JS字符串操作连用问题 问题 有字符串“…/…/img/example.jpg”,想要提取出文件名example,使用js代码replace替换../../img/,再使用substring提取文件名时出现问题 123const str = '../../img/example.jpg'console.log(str.replace('../../img/','' 2024-03-20 前端 > js #前端 #js
MySQL中JSON数据的查找和更新 设MySQL中JSON字段info的格式如下: 12345{ "name":"小明", "age":15, "height":163} 建表 12345create table 't1' ( 'id' int(11) NOT NULL AUTO_INCREME 2024-02-17 mysql #mysql
SSH connect to host github.com port 22 Connection refused 在个人电脑上使用Git命令来操作GitHub上的项目,突然提示如下错误ssh: connect to host github.com port 22: Connection refused。 123456$ git pullssh: connect to host github.com port 22: Connection refusedfatal: Could not read from re 2024-01-17 #error
vue中自定义变量、ref和readonly定义变量的区别 在由选项式API转向组合式API时,发现响应式数据的定义往往通过ref来实现,但是直接定义变量的方式也能够在页面中实现显示,而后又有readonly来进行变量定义的方式,因此实验了一下其中的区别。 自定义变量 使用自定义变量时直接进行定义即可let customVal:number = 10 自定义变量的值可以直接在模板中显示(包括文本和输入框等) 点击按钮改变自定义变量的值时,后台数据会发生变 2023-12-30 前端 > vue #前端 #vue
JS遍历JSON输出Mysql拆分JSON语句 背景 数据库存储有这类JSON数据,希望在输出时将每个子项都单独输出并根据key值重命名 12345678910111213141516171819202122232425262728softtissue:{ nasalBase:{ Col_Sn_Ls:null, N_Prn_Sn:null, ZyR_Prn_ZyL:null, Sn_N_Pg:null, A_NPg 2023-11-10 前端 > js #前端 #mysql #js
SSH端口转发 背景 web部署在内网服务器上,而本机访问内网服务器首先需要通过堡垒机,再使用ssh连接内网服务器,但无法直接通过ip地址访问web页面,通过ssh进行端口转发来实现这一点。 操作 首先登陆堡垒机,确保能够ssh连接到内网服务器 ssh连接服务器 1234ssh user@hostname -p xxxx# user为要登录的用户,hostname为主机ip或域名,通过-p来指定特定端口# 示例s 2023-11-09 服务器 #服务器
One-hot、Multi-hot one-hot 表示特征只能有一个1,无论最后编码的向量维度的维度多少,比如幼年,青年,中年,老年; eg,小明是青年人。[0,1,0,0] 而multihot表示特征可以多选,多个1出现;比如性格特征:平和,严谨,乐观……; eg:小明:是一个平和,乐观但粗心的人;[1,0,1]; 123456789101112131415161718192021# 使用sklearn自带的编码器import 2023-11-07 深度学习 #深度学习
projection head 映射头 projection head 是一种在自监督学习中常用的技术。它是指在预训练模型的最后一层添加一个投影头(projection head),用于将模型的高维隐藏表示投影到低维空间中。通过这样的方式,可以将原始输入数据转换为更紧凑、更具有语义信息的表示。投影头的设计通常包括一个线性变换和一个非线性激活函数,它们帮助模型从原始数据中提取有用的特征。投影头的输出可以用于各种下游任务,如分类、聚类或生成 2023-11-07 深度学习 #深度学习
Zero-shot、Few-shot和One-shot One-shot 公司门禁用了人脸识别,你只提供一张照片,门禁就能认识各个角度的你,这就是 one-shot。可以把 one-shot 理解为用 1 条数据 finetune 模型。 Zero-shot 即,利用已有的数据和知识,来推理辨认模型从没见过的数据,也就是“0条没见过的数据” 例子: 小明和爸爸,到了动物园,看到了马,然后爸爸告诉他,这就是马;之后,又看到了老虎,告诉他:“看,这种身上有 2023-11-01 深度学习 #深度学习
范数 范数 l1l1l1范数 l1l1l1范数表示向量元素的绝对值之和:∣∣x∣∣1=∑i=1n∣xi∣||x||_1=\sum_{i=1}^n|x_i|∣∣x∣∣1=∑i=1n∣xi∣ 代码中可以通过如下实现 1torch.abs(u).sum() l2l2l2范数 l2l2l2范数表示向量元素平方和的平方根:∣∣x∣∣2=∑i=1nxi2||x||_2=\sqrt{\sum_{i=1}^n x 2023-11-01 深度学习 #深度学习