在之前的文章中，我们介绍了 RNN 的基本结构并将其按时间序列展开成 Cells 循环链，称为 RNN cells。下面，我们将揭示单个 RNN Cell 的内部结构和前向传播计算过程。
本系列配套代码和用到的数据都会开源到这个仓库，欢迎大家 Star，https://github.com/DesertsX/d3-tutorial
小灰的思路十分简单。他使用暴力枚举的方法，试图寻找到一个合适的整数 i，看看这个整数能否被两个整型参数numberA和numberB同时整除。
如果你的主机中有三个硬盘（不是分区），里面保存的数据非常重要，那么你会想怎么对这些数据进行备份。最简单的办法是再买几个硬盘，把数据全部拷贝到备份硬盘。如果你的主机上挂载着十个盘，那么你就得买十个硬盘用来备份。 对于企业级的大型机，一个应用系统上少则挂载二十多块硬盘，多着上百块，如果对其进行备份，我们不可能使用等量的硬盘。 这时我们就得考虑其他的备份策略。 最近学习了一种称为RAID5的备份策略，感觉很神奇，分享给大家。 首先我们应该明白什么是异或运算： 0100^0101=0001 异或运算的规则是同则为假，异则为真（0为假，1为真）， 0^1^0^1^1^0=1 当异或计算中,1的个数为奇数时，几个等于1，为偶数时等于0。 然后让我们来进行一个计算 0^1^0^1^*=1 请问*为何值？ =1 如果每一个0 1 都对应硬盘中的一个bit，看看下面的情况:
在 Node.js 中，我们关注的比较的是 CPU 负载，但是在有 GC 的语言中，GC 负载也是需要关注的一个指标，因为 GC 过高会影响我们应用的性能。本文介绍关于 GC 负载的一些内容。
数据库中存的数据类型，不一定是前端需要的类型。比如，数据库中 学生collection(集合|表)
对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说，产品上展示的实时数据，pv、uv、gmv等等，怎么知道这些数据是不是正确的呢？当其他的小组开发的产品的数据(或者其他的数据提供方)又是另外一个数字，那么究竟该如何判断自己的数据还是别人的数据是正确的呢？
在微服务横行的时代，服务化思维逐渐成为了程序员的基本思维模式，但是，由于绝大部分项目只是一味地增加服务，并没有对其妥善管理，当接口出现问题时，很难从错综复杂的服务调用网络中找到问题根源，从而错失了止损的黄金时机。
对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说，产品上展示的实时数据，pv、uv、gmv等等，怎么知道这些数据是不是正确的呢？当其他的小组开发的产品的数据(或者其他的数据提供方)又是另外一个数字，那么究竟该如何判断自己的数据还是别人的数据是正确的呢？这就需要一套实时数据对数方案，本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍，说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。
HashMap的get方法是通过key获取对应Value的方法，resize方法则是初始化或扩容数组的方法，来看看是如何实现的；
斐波那契数列（Fibonacci sequence），又称黄金分割数列，因数学家莱昂纳多·斐波那契（Leonardo Fibonacci）以兔子繁殖为例子而引入，故又称为“兔子数列”，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34、……从数列可以看出，从第三项开始，每一项都是前两项的和，f(n) = f(n-1) + f(n-2) 那么用js怎么求斐波那契数列第n项的值呢？
在django项目的 Myapp/templates文件夹下创建一个报告html模板：concurennt_report.html
记得几年前，我的一个同事J需要做一个动画功能，大概的需求是 实现球面上一个点到另外一个点的动画。当时他遇到了难度，在研究了一个上午无果的情况下，咨询了我。我就告诉他说，你先尝试一个简化的版本，就是实现圆环上一个点到另外一个点的动画。如下图所示，要实现点A插值渐变到B的动画过程。
实现球面上一个点到另外一个点的动画。当时他遇到了难度，在研究了一个上午无果的情况下，咨询了我。我就告诉他说，你先尝试一个简化的版本，就是实现圆环上一个点到另外一个点的动画。如下图所示，要实现点A插值渐变到B的动画过程。
作者简介：诸葛子房，目前就职于一线互联网公司，从事大数据相关工作，了解互联网、大数据相关内容，一直在学习的路上。
在去年cosbeta曾经发布了一个网页计算工具，这个作用就是根据地球上两点之间的经纬度计算两点之间的直线距离。经纬度到距离的计算在通信工程中应用比较广泛，所以cosbeta通过搜索找到了一个js的计算脚本（其实是google map的计算脚本，应该算是比较准确了），做成了这个经纬度算距离的工具。
本文转载自：机器之心 模型的训练、调参是一项非常费时费力的工作，了解神经网络内部的数学原理有利于快速找出问题所在。本文作者从零开始，一步一步讲解了训练神经网络时所用到的数学过程。
上篇文章有介绍一些小程序的自定义组件语法，这篇文章就不多做赘述，重点介绍组件的实现逻辑。
《Deep Learning》（Ian Goodfellow & Yoshua Bengio & Aaron Courville）第四章「数值计算」中，谈到了上溢出（overflow）和下溢出（underflow）对数值计算的影响，并以softmax函数和log softmax函数为例进行了讲解。这里我再详细地把它总结一下。 『1』什么是下溢出（underflow）和上溢出（overflow） 实数在计算机内用二进制表示，所以不是一个精确值，当数值过小的时候，被四舍五入为0，这就是下溢出。此时如果对这个数
在继智能合约漏洞溢出问题引发了一系列损失过后，5月24号，有安全团队再次爆出漏洞溢出的问题(CVE-2018–11397, CVE-2018–11398)，账户余额可以被任何人任意转出。
相比Vue可以基于模版进行「编译时性能优化」，React作为一个完全运行时的库，只能在「运行时」谋求性能优化。
当使用width、height、margin、padding作为transition的值时，会造成浏览器主线程的工作量较重。比如left:20px渲染到left:40px。主线程需要计算样式left:21px，left:22px，left:23px，一直到left:40px，而且每一次主线程计算样式后，合成进程都需要绘制到GPU然后再渲染到屏幕上。前后总共进行20次主线程的渲染，20次合成线程渲染，总共40次。
常量折叠（Constant Folding）是指在编译器或解释器中对表达式进行优化的一种技术。它通过计算和简化表达式中的常量部分，将其替换为结果常量，从而减少运行时的计算开销。
“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值要低于20ppm， （ppm是英文百万分之一的缩写，这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要低于20ppm）。公司制造出10台引擎供测试使用，每一台的排放水平如下：
关于时间的计算，会体现在我们程序的方方面面。然后我最近在写一个需求的时候，躺了一个大坑
概括一下，eval()是把字符串中符合python表达式的东西计算出来。意思就是：
监控指标诚然是发现问题于微末之时的极佳手段，但指标往往有其表达的极限。在很多情况下，单独看一个黄金指标并不能表征系统的健康程度，反而有可能被其迷惑，进而忽略相关问题。(本文所提及的Linux Kernel源码版本为4.18.10)
作者：jshao https://segmentfault.com/a/1190000012923589 如今市面上关于动画的开源库多得数不胜数，有关于CSS、js甚至是canvas渲染的，百花齐放，效果炫酷。但你是否曾想过，自己亲手去实现（封装）一个简单的动画库？ 本文将从零开始，讲授如何搭建一个简单的动画库，它将具备以下几个特征： 从实际动画中抽象出来，根据给定的动画速度曲线，完成“由帧到值”的计算过程，而实际渲染则交给开发者决定，更具拓展性 支持基本的事件监听，如 、 、 、 ，及相应的回调函数 支持
神经网络是线性模块和非线性模块的巧妙排列。当聪明地选择并连接这些模块时，我们就得到了一个强大的工具来逼近任何一个数学函数，如一个能够借助非线性决策边界进行分类的神经网络。
👆关注“博文视点Broadview”，获取文末赠书 ---- 递归 递归算法是一类非常常用的算法，它是一种直接或间接调用原算法本身的算法。递归算法最大的特点就是“自己调用自己”，对于一些具有递归特性的问题，使用递归算法来解决会更加简单明了，且易于实现。 在使用递归算法解决实际的问题时，要自顶向下地将一个大问题拆分成同类的小问题，然后利用同类问题这一特性构造出解决问题的递归函数，也就是这种“自己调用自己”的模型，再通过程序实现这个递归函数。 下面通过一个实例理解递归算法。 走楼梯问题：一个楼梯共有10级台
上一篇中我们已经一起学了怎么简单粗暴的撸个支持动态布局的网格控件出来，但在上一篇的介绍中，并没有学习实现网格控件的滑动效果，所以本篇就来讲讲，要如何让我们的网格控件可以支持自定义滑动策略。
【导读】大家好，我是泳鱼，一个乐于探索和分享AI知识的码农！模型的训练、调参是一项非常费时费力的工作，了解神经网络内部的数学原理有利于快速找出问题所在。本文作者从零开始，一步一步讲解了训练神经网络时所用到的数学过程。
等级：【推荐】 说明：编写代码时，如果将常量设置为右值。可能因马虎将“==”写成“=”导致逻辑错误。这种场景下，编译器是不会报错的，代码检查也比较容易被忽视。 例子：
给定一个包含非负整数的 m x n 网格，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。
上一篇我做了一个在线白板！给大家介绍了一下矩形的绘制、选中、拖动、旋转、伸缩，以及放大缩小、网格模式、导出图片等功能，本文继续为各位介绍一下箭头的绘制、自由书写、文字的绘制，以及如何按比例缩放文字图片等这些需要固定长宽比例的图形、如何缩放自由书写折线这些由多个点构成的元素。
《Deep Learning》（Ian Goodfellow & Yoshua Bengio & Aaron Courville）第四章「数值计算」中，谈到了上溢出（overflow）和下溢出（underflow）对数值计算的影响，并以softmax函数和log softmax函数为例进行了讲解。这里我再详细地把它总结一下。 『1』什么是下溢出（underflow）和上溢出（overflow） 实数在计算机内用二进制表示，所以不是一个精确值，当数值过小的时候，被四舍五入为0，这就是下溢出。此时如果
在webpack 5之前，webpack是没有提供持久化缓存，我们开发的时候需要使用类似 cache-loader 来做缓存方面的处理。
print的一些基本用法，在前面的讲述中也涉及一些，本讲是在复习的基础上，尽量再多点内容。
一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。
很多游戏中都有, 就是角色转头+眼镜转动盯着一个目标看, 通常是盯着镜头看用的比较多 UE4里实现这个功能很容易, 直接在AnimGraph里使用LookAt结点就可以了 4个Look
一、tooltip（提示框） 源码文件： Tooltip.js Tooltip.scss 实现原理： 1、获取当前要显示tooltip的元素的定位信息（top、left、bottom、right、width、height等） 2、计算tooltip的位置，是top、left、bottom、right其中一个 3、然后根据计算的位置值，运算出坐标值 4、给tooltip应用坐标值 源码分析： 1、ownerDocument：文档；包含两个对象：<DocType>、documentElement（根节点） 2
我们已经学习完了 KOA2 的快速上手, 并且对 KOA2 当中的中间件的特点页进行了讲解. 接下来就是利用KOA2 的知识来进行后台项目的开发，后台项目需要达到这以下几个目标:
NaiveBayesSpamFilter 利用朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件的过滤，并结合Adaboost改进该算法。 1 Naive Bayes spam filtering 假设邮件的内容中包含的词汇为Wi，垃圾邮件Spam，正常邮件ham。 判断一份邮件，内容包含的词汇为Wi，判断该邮件是否是垃圾邮件，即计算P（S|Wi）这个条件概率。根据Bayes’ theorem： Bayes’ theorem 其中： Pr(S|Wi) 出现词汇Wi的邮件是垃圾邮件的条件概率（即后验概率）； Pr(S)
递归是一种非常重要的算法思想，无论你是前端开发，还是后端开发，都需要掌握它。在日常工作中，统计文件夹大小，解析xml文件等等，都需要用到递归算法。它太基础太重要了，这也是为什么面试的时候，面试官经常让我们手写递归算法。本文呢，将跟大家一起深入挖掘一下递归算法~
递归是一种非常重要的算法思想，无论你是前端开发，还是后端开发，都需要掌握它。在日常工作中，统计文件夹大小，解析xml文件等等，都需要用到递归算法。它太基础太重要了，这也是为什么面试的时候，面试官经常让我们手写递归算法。本文呢，将跟大家一起学习递归算法~
最近在做 Seek 相关功能时遇到的问题排查，顺便也学到了一些新的东西，和大家分享下。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
