使用 compareDocumentPosition 方法我们可以判断两个dom元素是否相等,是否包含,或者是否在前,在后 等于0是表示两个元素相同
一是使用plot函数 画出两个向量的曲线，并将它们重叠在一起。...这样可以清楚地看到两个向量之间的差异 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos(x); plot(x,y1,x,y2) legend('sin(x)...','cos(x)') 二是使用stem函数 构造两个向量的差异向量，用stem函数绘制差异向量的高度 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos...- y2; plot(x,y1,x,y2); hold on; stem(x,diff); legend('sin(x)','cos(x)','difference'); 三是bar函数 绘制差异向量的条形图
什么是对象的相等和引用相等? 对象的相等：当两个对象的内容相同或满足某种特定条件时，我们称这两个对象是相等的。...对象的相等：默认情况下，Java 中的对象比较是基于引用相等的，即使用==运算符比较两个对象的引用是否相等。如果要比较对象的内容是否相等，需要重写equals()方法。...引用的相等：使用==运算符比较两个对象的引用是否相等。当两个对象引用指向内存中的同一个对象时，它们是引用相等的。 4....对象的相等和引用相等的优点 对象的相等：通过重写 equals()方法，可以根据对象的内容来判断相等性，而不仅仅是引用是否相等。...对象的相等和引用相等的缺点 对象的相等：需要重写 equals()方法，并满足一定的条件，才能正确判断对象的相等性。
通常情况下引用类型的相等性是不应该被重定义/重写的。 例如两个引用类型的变量 x 和 y，如果这样写：if(x == y) {...}，那么大家都明白，这个比较的是引用的相等性。...但是有少数情况下，也可以为引用类型重写相等性。 例如这个类： ? 这个类里面只有两个string类型的属性和字段，那么对它的相等性来说，更合理的是去比较值，而不是引用。...实际上如果想比较两个应用类型里面的值是否相等，你不必非得去重写那些相等性的方法，你可以通过实现IEqualityComparer接口来写一个单独的相等性比较器。...那么结论就是，在操作符重载方法里调用vitual的方法，就可以应付继承相关的相等性判断，但是至少也得输入你定义的父类的类型（Citizen），好让你定义的操作符重载方法可以被最先调用。...这样的话，我们就可以把判断相等的逻辑写在该方法里了，因为这个类是sealed，所以能传递到这个方法里的变量一定是该类型的，没有继承的存在，我们就可以同时拥有类型安全和相等性了。
在转换不同的数据类型时，相等和不相等操作符遵循下列基本规则： 如果有一个操作数是布尔值，则在比较相等性之前先将其转换为数值——false 转换为0，而 true 转换为1； 如果一个操作数是字符串，另一个操作数是数值...，在比较相等性之前先将字符串转换为数值； 如果一个操作数是对象，另一个操作数不是，则调用对象的valueOf()方法，用得到的基本类 型值按照前面的规则进行比较； null 和undefined 是相等的...要比较相等性之前，不能将null 和undefined 转换成其他任何值。 如果有一个操作数是NaN，则相等操作符返回false，而不相等操作符返回true。...重要提示： 即使两个操作数都是NaN，相等操作符也返回false；因为按照规则，NaN 不等于NaN。 如果两个操作数都是对象，则比较它们是不是同一个对象。...如果两个操作数都指向同一个对象， 则相等操作符返回true；否则，返回false。
为什么要为值类型重定义相等性 原因主要有以下几点： 值类型默认无法使用 == 操作符，除非对它进行重写 再就是性能原因，因为值类型默认的相等性比较会使用装箱和反射，所以性能很差 根据业务需求，其实际相等性的意义和默认的比较结果可能会不同...，但是这种情况可能不较少 所以建议是：所有供外部使用的struct都实现相等性。...所有为值类型重定义相等性，一共分4步，每步都是必须的。 实现 先看实例struct： ? 有构造函数，涉及到一个enum，并重写了ToString()方法。...为了让HashTable可以正确的工作，Hash码有一个要求：如果两个实例被认为是相等的，那么它们必须返回相同的hash码。...最后再重复一次，为值类型定义相等性一定要实现上述4各步骤的5个方法。
当时对多线程可能了解不太得深入，只能通过服务器负载来调整现成的数量。从当时的应用效果来看，对于线程之间不需要进行交互的应用场景来说（例如处理Kafka的数据），多线程技术真的是简单好用。...我们先定义一个学生类Student：class Student implements Runnable { private CountDownLatch latch; private int...所以CyclicBarrier比较适合的场景是：学生互相等待一起做一件事情。同样是考试，老师要求必须所有学生到齐了才能发卷考试，我们将上面run()中的“交卷”改为“到达教室”，然后实现main函数。...所以CyclicBarrie更适合线程之间等待的场景，代码执行结果如下：结语什么时候用 CountDownLatch？...CyclicBarrier参与主体只有线程，线程之间需要互相等待，执行任务的主体是线程本身。
只是去例证一个书本问题？ 也要做出高逼格~~~~
在机器学习中的矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局中，我们讨论了向量矩阵求导的9种定义与求导布局的概念。...用定义法求解标量对向量求导 标量对向量求导，严格来说是实值函数对向量的求导。即定义实值函数$f: R^{n} \to R$,自变量$\mathbf{x}$是n维向量，而输出$y$是标量。...首先我们想到的是基于矩阵求导的定义来做，由于所谓标量对向量的求导，其实就是标量对向量里的每个分量分别求导，最后把求导的结果排列在一起，按一个向量表示而已。...同时，标量对矩阵求导也有和第二节对向量求导类似的基本法则，这里就不累述了。 4.用定义法求解向量对向量求导 这里我们也同样给出向量对向量求导的定义法的具体例子。 ...定义法矩阵向量求导的局限 使用定义法虽然已经求出一些简单的向量矩阵求导的结果，但是对于复杂的求导式子，则中间运算会很复杂，同时求导出的结果排列也是很头痛的。
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器...即为分离超平面，对于线性可分的数据集来说，这样的超平面有无穷多个（即感知机），但是几何间隔最大的分离超平面却是唯一的。 ? 定义训练集： ? 其中， ? ， ? ， ? 为第 ?...个特征向量， ? 为类标记，当它等于+1时为正例；为-1时为负例。再假设训练数据集是线性可分的。 在超平面wx+b=0确定的情况下，|wx+b|能够相对地表示x距超平面的远近。...+wnxn+b=0，用w表示所有系数的向量，x表示所有特征的向量，则有： ? 再乘以样本的标签就得到了带符号距离。...考虑到函数间隔和几何间隔的关系，可以转换为： ? ? ? 也就是说，现在支持向量机转换为以下问题了： ?
我们知道R里面计算两个数值向量之间的相关性用cor函数，而检验是否显著相关用cor.test。...#lty控制线的风格，为虚线 #lwd控制线的宽度 abline(lm(b~a),col="red",lwd=2,lty=2) 那么如果你有多个数值向量需要计算相关性怎么办？...(corrplot) #计算特征两两之间的相关系数 M <- cor(mtcars) #计算特征两两之间的相关性检验的P值 Pval <- cor.mtest(mtcars) #画图展示特征两两之间的相关系数...corrplot(M, method = "circle") 我们可以来看下特征两两之间的相关系数 也可以看看特征两两之间的相关性检验的P值, View(Pval$p) 看看相关性图 二、corr...，然后计算跟剩下特征之间的相关性 #focus on mgp,计算所有特征跟mpg这个特征之间的相关性 focus(correlate(mtcars), mpg) 三、psych包 #安装psych包
ifequal / ifnotequal 在模板语言里比较两个值并且在他们一致的时候显示一些内容，Django提供了 ifequal 和 ifnotequal 标签。 ...ifequal 标签比较两个值，如果相等，则显示{% ifequal %}和{% endifequal %}之间的所有内容 ifnotequal 标签 与 ifequal 对应，当两个值不相等时显示...参数可以是硬编码的 string(单引号和双引号均可),也可以是数字,但不能是 True 或者 False 。 ...其它的参数类型，如字典、列表或 boolean 不能硬编码在 ifequal 和 ifnotequal标签里面。 ...可以使用 if 标签的“==”比较来代替此标签，如： {% if a1 == 'a' %} a1=a2 {% endif %}
旋转向量 1，初始化旋转向量：旋转角为alpha，旋转轴为(x,y,z) Eigen::AngleAxisd rotation_vector(alpha,Vector3d(x,y,z)) 2，旋转向量转旋转矩阵...(X-Y-Z，即RPY) Eigen::Vector3d eulerAngle=rotation_vector.matrix().eulerAngles(2,1,0); 4，旋转向量转四元数 Eigen...:Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix<<x_00,x_01,x_02,x_10,x_11,x_12,x_20,x_21,x_22; 2， 旋转矩阵转旋转向量...(Z-Y-X，即RPY) Eigen::Vector3d eulerAngle=rotation_matrix.eulerAngles(2,1,0); 4，旋转向量转四元数, Eigen::Quaterniond...quaternion=yawAngle*pitchAngle*rollAngle; 四元数 1，初始化四元数 Eigen::Quaterniond quaternion(w,x,y,z); 2， 四元数转旋转向量
请注意，所有这些之间的区别都与其处理原语有关; 这三个运算符的原语中，没有一个会比较两个变量是否结构上概念类似。...第二个情况是，浮点数包含了 NaN 值，用来表示某些定义不明确的数学问题的解，例如：正无穷加负无穷。全等操作符认为 NaN 与其他任何值都不全等，包括它自己。（等式 (x !...== x) 成立的唯一情况是 x 的值为 NaN） 非严格相等 == 相等操作符比较两个值是否相等，在比较前将两个被比较的值转换为相同类型。...不可变属性和新设定的值使用 same-value 相等比较。 同值相等由 Object.is 方法提供。 零值相等 与同值相等类似，不过会认为 +0 与 -0 相等。...规范中的相等、严格相等以及同值相等 在 ES5 中， == 相等在 Section 11.9.3, The Abstract Equality Algorithm； === 相等在 11.9.6, The
System.out.println(str1.equals(str3)); //true 24 } 25 26 /** 27 * = =：比较两个String对象的指向的内存地址是否相等...： （1）equals：比较两个String对象的值是否相等。...（2）= =：比较两个String对象的指向的内存地址是否相等。...不过，我们在编写源代码的时候，如果使用 Sting str = "aaaa";的形式定义一个字符串，那么双引号里面的ASCII字符最多只能有 65534 个。为什么呢？...（3）compareTo：比较两个String对象的值是否相等。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 这是我的第一篇原创博客，谈谈自己在读研中的一些小思考，希望能给大家的学习带来一点启发。...而函数内积的定义为： 可能很多人会想为什么函数也可以有内积，为什么这样定义，它跟一般的向量内积又有什么联系呢？...回顾一下两个向量的内积： 我们直到两个向量的内积可以看作是a向量投影到b向量，也可以看作是b向量投影到a向量；如果两个向量正交，那他们的内积就为零。...某种意义上，可见向量内积也可以看作是两者相似程度的度量。...回到函数的内积，若两个函数是离散的，即f[n],g[n],我们不就可以把该函数看作是一个在n维空间展开的向量 可见一个离散函数的内积下形式是跟一般向量内积的形式是一致的。
在Java编程中，我们经常需要比较两个值是否相等。对于基本数据类型，比如 int，我们可以直接使用 == 操作符来比较它们的值。然而，对于包装类，如 Integer，使用 == 的行为则完全不同。...本文将详细解释为什么 Integer 类型使用 == 判断相等时会有不同的行为，并提供正确的比较方法。 基本数据类型与包装类 在Java中，基本数据类型和包装类是两个不同的概念。...[i + (-IntegerCache.low)]; return new Integer(i); } 在这个机制中，Integer 类会缓存 -128 到 127（在Java 8及之前版本）之间的所有...正确的比较方法 由于 == 比较的是对象的引用，而不是值，所以我们不能使用 == 来比较 Integer 对象的值。....equals() 方法会检查两个 Integer 对象的值是否相等，而不是它们的引用。
hypot class Vector: def __init__(self,x,y): self.x = x self.y = y #将一个对象以字符串的形式表示...，对比java的tostring方法 def __repr__(self): return "Vector(%r,%r)" % (self.x,self.y) #用于计算向量的模...def __abs__(self): return hypot(self.x,self.y) #用于判断向量是否为0向量 def __bool__(self):...return bool(abs(self)) #向量之间的相加 def __add__(self, other): x = self.x + other.x...y = self.y + other.y return Vector(x,y) #向量的标量乘法 def __mul__(self, other):
我们将从多个角度深入探讨向量数据库的定义、原理和应用，并展望其在未来的发展前景。 引言 在当今大数据时代，处理和分析大规模向量数据变得越来越重要。...向量数据库采用了全新的数据模型和索引结构，使得处理和分析大规模向量数据变得更加高效和便捷。 正文 1. 向量数据库的定义和特点 向量数据库是一种专门用于存储和处理向量数据的数据库系统。...通过计算用户向量与物品向量之间的相似度，向量数据库能够准确找到与用户兴趣相似的物品，从而提供个性化的推荐服务。...通过计算文本向量之间的相似度，向量 数据库能够快速找到与查询文本相似的文档或句子，从而实现高效的文本处理和语义分析。...今日学习总结 在本文中，我们从多个角度、多个思维角度分析了向量数据库的定义、特点、工作原理和应用。
类似的结论也存在于标量对向量的求导，向量对向量的求导，向量对矩阵的求导，矩阵对向量的求导，以及矩阵对矩阵的求导等。 ...矩阵向量求导定义 根据求导的自变量和因变量是标量，向量还是矩阵，我们有9种可能的矩阵求导定义，如下： 自变量\因变量 标量$y$ 向量$\mathbf{y}$ 矩阵$\mathbf{Y}$ 标量...这是我们表格里面向量对标量求导的情况。这里有一个问题没有讲到，就是这个m维的求导结果排列成的m维向量到底应该是列向量还是行向量？ 这个问题的答案是：行向量或者列向量皆可！...稍微麻烦点的是向量对向量的求导，本文只讨论列向量对列向量的求导，其他的行向量求导只是差一个转置而已。比如m维列向量$\mathbf{y}$对n维列向量$\mathbf{x}$求导。...矩阵向量求导基础总结 有了矩阵向量求导的定义和默认布局，我们后续就可以对上表中的5种矩阵向量求导过程进行一些常见的求导推导总结求导方法，并讨论向量求导的链式法则。 （欢迎转载，转载请注明出处。
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