第九章、filter_horizontal优化和kingadmin删除功能 9.1.filter_horizontal优化 （1）添加Choose ALL 和Remove ALL table_ob
最直观的体验是，当在浏览器中输入网址时，浏览器能够找到网址对应的服务器的 ip 地址。这个过程就是依赖 DNS 域名解析。
强化学习的钟摆平衡问题我没有太多的研究。系统中似乎有许多状态，输出（电机速度）应该是一个连续的变量，它不能很好的工作，强化学习得到不同的速度，甚至产生更快、不变、更慢的离散状态。
数组扁平化就是将 [1, [2, 3]] 这种多层的数组拍平成一层 1, 2, 3。使用 Array.prototype.flat 可以直接将多层数组拍平成一层：
(该字符串可以包含空格和回车！) 【题目要求】 编写一个递归函数，实现将输入的任意长度的字符串反向输出的功能。 例如输入字符串：ABCD，输出字符串：DCBA。
dirsearch是一个基于python3的命令行工具，常用于暴力扫描页面结构，包括网页中的目录和文件。相比其他扫描工具disearch的特点是：
在学习完上一篇文章Myers'Diff之贪婪算法 之后，我对Android源码中的DiffUtil类进行了阅读发现其算法的实现和文章中的方式并不尽相同，而是在其基础之上再次进行的优化。所以本篇文章是以上一篇Myers'Diff之贪婪算法 文章内容基础之上对它的变体进行再次研究的过程。
本文来自deeplearning4j，AI科技评论编辑。 递归神经网络是一类人工神经网络，用于识别诸如文本、基因组、手写字迹、语音等序列数据的模式，或用于识别传感器、股票市场、政府机构产生的数值型时间序列数据。 递归网络可以说是最强大的神经网络，甚至可以将图像分解为一系列图像块，作为序列加以处理。 由于递归网络拥有一种特定的记忆模式，而记忆也是人类的基本能力之一，所以下文的7个部分中，会时常将递归网络与人脑的记忆活动进行类比。 前馈网络 递归网络 沿时间反向传播 梯度消失与梯度膨胀 长短期记忆单元（LSTM
题目的答案提供了一个思考的方向，答案不一定正确全面，有错误的地方欢迎大家请在评论中指出，共同进步。
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之前我们说明过递归的写法 1.列出两数关系公式 2.找出退出条件 要遍历必然有x=x->link; 退出条件是当link=NULL ，相信对你聪明的你来说这很容易理解。 递归代码
① 域名表示方法 : 字母 , 数字 , “-” 符号 , “.” 符号 组成 ;
艺术喵 2 年前端面试心路历程（字节跳动、YY、虎牙、BIGO）| 掘金技术征文
人工智能，深度学习和机器学习，不论你现在是否能够理解这些概念，你都应该学习。否则三年内，你就会像灭绝的恐龙一样被社会淘汰。 ——马克·库班（NBA小牛队老板，亿万富翁） 6) 输入层/输出层/隐藏层—
【新智元导读】 台大李宏毅老师的深度学习课程以其深入浅出和全面性而受到大家的欢迎。是不可多得的、较为全面的系统的深度学习中文教材。目前，他们在网上贴出了2017年的最新课程《机器学习及其深层与结构化》，包括 TensorFlow 介绍、深度学习模型的基础架构、用于反向传播的计算图、深度学习语言模型、深度学习芯片等等。我们第一时间带来课程设置和相关资源。 2017年台大李宏毅中文深度学习课程来了。课程名称是“机器学习及其深层与结构化（NTUEE Machine Learning and having it D
1 个月前和另外二位小伙伴一起参加了一个 AI 的比赛。虽然比赛结果不理想，至少我享受到了编程过程中的乐趣。从这次比赛中让我认识到 Go 除了写服务端，写游戏模拟器，写 AI 都是拿手好戏。最近微信跳一跳的辅助，冲顶大会的辅助基本也都是 Go 写的。于是我更坐不住了，也写一个来纪念我们那次比赛。
给定一个指向链表头节点的指针，任务是反转链表。我们需要通过更改节点之间的链接来反转列表。
题目： 有5个人坐在一起，问第五个人多少岁？他说比第4个人大2岁。问第4个人岁数，他说比第3个人大2岁。问第三个人，又说比第2人大两岁。问第2个人，说比第一个人大两岁。最后问第一个人，他说是10岁。请问第五个人多大？
【【注】参考自邱锡鹏的《神经网络与深度学习》。 自动计算梯度的方法主要分为三类：数值微分、符号微分和自动微分。
该文主要目的是让大家体会循环神经网络在与前馈神经网络的不同之处。 大家貌似都叫Recurrent Neural Networks为循环神经网络。 我之前是查维基百科的缘故，所以一直叫它递归网络。 下面我所提到的递归网络全部都是指Recurrent Neural Networks。 递归神经网络的讨论分为三部分 介绍：描述递归网络和前馈网络的差别和优劣 实现：梯度消失和梯度爆炸问题，及解决问题的LSTM和GRU 代码：用tensorflow实际演示一个任务的训练和使用 时序预测问题 YJango的前馈神经
之前介绍的循环神经⽹络模型都是假设当前时间步是由前⾯的较早时间步的序列决定的，因此它 们都将信息通过隐藏状态从前往后传递。有时候，当前时间步也可能由后⾯时间步决定。例如， 当我们写下⼀个句⼦时，可能会根据句⼦后⾯的词来修改句⼦前⾯的⽤词。**双向循环神经⽹络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更灵活地处理这类信息。**下图演⽰了⼀个含单隐藏层的双向循环神经⽹络的架构。
刚开始写这篇文章还是挺纠结的，因为网上搜索“从输入url到页面展示到底发生了什么”，你可以搜到一大堆的资料。而且面试这道题基本是必考题，二月份面试的时候，虽然知道这个过程发生了什么，不过当面试官一步步追问下去的，很多细节就不太清楚了。
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！
搞定大厂算法面试之leetcode精讲15.链表 视频讲解（高效学习）:点击学习 目录： 1.开篇介绍 2.时间空间复杂度 3.动态规划 4.贪心 5.二分查找 6.深度优先&广度优先 7.双指针 8.滑动窗口 9.位运算 10.递归&分治 11剪枝&回溯 12.堆 13.单调栈 14.排序算法 15.链表 16.set&map 17.栈 18.队列 19.数组 20.字符串 21.树 22.字典树 23.并查集 24.其他类型题 链表操作如下图： 动画过大，点击查看 时间复杂度： prepend: O(1
【导读】Yann Lecun在纽约大学开设的2020春季《深度学习》课程，干货满满。在课程网站上出了最新的中文版课程笔记。
链接：https://juejin.im/post/5b9770056fb9a05d2f3692ce
最近 Node.js 团队在官方文档上公布了一份最新的安全实践，解读了一些 Node.js 服务下一些常见的攻击场景以及预防手段，我们一起来看看吧！
美国时间 2021 年 10 月 7 日早晨，This Dot Media 邀请了 Vue 的核心成员和 Vue Community （例如 Quasar, Ionic 开发者等）的一些主要贡献者举办了一个 Vue Contributor Days 在线会议，长达两个半小时，会上 vue-cli 的核心贡献者胖茶也在同一天公开了全新的脚手架工具 create-vue[1]，我也是看到 antfu 发推就关注了一下，看完直播回放[2]之后收获很大，这里做一些总结并且分析一下最新发布的 create-vue 的源码。
defer 是“渲染完再执行”，async 是“下载完就执行”，defer 如果有多个脚本，会按照在页面中出现的顺序加载，多个async 脚本不能保证加载顺序
这一年是2012年.PHP和Ruby on Rails作为渲染Web应用程序的最高服务器端技术而备受瞩目。但是，一个大胆的新竞争者掀起了一场风暴 - 一个能够处理1M并发连接的人。这项技术不过是Node.js，从那以后一直稳步增长。
地址:http://www.cnblogs.com/xianyulaodi/ 作者:咸鱼老弟
选自arXiv 作者：Abram L. Friesen & Pedro Domingos 机器之心编译 在改革深度学习、抛弃反向传播的道路上我们不仅看到了 Geoffrey Hinton 的努力。近日，《终极算法》一书作者，华盛顿大学计算机科学教授 Pedro Domingos 也提出了自己的方法——离散优化。 神经分类的原始方法是学习单层模型，比如感知机（Rosenblatt, 1958）。但是，将这些方法扩展至多层比较困难，因为硬阈值单元（hard-threshold unit）无法通过梯度下降进行训
最进需要用到sql递归更新数据的问题，因为需要兼容Sql Server 2000的语法，所以在Sql Server2008前后有两种不同的写法，这里简单记录一下。
原文：https://medium.com/intrinsic/why-should-i-use-a-reverse-proxy-if-node-js-is-production-ready-5a079408b2ca
AI摘要：本文是一个关于Linux中`grep`命令的详细教程，介绍了`grep`的基本用法、常用参数、以及多个实用示例。`grep`命令用于在文件中搜索指定的字符串或正则表达式，并输出匹配的行。介绍的参数包括忽略大小写（-i）、反向匹配（-v）、显示行号（-n）、统计匹配行数（-c）、递归搜索（-r或-R）、使用正则表达式（-E）等。示例部分展示了如何使用这些参数进行基本搜索、忽略大小写的搜索、反向匹配、显示行号、统计匹配行数、递归搜索、使用正则表达式、匹配整个单词或整行、显示匹配行及其前后行、指定多个模式、只输出匹配的部分、搜索包含空格的字符串，以及搜索以特定字符开头或结尾的行。文章强调了掌握`grep`命令的重要性，并鼓励通过练习来熟练运用这些技巧。
摘要：本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。 - 针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax output layer)。 - 针对递归神经网络，本文将解释它在在序列数据上表现出的强大能力。 - 针对通用的深度神经网络模型，本文也将详细探讨网络的前馈和学习过程。 卷积神经网络和递归神经网络的结合形成的深度学习模型甚
Refs 提供了一种方式，用于访问在 render 方法中创建的 React 元素或 DOM 节点。Refs 应该谨慎使用，如下场景使用 Refs 比较适合：
【编者按】使用前馈卷积神经网络（convnets）来解决计算机视觉问题，是深度学习最广为人知的成果，但少数公众的注意力已经投入到使用递归神经网络来对时间关系进行建模。而根据深度学习三大牛的阐述，LSTM网络已被证明比传统的RNNs更加有效。本文由加州大学圣迭戈分校（UCSD）研究机器学习理论和应用的博士生Zachary Chase Lipton撰写，用浅显的语言解释了卷积网络的基本知识，并介绍长短期记忆（LSTM）模型。 ---- 鉴于深度学习在现实任务中的广泛适用性，它已经吸引了众多技术专家、投资者和非专
反转一个链表和数组是不一样的，因为不能任意取值，只能说按照next的顺序依次往后放。那么把一个节点往后放的过程就是一次迭代
王瀚森 编译自 Analytics Vidhya 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 人工智能，深度学习，机器学习……不管你在从事什么工作，都需要了解这些概念。否则的话，三年之内你就会变成一只恐龙。 —— 马克·库班 库班的这句话，乍听起来有些偏激，但是“话糙理不糙”，我们现在正处于一场由大数据和超算引发的改革洪流之中。 首先，我们设想一下，如果一个人生活在20世纪早期却不知电为何物，是怎样一种体验。在过去的岁月里，他已经习惯于用特定的方法来解决相应的问题，霎时间周围所有的事物都发生了剧变。以前需要耗费
1.Motivation ---- 搜索查找是管理文件系统常用的操作，虽然动作逻辑本质上是匹配，很简单，但搜索也有很多种花样,可以用来加速搜索，快速提取想要的内容 最简单的搜索：你想递归遍历从当前目录下所有子目录以及子目录下的文件，得以了解这个目录组织结构 基于文件名的搜索：你想递归搜索从当前目录下所有拥有特定文件名或者后缀的文件 基于文件路径的搜索：你想递归搜索从当前目录下所有拥有特定路径名的路径 文件名反向排除的搜索：你不知道目标文件可能是什么但可以确定目标文件绝不是什么，需要将不可能的文件排除在外 目
无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？ 现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂，但同时也会有更多的代码，程序员的你一定能看懂的（我周围是一群狂热的Clean Cod
静态扫描就是不运行程序，通过扫描源代码的方式检查漏洞，常见的方法也有多种，如把源代码生成 AST（抽象语法树）后对 AST 进行分析，找出用户可控变量的使用过程是否流入到了危险函数，从而定位出漏洞；或者通过正则规则来匹配源代码，根据平常容易产生漏洞的代码定制出规则，把这些规则代入到代码中进行验证来定位漏洞。当然静态扫描由于不运行程序也有好多事情处理不了，如程序通过运算得到的一个结果后，就没办法分析这个结果了，所以需要动态运行程序来解决这个问题，也就是动态扫描，动态扫描可以通过单元测试或人工扫描等方式，下面分别介绍一下 AST 扫描 与 正则匹配两种常见静态扫描方式。
目前为止，学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向传播，还有逻辑回归，并且还学到了向量化，这在随机初始化权重时是很重要。
基本就是上面的方法啦，当然可能也可以用渐变色linear-gradient的方式，不谈了。
为什么使用 Node.js 实现反向代理 提到 反向代理 时我们通常会想到 Nginx，它配置简单，性能很好 那么使用 Node.js 实现反向代理有什么必要呢？ 一个典型的使用场景就是 微服务网关
一、为什么选择序列模型 序列模型可以用于很多领域，如语音识别，撰写文章等等。总之很多优点。。。 二、数学符号 为了后面方便说明，先将会用到的数学符号进行介绍。 输入值中每个单词使用One-shot来表
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