axis在Python的numpy库中是一个基本概念，出现的非常多，特别是在函数调用、合并数据等操作的时候，本文对axis的作用和规律做一下梳理，加深对Python中的numpy库的axis理解。...axis的作用在numpy中，有很多的函数都涉及到axis，很多函数根据axis的取值不同，得到的结果也完全不同。可以说，axis让numpy的多维数组变的更加灵活，但也让numpy变得越发难以理解。...这里通过详细的例子来学习下，axis到底是什么，它在numpy中的作用到底如何。...可以总结为一句话：设axis=i，则numpy沿着第i个下标变化的放下进行操作。这是非常重要的，理解了这个也就理解了axis的作用：表示数组的维度。...那么在函数中引入axis也就是表示，对axis所在的维度的数据进行处理。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 简单笼统的说就是一个类，一个可复用的类。...javaBean在MVC设计模型中是model，又称模型层，在一般的程序中，我们称它为数据层，就是用来设置数据的属性和一些行为，然后我会提供获取属性和设置属性的get/set方法JavaBean是一种JAVA...为写成JavaBean，类必须是具体的和公共的，并且具有无参数的构造器。JavaBean 通过提供符合一致性设计模式的公共方法将内部域暴露成员属性。...JSP通常访问的是后一种JavaBean。 简单笼统的说就是一个类，一个可复用的类。...javaBean在MVC设计模型中是model，又称模型层，在一般的程序中，我们称它为数据层，就是用来设置数据的属性和一些行为，然后我会提供获取属性和设置属性的get/set方法JavaBean是一种JAVA
重写是子类对父类非静态、非 private 修饰，非 final 修饰，非构造方法等的实现过程 进行重新编写, 返回值和形参都不能改变 。 （也有一种特殊情况） 2....其实是父类的Animal调用了重写的方法。 以上就是动态绑定。是理解多态的关键。...我随手画了个草图，也可以这样理解动态绑定如图： 三.多态的概念 ：要理解多态，就要先理解前面的动态绑定,和向上转型。 1....通过父类的引用调用重写的方法 多态体现：在代码运行时，当传递不同类对象时，会调用对应类中的方法。...而如果有很多的条件分支或者循环语句, 就认为理解起来更复杂.因此我们可以简单粗暴的计算一段代码中条件语句和循环语句出现的个数, 这个个数就称为 "圈复杂度".
从节点还允许对包含了对应的索引条目超过了索引键限制的索引字段的集合进行索引构建和重建操作，但在日志中显示警告信息。...[1] [1]从MongoDB 4.0开始，操作日志可以超过其配置的大小限制，以避免删除大多数提交点。 分片集群 分片群集具有此处描述的限制和阈值。...在以前的版本中，对于运行在mongos上的查询而言，索引无法覆盖分片集合上的查询。 对已存在的集合进行分片的数据大小限制 如果现有集合的大小未超过特定限制，则只能对其进行分片。...在MongoDB 4.2和更早版本中，一旦对集合进行分片，则分片键是不可改变的。也就是说，您不能为该集合选择其他分片键。...会话空闲超时 在30分钟内未执行任何读或写操作或未使用refreshSessions 刷新的会话在此阈值之内被标记为已过期，并且MongoDB服务器可以随时将其关闭。
促使泛型产生的一个根源是集合类，在集合中，需要约定把相同类型的对象放入一个集合。可以回顾下在jdk1.5之前，对ArrayList的使用。ArrayList类型底层是采用Object来维护的数组。...对于泛型方法，其首先在类的申明中并没有对泛型进行相关的申明，但是在使用方法时候又希望对泛型进行使用。那么此时，就需要在方法的返回值之前，用尖括号来对泛型进行申明，之后就可以对泛型进行使用了。...，首先用对泛型进行了申明，之后就是对泛型的正常使用。...3.泛型的本质 当我们开始准备进一步对java中的泛型进行深入使用的时候，我们会发现，java中的泛型与C++等语言还不太一样。...Java语言引入泛型的好处是安全简单。 这是thinking in java上对泛型擦除的解释。实际上，对于泛型擦除其本质就是，不会对现有的代码进行破坏。
---title: '对"%in%"的理解'output: html_documentdate: "2023-03-08"---1. x %in% y(1)指的是x的每个元素在y中存在吗？...(2)返回的是长度与x相等的逻辑值向量(3)一般x是总体（大），y是筛选指标（小），运用%in%可以从x中筛选出符合y条件的元素x = c(1,3,5,1)y = c(3,2,5,6)x %in% y...y ## [1] FALSE TRUE TRUE FALSE2. y %in% x(1)指的是y的每个元素在x中存在吗？...：(1)x==y:是将x中的每一个元素与y中的每一个元素一一对应比较,即x和对应位置的y相等吗？...(2)x%in%y:是将x中的每个元素分别和y中的所有元素比较,即x的每个元素在y中存在吗？
[开发技巧]·Numpy中对axis的理解与应用 1.问题描述 在使用Numpy时我们经常要对Array进行操作，如果需要针对Array的某一个纬度进行操作时，就会用到axis参数。...一般的教程都是针对二维矩阵操作axis，当axis为0时，计算方向时列，当axis为1时计算方向为行。 但是这样的描述并不能让我们真正理解axis的含义。...2.用np.sum(arrays,axis = 0)时，我们可以这样理解，以最外面的[ ]为一个list，对里面两个元素（每个元素都是二维Array）进行相加求和，所以得到的Array和相加元素形状相同...2.用np.sum(arrays,axis = 1)时，以中间的[ ]为一个list，对里面三个元素（每个元素都是一维Array）进行相加求和，所以得到的Array和相加元素形状相同，但是由于有两个中间的...3.用np.sum(arrays,axis = 2)时，以最里面的[ ]为一个list，对里面两个元素（每个元素都是一个人说）进行相加求和，所以得到的Array和相加元素形状相同，但是由于有两个中间的[
最近在极客时间学习了倪朋飞老师的《Linux性能优化实战》专题，里面讲到了linux的平均负载这个概念。也就是load average。现在谈谈对平均负载的理解，并整理为笔记。...对，没有看错，这里说的是平均的进程数量，与CPU本身的使用率没有直接关系。这个load averages实际上表示的是系统中的平均活跃进程数。...因此，我们可以讲系统的平均负载理解为单位时间内的平均的活跃进程数。 那么我们如果需要知道一个服务器上负载究竟是多少合适呢？...在4个CPU的系统中，则CPU可能存在50%的空闲。 1.3 扩展 1.3.1 ps中的进程状态 通过ps命令我们可以查看linux中的进程状态，通常的如 ps -aux。...从这个趋势来看，系统的整体负载在降低。 按照课程的经验值，通常情况下，当平均负载高于CPU数量70%的时候，就应该对负载进行排查了，一旦系统负载过高，可能对整体服务的性能造成影响。
执行了许久，但最后结果和log中记录： Connected to: Oracle Database 10g Enterprise Edition Release 10.2.0.3.0 - 64bit...但没有任何dump中的数据导入到test2用户中。 原因分析： 首先，其实是对imp命令中的fromuser参数偏差的理解。...[root@vm-vmw4131-t ~]# imp -help FROMUSER list of owner usernames imp指令帮助中说明FROMUSER的含义是“属主用户名列表...相应的，从exp指令帮助中可以看到OWNER参数表示的是相同的含义： [root@vm-vmw4131-t ~]# exp -help OWNER list of owner usernames...其次，上述问题中用到的fromuser=test1这个test1用户是执行exp的系统账户，并不是数据库对象所属账户，这就能解释上面问题的原因了：由于dump文件所属的数据对象账户是另外一个账户，不是test1
介绍 本文的写作动机有以下三个方面： 首先，目前有很多文章都在介绍优化方法，比如如何对随机梯度下降进行优化，或是提出一个该方法的变种，很少有人会解释构建神经网络目标函数的方法。...所以，写作这篇博文的意义在于，通过对目标函数的考察，人们可以理解神经网络工作的原理，同时也就可以理解它们为何在其他领域却无法发挥作用。 ?...写作这篇文章的灵感来源于作者和其朋友 Brian Trippe 在剑桥大学计算与生物学习实验室工作期间对贝叶斯神经网络的研究，作者高度推荐读者朋友阅读其朋友 Brian 关于神经网络中变分推理的论文《Complex...在回归问题里，其他的概率模型（比如高斯过程）在对不确定性进行建模的过程中效果好得多。因为当要同时对均值与标准差建模的时候，判别式回归模型会有过于自信的倾向。...根据这部分衍生讨论的内容，我们可以明显看到，神经网络的目标函数（在确定参数的 MLE 似然度过程中形成）可以以概率的方式来解释。
执行了许久，但最后结果和log中记录： Connected to: Oracle Database 10g Enterprise Edition Release 10.2.0.3.0 - 64bit Production...但没有任何dump中的数据导入到test2用户中。 原因分析： 首先，其实是对imp命令中的fromuser参数偏差的理解。...[root@vm-vmw4131-t ~]# imp -help FROMUSER list of owner usernames imp指令帮助中说明FROMUSER的含义是“属主用户名列表”...，相应的，从exp指令帮助中可以看到OWNER参数表示的是相同的含义： [root@vm-vmw4131-t ~]# exp -help OWNER list of owner usernames...其次，经过咨询，上述问题中用到的fromuser=test1这个test1用户是执行exp的系统账户，并不是数据库对象所属账户，这就能解释上面问题的原因了：由于dump文件所属的数据对象账户是另外一个账户
特征缩放 实际当我们在计算线性回归模型的时候，会发现特征变量x，不同维度之间的取值范围差异很大。这就造成了我们在使用梯度下降算法的时候，由于维度之间的差异使得Jθ的值收敛的很慢。...房子的尺寸（1~2000），房间的数量（1-5）。以这两个参数为横纵坐标，绘制代价函数的等高线图能看出整个图显得很扁，假如红色的轨迹即为函数收敛的过程，会发现此时函数收敛的非常慢。 ?...学习速率 梯度下降算法中，最合适即每次跟着参数θ变化的时候，J(θ)的值都应该下降 到目前为止，我们还没有介绍如何选择学历速率α，梯度下降算法每次迭代，都会受到学习速率α的影响 1.如果α较小，则达到收敛所需要迭代的次数就会非常高...倍用0.003代替，不符合预期再用0.01替代，如此循环直至找到最合适的α 然后对于这些不同的 α 值，绘制 J(θ)随迭代步数变化的曲线，然后选择看上去使得 J(θ)快速下降的一个 α 值。...其中最大的那个 α 值，或者一个比最大值略小一些的α 值 就是我们期望的最终α 值。
因为日常工作中经常使用到this，而且在JavaScript中this的指向问题也很容易让人混淆一部分知识。...对new有疑问的话，可以看 冴羽的博客 JavaScript深入之new的模拟实现 #4....指向的arguments，所以获取的是arguments.length } }; obj.method(fn, 1); 在这道题里，不仅考察了对this熟悉程度，还考察了函数的传参形式、作用域、以及...arguments这种特殊的数组的理解。...只有真正理解了这些才能正确的判断this究竟指向了谁。 所以，只有对JavaScript中的各项知识点深入理解，才会对this的概念越加清晰。
接上篇：卷积神经网络对图片分类-上 5 池层（Pooling Layers） 池层通常用在卷积层之后，池层的作用就是简化卷积层里输出的信息, 减少数据维度，降低计算开销，控制过拟合。...7 更深的卷积神经网络结构 一般情况下在卷积神经网络结构中不仅仅只有卷积层，池层，全连接层，还有其它一些层穿插在卷积层之间。可以减少出现过拟合，提高学习率，缓解梯度消失等等问题。...所以在第一个卷积层之后，又进入下一个卷积层，那么第一个卷积层的输出就变成了下一个卷积层的输入。第一个卷积层的输入是一个普通的图片，第二个卷积层的输入是从第一个卷积层变化而来的一些特征图像。...以后每一个卷积层的输入，基本上都是上一个卷积层提取出来的特征图像，后面的卷积层组合之前的卷积层里提取的简单特征， 得到更复杂的特征数据。...当数据一层一层通过更多的卷积层时，你可以得到的特征图像代表的特征就会更加的复杂。在网络的最后，你也许可以得到一个抽象的物体。如果你想通过可视化方法在卷积神经网络中看到更多的信息。
对象在Survivor区中每熬过一次Minor GC，年龄就会增加1岁，当它的年龄增加到一定程度时，就会被移动到年老代中。...年龄达到一定值(年龄阈值，可以通过-XX:MaxTenuringThreshold来设置)的对象会被移动到年老代中，没有达到阈值的对象会被复制到“To”区域。...假设现在只有一个survivor区，我们来模拟一下流程： 刚刚新建的对象在Eden中，一旦Eden满了，触发一次Minor GC，Eden中的存活对象就会被移动到Survivor区。...那么，顺理成章的，应该建立两块Survivor区，刚刚新建的对象在Eden中，经历一次Minor GC，Eden中的存活对象就会被移动到第一块survivor space S0，Eden被清空；等Eden...区再满了，就再触发一次Minor GC，Eden和S0中的存活对象又会被复制送入第二块survivor space S1（这个过程非常重要，因为这种复制算法保证了S1中来自S0和Eden两部分的存活对象占用连续的内存空间
对vite的理解快速的冷启动"快速的冷启动"指的是在开发过程中，当你启动应用程序或重新启动开发服务器时，Vite 能够迅速加载应用程序。...vitewebpackVite 利用了 ES 模块的原生支持，它在冷启动过程中无需进行打包和编译操作，而是直接基于原始的源码文件来运行应用程序。...即时的热模块替换（HMR）即时的热模块替换（HMR）是指在开发过程中，当你对代码进行修改后，Vite 能够实时更新修改的模块，而无需完全刷新整个页面或重新加载整个应用程序。...Vite 的预解析（Pre-Bundling）"Vite 的预解析"是指在构建阶段对项目的源码进行静态分析和预处理，以提前解析模块的依赖关系和生成优化的代码块，从而提高构建性能和减少启动延迟。...Vite 利用了现代浏览器对 ES 模块的原生支持，可以通过静态分析和预处理源码，提前解析模块的依赖关系，从而减少构建时的工作量和时间。
他还发布了MNIST手写数字数据集，这可能是机器学习中最著名的基准数据集。在20世纪90年代，计算机视觉领域转移了它的焦点，许多研究人员停止了对CNN架构的研究。...卷积的误称 在CNN中广泛使用的卷积运算是用词不当的。严格地说，所使用的操作是相关，而不是卷积。这两个操作符都有一点不同，我们将分别讨论它们，以理解它们之间的区别。...在卷积运算中，首先将核翻转180度，然后应用于图像。卷积的基本性质是将一个核与一个离散的单位脉冲进行卷积，在脉冲的位置上得到一个核的拷贝。...数学公式: 利用核函数F对图像I进行的卷积运算由一维的公式给出。卷积就像相关一样，只是我们在互相关之前先把滤波器翻转一下 ? 在二维卷积的情况下，我们水平和垂直翻转滤波器。这可以写成: ?...卷积运算同样遵循平移不变性和局部性的性质。 ? 注意: 尽管这两个操作稍有不同，但是所使用的核是否对称并不重要。 结论: 在这篇文章中，我们简要讨论了卷积神经网络的历史和一些特性。
最近有几次关于PBC的培训，部门内也在搞一些实践，PBC的全称是Packaged Business Capabilities，感觉每个人对PBC的理解都有差别，我也在思考PBC是什么？...我对PBC有什么深入的思考，以及如果让我去构建BPC的时候，我会怎么做。整理一下自己对PBC的理解，希望可以抛砖引玉。 PBC是什么？...需要被业务人员理解和识别，可被组装，复用的能力模块。 PBC也是一种能力，但什么是能力呢？能力是能够顺利完成某些活动所必须具备的一组功能。...通过将业务系统中的功能进行抽象和封装，形成业务能力，使之可以被其他的业务领域或应用系统所复用，从而减少重复开发，提高开发效率，促进业务协同，加速创新和数字化转型。...BFF微服务可根据需求和流程变化，与前端应用版本协同发布，避免中台微服务为适配前端需求的变化，而频繁地修改和发布版本，从而保证微服务版本和核心领域逻辑的稳定。
我对less的理解： less是写css时可以采用的另一种写法，用less的格式写出来的东西，可以通过编译器编译成css。也就是可以使用某种方法，把less文件变成css文件。...编译成的css文件和平时自己写的css没什么区别，浏览器自动可读 好处 使用less而不是直接写css有几个好处： less使用常量的形式保存一个值，哪里用到这个常量都行，这个常量的作用域应该是这个less...（这里的常量类似于js的变量，只是常量定义了之后不能动态修改值）。 编译后可以是压缩后的css，这样就不用自己压缩啦。 选择器嵌套写法。...据说这种方法是官方推荐的，就是你的less和你的html、js是没有关联的，html中直接引用编译好的css就行。...这种方法据说官方最不推荐， 在编译完成之前，body的宽度会被设为0，我也不知道为什么，但实际就是这样。 可以使用外部设置的变量。
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