当我们在浏览器中打开新标签时，就会创建一个任务队列。这是因为每个标签都是单线程处 理所有的任务，它被称为事件循环。浏览器要负责多个任务，如渲染HTML，执行JavaScript代码，处理用户交互（用户输入、鼠标点击等），执行和处理异步请求。
理所有的任务，它被称为事件循环。浏览器要负责多个任务，如渲染HTML，执行JavaScript代码，处理用户交互（用户输入、鼠标点击等），执行和处理异步请求。
ArrayList和LinkedList在性能上各有优缺点，都有各自所适用的地方，总的说来可以描述如下：
许多繁重的数据任务以及优化问题都可归结为在多维数组上执行计算。今天，我们想与你分享适合此类计算的基础库——Multik。
ArrayList会比Vector快，他是非同步的，如果设计涉及到多线程，还是用Vector比较好一些 import java.util.*;
参见:https://en.wikipedia.org/wiki/Huber_loss
Vector 的思路和 ArrayList 基本是相同的，底层是数组保存元素，Vector 默认的容量是10，有一个增量系数，如果指定，那么每次都会增加一个系数的大小，否则就扩大一倍。
序列预测是近年来深度学习的热点应用之一。从推荐系统、自然语言处理还是时间序列分析，它的潜力似乎是无穷无尽的。这使得业界涌现出前所未有的解决方案，并推动着不断创新。
布隆过滤器（Bloom Filter）是一个叫做 Bloom 的老哥于1970年提出的。可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。相比于我们平时常用的的 List、Map 、Set 等数据结构，它占用空间更少并且效率更高，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是非常准确的。理论情况下添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大；并且，存放在布隆过滤器的数据不容易删除。
一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN，效果非常震撼，让你秒懂LLM工作原理。
神经网络被用作深度学习的方法，深度学习是人工智能的许多子领域之一。它们大约在70年前首次提出，试图模拟人类大脑的工作方式，尽管它的形式要简化得多。各个“神经元”分层连接，分配权重以确定当信号通过网络传播时神经元如何响应。以前，神经网络在他们能够模拟的神经元数量上受到限制，因此他们可以实现学习的复杂性。但近年来，由于硬件开发的进步，我们已经能够构建非常深的网络，并在大量数据集上训练它们以实现机器智能的突破。
BiLSTM是RNN的一种延伸，因此，要理解BiLSRM就必须首先弄明白什么是RNN。
STL 容器 用于管理 一组 数据元素 , 不同类型的 STL 容器 的区别 主要是 节点 和 节点之间的关系模型 不同 ;
Rust 语言标准库提供了通用的数据结构的实现。包括 向量 （**Vector**）、哈希表（ HashMap ）、哈希集合（ HashSet ） 。
整数集合(intset)是集合键的底层实现之一: 当一个集合只包含整数值元素, 并且这个集合的元素数量不多时, Redis 就会使用整数集合作为集合键的底层实现.
前面我们学习了Redis04-Redis的数据结构之跳表，跳表这种数据结构，这篇我文章我们来学习另外一种数据结构----整数集合。
void addElement(E obj): 将指定的组件添加到此向量的末尾，将其大小增加 1
栈、队列、deques、列表是一类数据的容器，它们数据项之间的顺序由添加或删除的顺序决定。一旦一个数据项被添加，它相对于前后元素一直保持该位置不变。诸如此类的数据结构被称为线性数据结构。
本文共3200字，建议阅读10分钟。 本文将教你使用做紧致预测树的算法来进行序列学习。
在构建真实的 RAG（检索增强生成）应用时，解析文档以使信息可搜索是重要的一步。Unstructured.io 和 Elasticsearch 在这个场景中有效地协同工作，为开发者提供了互补的工具来构建 RAG 应用。
定义 队列是遵循FIFO（First In First Out，先进先出）原则的一组有序的项。 在现实中，最常见的队列的例子就是排队： 来自《javascript数据结构与算法》 创建队列 声明
尽管卷积神经网络(CNNs)通常与图像分类任务相关，但经过适当的修改，它已被证明是进行序列建模和预测的有价值的工具。在本文中，我们将详细探讨时域卷积网络(TCN)所包含的基本构建块，以及它们如何结合在一起创建一个强大的预测模型。使用我们的开源Darts TCN实现，我们展示了只用几行代码就可以在真实数据集上实现准确预测。
在金融行业工作的人每天都在处理现金流预测，但大多是用Excel。事实上，Excel确实易于使用且透明。可以在几分钟内构建一个现金流预测模型——编写几个公式，然后向下拖动复制。在本文中，我们将学习如何用Python构建一个简单的现金流预测模型，最终形成一个更复杂的模型。在这个模型中，我们用Python构建了一个抵押计算器。
ArrayList是List接口的典型实现类，本质上，ArrayList是对象引用的一个变长数组。
如果要创建一个更加真实的场景，我们就需要模拟光和物体表面的交互。这比我们之前制作的不受光的着色器要复杂的多。
上一节我们重点介绍了plot()和matplot()两个绘图函数的几个重点参数，他们可以根据使用者的需要进行修改，绘制出自己需要的图形。当需要添加其他元素或者对全局进行设定的时候，我们就需要一些其他的函数来支持了。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
使用Google Guava库来实现基于布隆过滤器的海量字符串去重是一个很好的选择。布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，它利用位数组表示集合，并使用哈希函数将元素映射到位数组的某些位置。布隆过滤器可以高效地检查一个元素是否可能属于某个集合，但有一定的误报率。
然而，与其它编程语言不同，数组在 Python 中不是一个内置的数据结构。Python 使用列表取代传统的数组。
整数集合是集合键的底层实现之一，当一个集合只包含整数值元素，并且这个集合的元素数量不多时，Redis就会使用整数集合作为集合键的底层实现。
结果示意图 vector类概述 Vector 类可以实现可增长的对象数组。与数组一样，它包含可以使用整数索引进行访问的组件。但是，Vector 的大小可以根据需要增大或缩小，以适应创建 Vecto
让我们设计一个网络爬虫，它将系统地浏览和下载万维网。网状物爬虫也被称为网络蜘蛛、机器人、蠕虫、步行者和机器人。
选自Analytics Vidhya 机器之心编译 作者：Pranjal Srivastava 参与：李泽南、蒋思源、黄小天 本文从 RNN 的局限性开始，通过简单的概念与详细的运算过程描述 LSTM 的基本原理，随后再通过文本生成案例加强对这种 RNN 变体的理解。LSTM 是目前应用非常广泛的模型，我们使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习库调用它甚至都不需要了解它的运算过程，希望本文能为各位读者进行预习或复习 LSTM 提供一定的帮助。 序列预测问题已经存在很长时间了。它被认为是数
整数集合是 Redis 集合键的底层实现之一。当一个集合只包含整数值元素，并且元素数量不多时，Redis 就会使用整数集合作为集合键的底层实现。
这是一款使用jQuery和CSS3制作的简单实用的商品购物和添加购物车界面设计方案。用户可以在商品购物界面中预览各种型号、颜色、尺寸的商品。然后通过点击添加到购物车按钮就可以将该商品添加到购物车中，操作简单直观。
使用递归神经网络（RNN）序列建模业务已有很长时间了。但是RNN很慢因为他们一次处理一个令牌无法并行化处理。此外，循环体系结构增加了完整序列的固定长度编码向量的限制。为了克服这些问题，诸如CNN-LSTM，Transformer，QRNNs之类的架构蓬勃发展。
在jQuery中实现搜索框功能可以通过监听输入事件，筛选匹配项，并动态更新显示结果来实现。
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。
欢迎来到 GPT 大型语言模型演练！在这里，我们将探索只有 85,000 个参数的 nano-gpt 模型。
在Go语言中，我们可以使用map[int]bool来实现一个动态集合，同时保证O(1)的字典操作。因为map[int]bool底层实现就是哈希表，而哈希表的查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(1)。
随着网上购物的流行，各大电商竞争激烈，为了提高客户服务质量，除了打价格战外，了解客户的需求点，倾听客户的心声也越来越重要，其中重要的方式 就是对消费者的文本评论进行数据挖掘.今天通过学习《R语言数据挖掘实战》之案例：电商评论与数据分析，从目标到操作内容分享给大家。 本文的结构如下 1.要达到的目标 通过对客户的评论，进行一系列的方法进行分析，得出客户对于某个商品的各方面的态度和情感倾向，以及客户注重商品的哪些属性，商品的优点和缺点分别是什么，商品的
collections 是 Python 的一个内置模块，所谓内置模块的意思是指 Python 内部封装好的模块，无需安装即可直接使用。
Transformer架构在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出色，但在图级预测中表现不佳。为了解决这个问题，本文介绍了Graphormer，一种基于标准Transformer架构的图表示学习方法，在广泛的图表示学习任务中取得了优异成绩，特别是在OGB大规模挑战中。
当前，所有形状都可以移动和旋转，但这并不是它们唯一能做的。我们可以想出一些希望形状表现出来的不同行为。要使形状做其他事情，只需将其代码添加到Shape.GameUpdate中即可。但是，如果我们定义很多行为的话，那么该方法将变得非常庞大。另外，我们可能不希望所有形状的表现都相同。
尽管生成式人工智能充满闪光和魅力，但这个新时代最大的变革可能深埋在软件堆栈中。人工智能算法在人们的视线之外，正在一次一个数据库地改变世界。他们正在颠覆那些在无尽的常规表格中跟踪世界数据的系统，用复杂、自适应且看似直观的新型人工智能功能取代它们。
在编写java程序中，我们最常用的除了八种基本数据类型，String对象外还有一个集合类，在我们的的程序中到处充斥着集合类的身影！java中集合大家族的成员实在是太丰富了，有常用的ArrayList、
很多人想到的是HashMap。 确实可以将值映射到 HashMap 的 Key，然后可以在 O(1) 的时间复杂度内返回结果，效率奇高。但是 HashMap 的实现也有缺点，例如存储容量占比高，考虑到负载因子的存在，通常空间是不能被用满的，而一旦你的值很多例如上亿的时候，那 HashMap 占据的内存大小就变得很可观了。
在本教程中，我们将创建一个行为，使一个形状绕着另一个形状运行，例如卫星。我们会在生成形状时决定是否具有卫星。如果是的话，那么我们还将生成它的卫星。这意味着每次生成一个形状时，我们可能都会得到更多的新形状，而不是以前总的是一个。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第二篇。这次，我们将使用游戏对象来构建视图，从而可以显示数学公式。我们还将让函数与时间相关，从而创建动画视图。
这是基础渲染课程系列的第一部分，主要涵盖变换矩阵相关的内容。如果你还不清楚Mesh是什么或者怎么工作的，可以转到Mesh Basics 相关的章节去了解（译注：Mesh Basics系列皆已经翻译完毕，但与本系列主题关联不大，讲完4个渲染系列之后，再放出来）。这个系列会讲，这些Mesh是如何最终变成一个像素呈现在显示器上的。
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