本文永久链接– https://tonybai.com/2024/12/16/go-1-24-foresight-part1自2020年底撰写《Go 1.16版本新特性前瞻》以来，四年转瞬而逝。在这段时间里，每当Go的大版本开发进入新特性冻结(freeze)阶段，我都会为大家带来该版本的特性前瞻，旨在让大家更早地了解和实验这些新特性，从而在版本正式发布时能够准确评估是否应用它们。11月末，Go 1.24的新特性开发已经冻结，我认为是时候对Go 1.24新特性进行前瞻了。本次前瞻将分为两篇进行，本文，也就是第一篇将讲解语法、编译器与运行时方面的变化，而第二篇将聚焦工具链和标准库。本次前瞻可以引导大家了解即将在明年3月份发布的Go 1.24版本中的重要变化，希望能给大家带去帮助。注：Go每六个月发布一次。每个发布周期都分为持续约4个月的开发阶段，然后是为期3个月的测试和完善阶段（称为发布冻结期）。当前的发布周期预计于每年一月中旬和七月中旬开始，如下图所示。以Go 1.24为例，2024年7月开始plan，经过4个月开发，11月下旬冻结，再经历3个月的测试完善，预计2025年2月发布。图来自go.dev/wiki/Go-Release-Cycle注：大家可以使用Go playground体验dev branch的最新特性，或在本地安装GoTip版本进行体验。2024年12月1 ...继续阅读 (19)

年底将至，面对企业报表数据的繁琐提取工作，是否感到无从下手？本文将为您提供一系列高效的数据提取技巧，让您轻松掌握企业报表，洞察财务状况。又到了年底了，你是否在被繁琐的企业报表数据困扰？今天，我们一起了解一系列高效的数据提取技巧，让你轻松驾驭企业报表，洞察财务状况！本月金额提取攻略想要快速获取本月金额？只需一招——运用GLAmt函数！这个强大的函数能从总账中精准提取发生额。以下是操作步骤：① 函数揭秘：GLAmt带你轻松穿梭于总账数据之间，只需输入相关参数，金额即刻呈现。② 实战演示：看我一键复制粘贴，本月金额轻松到手！③ 核对秘籍： 通过总账辅助余额表节点校对取数结果，确保数据的准确性。更有IF和MSELECT/MSELECTA函数，帮你倒算本月数，轻松应对各种财务状况！详细内容示例如下——设置业务函数GLAmt从总账取发生额：①函数说明：GLAmt(科目,年度,期间,辅助项,方向,币种,包含末记账,主体,返回币种,账簿,是否包含损益结转凭证,是否包含错误凭证,是否包含重分类凭证(空表示N),二级核算单位,利润中心)，②函数示例：GLAmt(‘1002′,”,”,'[现金流量项目=1111]’,”,’本币’,’Y’,”,’账簿本币̵ ...继续阅读 (8)

在前述的文章（参考）中，我们实现了带有一个隐藏层的神经网络，并使用该神经网络对手写数字0/1进行识别。本文对该神经网络的识别效果以及相关的超参数的配置做一些分析与优化。这里涉及的超参数包括了学习率、迭代次数、隐藏层神经元的个数，这里对这三个参数的不同取值进行了相关测试，并观察训练时间与模型效果。不同学习率的模型训练学习率应该是这里最为重要参数了。在相同的迭代次数下（这里取500），不同的学习率展现出了非常大的差异。这里从0.001开始、尝试了：0.001、0.005、0.01、0.1、0.5等取值。详细的数据如下：可以看到，不同的学习率展现出了训练效率的差异非常大：在相同的迭代次数（均取500）情况下，学习率增加到0.1之后，预测错误率降低到了0.09%，并且再增加学习率，预测错误率并没有提升在学习率，从0.001增加到了最后的0.5之后，在进行了相同的迭代次数时，训练的目标函数取值下降一直都较为明显学习率如何影响目标函数的收敛速度右图展示了学习率取值分别为0.1和0.01时，目标函数的收敛速度趋势图。可以看到：学习率为 0.1 时，在迭代约40次以前，目的函数的收敛速度非常快，并快速的收敛到了非常低的水平学习率为0.01时，迭代到100次时，代价依旧非常高从这次实现代码也可以看到，学习率对于模型的训练效率有这至关重要的影响。如果学习率选择不合适，则会耗费大量计算资源进行非常慢的训 ...继续阅读 (14)

byzhangxinxufromhttps://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=11447本文可全文转载，独立域名个人网站无需授权，但需要保留原作者、出处以及文中链接，任何网站均可摘要聚合，商用请联系授权。一、温故而知新在学习本文内容之前，大家有必要先了解彩色字体与font-palette属性，见此文：“超酷！CSS font-palette与彩色字体显示”不然，本文的这些内容学习起来会比较吃力。什么内容呢？介绍font-palette属性两个全新的特性，支持animation和palette-mix()函数。其兼容性如下：目前Chrome浏览器已经支持，下面花几分钟时间快速了解下这两个特性的作用和样式表现。二、palette-mix()混合函数palette-mix()函数可以对两个不同的调色板色值进行混合，支持多种颜色模式，语法参考：/* 混合字体定义的调色板 */ font-palette: palette-mix(in lch, normal, dark) /* 混合开发者定义的调色板 */ font-palette: palette-mix(in lch, --blues, --yellows) /* 每种调色板混合的百分比各不相同 */ font-palette: palette-mix(in lch, --blues 50%, -- ...继续阅读 (12)

byzhangxinxufromhttps://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=11447本文可全文转载，独立域名个人网站无需授权，但需要保留原作者、出处以及文中链接，任何网站均可摘要聚合，商用请联系授权。一、温故而知新在学习本文内容之前，大家有必要先了解彩色字体与font-palette属性，见此文：“超酷！CSS font-palette与彩色字体显示”不然，本文的这些内容学习起来会比较吃力。什么内容呢？介绍font-palette属性两个全新的特性，支持animation和palette-mix()函数。其兼容性如下：目前Chrome浏览器已经支持，下面花几分钟时间快速了解下这两个特性的作用和样式表现。二、palette-mix()混合函数palette-mix()函数可以对两个不同的调色板色值进行混合，支持多种颜色模式，语法参考：/* 混合字体定义的调色板 */ font-palette: palette-mix(in lch, normal, dark) /* 混合开发者定义的调色板 */ font-palette: palette-mix(in lch, --blues, --yellows) /* 每种调色板混合的百分比各不相同 */ font-palette: palette-mix(in lch, --blues 50%, -- ...继续阅读 (16)

PHP 升级到了 8.4，个人觉得对我们写代码帮助最大的就是 PHP 8.4 引入的array_find()、array_find_key()、array_any()和array_all()这 4 个array_*()数组函数。其实这四个函数在 JavaScript 的 Array 的实例方法中就有了，只是他的命名方式和 PHP 有点不一样，就他是用 every 和 some 而不是 all 和 any，我之前写代码的时候，也有一些地方需要使用到这四个数组函数，所以我基于 JavaScript 的方式在 #WPJAM Basic# 中集成了这四个方法。在 PHP 8.4 发布之后我基于 PHP 8.4 命名方式做了一些优化，使得大家在没有升级到 PHP 8.4，也可以提前在 WordPress 中使用 PHP 8.4 引入的数组函数。array_find()array_find()是返回数组中第一个满足回调函数的元素，如果没有则返回null，根据这个特性，我们很容易就是先这个函数：if(!function_exists('array_find')){ function array_find($arr, $callback){ foreach($arr as $k => $v){ if($callback($v, $k)){ return $v; } } ...继续阅读 (20)

如果使用一个new修饰符，就会导致它会根据变量的类型而选择不同的函数运行。C#里怎么样使用new修饰符来让类智能选择基类函数还是派生类函数？在C#里有一个特殊的用法，就是在创建与基类相同的函数时，这是一个比较特殊的使用方法，一般情况下，不建议这样使用。这行代码的运行输出。 ...继续阅读 (15)

【摘要】由于简篇，C# mvc +axios + web api + javascript 这里只是简单一笔带过。如果操作，看如下截图 可以写一个javascript函数， 具体如何传，代码如何写？参考博文前链接内的DetailButton_EventListener(data)函数的写法。 把数据传至MV阅读全文 ...继续阅读 (13)

在Axure的设计中，随机函数是比较常用的函数类型之一。这篇文章，作者就分享了用随机函数设计和交互的整个过程，供大家参考学习。这期内容，我们将深入探讨Axure中随机函数的用法。一、随机函数创建随机函数所需的元件1.打开一个新的 RP 文件并在画布上打开 Page 1。2.在元件库中拖出一个矩形元件。3.选中矩形元件，样式窗格中，将矩形元件命名为“数值”，线宽设置为0，输入文本“数值”。4.在元件库中拖出一个按钮元件，样式窗格中，将填充色设置为蓝色（#0052D9），输入文本“生成随机数”。二、创建交互创建生成随机数按钮交互状态1.选中生成随机数按钮元件，在交互窗格点击新建交互，单击时，设置数值元件文本，插入一个函数变量。2.插入这段函数：[[(Math.random()*3+1).toFixed(1)]]，这里设置的是1-4随机出数，如果想改变随机出数的区间，改变Math.random()*3+1中“3+1”字段就可以，例如想设置1-10之间随机出数，就改成：[[(Math.random()*9+1).toFixed(1)]]，设置1-100之间随机出数，就改成：[[(Math.random()*99+1).toFixed(1)]]。3.点击确认，保持变量函数。预览交互点击预览，在预览页面中，鼠标单击生成随机数按钮，会生成1-4的随机数。一个生成随机数的交互就做好了，但是我们发现 ...继续阅读 (9)

byzhangxinxufromhttps://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=11449本文可全文转载，独立域名个人网站无需授权，但需要保留原作者、出处以及文中链接，任何网站均可摘要聚合，商用请联系授权。一、突然发现，浏览器全支持啦color-mix()颜色函数去年年初其实我就介绍过了，不过只是简单提了一嘴，见“是时候介绍这几个全新的CSS颜色函数了”一文。然后，最近发现，这个颜色函数所有现代浏览器都已经支持啦，看看看，绿油油一片大好。是时候好好介绍这个我认为还挺实用的颜色函数。二、白加黑的颜色是？先通过一个简单的案例预热下对color-mix()颜色函数的认知。canvas { background-color: color-mix(in srgb, black, white) }按照我们的认知，白色和黑色混合应该是灰色，那最终的渲染结果是不是灰色呢？见如下截图所示：果然是灰色，哦，原来这就是颜色混合。比例设置如果希望白色多一点，黑色少一点，怎么办呢？也好办，white色值后面的百分值设得大一点就好了。例如：canvas { background-color: color-mix(in srgb, black, white 75%) }效果：上面的混合颜色设置等同于color-mix(in srgb, black 25%, white)， ...继续阅读 (18)

byzhangxinxufromhttps://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=11449本文可全文转载，独立域名个人网站无需授权，但需要保留原作者、出处以及文中链接，任何网站均可摘要聚合，商用请联系授权。一、突然发现，浏览器全支持啦color-mix()颜色函数去年年初其实我就介绍过了，不过只是简单提了一嘴，见“是时候介绍这几个全新的CSS颜色函数了”一文。然后，最近发现，这个颜色函数所有现代浏览器都已经支持啦，看看看，绿油油一片大好。是时候好好介绍这个我认为还挺实用的颜色函数。二、白加黑的颜色是？先通过一个简单的案例预热下对color-mix()颜色函数的认知。canvas { background-color: color-mix(in srgb, black, white) }按照我们的认知，白色和黑色混合应该是灰色，那最终的渲染结果是不是灰色呢？见如下截图所示：果然是灰色，哦，原来这就是颜色混合。比例设置如果希望白色多一点，黑色少一点，怎么办呢？也好办，white色值后面的百分值设得大一点就好了。例如：canvas { background-color: color-mix(in srgb, black, white 75%) }效果：上面的混合颜色设置等同于color-mix(in srgb, black 25%, white)， ...继续阅读 (15)

在软件开发中，性能优化是永恒的主题，而函数缓存与记忆化技术（Memoization）是提升代码性能的常用手段。它们通过存储函数调用的计算结果，避免重复计算，从而显著提高程序运行效率。Python 提供了内置工具（如 `functools.lru_cache`），以及手动实现记忆化的能力，为开发者提供了灵活的性能优化方法。本篇文章将详细解析函数缓存与记忆化技术的工作原理，并通过大量代码示例，演示如何在实际项目中运用这些技术来优化代码性能。同时，我们将探讨函数缓存的边界条件、注意事项以及高级应用，包括自定义缓存 ...继续阅读 (37)

支持向量机（SVM）是机器学习中的经典算法。本文聚焦于SVM中的公式推导，如间隔距离公式的详细推理，以及原问题与对偶问题公式化阐述。深入探讨优化问题，包括构建拉格朗日函数来处理约束优化问题，利用KKT条件求解最优解的过程。同时涉及多项式核函数与高斯核函数公式特性。间隔距离推理在支持向量机（SVM）中，正超平面和负超平面的式分别为： $$ \vec{w} \cdot \vec{x} + b = 1 \quad \text{(正超平面)} $$ $$ \vec{w} \cdot \vec{x} + b = -1 \quad \text{(负超平面)} $$ 其中$\vec{w}=(w_1, w_2)$是权重向量，$b$是偏置项，$\vec{x}=(x_1, x_2)$是数据点。假设$\vec{x_m}$是正超平面上的点，$\vec{x_n}$是负超平面上的点，则有： $$ w_1 x_{1m} + w_2 x_{2m} + b = 1 \quad \text{(1)} $$ $$ w_1 x_{1n} + w_2 x_{2n} + b = -1 \quad \text{(2)} $$用式(1)减去式(2)，得到： $$ w_1 (x_{1m} - x_{1n}) + w_2 (x_{2m} - x_{2n}) = 2 $$ 写成向量形式： $$ \vec{w} \cdot (\vec{ ...继续阅读 (19)

base 关键字在 C# 中用于在派生类中访问基类的成员（字段、方法、属性等）。在派生类中调用基类的成员函数（当你需要在派生类中调用基类的方法，而该方法被重写时）。C#里怎么样使用继承实现不同的功能，以及调用基类函数？访问基类被隐藏的成员（当基类和派生类有同名成员时）。调用基类的构造函数（在派生类构造函数中）。在C#中，经常需要调用基类相同的函数，这时候要使用base对象来访问基类。 ...继续阅读 (15)

当调用一个对象的一个函数时, 系统会首先去检查该对象的声明类中这个函数是不是虚函数, 如果不是虚函数就直接执行函数. 如果是虚函数的话再去检查这个对象的实例类, 看看实例类中有没有重写这个虚函数, 如果有的话就直接执行该函数, 否则就去找这个实例类的父类, 看看他的父类中有没有重写这个虚函数,有的话就执行, 没有的话就继续找直到找遍所有父类, 如果没有override关键字, 最后会执行申明类里的虚函数.如果要深入地掌握面向对象编程，就必须把这三个特性，使用得滚瓜烂熟，才可以得心就手，才能写出好用的代码。 ...继续阅读 (15)

PHP 8.4 在 11 月 21 号就发布了，它包含了许多新功能，对于 WordPress 用户来说，了解 PHP 新版的功能也是一个简单必要的工作，并且  8.4 版是 PHP 在 2024 年的年度的一个主要的版本更新，所以我们就简单快速过一遍 PHP 8.4 的新功能。😄属性挂钩对象属性现在可以其 get 和 set 操作中关联相关的附加逻辑。根据用法，这可能会也可能不会使属性变为虚拟属性，即该属性根本没有实际的存储值。php class Person { // “虚拟”属性，可能无法明确设置。 public string $fullName { get =$this->firstName . ' ' . $this->lastName; } // 所有的写入操作都会经过这个挂钩，结果就是写入的内容。 // 读取访问正常。 public string $firstName { set => ucfirst(strtolower($value)); } // 所有的写入操作都会经过这个挂钩，它必须写入支持值本身。 // 读取访问正常。 public string $lastName { set { if (strlen($ ...继续阅读 (19)

文章头图来自：CAI S, MAO Z, WANG Z, et al. 2021. Physics-informed neural networks (PINNs) for fluid mechanics: a review. Acta Mechanica Sinica [J], 37: 1727-1738.🥕 基本信息1、什么是物理信息神经网络？Expand / 拓展物理信息神经网络 (Physics-Informed Neural Networks, PINNs) 是一种结合物理学知识和深度学习的强大工具，特别适用于求解偏微分方程（PDE）等复杂物理问题。PINNs 将神经网络的泛化能力与物理定律结合，通过编码物理方程中的约束条件来指导神经网络的学习。这种方法特别适用于那些难以通过传统数值方法求解的复杂问题，比如流体力学、热传导、结构力学等领域。简单来说，可以理解为下图：开题报告2、PINNs的优势（最明显的两点）：Expand / 拓展总而言之，言而总之，PINNs有以下优点：少量数据需求：由于物理方程本身已经提供了大量的约束信息，PINNs 通常需要的训练数据较少，在小样本情况下仍能表现出较好的效果。可解释性：因为 PINNs 是基于物理方程的，解的可解释性比纯数据驱动的神经网络模型更强。🤔 初步认识目前主要有两种方式将物理信息嵌入到神经网络中。一种是将偏微分方程（Part ...继续阅读 (13)

Python是一门高度灵活的语言，其中一个重要特性是“可调用对象”，即所有可以“像函数一样调用”的对象。可调用对象在Python中不仅指函数和方法，还包括lambda表达式、类实例、生成器等。本教程将详细介绍Python中的各种可调用对象，探索它们的底层机制，并展示如何实现自定义的可调用类。通过提供丰富的代码示例和深入的解释，本文帮助读者从基础概念到高级实现，彻底掌握Python中的可调用对象，提高代码设计的灵活性和可扩展性。 ...继续阅读 (14)

这是一份写给非技术岗的产品经理/运营的机器学习和深度学习的简单指南，帮助我们可以听到技术人员的话～在“大热的AIGC究竟是什么”的文章中，我们聊到了人工智能以及生成式人工智能。这篇文章我们想继续聊下两个经常会和“人工智能”一起被提到的概念，那就是机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）。一、什么是机器学习（Machine Learning）机器学习（ML）是人工智能的一个研究领域，主要涉及开发和研究统计算法，这些算法可以从数据中学习，并泛化到未见过的数据，从而在没有明确指令的情况下执行任务。请记一下关键字：学习。机器学习到底在学什么呢？我们在之前的文章中也有提到，机器学习的本质就是要让机器找一个函数。我们读书的时候都学过，y=f（x）=ax+b，其中a和b就是参数（Parameter），也就是我们要找出来的未知数。当我们找到这两个未知数之后，我们再输入x，自然而然就能得到y。是不是勾起了你读书时的回忆了？机器学习其实就在学习怎么自动把这些参数找出来，但是通常它的函数非常复杂，所以要找的参数量也非常大，可能是上万个参数，可能是数十万个参数，甚至可能更多。那机器如何学习呢？举个例子：还是用我经常用的例子，我要做一个应用，当输入一个图片，这个应用可以分辨出图片里的是柯南还是新一。那我就要找一个函数，这个函数输入是一张图片，输出要么是柯南，要么是 ...继续阅读 (8)

假设你正在写后端代码，其中一个函数的功能是传入文章id，返回文章详情。因为项目比较大，因此在定义函数时，把类型标注加上，标明了参数的类型和返回的类型。例如：123456789101112131415161718192021222324252627fromtypingimportListfromdataclassesimportdataclass@dataclassclassArticleDetail:id:inttitle:strcontent:strtag:List[str]defquery_article_detail(article_id:int) -> ArticleDetail:ifisinstance(article_id,int):detail = ArticleDetail(id=article_id,title='文章标题',content='文章内容',tag=['tag1','tag2'])returndetaildeftest_query_article_detail():detail = query_article_detail(123)print(detail.content)现在，当你拿到返回的detail变量时，IDE的自动补全就可以正常工作了，如下图所示。你想让这个函数 ...继续阅读 (17)

本文介绍了在C++中如何将函数分文件编写的基本步骤及示例。文章首先概述了分文件编写的作用，即让代码更加清晰。接着详细描述了四个步骤：创建头文件（.h）、创建源文件（.cpp）、在头文件中声明函数、在源文件中定义函数。最后通过一个实例演示了整个过程，包括创建头文件myswap.h、源文件myswap.cpp以及使用自定义函数的main.cpp文件。基本步骤分文件的作用：让代码更加清晰。函数文件编写一般有四个步骤：1、创建后缀名为.h的头文件2、创建名为.cpp的源文件（开头要包含.h头文件。#include "myfunc.h"，注意，一定是双引号）3、在头文件中写函数的声明4、在源文件中写函数的定义实例演示整体的框架是下面这三个文件。（1）创建后缀名为.h的头文件，里面需要声明自定义的函数//myswap.h #includeusing namespace std; void myswap(int a, int b);（2）创建后缀名为.cpp的源文件，在里面写函数的内容。里面需要包含头文件。注意：包含自定义头文件一定要用双引号，而不是单书名号。"myswap.h"而不是//myswap.cpp #include "myswap.h" #include// 如果不需要返回值，可以返回void void myswap(int a, int b) { cout << "交 ...继续阅读 (13)

在AI大模型如火如荼的今天，如何充分发挥LLM的潜力，成为业界关注的焦点。本文将带你深入探索LLM的高阶应用——工具和插件，揭秘它们如何扩展LLM的能力边界，解决实际应用中的痛点。正如工匠需借助精良工具方能打造传世之作，LLM亦需借助工具和插件，才能在职场中发挥出最大的价值。之前有段时间，网上对于AI大模型比较9.9和9.11那个大的问题，引发了一波大众对AI大模型的质疑。当你了解LLM的原理后，就知道背后的原因是因为LLM本身不具备数学能力而导致的，它只能进行文本预测。那么当在使用LLM构建应用程序时，LLM本身又不具备某些能力时，该怎么办呢？这时候，就涉及到工具的使用了。例如用户和你的智能客服进行订单状态咨询时，你需要LLM能够借助sql语句来查询你的数据库，然后回复用户等。目前市场上大部分的LLM提供的工具服务，主要分2种类型：工具函数，和插件工具。工具函数：用户根据自己项目的需要，通过自定义函数来实现一系列能力的扩展。插件：开发者可以基于自己的API服务构建插件，可上架到GPTSstore中，供第三方使用。虽然这2种方式有很多地方很像，但是终归是不同的发展定位。工具函数，更像是LLM平台提供的一种扩展，而这个扩展能力仅得使用方自己来开发且无法向外推广。而类似于GPTs的插件工具，则是一种生态的构建，插件开发好之后即可以自己用，也可以上架到GPTstore中供第三方使用。在国 ...继续阅读 (9)

本文永久链接– https://tonybai.com/2024/11/01/introduction-to-passkey传统的密码认证一直以来都是数字时代的主流身份验证方式。然而，用户常常选择易记的弱密码并重复使用，导致账号易受攻击。密码泄露、钓鱼攻击等安全问题层出不穷，超过80%的数据泄露与密码相关。截图来自FIDO联盟官网与此同时，频繁的密码管理和忘记密码情况严重影响用户体验。服务商在安全保存用户密码方面的责任也增加了系统建设和维护的成本。为了应对这些问题，科技行业开始积极探索无密码认证的方法。无密码认证利用设备生物识别、硬件加密和其他更安全的验证手段，提供了更安全的登录体验。在Thoughtworks最新一期（第31期）技术雷达文档中，一种名为passkey的无密码认证技术被列入“试验” 象限，许多读者可能在github或其他支持passkey的站点和应用中使用过这一技术了。Passkey是FIDO联盟(Fast IDentity Online)提出的一种无密码认证解决方案。FIDO联盟是一个开放的行业协会，其核心使命是减少世界对密码的依赖。联盟成员包括众多知名的科技公司和组织，如Google、微软、Apple、Amazon等，致力于定义一套开放、可扩展、可互操作的机制，以降低用户和设备身份验证时对密码的依赖。Passkey是FIDO联盟的首个无密码身份认证凭 ...继续阅读 (30)

装饰器是Python中一种强大的功能，它可以在不改变原始函数代码的情况下为函数添加功能。本文旨在从零开始，引导读者理解装饰器的核心概念，学习如何编写并灵活应用装饰器来增强代码的复用性和可维护性。首先，我们会介绍装饰器的基本语法和工作原理，然后通过实际的应用场景展示装饰器在日志记录、性能分析、权限验证和缓存等方面的广泛用途。通过详细的示例和最佳实践，本文帮助读者掌握如何编写高效的装饰器，从而使代码更加优雅和灵活。 ...继续阅读 (21)

神经网络是深度学习的核心工具，它们模仿大脑的神经结构，通过训练从数据中学习复杂的模式。本文详细介绍如何使用Python和TensorFlow从头构建一个简单的神经网络，并通过训练和评估来测试其性能。我们将深入探讨构建神经网络的基本原理，包括前向传播、反向传播、激活函数以及损失函数的选择。同时，我们将演示如何使用TensorFlow框架构建、训练和评估模型，为开发者提供实用的步骤来创建自己的神经网络模型。无论你是神经网络的初学者还是希望更深入理解TensorFlow的开发者，这篇文章都将为你提供深入的指导。 ...继续阅读 (16)

C++自C++11标准引入了lambda表达式、`std::function`和`std::bind`，为开发者带来了强大的函数式编程特性。函数式编程让代码更加灵活、简洁、可重用，并使得开发者可以轻松处理回调、事件驱动编程和更复杂的函数组合。本文将详细介绍C++中函数式编程的关键工具，重点展示`std::function`、lambda表达式以及`std::bind`的使用。通过代码示例，读者将学习如何用这些工具来简化代码并提升代码的表达能力，最终提高开发效率。 ...继续阅读 (20)

哈希算法是一种将任意长度输入映射为固定长度输出的算法，广泛应用于数据检索、加密、缓存等领域。本文首先介绍了C++中常用的哈希函数，包括MD5和SHA-256，并讨论了哈希冲突的解决方法，如开放寻址法和链地址法。随后，本文探讨了哈希算法的优化策略，如选择合适的哈希函数、动态扩展哈希表、减少哈希冲突以及缓存优化等。最后，本文列举了哈希算法在数据库索引、缓存系统、密码学和文件校验等实际应用中的案例。本文旨在帮助读者深入理解并应用哈希算法，提高系统效率。 ...继续阅读 (45)

考虑下面的代码，它测量了几个完全一样的函数的用时。function timeit(fn) { console.time(); for (let i = 0; i < 5e7; i++) { fn(123); } console.timeEnd(); } timeit(x => x + 1); timeit(x => x + 1); timeit(x => x + 1); // More timeit(x => x + 1) calls...想象一下控制台的输出是怎样的，由于干扰的存在时间不会相等，但至少应该差不多，不会出现某个比另一个快几倍的情况。但如果你实际运行一下（对于浏览器不要开发者工具里运行，要写一个 HTML 文件然后打开），根据引擎的不同，输出是这样的：在 NodeJS 22.9.0 上第一个比后续的快 10 倍：default: 21.129ms default: 205.575ms default: 203.184ms在 Firefox 131 上得到了相似的结果：default: 19ms - timer ended default: 130ms - timer ended default: 129ms - timer ended在 Bun 1.1.30 上，前五次调用拥有最快的速度，后面会慢一些：[31.56ms] default [27.79ms] ...继续阅读 (24)

前几天，使用DataGridView来进行动态数据显示，但是发现左边的滚动条会显示不正确。最后发现了一个函数PerformLayout()，它是立即强制界面刷新，并且进行重新设置。到这个时候，已经找了一天半时间了，又去翻MSDN的文档，又去百度，还去bing。一开始认为界面没有更新，找了Refresh()函数，又调用窗口更新函数，如果你去点击一下滚动条，它又立即更新，并且跳到正确的位置显示。后来通过调用这个函数，就可以解决滚动更新位置不正确的问题了。比如设置显示第100行了，但是滚动条的位置还是在最顶端， ...继续阅读 (15)

自Java 8引入函数式编程特性以来，开发者们获得了一种更加简洁、高效的编程方式。函数式编程是指通过将函数作为一等公民的形式来编写代码，减少不必要的样板代码，使代码更加简洁易读，尤其适合于处理集合类数据。Lambda表达式作为Java 8的核心更新之一，为我们提供了更具表现力的方式来定义行为，同时Stream API使得集合的处理变得更加直观和高效。本文深入探讨了Java中的Lambda表达式、方法引用、函数式接口，以及Stream API的强大功能，结合实际案例和详细的代码示例，帮助开发者充分掌握这些特性 ...继续阅读 (23)