1、 异步迭代器（asynchronous iterators）es2017 新增了 async/await，使我们能在同步的写法中执行异步函数，但是在循环中：async function foo(array) {
for (let i of array) {
await doSomething(i);
}
}上面代码执行不符合预期，循环本身依旧保持同步，并在在内部异步函数之前全部
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2021-05-25 10:02:08
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ES2019 中对 Javascript 的新增和改进1、 Optional Catch Binding - 可选的异常捕获绑定以往的异常捕获语句，无论你是否用到，都需要在 catch 后面需要带上 error 参数，有代码洁癖的一定难以忍受，新的接口规范支持在不需要的时候不用带了原来的方式try {
// some code
return true;
} catch (unusedExc
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2021-04-18 20:25:40
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当我们开始一个新的软件项目时，我们通常充满热情。 整个团队认为，这次我们将能够避免在先前项目中犯的错误。 我们梦想着这次，一切都会变得完美。 然后， 我们醒来 。 当头几周（或几个月）结束后，我们开始注意到各种问题： 我们的项目负责人已放弃AWOL，我们怀疑他没有像我们这样坚定。 我们无法自动执行部署过程，因为我们的构建脚本很烂。 我们注意到，我们的代码库并不完美，需要对其进行重构。
逻辑回归模型是经典的二分类模型，因其计算方式也可用于预测概率。在进行预测时主要用到了权重向量 、偏置 b对于样本特征 ，其先计算该样本的得分 ，而后使用sigmoid激活函数将 的值域变换到 [0, 1]，将该值作为概率，以 为分界线对样本进行二分类：而 均通过梯度下降法进行求解。求解时使用的损失函数为交叉熵，记
Elasticsearch前沿：ES5.x改进详解与ES6展望导读：本文介绍Elasticsearch最新的动态，包括ES5.x改进详解与ES6展望，由曾勇在高可用架构群分享，转载请注明来自高可用架构公众号。曾勇（Medcl），Elastic工程师与布道师，2015年加入Elastic公司。加入Elastic之前，在搜索和运维等方面积累了超过七年的经验。Elasticsearch国内首批用户，自2
原创
2020-11-06 10:16:13
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tf框架的范围管理scope技术来优化参数设定，最终准确率为0.984这里主要引入较多参数来改进原有的cnn模型：使用激活函数去线性化使用隐藏层即加深层数以解决复杂问题使用学习率调整更新参数的频度使用滑动平均模型来调整模型结果# 导入必要的库
import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.examples.tutorials.mnist im
当训练好一个模型之后预测新的数据，当发现预测情况不是很好的时候，怎么改进？1.得到更多的训练数据。但有的时候获取更多的数据并不是很有帮助2.尝试选用更少的特征3.尝试增加更多的特征4.增加多项式特征，就是已有特征之间的组合：等5.增加正则化参数，减小正则化参数怎么样能选择最适合改进的方法呢？或者说排除上面的一些方法评估该算法的性能（机器学习诊断法），从而能知道影响性能的关键和改进的方面：训练误差最
其开源地址见：https://github.com/pgkk/kkpager存在的问题：在用ajax刷新动态转入页码，无论如何更改页码，都是显示第一次的页码 改进调用
原创
2015-04-17 10:56:51
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传统的Canny边缘检测算法是一种有效而又相对简单的算法，可以得到很好的结果（可以参考上一篇Canny边缘检测算法的实现）。但是Canny算法本身也有一些缺陷，可以有改进的地方。1. Canny边缘检测第一步用高斯模糊来去掉噪声，但是同时也会平滑边缘，使得边缘信息减弱，有可能使得在后面的步骤中漏掉一些需要的边缘，特别是弱边缘和孤立的边缘，可能在双阀值和联通计算中被剔除。很自然地可以预见，如果加大高
跨分支线性模型(Cross-component linear model,CCLM)是VVC新增的帧内预测技术，它假设同一个编码块的色度像素值和对应的亮度像素值有线性关系，所以CCLM使用一个线性模型直接使用亮度像素的重建值生成对应色度像素的预测值。 其中α和β是模型参数，有色度相邻像素求得。 是色度像素对应亮度像素的重建值，对于YUV420格式视频需要对亮度进行下采样，如图1。图1 CCLM下
原创
2021-12-23 10:51:41
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PSO改进系列算法简介1、引入w的PSO (标准粒子群优化算法) ：标准粒子群优化算法，引入惯性权重w，w随着迭代次数的变化而变化。 2、APSO (Adaptive Particle Swarm Optimization) ：自适应粒子群优化算法，引入三种策略：参数自适应策略，精英学习策略，状态评估策略。 3、CPSO (Cooperative Particle Swarm Optimizati
一、Apriori算法性质性质一：候选的k元组集合Ck中，任意k-1个项组成的集合都来自于Lk.性质二：若k维数据项目集X={i1,i2,…,ik}中至少存在一个j∈X，使得|L(k-1)(j)|<k-1,则X不是频繁项集。即若Lk-1中有一个元素C包含一个项目i，使得|L(k-1)(j)|<k-1，则所有Lk-1与C中元素连接生成的候选k维数据项集不可能是频繁项目集。eg.购物篮中的
以前写了一篇日记， 显示略缩图，见《自绘列表框控件显示略缩图----再稍微改进点点。。
原创
2022-12-13 15:52:16
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在一个软件中一时找不到三个需要改进的地方，就从多个软件出发了~Bing 输入法1.很多输入法都支持符号识别，如输入"wujiaoxing"，就会有☆,★的选项，输入"shang""xia""zuo""you"就分别有→,←,↑,↓的符号，而bing输入法需要输入v进入v模式再去选择符号还是表情，大多数情况下不是很方便。旺旺（阿里）某界面2.聊天内容不支持复制，当聊天内容是一些地址信息或者较长的段落
最近在学习《机器学习实战》 kNN算法是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录（欧氏距离），然后根据他们的主要分类来决定新数据的类别。该算法涉及3个主要因素：训练集、距离或相似的衡量、k的大小。 kNN算法可以解决如下问题样本如下：span group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
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产品经理，你对用户的需求了解多少呢？你知道用户想要什么样的产品吗？你想知道用户将会如何看待你的产品吗？你想知道你设计的产品在用户中的口碑如何吗？是的。每一个产品经理都希望在产品开始立项设计前，得到用户最真实的需求，为自己的产品设计提供良好的支撑；每一个产品经理都希望自己的设计的产品得到用户的认可和亲睐；每一个产品经理都希望用户能在使用产品的过程中不断反馈对于产品改进的意见和建议……那么，我们如何
PTA 7-9 题目集总结：（1）前言：总结三次题目集的知识点、题量、难度等情况 在第七次作业中，题目集7的题量不算多，只有两道题，分别为图形卡片排序游戏以及图形卡片分组游戏，但总体的工作量 却不少，因为是两道大题，不是那种看一眼就开始 写的题目，题目集7的知识点主要有类的继承、多态性
1、默认搜索可以设置（百度、谷歌、搜搜……）2、自定义模式不放“本地保存”和“云端保存” 按钮。 学习hao123.com网站，在点击地址导航区域右上角的 齿轮标志后可以设置 地址，并且显示“恢复默认”和“保存到账户”。点击保存到账户就直接保存到服务器。3、数据同步按钮也去掉，只要登录账户就自动
原创
2021-09-28 10:13:45
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文章目录序列数据使用什么样的神经网络用Numpy代码理解RNN前向传递Keras 中的循环层将SimpleRNN应用于IMDB 电影评论分类问题更高级的循环层：LSTM 层和GRU 层1.LSTM层2.Keras 中一个LSTM 的具体例子 序列数据使用什么样的神经网络密集连接网络和卷积神经网络）都有一个主要特点，那就是它们都没有记忆。它们单独处理每个输入，在输入与输入之间没有保存任何状态。对于
关于kmp算法的分析：在最简单的朴素算法中，是从主串的第一个字符和模式字符地一个字符进行比较的，若相等则继续比较后续的字符，否则从主串的第二个字符开始重复与模式字符的比较。改进一：在第n次的字符比较中，若前k个字符对应相等，但从k+1开始模式字符和主串的字符不相等时候。就不必要从上次比较的下一个字符开始与模式字符比较比较，而是从k+1个字符开始比较。改进二：在改进一当中，虽然模式字符k时候相等，但
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原创
2009-03-31 21:01:13
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