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javascript高级程序设计(4-5)章笔记
版权声明：本文为吴孔云博客原创文章，转载请注明出处并带上链接，谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/51234909
87240发布于 2018-09-27 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-5 超参数
通过前面的小节，我们知道了kNN算法中k这个参数值，在sklearn中k这个值被封装成了k_neighbors参数。在前面我们随机的指定参数k的值，究竟k的值为多少的时候，模型才是最好的呢？这就涉及到了机器学习领域非常重要的问题~超参数问题。
79530发布于 2019-11-13 - 来自专栏Hank’s Blog
4-5 R语言函数 split
#split根据因子或因子列表将 向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #split(参数):split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.81746169 -1.09859969 -1.78134612 -1.94262725 0.99760581 [7] 0.37793960 0.05258653 0.38525197 0.46051864 -0.
1K40发布于 2020-09-16 - 来自专栏运维之路
【每日一思】2022年第4-5周
一直认为理想情况下的数据运营方法应该基于“贴源层数据-》指标（至少到带有主题的流水）-》洞察-》决策-》执行”的路线，这样才能减少返工的重复性工作量。
32620编辑于 2022-03-07 - 来自专栏iOS面试
iOS 面试策略之算法基础4-5节
二叉树面试实战题 请设计一个应用可以展示一颗二叉树。 首先一个简单的 App 是 MVC 架构，所以我们就要想，在 View 的层面上表示一棵二叉树？
1.2K60发布于 2021-04-20 - 来自专栏NetCore 从壹开始
4-5 安装并迁移数据库：mysql
docker volume create volume_name命令新建一个数据卷
98420编辑于 2023-01-09 - 来自专栏AI SPPECH
IO竞赛2025年题目解析：基础级难度（4-5）
2025年的IO竞赛基础级（难度系数4-5）题目开始涉及更多的数据结构和算法思想，对选手的编程能力和逻辑思维提出了更高的要求。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 提高(6-8) → 竞赛(9-10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 4-5 数据结构、算法应用 栈、队列、树、图的基础应用 掌握基础数据结构的使用和简单算法的实现 ） ├── 第四章：基础级题目解题技巧总结 └── 第五章：从基础到提高的学习建议 第一章：2025年IO竞赛基础级题目概述 根据2025年NOI修订版大纲，基础级（CSP-J提高）的知识点难度系数为4- 基础级题目类型分布: 数据结构应用 → 40% 算法设计 → 30% 数学应用 → 20% 综合问题 → 10% 基础级题目的特点： 开始涉及栈、队列、树等基础数据结构 算法复杂度开始成为需要考虑的因素 问题描述更加复杂，需要更深入的分析 对代码的正确性和效率要求更高 第二章：难度系数4题目解析 难度系数4的题目开始考察基础数据结构的应用和简单的算法设计。
49210编辑于 2025-11-13 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
AI设计系统“设计之神”
标题： “God of Design” AI design system “设计之神”AI设计系统 价值主张： 我们的“设计之神”系统利用生成对抗网络技术，帮助甲方把设计目标可视化后，更清楚地传达给设计师 借此技术，让无作图能力的甲方，把生成条件输入AI设计系统后，程序在极短时间内生成海量方案，甲方只需挑选其中想要的方案，交给设计师来完善，避免了设计师的无效工作，提升了工作效率。 ? “设计之神”AI设计系统原型演示 demo of AI design system： 我们以室内装修设计为例，制作了一份简单的使用演示，让读者能更具体的了解人工智能发挥的作用 ? 3.甲方把自己定制的方案发布出来，交给设计师完善。 （这里我们还设计了一个简单的商业模式，AI设计工具免费开放给所有人使用，定制生成的方案可以直接发布在我们的平台上，寻找设计师来完成。 运营模式 BUSINESS OPERATION MODEL ： 这块只是很粗略的构想了一个如何利用这技术来开展商业的模型，大体思路就是利用这个AI设计系统来吸引甲方和设计师，从而构建一个设计服务平台，对接甲方们和设计师们
1.6K10发布于 2019-09-26 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南4-5
可能会好奇，为什么要设计session_key？ 当然也有很多设备能力不是为了解决输入低效问题而设计的，它们更多的是解决用户侧一些体验问题，例如：获取设备网络状态；调整屏幕亮度等等，在本章节会介绍其中几种常见的操作设备能力的场景。
1.2K10编辑于 2025-08-25 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 js-sdk微信分享时，动态url的设置 基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ css-移动端h5在iphonex的适配 vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。附源码 使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 vue中，mode为history时，build打包后页面空白
78530发布于 2018-06-25 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
1.关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 2.vue中，mode为history时，build打包后页面空白的解决方法 3.vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 4.js-sdk微信分享时，动态url的设置 5.vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。 6.一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ 7.使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 8.基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 9.
91250发布于 2018-05-17 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-5：LM模型+数值+因子+PCA协变量
第一列为FID 第二列为ID 第三列以后为协变量（注意，只能是数字，不能是字符！）
4.6K40发布于 2020-05-29 - 来自专栏Golang语言社区
山海传说ai 设计
二怪物ai:选定怪物时，怪物头上显示名字等级等，取消选定，怪物不再显示信息。 2.1怪物ai分类：1级到7级。 1级ai：不会移动，不会攻击。固定位置。 2级ai：不会移动，不会主动攻击，受到攻击会反击。固定位置 3级ai：会移动，不会主动攻击，受到攻击会反击，不会追击。在固定区域内巡逻 4级ai：会移动，会主动攻击。 1到3级怪物ai视野范围和警戒范围为0米。 4到5级怪物ai视野范围为10米，警戒范围为8米。 6到7级怪物ai非战斗状态视野范围为10米，警戒范围为3米。 1级到2级怪物ai不会使用技能。 3级到4级怪物ai会几率使用编号xx到编号yy技能。 5到6级ai会几率使用编号aa到编号bb技能，会几率使用身上物品。 7级boss ai会几率使用专属技能。 2.4怪物ai行为流程图 2.4.1 3到5级怪物ai行为流程图： ? ?
1.4K80发布于 2018-03-22 - 来自专栏腾讯社交用户体验设计
当设计遇上AI
一、背景 最近AI创作内容火爆网络，让我们看到AI在设计上充满想象力的未来。关于AI在设计上应用的探索由来已久，从早几年的智能广告素材，智能Logo再到如今的AIGC，AI的成长突飞猛进。 本文尝试梳理AI目前在设计领域应用的最新进展，展望设计行业在AI技术影响下可能发生的变革。 2.3 AI辅助UI设计 AI生成UI版式 近期已经有团队开始实践在AI辅助下的UI设计。 三、AI对设计的价值 1、助力设计师表达创意 设计师可以将AI工具应用在工作中，比如当需要探索视觉概念时，可以使用简单的文本说明生成一些素材供创意师提供灵感和参考；还可以借助AI将已有素材尝试其他不同风格元素 得益于AI在设计领域的快速发展，人工智能势必会大大简化设计师的工作，提升设计师处理各种图像的效率。设计师也不必将时间浪费在去除背景等费力、重复的任务上，并且将有机会以最少的努力探索更多创意。
1.6K10编辑于 2023-04-14 - 来自专栏机器之心
AutoML研究综述：让AI学习设计AI
这一主题也被称为架构搜索，已在设计神经网络方面备受关注，比如（Zoph and Le, 2017; Liu et al., 2017）。 除了少数一些文献（如 Friedman and Markovitch, 2015; Smith et al., 2017），当前的 AutoML 算法都是以黑箱形式设计的。 使用人工设计的机器学习模型，模型的推理方式往往已经对用户而言未知了。通过自动化创建模型，用户基本上将没有机会理解选择特定流程的原因。 研究自动设计超参数更少的框架是可行的（Feurer and Hutter, 2018）。 11 总结 自 1990 年代以来，AutoML 主题已行过千里之路。
97520发布于 2019-05-15 - 来自专栏驾驭 AI · AI Harness
驾驭 AI · AI Harness Engineering · 战略层设计
AI编码把这个平衡彻底打破了。AI把"把事情做对做快"推到了人类无法企及的高度——一个Agent一天生成的代码，够一个团队写一个月。 这两句话的价值，不在于信息量，而在于它是AI开工前看到的第一句话——它决定了AI后续所有生成行为的坐标系。第二，边界在哪。什么不做，比做什么更重要。 边界写得越清楚，AI越不会在"听起来合理"的方向上擅自越界。第三，怎么共事。人和AI之间的协作规则——哪些流程必须走、哪些东西AI无权动、出问题找谁。 derekcoding-framework把行为底线写成了一份独立文件，叫"编码十诫"，十条全是行为层面的纪律，没有一条是代码语法：先读再写——改文件前先读，不依赖记忆，找不到已有模式就问，不猜；显式假设——每条不确定的设计决策标注假设及理由 三、反谄媚：AI时代的独特条款如果说十诫是传统工程纪律的延续，那宪章里有一类条款是AI时代独有的，人类团队的规章制度里找不到对应物——因为它防的不是人，是AI的"谄媚"。
20010编辑于 2026-09-04 - 来自专栏驾驭 AI · AI Harness
驾驭 AI · AI Harness Engineering ·门禁层设计
AI生成的代码，特征完全不同。 年4月）报告显示，45%-70%的AI生成代码未能通过基础安全扫描，而同期的开发者调研中75%认为"AI写的代码比自己写的更安全"。 三个设计原则，比门禁清单本身更重要：原则一：门禁必须能量化。"代码质量要高"不是门禁，"首次通过率≥70%"才是。不能量化的门禁，等于没有门禁——它无法回归、无法对比、无法改进。 这正是门禁设计的边界问题。 这三条反方都成立，所以门禁设计的真正难点不在"加多少"，而在"怎么不过度"。对策有两条：门禁分级——只对真约束（架构、契约、安全红线）设硬门禁，其余用软提示。
20110编辑于 2026-09-07 - 来自专栏驾驭 AI · AI Harness
驾驭 AI · AI Harness Engineering · 架构层设计
后来我理解了这件事的本质：人和AI的对话，不是持久化的约定，只是一次性的指令流。它既不回溯、也不留档，更不会自己变成约束。 这一点在AI时代变得格外重要。 这是对AI的硬约束，改动它，需要先有一份新的ADR。往上看，实现层暴露的问题要回流修正约束，而修正的落点正是ADR。 ，别过度设计遇到方向性选择就写一条：什么时候该写？ 当你为一件事跟AI争论超过一轮，或做了一次会波及大量后续代码的决定时让AI开工前读一遍：把ADR目录加进宪章要求的必读清单，确保任何Agent都看到它对约束没有讨价还价的余地改动约束先写新ADR：不是直接改代码或改约定
21010编辑于 2026-09-05 - 来自专栏驾驭 AI · AI Harness
驾驭 AI · AI Harness Engineering ·实现层设计
软件系统从电气工程里借来了同一个思路，叫冗余设计；又借来了断路器的概念——电路过载时，不是让整栋楼停电，而是先切断这一路，保住其他路。 AI编码项目比传统项目更需要这套"坏了以后怎么办"的设计，理由很残酷：AI会挂，而且挂得比人干脆。人不舒服了会慢下来，会求救，会留下半句话；AI挂掉的方式是直接停摆、静默、或者假装自己还活着。 TradeOMS里最典型的幂等设计，是测试数据的播种脚本。UAT测试要反复跑，每跑一轮都要重新准备数据。 幂等设计的判断标准只有一条：把同一个请求发给系统两次，观察它是不是做了两遍。如果做了两遍，就是幂等缺失——不管它是AI发起的还是人发起的，都是隐患。 幂等、退化、失败可见、快速恢复，这四样东西在derekinside里不是一个设计文档，是它活着的状态。
16510编辑于 2026-09-08 - 来自专栏驾驭 AI · AI Harness
驾驭 AI · AI Harness Engineering · 契约层设计
AI编码时代，这个道理换了一副面孔重新出现。我们面对的AI，是一个学习能力极强、执行力惊人、但永远不会主动问"你到底要什么"的员工。 AI项目里，人记不住的东西，AI更记不住。公元前1754年，汉谟拉比做了件开创性的事：把法律从"长老口传"变成刻在石柱上的成文法。 它不是给AI的说明书，是给AI的契约。说明书可以含糊，契约不行。一份Spec至少要有三样东西，缺一样，AI就会用它的"常识"填空：范围。这次到底做不做这个边界。 缺了假设，AI会用它的"常识"填补你的空白——而AI的"常识"来自互联网，不是来自你的业务。 最后说一句泰勒当年没说透、但AI时代变得格外重要的话：契约不是用来限制AI的，是用来保护AI的——它让AI不用猜，而不用猜的AI，才是可靠的AI。
15410编辑于 2026-09-06
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