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解密aspxaspx.cs的关系

下面接着分析asp这个类.可以看出来其中的奥秘,aspx其实就是做了一个html的拼接的处理~!! 1)为什么可以再aspx中页面中写C#代码呢?...接着仔细的分析后发现: aspx中写的“=”被编译成了response.write();了; ?...接着分析aspx这个文件:实现了IHttpHandler这个接口,就可以看做是实现了HttpHander这个接口,接着就理解了,aspx只不过是特殊的一般处理程序; ?...4、在反编译工具中,aspx文件会最终编译生成了 一个类,继承了aspx.cs这个类(ASPTest1),《简单理解就是说asp这个编译生成类,是aspx.cs这个类的子类》,,,,所以aspx.cs这个类中修饰符至少是...protected级别的,这样子类aspx才可以访问父类中的成员~!!

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利用message queue实现aspx与winform通信, 并附完整示例

文本框中随便一个Hello,点击Send Message按钮,再点击下面的Receive Message按钮,正常的话,下面的文本框会显示出Hello 然后在该解决方案中,再加一个web项目 default.aspx...前端代码: <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeBehind="Default.<em>aspx</em>.cs" Inherits="webDemo....false;                 }             }             default.<em>aspx</em>.cs...在文本框里打几个字,点击Send按钮,这时消息已经发送到消息队列里了,在计算机管理的消息队列中也可查看得到 关闭页面,重新运行刚的winform程序,直接点击Receive Button,正常的话,就可以接收到刚才在<em>aspx</em>

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超参数搜索——网格搜索和随机搜索

我们在搜索超参数的时候,如果超参数个数较少(三四个或者更少),那么我们可以采用网格搜素,一种穷尽式的搜索方法。 但是当超参数个数比较多的时候,我们仍然采用网格搜索,那么搜索所需时间将会指数级上升。...比如我们有四个超参数,每个范围都是[10,100],那么我们所需的搜索次数是10*10*10*10=10^4。 如果再增加一个超参数,那么所需的搜索次数是10^5,搜索时间指数级上升。...所以出现了这样的做法,网格搜索,但是网格取稀疏一点,比如上面例子中的[10,100],我们就去10,30,50,70,90这几个数,降低一下搜索次数。...所以又有人提出了随机搜索的方法,随机在超参数空间中搜索几十几百个点,其中就有可能会有比较小的值。 这种做法比上面稀疏化网格的做法快,而且实验证明,随机搜索法结果比稀疏化网格法稍好。...这样可以保证我们找到一个局部最小值点,结果可能会比随机搜索稍好一点。 当然,如果随机搜索直接得到更好的局部最小值,甚至全局最小值,那么……只能说你的运气爆表了。

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关于自定义控件设计时如何把属性写入aspx中的研究(上)

结果,在设计时和运行时都可以看到是中文的,但是aspx中就不是中文的。 我就想问问,怎么样,才能让它在aspx中体现中文,GridView自身是怎么样把自动生成的列写入到aspx中的。...我已经把GridView以及几个基类的源码翻了好几遍了,我肯定,我已经把CreateColumns拦截到并修改成功了,但是,它从哪里得到英文HeaderText的BoundColumn写入到aspx中的...在绑定数据源时,既然IDE写入到aspx的列头是英文,那么,我可以肯定,它读取的是A中的列信息,因为,除了A以外,别的所有实例都已经被我捕获到,并把列头改为了中文,所以,IDE不可能从实例A取列信息。...这个猜想,没有得到验证,不过,在我把调用堆栈翻过几遍以后,终于发现了写入aspx的一个可疑之处: ControlSerializer类 private static void SerializeControl...writer.Write("</");         writer.Write(text3);         writer.WriteLine('>');     } } 从代码就可以看出来,这不就是在写aspx

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Facebook搜索的向量搜索

概述 不管是搜索系统还是推荐系统中,向量召回都是一个不可或缺的一个部分,担负着重要的作用。...传统的搜索以文本匹配为主,通过query中的词(如果是中文,需要首先对query进行分词)检索所有的候选doc,如果doc中出现了query中的词,则表示命中,最后返回所有命中的doc。...Facebook将向量召回应用在社交网络的搜索中,针对其场景的特殊性,提出将用户的上下文环境考虑进query的向量中。...特征工程 在FaceBook的向量搜索中,基于其特定的场景,使用到的特征包括query和document的文本特征、位置特征、社交Embedding特征。 文本特征。...在本地广告、小组或事件的搜索场景中,位置匹配是很重要的。query侧增加搜索人的城市,地区,国家和语言。document侧增加管理员打的小组地域标签。

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网格搜索或随机搜索

现在,通过这个类比,我相信你可以感觉到,随着我们尝试的服装数量的增加,网格搜索将需要更多的时间。 如果只是两件衬衫、一条裤子和一双鞋,这不会花很长时间。...随机搜索不会花费很长时间,因为它只会尝试一些随机选择的组合。因此,如果你的选项网格很小,那么使用它是没有意义的。训练所有选项或仅训练其中几个选项的时间几乎相同。...计算网格搜索的RMSE。...网格搜索得到了最好的结果,因为它训练了每个模型,因此,它将找到最佳拟合。当你尝试了太多的组合时,你需要训练。在这种情况下,随机搜索是一个很好的选择。...当有太多的超参数组合可供选择时,随机化搜索可能是最佳选择。例如,当使用网格搜索时,你可以运行它并获得最佳估计器,以便为你指明正确的组合方向。

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