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探索闭包

//每日前端夜话第375篇//正文共:2900字//预计阅读时间:8 分钟 闭包是令人困惑的,因为它是一个“无形的”概念。 当使用对象、变量或函数时,你会想:“在这里我需要一个变量”,然后将其添加到你的代码中。 闭包有各种不同的形式。很多人在注意到闭包时,实际上他们已经在不知不觉中多次使用过了——可能你也是如此。所以学习闭包不是要去了解什么「新」概念,而是要了解你「已经」接触过的东西。 太长不看版 当「函数访问在其外部定义的变量时」,你需要闭包。 例如,这段代码包含一个闭包: letusers=['Alice','Dan','Jessica'];letquery='A';letuser=users.filter(user=>user.startsWith(query)); 注意 user => user.startsWith(query) 本身是一个函数。它使用了 query 变量。但是,query 变量是在该函数的“外部”定义的。那就是闭包。 「如果你愿意,可以在这里就停止阅读」。本文的其余部分会以不同的方式去处理闭包,并不解释闭包是什么,而是带你完成「发现」闭包的过程—...

基于 Python 的张量 Tucker 分解及其应用

Tensor 张量分解 Decomposition 人工智能、深度学习、卷积神经网络、强化学习。这些是机器学习领域的革命性进步,使得很多原本不大可能成的任务逐渐成为了可能。尽管有这些优点,但是也存在一些缺点和局限性。例如,由于神经网络需要大量的训练集,因此容易导致过拟合。这些算法通常是针对特定任务设计的,它们的能力并不能很好地移植为其他任务上。 计算机视觉的主要挑战之一是涉及的数据量: 一个图像通常表示为具有数百万个元素的矩阵,而视频包含数千个此类图像。此外,这种数据中经常会出现噪声。因此,能够降低数据维数的无监督学习方法是改进很多算法的必备法宝。 鉴于此,张量分解在高维数据的应用背景中非常有用。用 Python 实现张量分解来分析视频可以得到数据的重要信息,可以作为其他方法的预处理。 高维数据 高维数据分析涉及一组问题,其中之一就是特征的数量比数据的数量反而大。在许多应用中(例如回归),这会导致速度和模型学习问题,例如过拟合甚至无法生成模型。在计算机视觉、材料科学乃至商业中,这都是司空见惯的,因为互联网上捕获了太多的数据。 解决方案之一就是找到数据的低维表示,并将其作为模型中的训练观...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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