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为什么 useState 返回的是 array 而不是 object?

[count, setCount] = useState(0) 这里可以看到 useState 返回的是一个数组,那么为什么是返回数组而不是返回对象呢?...为什么是返回数组而不是返回对象 要弄懂这个问题要先明白 ES6 的解构赋值,来看 2 个简单的例子: 数组的解构赋值 const foo = [1, 2, 3]; const [one, two, three...,想要使用多次的话,必须得设置别名才能使用返回值 下面来看看如果 useState 返回对象的情况: // 第一次使用 const { state, setState } = useState(false...总结 useState 返回的是 array 而不是 object 的原因就是为了降低使用的复杂度,返回数组的话可以直接根据顺序解构,而返回对象的话要想使用多次就得定义别名了 首发自:为什么 useState...返回的是 array 而不是 object?

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    hashCode() 的返回值到底是不是对象内存地址?

    先说结论:OpenJDK8 默认hashCode的计算方法是通过和当前线程有关的一个随机数+三个确定值,运用Marsaglia's xorshift scheme随机数算法得到的一个随机数。...hashCode的计算方法是通过和当前线程有关的一个随机数+三个确定值,运用Marsaglia's xorshift scheme随机数算法得到的一个随机数。...其他几类hashCode计算方案: hashCode == 0 此类方案返回一个Park-Miller伪随机数生成器生成的随机数 OpenJdk 6 &7的默认实现。...1 if (hashCode == 2) { value = 1 ; } hashCode == 3 此类方案返回一个自增序列的当前值 if (hashCode == 3) { value...= ++GVars.hcSequence ; } hashCode == 4 此类方案返回当前对象的内存地址 if (hashCode == 4) { value = cast_from_oop

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    Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量)

    Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) 前言...环境 基础函数的使用 DataFrame记录每个值出现的次数 重复值的数量 重复值 打印重复的值 总结 ---- 前言         这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢,但是她很明显不是一个真正意义存在的图片...,我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片,我自己认为难度系数很高,我仅仅用了64个文字形容词就生成了她,很有初恋的感觉,符合审美观,对于计算机来说她是一组数字,可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了...,我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理,在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理,所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了,因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦...Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- DataFrame记录每个值出现的次数

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    为什么大模型用的是参数而不是数据库?

    关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)以表格形式存储数据,每个表格由行(记录)和列(字段)组成。这种结构使得数据之间的关系可以通过外键等机制明确地表示出来,非常适合处理结构化数据。...而大模型的参数则以非结构化的方式存储知识,参数是模型对数据的抽象表示,存储在模型的神经网络中。...这些参数并不是以表格或记录的形式存在,而是以复杂的数学结构(如权重和偏置)的形式存储,模型通过这些参数来理解语言的模式和语义。 其次,数据库的作用方式是被动的,它需要用户明确地查询才能获取信息。...例如,用户只能查询数据库中已有的记录,而不能要求数据库生成新的数据。而大模型的参数具有很强的灵活性,模型可以根据已有的知识生成新的内容。...例如,用户可以要求大模型生成一个关于春天的诗歌,模型会利用其参数生成一个全新的文本内容,而不仅仅是检索已有的诗歌。

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    百度地图---获取当前的位置返回的是汉字显示而不是经纬度

    这是当前项目的第二个需求,返回当前的位置  这个需求在百度地图里面实现很简单,但是出了一大堆的乱起八糟的错误,错误等到后面的文章再说,先说要获取当前位置怎么做 原理很简单: 第一个需要是的通过  GPS...返回geocode    第二步就是反geo转码得到地址输出来就可以了 实现的时候就三个东西: 1.定位器  百度里面称为  LocationClient 2.返回结果的监听器 百度里面是 一个接口类  ...BDLocationListener  我们需要去实现他就可以了 3.结果的反编译  因为返回的结果是经纬度 百度里面是  GeoCoder   只需要用到这三个东西就可以实现获取当前的位置,首先我们看看怎么使用百度提供的...public MyLocationListener mMyLocationListener;//监听器     public TextView mLocationResult,logMsg;//这是返回的结果...mLocationClient;    ((LocationApplication)getApplication()).mLocationResult = LocationResult;//这个时候他的结果是没有值的

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    C++核心准则编译边学-F.20 输出结果时更应该使用返回值而不是输出参数

    F.20: For "out" output values, prefer return values to output parameters(输出结果时更应该使用返回值而不是输出参数) Reason...返回值本身可以说明用途,而引用类型可以是输入/输出参数也有可能只是输出参数,容易被误用。...建议为返回值增加const修饰的观点认为,这样会阻止(极少发生的)对临时变量的意外访问。相反的观点认为这样做会(非常多地)阻止移动语义的运用。...POD使用引用传递输出值,而小数据者应该直接使用返回值。...警告那些没有在写之前读(没有输入用途)而且可以低成本返回的参数,它们应该作为返回值输出。 Flag returning a const value.

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    DeepSeek 的开源优势:为什么选择它而不是其他闭源模型?

    在人工智能领域,开源与闭源模型的争论由来已久。开源模型以其透明性、灵活性和社区支持脱颖而出,而闭源模型则依赖于其强大的商业支持和优化性能。...与闭源模型不同,DeepSeek 的代码完全公开,开发者可以根据自己的需求进行定制和优化。这种灵活性不仅允许开发者根据具体应用场景调整模型,还促进了社区的创新和协作。...此外,开源还意味着开发者可以深入了解模型的工作原理,从而更好地调试和优化应用。这种透明性是闭源模型所无法提供的,后者通常将核心算法和技术细节隐藏在黑盒之中。 2....与训练费用高达数亿美元的闭源模型(如 OpenAI 的 GPT-4)相比,DeepSeek 仅用 600 万美元就实现了相当的效果。...这种社区支持不仅加速了技术的迭代和创新,还为开发者提供了丰富的学习资源。 相比之下,闭源模型的用户通常只能依赖于官方提供的有限支持,缺乏与其他开发者直接交流的机会。 4.

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    一文读懂《Effective Java》第43条:返回零长度的数组或集合,而不是null

    对于一个返回null 而不是零长度数组或者集合的方法,客户端几乎每次用到该方法都可能会忘记写专门处理null 返回值的代码,进而导致NPE。...返回值为null 与性能 有时候会有程序员认为:null 返回值比零长度数组更好,因为它避免了分配数组所需要的开销,但这种观点站不住脚。...在返回值这种级别上担心性能问题是不明智的,除非分析表明这个方法是造成性能问题的真正源头 对于不返回任何元素的调用,每次返回同一个零长度数组是有可能的,因为零长度数组不可变的,而不可变对象可能被自由的共享...编写数组与集合返回值的推荐做法 返回空数组,可以使用集合实现类的toArray()方法,例如:ArrayList.toArray(): private final List cheeseList...Java 的返回值为null 的做法,很可能是从C 语言沿袭过来的,在C 中,数组长度是与实际的数组分开返回的,如果返回的数组长度为0,再分配一个数组就没有任何好处了。

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    解决easyui combobox赋值boolean类型的值时,经常出现的内容显示的value而不是text的bug

    版本:EasyUI 1.7.0 在用easyui写项目时,碰到一个combobox的奇葩bug。...false">女 赋值语句如下: $('#edit_sex').combobox('setValue', row.sex); 本来这是一个很简单的combobox...赋值,但是当我真正赋值时却出现了问题,经常出现一个bug,就是赋值完,combobox显示的内容是true或者false,而不是男或女,而且重现率极高。...我在测试了其他赋值情况后,发现是row.sex的值存在问题。该值是boolean类型,combobox赋值boolean类型的值的时候,会经常出现显示内容为value而不是text的bug。...修改后的赋值语句如下: $('#edit_sex').combobox('setValue', String(row.sex)); 暂时不得而知bug原因。如果有人知道麻烦解答,谢谢。

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    关注数据而不是模型:我是如何赢得吴恩达首届 Data-centric AI 竞赛的

    这次竞赛共有489个参赛个人和团队提交了2458个独特的数据集。仅仅通过改进数据(而不是模型架构,这是硬标准),许多参赛者能够将64.4%的基准性能提高20%以上。...这场竞赛真正的独特之处在于,与传统的 AI 竞赛不同,它严格关注如何改进数据而不是模型,从我个人的经验来看,这通常是改进人工智能系统的最佳方式。...为了简化这个工作流程,我编写了一个 Python 程序来评估给定的数据集(在将其输入固定模型和训练程序之后),并生成一个包含每个图像记录指标的电子表格。...该电子表格包含给定标签、预测标签(使用固定模型)和每个图像的损失,这对于分离不准确和边缘情况非常有用。下面举例。...-对于预训练模型,我使用了在 ImageNet 上训练的 ResNet50。 -我使用 Annoy 包来执行近似最近邻搜索。 -每个错误分类的验证图像要检索的最近邻的数量是一个超参数。

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    Excel常用聚合函数averag(平均)

    averageif 返回某个区域内满足给定条件的所有单元格的平均值(算术平均值)。...最常用的集中趋势度量方式有以下三种: ■ 中值:中值是一组数中间位置的数;即一半数的值比中值大,另一半数的值比中值小。  例如,2、3、3、5、7 和 10 的中值是 4。...■ 仅当average_range中的每个单元格满足为其指定的所有相应条件时,才对这些单元格进行平均值计算。 ■ 与 AVERAGEIF 函数中的区域和条件参数不同。...AVERAGEIFS中每个criteria_range的大小和形状必须与sum_range相同。...■ 中值:中值是一组数中间位置的数;即一半数的值比中值大,另一半数的值比中值小。  例如,2、3、3、5、7 和 10 的中值是 4。 ■ 众数:众数是一组数中最常出现的数。

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    分布式机器学习中的拜占庭问题

    如图 1 所示,在 SGD 学习框架中,一些恶意节点(Malicious worker)向服务器发送拜占庭梯度(Byzantine Gradient),而不是计算得到的真实梯度,而拜占庭梯度可以是任意值...1.1 研究思考 如图 1 所示的架构,拜占庭计算节点向服务器发送任意值(拜占庭值),而不是真实的梯度估计。拜占庭值可能导致收敛到次优模型,甚至导致发散。...错误的计算节点将负梯度而不是真梯度推送到服务器。更糟糕的是,可能将一个错误的梯度复制到另一个错误的梯度并进行覆盖,这意味着所有的错误梯度具有相同的梯度值。结果如图 8 所示。...显然,如果我们将恶意值设置得与平均值差距过大,就很容易利用防御措施丢弃恶意值。因此,作者致力于找到一个范围,在这个范围内,我们可以偏离平均值而不被发现。...Bulyan 声称只保护了 25% 的异常计算节点,而不是像 Krum 和 Mean 那样的 50%。

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    关于Halcon中variation_model模型的快速解读。

    我们稍微来对每个函数做个解析。  一、create_variation_model  创建模型。   ...Mode为 'standard'时,训练采用求多幅平均值的方式获取理想图像以及对应的方差图像,Mode为 'robust'时,采用,求多幅图像的中间值的方式获取理想图像以及对应的方差图像。   ...注意,这里的求均值和方差是针对同一坐标位置,不同图像而言的,而不是针对单一图像领域而言,这个概念一定不能能错了,比如训练5副图像,他们某一行的对应位置数据分别为:   当选择模式为 'standard...为什么'standard'模式可以随时添加,而'robust'只能一次性添加,其实这个也很简单,前一次求平均值的信息如果临时保存了,那么在新的OK图需要添加时,可以直接利用前一次的有关信息进行沟通,而如果是采用求中值的方式...对于N个图像的逐像素排序求中值,一个简单的C代码如下所示:   纯C代码的话,这个的效率绝对不是最高的,有很多优秀的排序算法都可以比这个快很多。

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    数据偏度介绍和处理方法

    偏度可以帮助我们了解数据的偏斜性质,即数据相对于平均值的分布情况。 有时,正态分布倾向于向一边倾斜。这是因为数据大于或小于平均值的概率更高,因此使得分布不对称。这也意味着数据不是均匀分布的。...右偏态分布在其峰值的右侧较长,而左偏态分布在其峰值的左侧较长。 1、零偏度 —当一个分布的偏度为零时,它是对称的。它的左右两边是镜像。正态分布的偏度为零,但不是只有正态分布的偏度为零。...这些转换可以减小或消除数据的偏度。 使用不同的模型:你可能想选择一个不假设正态分布的模型,非参数测试或广义线性模型可能更适合您的数据。...非参数方法不依赖于分布的假设,而是直接对数据进行分析,例如使用中位数作为代表性的位置测度,而不是平均值。 分组分析:如果数据集中存在明显的子群体,可以考虑对数据进行分组分析。...通过将数据分成多个子群体,并对每个子群体进行单独的分析,可以更好地了解数据的特征和偏度情况。 针对特定问题采取相应的方法:根据具体的数据和分析目的,可以采用特定的方法来处理偏度数据。

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    Python【statistics】 — 统计学计算(总结一)

    平均值 均值支持三种形式,平均值,中位数和众数。mean() 用来计算算术平均值。...median_low() 始终从输入数据集返回一个值,使用具有偶数项的数据集的两个中间项中的较低者。median_high() 同样地返回两个中间项中的较高者。...(),将输入视为连续数据,并通过优先使用提供的间隔宽度找到中值范围,然后使用落在该范围内的数据集中的实际值的位置在该范围内插值来计算 50% 百分位中值。...方差是每个值与均值的差值的平方的平均值,标准差是方差的平方根(这是有用的,因为取平方根允许标准差表示在与输入数据相同的单位)。...方差或标准差的较大值表示一组数据是分散的,而较小的值表示数据的分组更接近均值。

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