扩展运算符被用在函数形参上时,它还可以把一个分离的参数序列整合成一个数组: function mutiple(...args) { let result = 1; for (var val of args) { result *= val; } return result; } mutiple(1, 2, 3, 4) // 24 这里,传入 mutiple 的是四个分离的参数,但是如果在 mutiple 函数里尝试输出 args 的值,会发现它是一个数组: function mutiple(..

mtime参数的理解应该如下:-mtime n 按照文件的更改时间来找文件,n为整数.n表示文件更改时间距离为n天, -n表示文件更改时间距离在n天以内,+n表示文件更改时间距离在n天以前.例如:-mtime 0 表示文件修改时间距离当前为0天的文件,即距离当前时间不到1天(24小时)以内的文件.-mtime 1 表示文件修改时间距离当前为1天的文件,即距离当前时间1天(24小时-48小时)的文件.-mtime+1 表示文件修改时间为大于1天的文件,即距离当前时间2天(48小时)之外的文件-mt

转自 ArcEngine中IFeatureClass.Search(filter, Recycling)方法中Recycling参数的理解   ArcGIS Engine中总调用IFeatureClass.Search(filter, Recycling)方法,习惯中会把Recycling参数设置为False,但就是不理解为什么要设置为False,和True有什么差别.之前也看过Engine的帮助文档,但感觉越看越糊涂,前几天有自己看了一下,加上之前的使用经验和试验,大致领悟了其中的差异. 参数

# pandas的axis参数怎样理解? # axis=0 或者 "index": # 如果是单行操作,就指的是某一行 # 如果是聚合操作,指的是跨行cross rows # axis=1 或者"columns" # 如果是单列操作,就指的是某一列 # 如果是聚合操作,指的是跨列cross columns # 按哪个axis,就是这个axis要动起来,其他的axis保持不动 import pandas as pd import numpy as np df = pd

在很多博客和知乎中我看到了许多对于pytorch框架中RNN接口的一些解析,但都较为浅显甚至出现一些不准确的理解,在这里我想阐述下我对于pytorch中RNN接口的参数的理解. 我们经常看到的RNN网络是如图下所示: RNN的 1. timestep训练过程 这个左边图中间循环的箭头难以理解,所以将其按照时间轴展开成多个单元. 但是!!!! 网络只有一个,网络只有一个,网络只有一个, 并不是想右边那样画的.右边的图只不过是不同时刻的输入.因为每个时刻RNN会产生两个输出,一个output和一个s

一.柯里化 在定义柯里化.部分应用参数的概念前,首先必须对闭包有深入的了解和定义,闭包一句话说清楚:函数返回值为函数. 柯里化的定义:将多参函数分解为按步骤接受单个参数的函数,如下代码: var mod = function(a,b){ return a * b; } function curry2(fun){ var _funTwo = function(arg){ return function(two){ return fun(arg,two); } }; return _funTwo;

由于在工作中应用到xgboost做特征训练预测,因此需要深入理解xgboost训练过程中的参数的意思和影响. 通过search,https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/中有很详细的解释. 结合自身调参的运用,主要记录内容如下: 1.简介xgboost 2.参数理解 3.参数调优 xgboost参数 xgboost的参数可以分为三种类

一.引言 1.卡尔曼滤波中的真实值,测量值,预测值,估计值怎么区分?他的5条公式是其核心内容,结合现代的计算机,其实卡尔曼的程序相当的简单,只要你理解了他的那5条公式. 用一个简单的小例子:假设我们要研究的对象是一个房间的温度.根据你的经验判断,这个房间的温度是恒定的, 也就是现在这一分钟的温度等于过去一分钟的温度(假设我们用一分钟来做时间单位)(先验估计) .假设你对你的经验不是 100% 的相信,可能会有上下偏差几度.我们把这些偏差看成是高斯白噪声,也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符

1. 有这样的一个应用场景:有一个linearLayout控件在其中布局一个textView控件 首先,创建线性布局对象 LinearLayout layout = new LinearLayout(this);//为本Activity创建一个线性布局对象 //并且设置它的属性 android:layout_width 与 android:layout_height 都为 FILL_PARENT//布局方面的属性设置方式 LinearLayout.LayoutParams layoutParam

写这篇wiki的目的:最近在调整Hbase的JVM,翻了些文档和wiki,想写点东西,给自己和想了解jvm日志和参数的同 学提供些帮助. 一:理解GC日志格式,读GC日志的方法 1:开启日志 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/path/gc.log -XX:+UseGCLogFileRotation  启用GC日志文件的自动转储 (Since Java) -XX:NumberOfGClogFiles=1

class Program { static void Main(string[] args) { Student stu = new Student { Name = "老王" }; test(ref stu); Console.WriteLine(stu.Name); Console.Read(); } static void test(Student stu) { stu = new Student { Name="刘哥" }; Console.WriteLi

来源:http://blog.gkong.com/liaochangchu_117560.ashx PID是比例.积分.微分的简称,PID控制的难点不是编程,而是控制器的参数整定.参数整定的关键是正确地理解各参数的物理意义,PID控制的原理可以用人对炉温的手动控制来理解.阅读本文不需要高深的数学知识. 1．比例控制 有经验的操作人员手动控制电加热炉的炉温,可以获得非常好的控制品质,PID控制与人工控制的控制策略有很多相似的地方. 下面介绍操作人员怎样用比例控制的思想来手动控制电加热炉的炉温.假设

在用QEMU创建KVM guest的时候,为了指定guest cpu资源,用到了-smp, -sockets, -cores, -threads几个参数, #/usr/bin/qemu-system-x86_64 -name pqsfc085 -enable-kvm -m 2048 -smp 2,sockets=2,cores=1,threads=1 \ -boot order=nc,once=d \ -hda /var/lib/pqsfc085.img \ -cdrom /root/RHEL6

原来如此 Objective-C语法中多参数传递方法经常是初学者最容易犯困的地方.我自己也是刚刚悟出来与大家分享. 分析 由于我们已有的语言经验告诉我们定义方法都是: 一个类型匹配一个参数(动态语言甚至可以忽略类型) 例如: 1. C/C++ public void say(char* word1,char* word2) 2. JAVA public void say(String word1,String word2) 3. C#(跟Java一模一样) public void say(Str

自定义template过滤器的方法参考文档,不再赘述 is_safe 文档说明过滤的两种最终形态,其中一种是设置register.filter(is_safe=True),但是对is_safe的具体作用说的云山雾绕的,而查了些博文只是简单的说is_safe可以关闭掉自动转义(这个说法是错误的!) 我尝试了加或者不加is_safe的效果 @register.filter def demo(value): return '<br>' + value @register.filter(is_safe

这段时候一直在研究ELK框架,主要集成在对fluentd和nxlog的研究上,国内文章不多,主要看了一下官方的API,配合自己的理解,总结了一下,希望可以帮到刚入行的朋友们! Fluentd(日志收集与过滤,server) Fluentd是一个免费,而且完全开源的日志管理工具,简化了日志的收集.处理.和存储,你可以不需要在维护编写特殊的日志处理脚本.Fluentd的性能已经在各领域得到了证明:目前最大的用户从5000+服务器收集日志,每天5TB的数据量,在高峰时间处理50,000条信息每秒.它可

Topic在Kafka中是主题的意思,生产者将消息发送到主题,消费者再订阅相关的主题,并从主题上拉取消息. 在创建Topic的时候,有两个参数是需要填写的,那就是partions和replication-factor. partions 主题分区数.kafka通过分区策略,将不同的分区分配在一个集群中的broker上,一般会分散在不同的broker上,当只有一个broker时,所有的分区就只分配到该Broker上. 消息会通过负载均衡发布到不同的分区上,消费者会监测偏移量来获取哪个分区有新数据,

转自:https://blog.csdn.net/az9996/article/details/86616668 在学习机器学习的过程中,常常遇到random_state这个参数,下面来简单叙述一下它的作用.作用:控制随机状态. 原因:为什么需要用到这样一个参数random_state(随机状态)? 在此先简单罗列三种情况:1.在构建模型时: forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)forest.fit(X

首先,这个对应的proto就是 然后config里面的image_resizer等等 就是proto里面的image_resizer 等等,对应的参数可以在proto里面寻找解释和默认值以及类型 再比如这里的train_config就对应train.proto 里面的各个参数也是对应的,都可以找到解释

说明 可变参数:是DK1.5之后出现的新特性,其实可变参数是0.1.2.3.....个参数的数组 使用前提 当方法的参数列表数据类型已经确定,但是参数的个数不确定,就可以使用可变参数 使用格式 修饰符 返回值类型 方法名(数据类型 ... 变量名) { 方法内容区 } 可变参数的原理 可变参数底层就是一个数组,根据传递参数个数不同,会创建不同长度的数组,来存储这些参数传递的参数个数,可以是0个(不传递).1.2.3......多个. 例子 import java.util.Arrays; pub