在java中，static成员函数是否可以被重写呢？ 结论是，你可以在子类中重写一个static函数，但是这个函数并不能像正常的非static函数那样运行。...也就是说，虽然你可以定义一个重写函数，但是该函数没有多态特性。...static in testClass1 16 tc2.SMothod(); //输出结果为 static in testClass2 17 } 18 } 从结果中可以看到，当我们用父类的实例引用...（实际上该实例是一个子类）调用static函数时，调用的是父类的static函数。...原因在于方法被加载的顺序。 当一个方法被调用时，JVM首先检查其是不是类方法。如果是，则直接从调用该方法引用变量所属类中找到该方法并执行，而不再确定它是否被重写(覆盖)。
使用面向对象继承开发时经常会遇到的一种情况，重写。继承：子类拥有父类的所有属性和方法。子类继承自父类，乐意直接享受父类中已经封装好的方法，不需要再次开发。...重写父类方法有2种情况：1. 覆盖父类的方法2....具体的实现方式：就相当于在子类中定义了一个和父类同名的方法并且实现，重写之后，在运行时，只会调用子类中重写的方法，而不再会调用父类封装的方法。...----二、对父类方法进行扩展如果在开发中，子类的方法实现中包含父类的方法实现，父类原本封装的方法实现是子类方法的一部分，就可以使用扩展的方式。1.扩展的方式步骤：1. 在子类中重写父类的方法2....最常使用的场景就是，在重写父类方法时，让super().调用在父类中封装的方法实现代码体验：功能需求：不仅要会汪汪叫，还要会天籁之音。
其实上述的行为都由this指针左右结果。 0x00 静态函数没有this指针 静态方法随着类的加载而加载，静态方法不需要实例化。...0x01 成员函数不使用this指针不报错 a->print();可以近似看作void print(A *a)： void print(A *a) { printf("+++++\n"); }... 由此A的实例a指针没有被使用，不会访问到错误的地址而出现异常。...0x02 空指针引用实例成员才会异常 void print3()中使用了实例a的value成员，由于a为空，没有指向具体的内存，导致引用value内存出错。...0x03 总结 上述行为引起段错误的原因是空指针实例引用了成员变量导致的。
如何选择合适的损失函数 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...损失函数的选择取决于许多因素，包括是否有离群点，机器学习算法的选择，运行梯度下降的时间效率，是否易于找到函数的导数，以及预测结果的置信度。这个博客的目的是帮助你了解不同的损失函数。...损失函数可以大致分为两类：分类损失（Classification Loss）和回归损失（Regression Loss）。下面这篇博文，就将重点介绍5种回归损失。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...真值= 0 delta的选择非常重要，因为它决定了你认为什么数据是离群点。大于delta的残差用L1最小化（对较大的离群点较不敏感），而小于delta的残差则可以“很合适地”用L2最小化。
损失函数的选择取决于许多因素，包括是否有离群点，机器学习算法的选择，运行梯度下降的时间效率，是否易于找到函数的导数，以及预测结果的置信度。这个博客的目的是帮助你了解不同的损失函数。...损失函数可以大致分为两类：分类损失（Classification Loss）和回归损失（Regression Loss）。下面这篇博文，就将重点介绍5种回归损失。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...真值= 0 delta的选择非常重要，因为它决定了你认为什么数据是离群点。大于delta的残差用L1最小化（对较大的离群点较不敏感），而小于delta的残差则可以“很合适地”用L2最小化。...当然，我们也不能仅仅认为这种情况一般使用非线性函数或基于树的模型就可以更好地建模，而简单地抛弃拟合线性回归模型作为基线的想法。这时，Quantile Loss就派上用场了。
损失函数的选择取决于许多因素，包括是否有离群点，机器学习算法的选择，运行梯度下降的时间效率，是否易于找到函数的导数，以及预测结果的置信度。这个博客的目的是帮助你了解不同的损失函数。...损失函数可以大致分为两类：分类损失（Classification Loss）和回归损失（Regression Loss）。下面这篇博文，就将重点介绍5种回归损失。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...了解预测值的范围而不仅仅是单一的预测点可以显着改善许多业务问题的决策过程。 当我们有兴趣预测一个区间而不仅仅是预测一个点时，Quantile Loss函数就很有用。...当然，我们也不能仅仅认为这种情况一般使用非线性函数或基于树的模型就可以更好地建模，而简单地抛弃拟合线性回归模型作为基线的想法。这时，Quantile Loss就派上用场了。
没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。损失函数的选择取决于许多因素，包括是否有离群点，机器学习算法的选择，运行梯度下降的时间效率，是否易于找到函数的导数，以及预测结果的置信度。...这个博客的目的是帮助你了解不同的损失函数。 损失函数可以大致分为两类：分类损失（Classification Loss）和回归损失（Regression Loss）。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...了解预测值的范围而不仅仅是单一的预测点可以显着改善许多业务问题的决策过程。 当我们有兴趣预测一个区间而不仅仅是预测一个点时，Quantile Loss函数就很有用。...当然，我们也不能仅仅认为这种情况一般使用非线性函数或基于树的模型就可以更好地建模，而简单地抛弃拟合线性回归模型作为基线的想法。这时，Quantile Loss就派上用场了。
我们经常有这样一个需求，如果偶发的几个请求会突然变慢，想知道是哪个函数运行导致的变慢，那我们想把这个函数的运行时长打印出来定位问题，那我们可以这样定义一个函数。...runTime > 50 { fmt.Printf("msg:%s,runTime:%.2f", msg, runTime) } } } 之后在我们想观察的函数头加入...func main() { defer traceRunTime("这是一个慢运行函数")() //注意这里还有对括号 time.Sleep(100 * time.Millisecond...) } 运行效果 msg:这是一个慢运行函数,runTime:100.00
比如我要写一个用户验证（CheckUser），我可以写在Common的function.php中，也可以写在Model里的CheckUserModel.class.php里。他们有什么区别?..., 而且Class中定义的函数和变量自身也高端相关, 针对性更强....就你说的用户验证为例, checkUser函数不是简单一个功能, 他需要读取数据库(调用Model), 可能还有一些我们一般都会用到的相关的函数(比如getUser, getUserGroup等), 各函数还会有公用的变量和一些定义...(比如实例化的时候公用的构造函数, 还有比如UID等变量可能也需要共用), 所以, 理解成一个简单的功能(function肯定是不合适的), 所以还是建议放在Model里面....函数和方法的区别 函数，你可以当做一个算法的实现。函数是单独存在的，也就是面向过程部分定义的。 方法，则可以当做一个业务逻辑的实现。方法是依赖于类存在的，也就是面向对象中定义的。
激活函数原则上可以是任何函数，只要它不是线性的。为什么？如果我们使用线性激活就等于根本没有激活。这样我们的网络将有效地变成一个简单的线性回归模型，无论我们使用多少层和单元。...在这里，它们是使用 numpy 实现的。 这是它们的样子： 让我简短地总结下他们。 Sigmoid 是在历史上是第一个取代早期网络中的阶梯函数的激活。...顾名思义，它是 ELU 的缩放版本，在下面的公式中选择了两个缩放常数，例如在 TensorFlow 和 Pytorch 实现中。 SELU 函数有一个特殊的属性。...就目前来说Mish可能是 最好的激活函数，但请原始论文仅在计算机视觉任务上对其进行了测试。 最后怎么选择激活函数？...基于这一点和我的其他经验，我会在选择激活函数时建议以下主观决策树，假设架构的其余部分是固定的。
在前端开发中，我们经常需要通过JavaScript选择页面上的特定元素。特别是当你需要在一个div元素内部选择一个带有特定类名的子元素时，掌握几种常用的选择方法是非常必要的。...本文将结合实际业务场景，带大家了解如何使用JavaScript选择div内部带有特定类名的元素。 1....就是product-list下的第一个带有product-item类名的元素。...可以使用以上任何一种方法来获取到第一个商品的元素，然后给它添加一个highlight的类名： firstProductItem.classList.add('highlight'); 这样，就可以动态地在页面上添加样式效果了...结束 在实际开发中，选择正确的元素选择方法可以帮助我们更高效地操作DOM。
正文开始 一、多态的概念 通俗地讲，多态就是“多种形态” 的意思，它的核心要义在于“一个接口，多种实现”，也就是说调用同一个接口，而产生不同的行为。...抽象类有以下特点： 1. 抽象类不能实例化。 2. 抽象类的派生类如果不重写纯虚函数，那么派生类也是抽象类。...调试窗口： a对象的虚函数表当中，我们可以看到有两个变量，它们分别是fun1和fun2的地址。由于fun3并非虚函数，所以它的地址并不在虚函数表当中。 b对象继承了a对象的虚函数表指针。...虚函数表的本质是一个函数指针数组，在编译阶段生成，基类的虚函数表存放的是基类所有虚函数的地址。同类型的对象共用同一张虚函数表，不同类型对象有各自的虚函数表，例如基类和派生类。 2....如果派生类重写了基类的虚函数，那么派生类的虚函数表中对应的虚函数地址就会被覆盖成重写的新虚函数地址。 4.
损失函数有许多不同的类型，没有哪种损失函数适合所有的问题，需根据具体模型和问题进行选择。一般来说，损失函数大致可以分成两类：回归（Regression）和分类（Classification）。...针对 MSE 中的例子，我们来使用 MAE 进行求解，看下拟合直线有什么不同。...二者的对比图如下： 选择 MSE 还是 MAE 呢？ 实际应用中，我们应该选择 MSE 还是 MAE 呢？...当 |y−f(x)| ≤ δ 时，梯度逐渐减小，能够保证模型更精确地得到全局最优值。因此，Huber Loss 同时具备了前两种损失函数的优点。...拟合结果如下图所示： 可见，使用 Huber Loss 作为激活函数，对离群点仍然有很好的抗干扰性，这一点比 MSE 强。
类也是对象 在python中，一切皆是对象，就连生成对象的类，自身也是一个对象。既然类也是一个对象，那么类也可以被作为参数传递，也可以赋值给其他变量......Out[10]: 'yellow' In [11]: CatMirror = Cat # 将类赋值给变量 In [12]: CatMirror Out[12]: __main__.Cat 动态地创建类...，得到的都是type，说明type是元类，即一切类的始祖 既然如此，我们可以直接使用type创建类 格式如下： type('类名'，(由父类名称组成的元组), {包含属性的字典}) 用type创建Cat...print(hasattr(Foo, 'bar')) # False print(hasattr(Foo, 'BAR')) # True f = Foo() print(f.BAR) # bip 元类到底有什么用...以上只是关于元类的一些粗浅认知，元类的作用主要是： 拦截类的创建 修改类 返回修改之后的类 元类在日常开发中极少会用到，属于深度的魔法。
)). getInstance(InjectBind.class); ib.changchunSunyang.print(); ib.JilinSunyang.print(); } } spring的@...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
那么SSL证书的分类有哪些？如何选择合适的SSL证书？一、SSL证书的分类有哪些？1.按照加密等级划分，可以分为DV、OV和EV证书三种。...3.按照品牌划分，可以分为国产的CFCA以及国外的digicert、GlobalSign等品牌。二、如何选择合适的SSL证书？...三、如何选择合适的证书平台？...2.看产品不同的行业不同的公司对于证书类型的需求也不同，甚至是同一家公司在不同时期和场景下对于证书的需求也有所变化，因此选择证书平台要看其所能提供的证书品牌和类型是否多样能够满足网站需求。...很多小平台，往往只能提供少量的证书品牌和类型，使得证书选择具有很大局限性。中科三方与国内外顶级CA机构合作，提供多品牌多类型的SSL证书，可满足不同企业不同场景的业务需求。
选自FreeCodeCamp 作者：Björn Hartmann 机器之心编译 参与：李诗萌、刘晓坤 本文介绍了为单变量模型选择回归函数时需要参考的重要指标，有助于快速调整参数和评估回归模型的性能。...本文的其余部分将解决前面提到问题的第一部分。请注意，我将分享我选择模型的方法。模型的选择有多种方式，可能会有其他不同的方法，但我描述的是最适合我的方式。 另外，这种方法只适用于单变量模型。...我会在之后的文章中描述如何用更多的输入变量评估多变量模型。然而，在今天这篇文章中我们只关注基础的单变量模型。 为了进行练习并获得更好的体验，我写了一个简单的 ShinyApp。...我们可以通过它用不同的模型训练不同的数据集。在训练过程中注意参数的变化情况，可以更好地评估简单的线性模型，从而对模型进行选择。此外，你可以从 GitHub 复制该程序并将其作为数据框架。 ?...知道模型偏差很有帮助，通常人们都不会想要上述的模式。 残差的平均值应该为零，而且还应该是均匀分布的。使用三次多项式函数对相同的数据集进行预测可以获得更好的拟合结果： ?
是提供各种网站来满足各个年龄、文化、教育、习惯等客户群，这就给了许多企业赚钱的机会，只要能细分客户群市场，就可以赚到钱，许多企业于是开始建网站，却忽略了域名的重视，那么接下来请跟随小编一起来看如何选择域名...一个好的域名有哪些原则？从细节上提升网站的影响力。 image.png 如何选择域名？ 1.选择一个好的域名注册网站。...有些域名是别人不得已放弃的，是之前做了一些操作违反了搜索引擎规则被处罚降权，所以，选择域名时候，一定要查域名的历史记录。 一个好的域名有哪些原则？ 据小编从网站seo人员了解到。...经过以上，许多企业对如何选择域名和一个好的域名有哪些原则的问题上，有一个简单直观的了解。...实在不懂如何选择域名，可以去咨询域名注册网站的客服，专业省心。
DeepSeek-R1本地部署：选择最适合你的版本，轻松搞定！关于本地部署DeepSeek-R1前期知识如果你正在考虑将DeepSeek-R1部署到本地服务器上，了解每种类型的硬件需求是非常重要的。...DeepSeek-R1是一个非常强大的语言模型，它有多个不同的版本，每个版本在计算资源和硬件要求上都有不同的需求。本文将帮助你理解每个版本的参数、所需硬件以及如何根据自己的需求选择合适的类型。...DeepSeek-R1类型信息表格各类型模型的硬件需求总结根据你选择的型号，硬件需求会有所不同。以下是每个模型的大致硬件要求：1.5B（1.1GB）：CPU：普通的四核或六核处理器即可。...如果你对推理速度和资源占用有较高的要求，选择1.5B会更合适。如果你希望模型生成质量更高，可能更倾向于7B或8B。不过，性能差距主要体现在任务的复杂性和精度上。...尤其是 70B 和 671B 版本的文本生成已经达到了极高水平，几乎可以媲美人工写作。如何选择合适的型号？选择哪种类型的DeepSeek-R1模型取决于你的应用场景以及硬件配置。
今天，我将与您分享： 选择数据库要使用什么条件 我们在爱奇艺使用什么数据库 一些决策模型可帮助您有效地选择数据库 选择数据库的提示 我希望这篇文章可以帮助您轻松找到适合您的应用程序的数据库。...实用的决策树，可有效选择数据库 我想推荐我们的数据库选择树。我们根据数据库管理员和应用程序开发人员的经验开发了这些树。...如何有效选择关系数据库 选择关系数据库时，您可以： 考虑您的数据量和数据库可伸缩性。 根据以下条件做出决定： 数据库是否具有冷备份系统 是否使用TokuDB存储引擎 是否使用代理 ?...有效选择关系数据库 如何有效地选择NoSQL数据库 当我们选择的NoSQL数据库，我们必须考虑许多因素来决定是否使用主副框架，客户分片，分布式集群，Couchbase，或HiKV。 ?...它有一个活跃的社区，目前在GitHub上有26,000星。我们之前的文章描述了TiDB如何帮助我们扩展数据库并实现高可用性。当前，在生产环境中，我们有88个TiDB集群，具有1200多个节点。
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