管道提供了一个输出流到输入流的机制。通常我们用于从一个流中获取数据并将数据传递到另外一个流中。
稀疏数组可以看做是普通数组的压缩，但是这里说的普通数组是值无效数据量远大于有效数据量的数组
Stream是一个抽象接口，Node中很多对象实现了这个接口，例如：http服务器发起请求的request对象就是一个Stream，还有stdout(标准输出)。
对于值的链式比较 链式操作 计算器 初学程序肯定要你颠倒两个值的顺序,可以这样去封装一个函数使用 这个是去最值求均值,使用了切片的功能 喜闻乐见的99乘法表 对于这样一个数组,该如何展开成一维的 数组展开,用递归 列表等分 列表压缩
本文主要分享腾讯智慧零售团队优码业务在MongoDB中的应用，采用腾讯云MongoDB作为主存储服务给业务带来了较大收益，主要包括：高性能、快捷的DDL操作、低存储成本、超大存储容量等收益，极大的降低了业务存储成本，并提高了业务迭代开发效率。 一、业务场景 腾讯优码从连接消费者到连接渠道终端，实现以货的数字化为基础的企业数字化升级，包含营销能力升级和动销能力升级。腾讯优码由正品通、门店通和会员通三个子产品组成。 更多信息可以访问腾讯优码官方网站获得： https://uma.qq.com/ 腾讯优码整体
Node.js 提供一组类似 UNIX（POSIX）标准的文件操作API。 Node 导入文件系统模块(fs)语法如下所示：
BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计的BP神经网络具有不错的泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错. 1:BP神经网络的模型的架构和训练的原理 BP神经网络是现在目前的发展的比较成熟的神经网络之一了,也是一种比较给力的非线性的可微分函数进行权值修正和调整的多层前馈人工神经网络
BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计的BP神经网络具有不错的泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错.
jQuery是继Prototype之后又一个优秀的JavaScript库，是一个由John Resig创建与2006年1月的开源项目。现在的jQuery团队主要包括核心库、UI、插件和jQuery Mobile 等开发人员以及推广和网站设计、维护人员。
上次发了篇dolo的最新进度，大意就是『DOLO的核心玩法我又又又改了，下次应该不会再改了……』发完后看了眼，发现碎碎念太多了，所以就删了。 这次没啥可发的，就介绍以前又又又又又弃的一个坑吧： 链式问
Android Glide是一款强大的图片加载库，提供了丰富的功能和灵活的使用方式。本文将深入分析Glide的工作原理，并介绍一些使用姿势，助你更好地运用这个优秀的库。
这个kmp算法第一次看还是不太好理解 我建议大家先看一下这个动画演示辅助理解这个算法的精妙之处「天勤公开课」KMP算法易懂版
除了它是内存数据库，使得所有的操作都在内存上进行之外，还有一个重要因素，它实现的数据结构，使得我们对数据进行增删查改操作时，Redis 能高效的处理。
PyFunctional通过使用链式功能操作符使得创建数据管道变得简单。以下是pyfunctional及其内置工具可以做什么的几个例子：
在12月13日晚的新闻发布会上，美国能源部部长和LLNL的科学家们共同宣布了这项有关「无限清洁能源」的重大科学突破！
最近一直在研读 jQuery 源码，初看源码一头雾水毫无头绪，真正静下心来细看写的真是精妙，让你感叹代码之美。 其结构明晰，高内聚、低耦合，兼具优秀的性能与便利的扩展性，在浏览器的兼容性（功能缺陷、渐进增强）优雅的处理能力以及 Ajax 等方面周到而强大的定制功能无不令人惊叹。 另外，阅读源码让我接触到了大量底层的知识。对原生JS 、框架设计、代码优化有了全新的认识，接下来将会写一系列关于 jQuery 解析的文章。 我在 github 上关于 jQuery 源码的全文注解，感兴趣的可以围观一下。jQuer
假如我们要求z对x1的偏导数，那么势必得先求z对t1的偏导数，这就是链式法则，一环扣一环
# 从左到右的方式找到逻辑运算符，找到逻辑运算符的左边，左边成立，再去找逻辑运算符的右边
随着项目越来越大，编译的耗时也在默默地不断增加。无论是开发阶段还是生产集成，编译耗时都成为了一个不容小觑的痛点。
作为Key/Value键值数据库，Redis的应用非常广泛。在之前多年的工作生涯中，我也只是关注了零散的技术点，没有对Redis建立起一套整体观，但只有建立了系统整体观，才能更好地定位问题和解决问题，更重要的是应付面试。
在这个大数据时代，我们保存的数据量有时候往往是非常庞大的，存储它将会耗费非常多的内存，读取速度也相对减慢了。
注意： 1、弹出层必需放在body里 2、弹出层里面不能再嵌套别的层 3、弹出层出来以后，页面的滚动条会被覆盖
参考链接：https://blog.csdn.net/colourful_sky/article/details/79164720
文：小 boy（沪江网校Web前端工程师） 本文原创，转载请注明作者及出处 经常逛 webpack 官网的同学应该会很眼熟上面的图。正如它宣传的一样，webpack 能把左侧各种类型的文件（webp
数据结构：缺乏广泛的数据结构支持，比如支持范围查询的 SkipList 和 Stream 等数据结构。
深度残差网络：主要应用于计算机视觉——图像分类、语义分割（semantic segmentation）、目标检测（object detection），其主要是使用CNN进行改造。何恺明老师有一篇文献《Deep Residual Networks——Deep learning Gets Way Deeper》。 普通CNN网络的问题（plain network）：一层的网络数据只能来源于前一层，网络越深，学习到的东西就越多，收敛速度越慢，时间越长，但是由于网络深度 加深而产生学习率变低，准确率无法提升（出现了
前几天发了一篇「为了拿捏 Redis 数据结构，我画了 20 张图」，收获了很多好评，但是当时急于发文，有些地方没有写完，也有些地方写的不是很完善。
在近些年，深度学习领域的卷积神经网络（CNNs或ConvNets)在各行各业为我们解决了大量的实际问题。但是对于大多数人来说，CNN仿佛戴上了神秘的面纱。 CNN能做什么 CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。主要被用来找寻图片中的模式。这个过程主要有两个步骤，首先要对图片做卷积，然后找寻模式。在神经网络中，前几层是用来寻找边界和角，随着层数的增加，我们就能识别更加复杂的特征。这个性质让CNN非常擅长识别图片中的物体。 学习CNN之前，我们需要对CNN和Deep Learning有一个简单的了解。
在本文中，将分享20 个 Python 代码片段，以帮助你应对日常编程挑战。你可能已经知道其中一些片段，但有些其他片段对你来说可能是新的。赶紧使用这些有用的 Python 代码片段提升你的编程技能吧。
作为一个程序猿，最大的开源社区Github肯定是知道的，Android老鸟更加的不用说了，赶项目的时候肯定是去找过合适的开源控件，时间多的时候就DownLoad下源码，然后根据需求修改，这应该是最常用的方式，今天我就给大家推荐几个实用且比较火的开源项目，即使现在用不着，可以先保留着，说不定什么时候就用到了！
loader 用于对模块的源代码进行转换。loader 可以使你在 import 或"加载"模块时预处理文件。因此，loader 类似于其他构建工具中“任务(task)”，并提供了处理前端构建步骤的强大方法。loader 可以将文件从不同的语言（如 TypeScript）转换为 JavaScript，或将内联图像转换为 data URL。loader 甚至允许你直接在 JavaScript 模块中 import CSS文件！
webpack在前端的应用越来越广泛,似乎不少人对webpack的了解似乎并不是特别深入，所以需要花点时间去了解一些webpack的内容，先从loader说起。
1. 邻接矩阵 ---- 思想： 利用二维数组 g[N][N] 存储所有的点到点的权值。 其中 N 为点的数量，g[i][j] 表示点 i 到点 j 的权值。 图片 应用： 只在点数不多的稠密图使用。 大部分情况下点的数量 $n = 10^3$，边的数量 $m = 10^6$。 示例： 现有 n 个点共 m 条边，以及每条边的起始点和终点及权值。 这些点和边共同构成一个有向图。 存储这些信息并输出。 图片 输入： 4 5 1 2 20 1 4 40 2 3 50 2 4 60 3 2 30 代码： #in
原文：http://www.cnblogs.com/Wayou/p/jquery_plugin_tutorial.html
通过本实验的学习，了解Windows磁盘结构，完成Fat32下文件删除的手动恢复。
大家好呀，我是捡田螺的小男孩。我们都知道Redis很快，它QPS可达10万（每秒请求数）。Redis为什么这么快呢,本文将跟大家一起学习。
数据压缩是保留相同或绝大部分数据前提下减小文件大小的过程。它的原理是消除不必要的数据或以更高效的格式重新组织数据。在进行数据压缩时，你可以选择使用有损方法或无损方法。有损方法会永久性地擦除掉一些数据，而无损方法则能保证持有全部的数据。使用哪类方法取决于你要让你的文件保持多大的精准度。
一直以来，处理时间和日期的JavaScript库，选用的都是Momment.js。它的API清晰简单，使用方便灵巧，功能还特别齐全。
【新智元导读】利用机器学习技术代替人类专家来自动设计神经网络架构近期成为了一个热门研究话题。上海交大和MIT的研究团队提出一种新的高效神经架构搜索方法，解决了当前网络变换方法的局限性，且在十分有限的GPU算力下，达到了谷歌AutoML搜索神经网络架构的效果。
数据结构–线性结构专题 于2020年11月25日由Sukuna发布 1 基础 1.数据,数据元素,数据对象,数据项,数据结构的概念 什么是基本单位,什么是最小单位,什么是所有能输入到计算机中并被计算机
Vue-Cli脚手架会有webpack的很多默认行为，因此我们得知道基于Vue-Cli的项目，当前的webpack都配置了啥，然后才能做针对性的分析与优化。
本文首发于前端面试总结@知乎专栏，各位可以通过点击文章下方的阅读原来来访问原文地址
又称单词查找树，Trie 树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，能在常数时间 O(len)内实现插入和查询操作，是一种以空间换取时间的数据结构，广泛用于词频统计和输入统计领域。
一、哈希冲突的产生原因 哈希是通过对数据进行再压缩，提高效率的一种解决方法。但由于通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的值。这时候就产生了哈希冲突。
每个前端项目或者说每一个HTML页面，都有着不同的静态资源，其中js文件有相互之间又有着不同的依赖，img图片需要进行图片压缩合并，css文件有需要进行浏览器样式的兼容写法，这些都可以通过webpack这个工具把所有不同的文件用一个引子进行打包最终生成一份 html ，css ，以及图片资源。构建之后的文件，就是发布到线上的最终文件，也成为发布文件。
PHP数据结构（五）——数组的压缩与转置 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 1、数组可以看作是多个线性表组成的数据结构，二维数组可以有两种存储方式：一种是以行为主序，另一种是以列为主序。 2、当数组存在特殊情况时，为了节省存储空间，可以进行压缩存储，把相同值并有规律分布的元素只分配一个存储空间，对于零元素不进行存储。 有两种情况可以进行压缩存储——特殊矩阵与稀疏矩阵。 3、当数组为特殊的矩阵，例如数组为n阶对称矩阵（满足aij=aji）。对于该类型矩阵，可以只存储一半的数值加上对角线的内容，一共需要分配
今天主要和大家分享一篇关于中文命名实体识别的文章，本文分析Lattice-LSTM模型，并针对该方法的弊端提出将字符符号信息合并到字符向量表示中，提高了模型的性能（计算量、效果）。
常见Redis数据结构有： String（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（集合）和 Sorted Set（有序集合）。其实，这些只是 Redis 键值对中 值的数据类型，也就是数据的保存形式。而这里所说的数据结构是指它们的底层实现。
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