jQuery的文本属性值常见操作有三种：html() / text() / val() ; 分别对应JS中的 innerHTML 、innerText 和 value 属性。
这个岗位最近已经越来越火,作为一个刚毕业没两年的小青年,职位规划与目标都是迷茫的。仅此记录一下日常点滴。
jQuery的文本属性值常见操作有三种：html() / text() / val() ; 分别对应JS中的 innerHTML 、innerText 和 value 属性。
感知器（perceptron）是人工神经网络中最基础的网络结构（perceptron一般特指单层感知器），单层感知器的模型，公式为
在前文中，我给大家介绍了在JS全栈开发中前端和后端的概念，如果你有了一种茅塞顿开的感觉，恭喜你，你骨骼清奇，是个当程序猿的好苗子。
我开始是想算出来在去找零的个数，后来证实是不行的，一是到最后数字太多导致溢出了，而是超出了时间复杂度的限制。
今日内容： 1.计算机基础知识 2.python简介 3.快速入门 昨日回顾 1.无 内容详细： 一.计算机基础 1. 计算机什么组成的 输入输出设备 cpu 硬盘 内存 中央处理器 处理各种数据 相当于人的大脑 内存 存储数据 硬盘 存储数据的 2. 什么是操作系统 控制计算机工作的流程 软件 什么是应用程序 安装在操作系统之上的软件 就是应用程序 总结： cpu 人的大脑 内存
torch_data = torch.from_numpy(np_data)可以将numpy(array)格式转换为torch(tensor)格式；torch_data.numpy()又可以将torch的tensor格式转换为numpy的array格式。注意Torch的Tensor和numpy的array会共享他们的存储空间，修改一个会导致另外的一个也被修改。
https://blog.iden3.io/first-zk-proof.html
判断是否为质数，我之前用 js 写过，详情参见：http://blog.csdn.net/FungLeo/article/details/51483844
新智元报道 来源：towardsdatascience 作者：Raimi Karim 编辑：肖琴 【新智元导读】NLP领域最近的快速进展离不开基于Transformer的架构，本文以图解+代码的形式，带领读者完全理解self-attention机制及其背后的数学原理，并扩展到Transformer。 BERT, RoBERTa, ALBERT, SpanBERT, DistilBERT, SesameBERT, SemBERT, MobileBERT, TinyBERT, CamemBERT……
新智元报道 来源：towardsdatascience 作者：Raimi Karim 编辑：肖琴 【新智元导读】NLP领域最近的快速进展离不开基于Transformer的架构，本文以图解+代码的形式，带领读者完全理解self-attention机制及其背后的数学原理，并扩展到Transformer。来 新智元AI朋友圈 和AI大咖们一起讨论吧。 BERT, RoBERTa, ALBERT, SpanBERT, DistilBERT, SesameBERT, SemBERT, MobileBERT
一行神奇的js代码，当时我就震惊了，这不就是传说中的ZB神奇么… … 哈哈。写本篇文章的缘由是之前看到了一段js代码，如下：
函数传入整数n，要求计算出由n位数相乘得出的最大回数时多少。 比如n=2时，由两位数相乘得出的最大回数为9009=99*91，因为可能回数过长，超过int的范围，所以讲结果对1337求余后返回。
整数 ：可以表示正数，例如 123；可以表示负数，例如 123；使用 0 表示零。
介绍 W3C设备方向规范允许开发者使用陀螺仪和加速计的数据。这个功能能被用来在现代浏览器里构筑虚拟现实和增强现实的体验。但是这处理原生数据的学习曲线对开发者来说有点大。 在本文中我们要分解并解释设备方
计算质数的关键是要减少运算量。如果傻呢，就从1循环到这个数字来进行全量循环计算。聪明一点就不需要了，只需要循环到这个数字的平方根的数字即可。
我的笔记本电脑CPU还可以，在TensorFlow等库的加持下，这台计算机可以在 10-100 毫秒内运行大部分常见CNN模型。2019年，即使是智能手机也能在不到半秒内运行「重量级」CNN模型。而当我自己做了一个简单的卷积层实现，发现这一个层的运行时间竟然超过2秒时，我非常震惊。
作为开发者，我们总是寻找机会来提高应用程序的性能。当涉及到网络应用时，我们主要在代码中进行这些改进。
我比较喜欢通过单词的意思来分析报错 TypeError类型错误 multiply乘 sequence 序列 通过分析可以得出报错意思大概是类型错误:无法将序列与字符串类型的非整数相乘
input 标签的 number 类型提供了一种处理数字的好方法。 我们可以使用min和max属性设置界限，并且可以通过向上和向下键来添加或减少1，如果设置step属性，则向上或向下键来添加或减少对应的 step 值。 但是，如果我们想让用户以不同的step上下移动，该怎么办？
最近开源了一个 Vue 组件，还不够完善，欢迎大家来一起完善它，也希望大家能给个 star 支持一下，谢谢各位了。
题目描述： Given an integer array, find three numbers whose product is maximum and output the maximum product. Example 1: Input: [1,2,3] Output: 6 Example 2: Input: [1,2,3,4] Output: 24 Note: The length of the given array will be in range [3,104] and all elemen
Javascript 语言诞生主要是完成页面的数据验证。因此它运行在客户端，需要运行浏览器来解析执行 JavaScript 代码。
解读： tensorflow中的tile()函数是用来对张量(Tensor)进行扩展的，其特点是对当前张量内的数据进行一定规则的复制。最终的输出张量维度不变。
风格迁移是神经网络深度学习中比较重要且有趣的一个项目。如果不知道什么是风格迁移的请参考这篇文章：https://oldpan.me/archives/pytorch-neural-transfer。
因为自己LSTM和GRU学的时间相隔很远，并且当时学的也有点小小的蒙圈，也因为最近一直在用lstm，gru等等，所以今天没事好好缕了一下，接下来跟着我一起区分并且每个单元全都非常深刻的记一下把。
请注意，本文编写于 2073 天前，最后修改于 173 天前，其中某些信息可能已经过时。
好久没写文章了，最近信用卡欠款十几万 一个疫情差点搞的我信用破产，哎！不说了，这几天在贴吧帮新学弟们做解答，把题目拉过来供大家看看吧。
在本教程里将指导您创建第一个零知识 zkSnark电路。它将介绍各种编写电路的技术，并向您展示如何创建证明并在以太坊[1]上进行链外和链上验证。
jQuery 常用属性操作有三种：prop() / attr() / data() ;
这个博客的就是笔者用来作总结的，只会写出一些必要的东西，所以并不适合一个初学者看
选自Medium 机器之心编译 参与：Panda 配置环境、安装合适的库、下载数据集……有时候学习深度学习的前期工作很让人沮丧，如果只是为了试试现在人人都谈的深度学习，做这些麻烦事似乎很不值当。但好在我们也有一些更简单的方法可以体验深度学习。近日，编程学习平台 Scrimba 联合创始人 Per Harald Borgen 在 Medium 上发文介绍了一种仅用 30 行 JavaScript 代码就创建出了一个神经网络的教程，而且使用的工具也只有 Node.js、Synaptic.js 和浏览器而已。另外
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python列表相关的典型案例。
原题地址 image.png image.png 题解： image.png 不清楚参数是整数还是负数，我们先用变量保存 获取参数是绝对值 因为js中数组有内置的反转函数（reverse），我们将数字转为字符串在转为数组后进行反转，在转为字符串 转为字符串后我们将它与model变量相乘，如果原本的参数大于1就*1，如果原本参数就是小于1的负数就*-1 因为题目规定了反转好的数字有范围限制，我们来进行范围对比 **计算符号为求次幂，例如：2**31就是求2的31次幂 对比后返回计算结果
Bump mapping: 凹凸贴图；模拟粗糙外表面的技术。 FX-Water simple.shader中即用到了。模拟波浪效果。
This time, you are supposed to find A×B where A and B are two polynomials.
为什么不使用 int 函数仍然能输出呢？其实这是我们使用第二种方式的时候，程序已经自动给我们套了一层 int 了，这样就减少了我们书写代码的工作量。除了 int 之外，python 中还有很多的高效语法，这也是python高效开发的原因之一。
一、计算机基础 1.计算机是由什么组成的 CPU、内存、硬盘、输入输出设备 CPU 处理各种数据 相当于人的大脑 内存 存储临时数据 相当于人的临时记忆 硬盘 存储数据 相当于人的长期记忆 2.什么是操作系统 控制计算机工作的流程 软件 什么是应用程序 安装在操作系统上的软件就是应用程序 二、Python简介 1.Python2和Python3的区别 Python2：源码不统一，代码重复，print后可
- 概述 - jQuery是一个优秀的javascript框架(js类库)，兼容css3和各大浏览器，提供dom，events，animate，ajax等简易的操作。并且jQuery有非常丰富的插件，大多数功能都有相应的插件解决方案。jQuery的宗旨是write less, do more. (写的更少,做的更多) - jQuery入门 - jQuery和html整合 - 下载 - 下载地址:www.jquery.com - 使用script的src属性即可
它将大小至少为2，相同Shape的列表张量作为输入，并返回一个张量（输入[0] – 输入[1]），也是相同的Shape。
颜色切换，这里是通过$()直接加载js的脚本内容，并且通过jQuery添加了对应下拉菜单的onchange事件，通过这个事件来控制网页的背景颜色。
在人工智能领域，有一个方法叫机器学习。在机器学习方法中有一类算法叫神经网络：
BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT 和 CamemBERT 有什么共同点？别说「BERT」，那不是我想要的答案。
在最近业务开发中, 作者偶遇到了一个与 JavaScript 浮点数相关的 Bug。
在Animator中有一个选项ApplyRootMotion我们取消勾选，这个选项将动画中根节点的移动量套用到物体的XYZ中。
读完先修知识中的文章之后，你会发现：RNN由于其顺序结构训练速度常常受到限制，既然Attention模型本身可以看到全局的信息， 那么一个自然的疑问是我们能不能去掉RNN结构，仅仅依赖于Attention模型，这样我们可以使训练并行化，同时拥有全局信息？
RNN在处理长期依赖（时间序列上距离较远的节点）时会遇到巨大的困难，因为计算距离较远的节点之间联系时会涉及雅可比矩阵的多次相乘，会造成梯度消失或者梯度膨胀的现象。为了解决该问题，研究人员提出了许多解决办法，例如ESN（Echo State Network），增加有漏单元（Leaky Units）等等，其中成功应用最广泛的就是门限RNN（Gated RNN），而LSTM就是门限RNN中最著名的一种。有漏单元通过设计连接间的权重系数，从而允许RNN累积距离较远节点间的长期联系；而门限RNN则泛化了这样的思想，允许在不同时刻改变该系数，且允许网络忘记当前已经积累的信息。
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