共API来从Github获取前10个已启动的PHP存储库，并将它们存储到$repos属性中。 private $repos：我们使用此属性来存储获取的存储库。...3.1、封装形式 在我们的第一个迭代器TrendingRepositoriesIterator中，遍历Github存储库的详细信息从外部获取，在内部隐藏完成。...在以下各节中，我们将研究SPL提供的一组通用迭代器。再回顾一下，标准PHP库的SPL标准旨在提供一组接口和类，以解决常见问题。...PHP_EOL; } } 在CLI中运行上述脚本的结果： current book - Head First Design Patterns next book - Clean Code: A
本文实例讲述了PHP设计模式之迭代器（Iterator）模式。...但是，PHP5开始支持了接口， 并且内置了Iterator接口， 所以如果你定义了一个类，并实现了Iterator接口，那么你的这个类对象就是ZEND_ITER_OBJECT,否则就是ZEND_ITER_PLAIN_OBJECT...对于ZEND_ITER_PLAIN_OBJECT的类，foreach会通过HASH_OF获取该对象的默认属性数组，然后对该数组进行foreach，而对于ZEND_ITER_OBJECT的类对象，则会通过调用对象实现的...咱们什么也别说，先来看下迭代器的定义，那就是提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素，而又不暴露该对象的内部显示。它可帮助构造特定的对象，那些对象能够提供单一标准接口循环或迭代任何类型的可计数数据。...它的使用场景，我们可以参考如下几点： 1.访问一个聚合对象内容而无须暴露它的内部显示 2.需要为聚合对象提供多种遍历方式 3.为遍历不同的聚合结构提供一个统一的接口 我们要知道，最基本的迭代器接口是Iterator
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结...在DNN中，损失函数优化极值求解的过程最常见的一般是通过梯度下降法来一步步迭代完成的，当然也可以是其他的迭代方法比如牛顿法与拟牛顿法。...输入: 总层数L，各隐藏层与输出层的神经元个数，激活函数，损失函数，迭代步长α,最大迭代次数MAX与停止迭代阈值ϵ 输出：各隐藏层与输出层的线性关系系数矩阵W和偏倚向量 1 ) 初始化各隐藏层与输出层的线性关系系数矩阵...2-3) 如果所有W，b的变化值都小于停止迭代阈值ϵ，则跳出迭代循环到步骤3。 3）输出各隐藏层与输出层的线性关系系数矩阵W和偏倚向量b。...有哪些问题以及如何尝试解决这些问题并优化DNN模型与算法，我们在以后涉及。
类的初始化：在__init__方法中，定义了三个实例变量params、grads和out，分别用于存储参数、梯度和前向传播的输出结果。这些变量在类的实例化时被创建，并初始化为空。...接着，根据批量的大小计算交叉熵损失，通过对y使用np.arange(batch_size)和t的索引，取出正确类别的预测概率，并计算其对数，然后求和并取负数，最后除以批量大小得到平均损失。...首先调用predict方法获取输出结果，然后将输出结果和目标值t传入损失层self.loss_layer的前向传播方法forward，计算得到损失值，并返回。...每次迭代从数据集中选取一批数据，包括输入数据batch_x和目标数据batch_t，并进行以下步骤： 调用模型的forward方法，计算当前批次的损失值，并返回该损失值。...3.累计当前批次的损失值到total_loss中，并增加loss_count计数器。如果当前批次的迭代次数是10的倍数，输出当前迭代的平均损失值，并将其添加到loss_list列表中。
答： Blade模板是Laravel提供一个既简单又强大的模板引擎； 和其他流行的PHP模板引擎不一样，他并不限制你在视图里使用原生PHP代码； 所有Blade视图页面都将被编译成原生的PHP代码并缓存起来...Laravel 的分页器与查询构建器和 Eloquent ORM 集成在一起，并开箱提供方便的、易于使用的、基于数据库结果集的分页。分页器生成的 HTML 兼容 Bootstrap CSS 框架。...在本例中，传递给 paginate 的唯一参数就是你每页想要显示的数目，这里我们指定每页显示 15 个： <?...这些对象提供相关方法描述这些结果集，除了这些辅助函数外，分页器实例本身就是迭代器，可以像数组一样对其进行循环调用。...所以，获取到结果后，可以按如下方式使用 Blade 显示这些结果并渲染页面链接： <div class="container" @foreach ($users as $user) {{ $user
加载与执行 将标签放在前面，不要放在中，防止造成堵塞 尽量减少请求，单个100KB的文件比4个25KB的文件更快，也就是说减少页面中外链的文件会改善性能 尽量使用压缩过的...有三种方法可以使DOM脱离文档： 隐藏元素，应用修改，重新显示 使用文档片断（document.fragment）在当前DOM之外构建一个子树，再把它拷回文档 将原始元素拷贝到一个脱离文档的节点中，修改副本...，完成后再替换原始元素 算法和流程控制 改善性能最佳的方式是减少每次迭代的运算量和减少循环迭代次数 JavaScript四种循环中for while do-while for-in，只有for-in循环比其他其中明显要慢...，因为for-in循环要搜索原型属性 限制循环中耗时操作的数量 基于函数的迭代forEach比一般的循环要慢，如果对运行速度要求很严格，不要使用 if-else switch，条件数量越大，越倾向于使用...字符串 str += 'one' + 'two' 此代码运行时，会经历四个步骤： 在内存中创建一个临时字符串 连接后的字符串 onetwo 被赋值给该临时字符串 临时字符串与str当前的值连接 结果赋值给
([列名],[列名]) values ([列值],[列值])); 或： insert into table values ([列值],[列值])); 批量插入 一种可以在代码中循环着执行上面的语句...最基础的是用mapping.xml配置的方式，包括以下两种具体方式： mapping.xml中insert语句可以写成单条插入，在调用方循环1000次 <!...的主要作用在构建in条件中，它可以在SQL语句中进行迭代一个集合。...Map 对象没有默认的键 item：表示集合中每一个元素进行迭代时的别名。将当前遍历出的元素赋值给指定的变量，然后用#{变量名}，就能取出变量的值，也就是当前遍历出的元素。...index指定一个名字，用于表示在迭代过程中，每次迭代到的位置。遍历list的时候index就是索引，遍历map的时候index表示的就是map的key，item就是map的值。
.'/'.str_replace('\\','/',$class).'.php'; } } 迭代器（类继承PHP的Iterator接口，批量操作。）...迭代器模式，在不需要了解内部实现的前提下，遍历一个聚合对象的内部元素。 相比传统的编程模式，迭代器模式可以隐藏遍历元素的所需操作。...新建AllUser.php类实现PHP的Iterator接口（操作user表） <?...) { return $this->index; } } 在Factory.php类文件中添加 <?...php $users = new \Frame\AllUser(); foreach ($users as $user) { echo $user->username,"\n";
批量操作 最初的变更文档已经说了，批量操作是 “给 Java 集合框架添加的用以批量操作数据的功能，而它是基于 lambda 函数实现的”。...内部和外部的迭代 历史上，Java 集合是不能够表达内部迭代的，而只提供了一种外部迭代的方式，也就是 for 或者 while 循环。...现在我们可以在 Java 8 中使用类似的表达了： persons.forEach(p -> p.setLastName("Doe")) 内部迭代其实和集合的批量操作并没有密切的联系，这只是一个小小的特性...Map 操作允许我们执行一个 Function 的实现（Function 的泛型 T,R 分别表示执行输入和执行结果），它接受入参并返回。...我们使用流来描述操作，但是如果我们要获取最终结果的话，必须收集流产生的最终结果。
在前馈神经网络中，各神经元分别属于不同的层。每一层的神经元可以接受前一层神经元的信号，并产生信号输出到下一层。第0层叫输入层，最后一层叫输出层，其它中间层叫做隐藏层。...BPTT算法将循环神经网络看作是一个展开的多层前馈网络，其中“每一层”对应循环网络中的“每个时刻”。这样，循环神经网络就可以按按照前馈网络中的反向传播算法进行计算参数梯度。...实验证明，初始化W为单位矩阵并使用ReLU激活函数在一些应用中取得了与长短期记忆模型相似的结果，并且学习速度比长短期记忆模型更快，是一个值得尝试的小技巧。...GRU结构 GRU 把遗忘门和输入门合并为更新门（update）z，并使用重置门（reset）r 代替输出门； 合并了记忆状态 C 和隐藏状态 h 神经网络的训练技巧及优化问题 神经网络主要的问题集中在优化问题和正则化问题...而在神经网络中，因为每个隐层的参数不同，会使下一层的输入发生变化，从而导致每一批数据的分布也发生改变；致使网络在每次迭代中都需要拟合不同的数据分布，增大了网络的训练难度与过拟合的风险。
前言 循环允许我们通过循环数组或对象中的项并做一些事情，比如说打印它们，修改它们，或执行其他类型的任务或动作。JavaScript有各种各样的循环，for循环允许我们对一个集合（如数组）进行迭代。...在下面的例子中，我们通过变量obj进行循环，并打印每一个属性和值： const obj = { "a": "JavaScript", 1: "PHP", "b": "Python", 2...for...in循环提供了一个简单的方法来迭代一个对象的属性并最终得到它的值。 使用for…in循环调试 JavaScript for...in循环的另一个很好的用例是调试。...我们可以看到第一个循环的结果，然后是在第一个循环中进行添加后的第二个循环的结果。...「回调函数」是你传递给另一个方法或函数的函数，作为该方法或函数执行的一部分而被执行。当涉及到JavaScript中的forEach时，它意味着回调函数将在每个迭代中执行，接收迭代中的当前项作为参数。
([列值],[列值])); 批量插入 一种可以在代码中循环着执行上面的语句，但是这种效率太差。...1️⃣xml配置 最基础的是用mapping.xml配置的方式，包括以下两种具体方式： mapping.xml中insert语句可以写成单条插入，在调用方循环1000次 <!...index指定一个名字，用于表示在迭代过程中，每次迭代到的位置。遍历list的时候index就是索引，遍历map的时候index表示的就是map的key，item就是map的值。...@InsertProvider注解: 参数解释： type为工厂类的类对象， method为对应的工厂类中的方法，方法中的@Param(“list”)是因为批量插入传入的是一个list，但是Mybatis...猜您喜欢： MyBatis批量插入数据实现（MySQL） mysql 字段值比较_php+mysql 取字段值比较 相同则比较另一字段值 mysql text字段导出_Python 之 MySql“
PHP 在 5.5 版本中引入了「生成器（Generator）」特性，不过这个特性并没有引起人们的注意。...foreach 迭代获取所有元素： foreach (xrange(1, 100) as $i) { print $i ....生成器实现了 Iterator 接口，这就是为何它能够进行 foreach 遍历的原因。 接下来我使用 Iterator 接口中的方法，对之前的 foreach 循环进行重写。...== null); } } 客户端可以迭代出所有用户或者在任何时候停止遍历。 把生成器当迭代器使用真是无聊 是的，你的想法是对的。以上我给出的所有讲解任何人都可以从 PHP 文档中获取到。...下一节我们将讲解 return 语句在协程中的使用。 异步生成器 Amp 是一款 PHP 异步编程的框架。支持异步协程功能，本质上是等待处理结果的占位符。「生成器执行程序」为 Coroutine类。
@endsection 数据显示 注：Blade 的 {{}} 语句已经经过 PHP 的 htmlentities 函数处理以避免 XSS 攻击。 Hello, {{ $name }}.... @endwhile 使用循环的时候还可以结束循环或跳出当前迭代: @foreach ($users as $user) @if ($user->type == 1) @..., 可以在循环体中使用 $loop 变量, 该变量提供了一些有用的信息, 比如当前循环索引, 以及当前循环是不是第一个或最后一个迭代: @foreach ($users as $user) @if...当前循环迭代 (从1开始) $loop->remaining 当前循环剩余的迭代 $loop->count 迭代数组元素的总数量 $loop->first 是否是当前循环的第一个迭代 $loop->last...是否是当前循环的最后一个迭代 $loop->depth 当前循环的嵌套层级 $loop->parent 嵌套循环中的父级循环变量 模板注释 {{-- This comment will not be
第二个RNN是一个解码器，它接收输入文字和上下文矢量，并返回序列中下一句文字的概率和在下一次迭代中使用的隐藏状态。 ?...然后将隐藏状态向量传递到下一步，并记录输出向量。编码器将其在序列中的每一点处看到的上下文转换为高维空间中的一系列点，解码器将使用这些点为给定任务生成有意义的输出。...另一个区别在于，通过“Global attention”，我们仅使用当前步的解码器的隐藏状态来计算注意力权重（或者能量）。Bahdanau 等人的注意力计算需要知道前一步中解码器的状态。...2.将解码器输入初始化为SOS_token，将隐藏状态初始化为编码器的最终隐藏状态。 3.通过解码器一次一步地前向计算输入一批序列。...实际情况是，在计算中有一个迭代过程循环计算隐藏状态的每一步。或者，你每次只运行一个模块。在这种情况下，我们在训练过程中手动循环遍历序列就像我们必须为解码器模型做的那样。
PHP5开始支持了接口， 并且内置了Iterator接口， 所以如果你定义了一个类，并实现了Iterator接口，那么你的这个类对象就是ZEND_ITER_OBJECT,否则就是ZEND_ITER_PLAIN_OBJECT...先来看下迭代器的定义，那就是提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素，而又不暴露该对象的内部显示。它可帮助构造特定的对象，那些对象能够提供单一标准接口循环或迭代任何类型的可计数数据。...举几个迭代器的使用范围： 使用返回迭代器的包或库时（如PHP5中的SPL迭代器） 无法在一次的调用获取容器的所有元素时 要处理数量巨大的无素时（数据库中的表以GB计的数据） …… 不同的迭代器有不同的接口...，例如PHP SPL迭代器中包括Next()（移动到下一个元素）,corrent()（返回当前元素）,valid()（检查迭代结尾）,rewind()（从头重新开始）,key()（返回当前元素的索引）。...当然你可以自己写适合自己用的迭代器，也可以用系统中的迭代器。 一般是使用foreach来使用迭代器，下面整理了一下代码： <?
是算法选择、超参数调优、迭代建模和模型评估的任务。...好，现在我们有了需要处理的第一批值。我们的神经网络需要做的事情是，在知道已经输入的 n 个字符（而不是仅仅前一个字符）后，能够预测接下来要输入的字符是什么。...因此，我们的神经网络必须要能考虑到字符类型的时空特征。 而为了实现这一点，我们需要用到一个循环神经网络。 循环神经网络 ?...为了说明最后一个例子，一个经典的分类器（上图的左边）接收前面的字母；这个字母会被传入隐藏层（用蓝色表示），网络会推导出一个输出。一个循环的神经网络在结构上是不同的。...我们依次来看这段代码： create_cell() 用于创建一个 LSTM 单元，这个 LSTM 单元由 4 个隐藏神经元组成。这个函数会在将结果返回给我们前，在输出上添加一个 dropout。
DNN通过dropout 正则化 Dropout指的是在用前向传播算法和反向传播算法训练DNN模型时，一批数据迭代时，随机的从全连接DNN网络中去掉一部分隐藏层的神经元。...在对训练集中的一批数据进行训练时，随机去掉一部分隐藏层的神经元，并用去掉隐藏层的神经元的网络来拟合一批训练数据。...在下一批数据迭代前，会把DNN模型恢复成最初的全连接模型，然后再用随机的方法去掉部分隐藏层的神经元，接着去迭代更新W,b。...DNN通过Dropout 正则化 Dropout（随机失活）是指在深度网络的训练中，将训练数据分成若干批，使用一批数据进行梯度下降迭代时，以一定的概率随机地 “临时丢弃”一部分神经元节点，然后用这个去掉隐藏层神经元的网络来拟合一批训练数据...在下一批数据迭代前，会把DNN模型恢复成最初的全连接模型，然后再用随机去掉部分隐藏层的神经元，迭代更新权重和偏置。
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