最近刚刚学习knockout中遇到如下问题: 1.在给viewModel定义一个方法时,有时后面跟 的this,有的时候没有 如下所示: this.fullName = ko.computed(function() { return this.firstName() + " " + this.lastName(); }, this); this.capitalizeLastName=function (){ var currentValue=this.lastName(); this.…

1.关于iostream头文件中的cout对象没有包含对string的<<操作符重载函数 测试代码: #include<iostream> using namespace std; int main(){ string a = "av"; cout << a << endl; system("pause"); ; } 这里vs2013会报错,错误信息是 IntelliSense: 没有与这些操作数匹配的 "&…

1.analysis里面,平均事务响应时间,平均事务响应时间+运行vuser,两个图的数据有区别是什么原因? 答: 请仔细查看以下两张图,其实两张图的数据是没有区别的. 之所以我们认为他们二者的数据有区别,是因为度量的标准不同. 第一张图显示的是最大值.最小值以及平均值. 而第二张图显示的数据确是图表的最大值.图表的最小值.图表的平均值. 所以看起来二者的数据有区别. 但是若将第二张图的度量添加了最大值.最小值以及平均值,可以看到数据是相同的.(在列表空白处单击鼠标右键--configure c…

1.在mvc..net4.5.Entity Framewor都提供了多种验证规则.  请问,其中不需要提交到服务器验证的验证,是否是在客户端就完成的,还是说像之前的aspnet一样,都得提交到服务器验证,造成页面刷新,影响体验.…

卷积可能是现在深入学习中最重要的概念.卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿.但是,卷积如此强大呢?它是如何工作的?在这篇博客文章中,我将解释卷积并将其与其他概念联系起来,以帮助您彻底理解卷积. 已经有一些关于深度学习卷积的博客文章,但我发现他们都对不必要的数学细节高度混淆,这些细节没有以任何有意义的方式进一步理解.这篇博客文章也会有很多数学细节,但我会从概念的角度来看待他们,在这里我用每个人都应该能够理解的图像表示底层数学.这篇博文的第一部分是针对任何想要了解深度学习中…

    很高兴能在这里认识大家,我也是刚刚接触后端开发的学习者,相信很多朋友在学习中都会遇到很多头疼的问题,希望我们都能够把问题分享出来,把自己的学习思路整理出来,我们一起探讨一起成长.    今天我在这里简单讲解一下我对学习中集合的理解.很多朋友再写解释的时候,没有从最简单说起,造成了阅读中的困惑,或许我能帮助你对集合有一个新的认识.   首先当我们谈到集合的时候要了解一下集合的具体概念. java集合的概念是相对于数组来说的,那么什么是数组呢?   数组:数组是一段连续存储单元. 每个存储单…

 [Android布局学习系列]   1.Android 布局学习之--Layout(布局)具体解释一   2.Android 布局学习之--Layout(布局)具体解释二(常见布局和布局參数)   3.Android 布局学习之--LinearLayout的layout_weight属性   4.Android 布局学习之--LinearLayout属性baselineAligned的作用及baseline    Layout Parameters(布局參数): 在XML文件里,我们常常看到类…

现在有空整理一下关于深度学习中怎么加入dropout方法来防止测试过程的过拟合现象. 首先了解一下dropout的实现原理: 这些理论的解释在百度上有很多.... 这里重点记录一下怎么实现这一技术 参考别人的博客,主要http://www.cnblogs.com/dupuleng/articles/4340293.html 讲解一下用Matlab中的深度学习工具箱怎么实现dropout 首先要载入工具包.DeepLearn Toolbox是一个非常有用的matlab deep learning工…

机器学习的面试题中经常会被问到交叉熵(cross entropy)和最大似然估计(MLE)或者KL散度有什么关系,查了一些资料发现优化这3个东西其实是等价的. 熵和交叉熵 提到交叉熵就需要了解下信息论中熵的定义.信息论认为: 确定的事件没有信息,随机事件包含最多的信息. 事件信息的定义为:\(I(x)=-log(P(x))\):而熵就是描述信息量:\(H(x)=E_{x\sim P}[I(x)]\),也就是\(H(x)=E_{x\sim P}[-log(P(x))]=-\Sigma_xP(x)l…

Batch Normalization(简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被提出.BN 是深度学习进展中里程碑式的工作之一,无论是希望深入了解深度学习,还是在实践中解决实际问题,BN 及一系列改进 Normaliza…