隐藏无参数创建与重新引入？

隐藏无参数创建与重新引入是一种编程技巧，用于在不向其他代码暴露实现细节的情况下，创建和重新引入对象。这种技巧在前端开发、后端开发和软件测试等领域中都非常常见。

在前端开发中，隐藏无参数创建与重新引入通常用于创建和引入 JavaScript 模块。这可以通过使用立即执行函数表达式（IIFE）或者模块化工具（如 Webpack、Rollup 等）来实现。

在后端开发中，隐藏无参数创建与重新引入通常用于创建和引入类或者对象。这可以通过使用单例模式、工厂模式或者依赖注入等设计模式来实现。

在软件测试中，隐藏无参数创建与重新引入通常用于创建和引入测试数据。这可以通过使用测试数据生成器、测试数据库或者模拟对象等工具来实现。

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【c++】类与对象（中）

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谷歌开源PlaNet，一个通过图像了解世界的强化学习技术

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JDK19都出来了~是时候梳理清楚JDK的各个版本的特性了【JDK15特性讲解】

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picker-extend 移动端级联选择插件

选项默认值类型描述 trigger 必填参数无默认值 String 触发对象的id/class/tag wheels 必填参数无默认值 Array 数据源,需要显示的数据 flexibleHeight...onHide function(e){} function 隐藏控件后触发的回调函数, 返回参数为对象本身 title '' String 控件标题 position [0,0,0,…] Array...描述 show() 无参手动显示弹窗组件 hide() 无参手动隐藏弹窗组件 setTitle() string 设置控件的标题 locatePosition() sliderIndex, posIndex...传入位置数组，重新定位轮子选中的位置 updateWheel() sliderIndex, data 重新渲染指定的轮子 updateWheels() data 重新渲染所有轮子(仅限级联数据格式使用...) getValue() 无参获取组件选择的值注：功能函数中需要传递的参数含义如下 sliderIndex 代表的是要修改的轮子的索引 posIndex 代表位置索引 ①功能函数demo： <div

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【重构】重构概要--六大重构模块

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效率提高50倍！谷歌提出从图像中学习世界的强化学习新方法

与谷歌一年前提出的世界模型相比，PlaNet 的运行不需要策略网络，它对动作的选择仅依靠规划。此外，它在多项任务上的性能可媲美无模型方法，但平均数据效率是后者的 50 倍。...与之前在图片上进行规划的方法不同，谷歌依赖一个紧凑的隐藏或潜在状态序列。谷歌将其命名为潜在动态模型：他们预测未来的潜在状态，而不是直接从一个图像预测到下一个图像。...然后执行最优序列的第一个动作，再在下一步重新进行规划。 ? 潜在空间中的规划：将之前的图像（灰色梯形）编码为当前隐藏状态（绿色）。之后高效预测多个动作序列的未来奖励。...我们可以明确看到，PlaNet 在所有任务上都优于 A3C，最终性能逼近 D4PG，而 PlaNet 与环境的平均互动数量只是这两个无模型智能体的 1/50。 ?...无需改变任何超参数，该多任务智能体的性能与任务特定单个智能体的平均性能达到相同水平。

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Java--类和对象之组合和继承

创建一个类时肯定会使用继承，因为每个类都是继承自根类Object. ...；但如果你为基础类写了带参构造器而没有写无参构造器，又没有在衍生类的构造器中显式调用基础类的带参构造器，就会出错。...继承中方法名的隐藏问题：有一个方法名被“过载”使用多次，在衍生类里对那个方法名的重新定义就不会隐藏任何基础类的版本。所以无论方法在这一级还是在一个基础类中定义，过载都会生效（和C++不同）。...继承的一个好处是它支持“累积开发”，允许我们引入新的代码，同时不会为现有代码造成错误。这样可将新错误隔离到新代码里。 final关键字： Java中用final关键字来声明某个东西不能被改变。...final参数：方法的参数可以设置为final，这意味着在这个个方法的内部，我们不能改变参数句柄。 final方法：第一是方法“上锁”，防止任何继承类改变它的本来含义。第二是程序执行的效率。

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【C++阅览室】类和对象

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深度学习的时间序列模型评价

无监督特征学习已经证明是成功的，在学习的特征表现层的静态数据集，且可与深度网络相结合去创造更强大的学习模型。但是，特征学习的时间序列数据必须去修改，为了调整时间序列数据的特征，为了捕捉时间信息。...图1 静态数据的2层RBM 可见和隐藏单元与一个权重矩阵相连，W和有偏置向量分别为C和B。可见的和隐藏单位之间没有联系。RBM可用于模拟静态数据。...就像RBM，所述的cRBM也可以作为一个模块来创建深度网络。自动编码不具有一个配分函数的模型是自动编码，参见图3。自动编码首次引入作为一个降维算法。...Lee等人的工作引入了概率最大-池化在卷积RBMS的上下文中。时空DBN（ST-DBN）使用卷积RBMs与空间池化层和时域池化层一起从时空数据建立不变性特征。...一种方法是引入一个平滑惩罚在正规化的隐变量。这是通过最小化的变化的隐藏单元从一个帧到下一帧激活通过如下完成： ?

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一文帮你理解什么是深层置信网络（DBN）

深度置信网络是概率统计学与机器学习和神经网络的融合，由多个带有数值的层组成，其中层之间存在关系，而数值之间没有。深层置信网络主要目标是帮助系统将数据分类到不同的类别。深度信念网络如何演进？...为了解决这些问题，第二代神经网络引入了反向传播的概念，将得到的输出与期望的输出进行比较，最终目标是使误差值减小到零。支持向量机通过引用先前测试用例的输入来创建和理解更多的测试用例。...这种图能够帮助解决与推理那些和学习问题有关的问题。随后是深度置信网络，它帮助创建存储在叶节点中的无偏值。受限玻尔兹曼机深度置信网络由诸如波尔兹曼机无监督网络组成。...隐藏层或不可见的层并不是相互连接，而是有条件互相独立的。联合配置网络的可见层和隐藏层上的概率，取决于联合配置网络的能量与其他所有联合配置网络的能量。...为此，首先需要初始化网络单位和参数。其次是对比散度算法的两个阶段--正相和负相阶段。在正相阶段，隐藏层的二进制状态可以通过权重的计算和可见单位的概率来获得。由于增加了训练数据集的概率，因此称为正相。

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