C语言 深度探究具有不定参数的函数 ✨博主介绍 前言 C语言 stdarg.h 示例 ta的原理 函数传参数的本质 _INTSIZEOF(n) 其他宏 练习 实现printf 点击直接资料领取 ✨博主介绍...注：这里使用的IDE为 vs2022 至于如何实现不定参数的函数呢？...5、这里我们必须传入一个确定的参数作为第一个参数，因为 va_start 需要一个确定的参数初始化。...运行结果： ta的原理 函数传参数的本质 C语言是最接近汇编的一门语言，函数传参的本质到底是什么，简单一句话 ——将参数压栈，如何你有汇编的经历的话，就知道如果要给一个过程传入参数就需要你提前将传入的参数压入栈中...如果我们得到了第一个参数的地址，那么我们可以根据参数的所占空间来确定下一个参数的地址，那么我们不就是获取了下一个参数的值了吗？C语言也是这样想的。
承接上一篇文章，在本文中，将上文中的静态资源服务器作为上游服务器，另外搭建一台 Nginx 服务器，作为反向代理服务器。...配置反向代理服务器 上游服务器处理的业务逻辑相对复杂，而且强调开发效率，所以它的性能并不优秀，使用 nginx 作为反向代理后，可以将请求将根据负载均衡算法，分散到多台上游（后端）服务器，这样就实现了架构上的水平扩展...，让用户无感知的情况下，添加更多的服务器，来提升性能，即使后端的服务器出现问题，nginx反向代理服务器会转交给正常工作的服务器。...Nginx实现反向代理的功能由 ngx_http_proxy_module 实现，下面是配置示例： location / { proxy\_pass http://localhost:8080...缓存在反向代理服务器中保存一段时间，如几个小时或一天，在缓存时间内，即使上游服务器内容发生变化，也会被忽视，将缓存的内容向浏览器发送。
策略模式确实在处理不同策略需要不同参数的情况下会显得有些复杂。然而，这并不意味着策略模式不能在这种情况下使用。有几种可能的解决方案： 1....使用上下文来传递参数：你可以在上下文中存储需要的参数，并在需要的时候传递给策略对象。这通常需要在策略接口中添加一个接受上下文的方法。 2....使用参数对象：如果一个策略需要多个参数，你可以创建一个参数对象（或结构体）来包含所有的参数，并将其作为一个单一的参数传递给策略。 4....将参数嵌入到策略中：如果某些参数是在策略创建时就已知的，你可以在创建策略对象时将这些参数嵌入到策略中。这通常需要在策略的构造函数中添加相应的参数。 5....使用函数参数：在某些语言中，你可以使用函数参数来实现策略模式。这样，你可以为每个策略提供不同的参数。 以上都是处理这个问题的可能方法，选择哪种方法取决于你的具体需求和应用场景。
在IIS7.5下配置WCF的TCP绑定经常会遇到如下问题 找不到具有绑定 NetTcpBinding 的终结点的与方案 net.tcp 匹配的基址。注册的基址方案是 [http]。
10.1 代价函数 为神经网络拟合参数的算法 ? 假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出信号y； L表示神经网络总层数；（?...其中，K >= 3 拟合神经网络参数的代价函数： 在神经网络中，我们使用的代价函数是逻辑回归中我们使用的代价函数的一般形式 ? ?逻辑回归代价函数仅有一个输出单元，即，y^(i) ? ?...图中 两个隐藏单元的输入参数都是相同的，而蓝色线的权重总是相同，红色线的权重总是相同，绿色线的权重总是相同。这意味着，即时进行了一次迭代，但这两个隐藏单元依然是相同的函数。...实际上有复杂的方法可以实现，并不一定要使用for循环，但我非常不推荐，在第一次实现反向传播算法的时候使用更复杂更高级的方法 ? 参数的随机初始化 。通常，我们将参数初始化为很小的值，接近于零。...10.7 无人驾驶 在这段视频中，我想向你介绍一个具有历史意义的神经网络学习的重要例子。那就是使用神经网络来实现自动驾驶，也就是说使汽车通过学习来自己驾驶。
本篇讲述了神经网络的误差反向传播以及训练一个神经网络模型的流程 神经网络可以理解为两个过程：信号的正向传播和误差的反向传播。...在正向的传播过程中，计算方法为Sj=wijxi+bj，其中i是样本、j是层数。然后xj=f(Sj)，f为激活函数。引入激活函数的原因是可以带来一定的非线性特性。...由于样本的y是在最后一层输出的，因此在计算误差的时候，需要从最后一层开始计算、针对与之关联的参数进行求梯度，获得参数的更新。...然后再计算前一层的误差，前一层的误差等于权值误差值，继续计算每个参数的梯度变化。在神经网络中很容易形成局部最优解，因此需要初始的随机性比较好。 神经网络中的每一层可以用下面的表达式来表示： ?...通过最后一层的误差，就能推出来每一层的误差值。 ? 通过误差值计算梯度，然后修改权值 ? ? ? 神经网络的流程 ? ? 有时候误差传播代码是有问题，可以通过梯度检测，判断是否有问题。 ?
LM 最近在用编程语言编写的源代码建模方面表现出出色的性能。这些模型特别擅长代码完成和从自然语言描述生成代码等工作。对于基于 AI 的编程支持，当前最先进的代码大语言模型已显示出巨大的改进。...其中最大的模型之一 Codex 已被实现为 IDE 内的开发人员助手，可根据用户的上下文在真实世界的生产工具 GitHub Copilot 中自动编写代码。...尽管大规模的代码语言模型取得了巨大成功，但最强大的模型还没有向公众提供。这限制了该领域对资源匮乏的公司的研究，并阻止了在资源充足的公司之外使用这些模型。...由于不同的编程语言共享可比较的关键字和特征，多语言模型可以实现更好的泛化，正如多语言模型对真实语言和代码的有效性所证明的那样。...在“PolyCoder”的总称下，该团队提出了三个参数范围从 160M 到 2.7B 的此类模型。 首先，团队在训练和评估设置方面对 PolyCoder、开源模型和 Codex 进行了比较和对比。
django.urls.exceptions.NoReverseMatch: 'blog' is not a registered namespace 配置html 在模板中，可以使用host_url...()template tag来反向使用Django的URL template tag，需要添加{% load hosts %} BLOG主页 参数进入BLOG详情1，也要做类似的改动反向url 在Python方面，比如视图，类似于Django的单向函数。...，而不用hosts时，media是配置到项目主 urls.py 中的 Nginx的配置只需要将子域名都绑定到对应的启动端口即可，后端根据子域名进行不同的路由。
有用日志信息（每次启动 uwsgi 的时候就会有启动的日志产生，如果出错了就在这块找找）： *** Operational MODE: preforking *** failed to open python...： django.urls.exceptions.NoReverseMatch: Reverse for 'detail' with arguments '('',)' not found. 1 pattern...P[0-9]+)/$'] 路由缺少参数，我这个问题是因为缓存没更新引起的。...具体情况是，django 新模板代码 拿到旧的数据结构（因为是缓存数据-旧的数据结构，缓存时长 12H）去解析导致的，只需要进入缓存，把 key 删除就可以，或者换个新 key。...site-packages/django/urls/resolvers.py", line 497, in _reverse_with_prefix raise NoReverseMatch(msg) django.urls.exceptions.NoReverseMatch
基本概念 什么是网关 网关通常用来表示一个概念，作为内网和外网的接入点，一般我们称为网关。它的具体介质是路由器。...什么是三层交换机 三层[交换机]就是具有部分[路由器]功能的交换机，三层交换机的最重要目的是加快大型[局域网]内部的数据交换，所具有的路由功能也是为这目的服务的，能够做到一次[路由]，多次转发。...Windows 平台使用 tracert Linux 平台使用 traceroute traceroute -n -I IP -n: 不反向解析DNS地址。 -I：使用 ICMP 协议。...如果不加这个参数，在寻路时很可能会找不到最终地址，具体原因还有待分析。 另外一个比较好用的工具是 mtr, 这使用 ping 和 traceroute同时侦测网路。还可以通过它来探测丢包率。...-b : 指定每秒传输的数据大小。 -t : 指定持续时长。 -i : 刷新频率。 -R：反向测试，也就是客户端当服务器，服务端当客户端。 监控服务端出口与入口流量 nload
[1-9]|[1-2][0-9]|3[0-1])/$', views.pattern3), ] 最后值得注意的是在views函数中的参数是可以使用默认参数的，以及可以使用正则表达式进行不捕获参数的设置（...一般来说，同一应用下的不同实例应该具有相同的应用命名空间，但是，这并不意味着不同应用可以使用相同的实例命名空间，因为实例命名空间在你所有项目中都是唯一的。...URL反向解析 URL反向解析一般是通过reverse函数以及模板中的url标记实现。...（第三条） 如果连默认的实例命名空间都找不到，那么django会返回最后一个部署的实例命名空间的URL。（第四条） 我们还是通过具体的例子来说明反向解析机制吧。...，django反向解析机制在没有提供current_app的情况下又找不到默认的实例命名空间，只能返回最后一个部署的实例命名空间。
4.1 深层神经网络 4.2 前向和反向传播 4.3 深层网络中的前向传播 4.4 核对矩阵的维数 .png 4.5 为什么使用深层表示 .png 4.6 搭建深层网络块 4.7 参数vs超参数 4.8
大多数情况都可以用这一章的知识处理。本章，我们要进一步学习抓取流程UR2IM中两个R，Request和Response。 一个具有登录功能的爬虫 你常常需要从具有登录机制的网站抓取数据。...我们用Scrapy中的类FormRequest来做。这个类和第3章中的Request很像，但有一个额外的formdata，用来传递参数。...这个例子的登录含有两步。只要有足够的耐心，无论多少步的登录过程，都可以完成。 使用JSON APIs和AJAX页面的爬虫 有时，你会发现网页的HTML找不到数据。...在响应间传递参数 许多时候，你想把JSON APIs中的信息存储到Item中。为了演示，在我们的例子中，对于一个项，JSON API在返回它的名字时，在前面加上“better”。...Scrapy提供了一种便捷的向爬虫传递参数的方法。如果我们使用-a参数，例如，-a variable=value，就创建了一个爬虫项，可以用self.variable取回。
背景简介 很多童鞋可能可能有想要把图片转成CAD能打开的格式，但是找不到软件，今天要分享的这个软件值得一试。...这是一个简单易用但功能强大的图形矢量化软件,它可以帮助你非常容易的把光栅图转换成可供 AutoCAD、Word、CorelDRAW等编辑的任意大小比例的矢量图形， 其内部识别器已将建筑图，机械图，地图等不同图纸的属性进行了预设...，因此你不 须进行繁琐的操作，只要在识别属性中选取相应项目就可以非常快捷的得到所需的 矢量图形!!...如果你对输出的效果不满意还可以对识别参数进行自定义。...另外，它对 光栅图象具有旋转，镜像，反向，清理，填充缺口，加粗线条等编辑功能，你甚至 还可以调用外部编辑器对图象进行更进一步的处理，以获得更完美的效果。
偏置（偏移） – 它是神经元的额外输入，它始终为1，并具有自己的连接权重。这确保即使所有的输入都为空（全部为0），神经元也会激活。 激活功能（传递函数） – 激活函数用于将非线性引入神经网络。...它不对输入信号（值）做任何操作，并且没有关联的权重和偏置值。在我们的网络中，我们有4个输入信号x1，x2，x3，x4。 隐藏层 – 隐藏层具有对输入数据应用不同变换的神经元（节点）。...反向传播 反向传播 – 正向传播后，我们得到一个被称为预测值的输出值。为了计算误差，我们将预测值与实际输出值进行比较。我们使用损失函数（下面会提到）来计算误差值。...在每次迭代中，我们都使用反向传播来计算每个权重的损失函数的导数，并从这个权重中减去它。学习率决定了你想要更新权重（参数）值的速度。学习率不能太低导致收敛的速度缓慢，也不能太高导致找不到局部最小值。...批量尺寸 – 通过前向或反向训练的示例数。批量尺寸越大，你需要的内存空间就越大。 训练次数 - 模型接触训练数据集的次数。每一次等于一次通过前向或反向的所有训练实例。
然而，在实践中，像 Covnet 这样的深度神经网络具有大量的参数，通常在百万数量级。在一个小的数据集（小于参数数量）上训练一个 Covnet，会极大的影响网络的泛化能力，通常会导致过拟合。...因此，更常见的是微调一个在大数据集上已经训练好的模型，就像 ImageNet（120 万的标注图像），然后在我们的小数据集上继续训练（即运行反向传播）。...假如我们的数据集与原始数据集（例如 ImageNet）在上下文中没有明显的不同，则预训练模型已经具有了处理我们自己的分类问题相应的学习特征。 何时微调模型？...当然，如果我们的数据集代表一些非常具体的领域，例如医学图像或中文手写字符，并且找不到这个领域的预训练网络，那么我们应该考虑从头开始训练网络。...如果我们的任务是 10 个类别的分类，则网络的新 softmax 层将是 10 个类别而不是 1000 个类别。然后，我们在网络上运行反向传播来微调预训练的权重。
，要查找的值 lookup_array：必选参数，要搜索的数组或区域 return_array：必选参数，要返回的数组或区域 [if_not_found]：可选参数，如果找不到有效的匹配项，则返回你提供的...如果找不到有效的匹配项，并且缺少 [if_not_found]，则会返回 #N/A。...[search_mode]：可选参数，指定要使用的搜索模式： 1 - 从第一项开始执行搜索。 这是默认选项。 -1 - 从最后一项开始执行反向搜索。...比较重要的一点，xlookup和lookup一样，把查找区域和结果区域分开了，所以也算多了一个参数return_array，这使得xlookup可以和lookup一样支持反向查找，但加上其他参数，明显功能优于...；vlookup本身不支持反向查找，所以需要借助if函数来构建一个新的查询区域，也就是把要查找的值所在列移到最前面，这里用到了excel中的数组{0,1}。
而在反向代理中，客户端不知道真正的服务器是谁，以为自己访问的就是真实的服务器。 4、正向代理和反向代理的作用和目的不同。正向代理主要是用来解决访问限制问题。而反向代理则是提供负载均衡、安全防护等作用。...nginx配置 对于nginx的定义，官方的解释是 “Nginx是一款轻量级的HTTP服务器，采用事件驱动的异步非阻塞处理方式框架，这让其具有极好的IO性能，时常用于服务端的反向代理和负载均衡。”...# 后缀匹配，解决静态资源找不到问题 location ~* \....文件 root C:\Users\xxxxx(你的文件位置)\Desktop\demo\demo\dist; // 下面就是刷新404的配置方法,当尝试寻找文件找不到的时候...default router; 如果首页不想用/api而是/的话,可以配置base,那么他会自动拼接上/api 现在，base 配置被作为 createWebHistory (其他 history 也一样)的第一个参数传递
-r 将排序结果反向输出，比如，若原本文件名由小到大，反向则为由大到小。 -R 连同子目录内容一起列出来，等於将该目录下的所有文件都显示出来。 -S 以文件容量大小排序，而不是以文件名排序。...6.创建文件及修改文件时间戳 [root@localhost ~]# touch [选项] 文件名 选项： -a：只修改文件的访问时间； -c：仅修改文件的时间参数（3 个时间参数都改变），如果文件不存在...-d：后面可以跟欲修订的日期，而不用当前的日期，即把文件的 atime 和 mtime 时间改为指定的时间。 -m：只修改文件的数据修改时间。...注意，rm 命令是一个具有破坏性的命令，因为 rm 命令会永久性地删除文件或目录，这就意味着，如果没有对文件或目录进行备份，一旦使用 rm 命令将其删除，将无法恢复，因此，尤其在使用 rm 命令删除目录时...，也就是说，Shell 会在 PATH 变量包含的多个路径中逐个查找，直到找到为止（如果找不到，Shell 会提供用户“找不到此命令”）。
我们教员Sanjeev最近要给本科生上一门人工智能的课，尽管网上有很多反向传播算法的教程，但他却找不到一份令他满意的教程，因此我们决定自己写一份关于反向传播算法的教程，介绍一下反向传播算法的历史背景、原理...它的一些算法思想来自于60年代的控制理论。 在输入数据固定的情况下、反向传播算法利用神经网络的输出敏感度来快速计算出神经网络中的各种超参数。...注：业内人士可能已经注意到在标准的神经网络训练中，我们实际上关心的是训练损失函数的梯度，这是一个与网络输出有关的简单函数，但是上文所讲的更具有普遍意义，因为神经网络是可以增加新的输出节点的，此时我们要求的就是新的网络输出与网络超参数的偏微分...五、重要知识扩展 1、权重共享 在许多神经网络框架中，设计者想要是一些神经元的参数能够共享，这些参数包括边的权重或者节点的阈值参数。例如，在卷积神经网络中，同一个卷集核使用的参数都是一样的。...一开始我们使用梯度下降法训练网络，即在时间序列上对神经网络使用反向传播算法，即对这个有向环状结构进行无限循环，每一次循环的网络结构、网络参数都是一样的，但是网络的输入与输出是不一样的。
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