来自:https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/79012233 将数组打乱随机排列 两种方法: np.random.shuffle(x):在原数组上进行,改变自身序列,无返回值. np.random.permutation(x):不在原数组上进行,返回新的数组,不改变自身数组. 1. np.random.shuffle(x) (1).一维数组 import numpy as np arr = np.arange(10) print(…

input屏蔽历史记录   设置input的扩展属性autocomplete 为off即可 ;function($,undefined) 前面的分号是什么用处   ;(function($){$.extend($.fn...现般在一些 JQuery 函数前面有分号,在前面加分号可以有多种用途:1.防止多文件集成成一个文件后,高压缩出现语法错误.2.这是一个匿名函数,一般js库都采用这种自执行的匿名函数来保护内部变量 (function(){})().3.因为undefined是window的属性…

一.ES6 中的 Promise 1.JS 如何解决 异步问题? (1)什么是 同步.异步? 同步指的是 需要等待 前一个处理 完成,才会进行 下一个处理. 异步指的是 不需要等待 前一个处理 完成,就可以进行下一个处理. (2)JS 是单线程 还是 多线程的? JS 是单线程的,也即执行处理时 采用 同步机制.而 JS 实现异步 是借助 浏览器的 多线程机制 完成的. JS 作为浏览器的脚本语言,其根本目的是 实现用户 与 浏览器进行交互,假如现在用户 需要删除一个节点 A,但同时又向节点 A…

前端小白一枚,最近开始使用git,于是花了2天看了廖雪峰的git教程(偏实践,对于学习git的基础操作很有帮助哦),也在看<git版本控制管理>这本书(偏理论,内容完善,很不错),针对所学内容建了git仓库测试,且写了不少git操作命令的笔记,做个分享,有错误的地方各位大大也给提出,好做修改~ Git是一款免费.开源的.用Linux内核开发的分布式版本控制系统. git和svn有什么区别呢? git采用分布式版本库管理,而svn采用集中式版本库管理. 集中式版本库管理需要有一台存放版本库的服务…

简单理解Struts2中拦截器与过滤器的区别及执行顺序 当接收到一个httprequest , a) 当外部的httpservletrequest到来时 b) 初始到了servlet容器 传递给一个标准的过滤器链 c) FilterDispatecher会去查找相应的ActionMapper,如果找到了相应的ActionMapper它将会将控制权限交给ActionProxy d) ActionProxy将会通过ConfigurationManager来查找配置struts.xml       …

简单理解Socket 转自 http://www.cnblogs.com/dolphinX/p/3460545.html  题外话 前几天和朋友聊天,朋友问我怎么最近不写博客了,一个是因为最近在忙着公司使用的一些控件的开发,浏览器兼容性搞死人:但主要是因为这段时间一直在看html5的东西,看到web socket时觉得很有意思,动手写几个demo,但web socket需要特定的服务器支持,由于标准制定工作还没完成,所以没有多少主流的服务器支持,自己在网上下载了几个实现,包括php的.C#的.甚…

js 职责链模式 的简单理解.大叔的代码太高深了,不好理解. function Handler(s) { this.successor = s || null; this.handle = function () { if (this.successor) { this.successor.handle(); } } } var app = new Handler({ handle: function () { console.log('app handle'); } }); var dialo…

和maxout(maxout简单理解)一样,DropConnect也是在ICML2013上发表的,同样也是为了提高Deep Network的泛化能力的,两者都号称是对Dropout(Dropout简单理解)的改进. 我们知道,Dropout是在训练过程中以一定概率1-p将隐含层节点的输出值清0,而用bp更新权值时,不再更新与该节点相连的权值.用公式描述如下: 其中v是n*1维的列向量,W是d*n维的矩阵,m是个d*1的01列向量,a(x)是一个满足a(0)=0的激发函数形式.这里的m和a(Wv)…

前言: 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时,为了学习到较鲁棒的特征,可以在网络的可视层(即数据的输入层)引入随机噪声,这种方法称为Denoise Autoencoder(简称dAE),由Bengio在08年提出,见其文章Extracting and composing robust features with denoising autoencoders.使用dAE时,可以用被破坏的输入数据重构出原始的数据(指没被破坏的数据),所以它训练出来的特征会更鲁棒.本篇博文主要是根据Benig…

dropout是CNN(卷积神经网络)中的一个trick,能防止过拟合. 关于dropout的详细内容,还是看论文原文好了: Hinton, G. E., et al. (2012). "Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors." arXiv preprint arXiv:1207.0580. 我这里简单理解为:dropout相当于同时搞了多个CNN网络,然后取它们的平均.但是…