文章目录 抽象模块化信息隐蔽与独立性衡量 软件设计原则：抽象、模块化、信息隐蔽。 抽象 抽象是抽出事物本质的共同特性。过程抽象是指将一个明确定义功能的操作当作单个实体看待。数据抽象是对数据的类型、操作、取值范围进行定义，然后通过这些操作对数…

背景 在之前的文章中，简介了tabbar组件的使用，它通常用于顶部放置tabbar标签页头，内容全部都是TabbarView的全部内容，且内容通常是占满屏幕的（尽可能大），如下： 但是有时候我们需要…

文章目录 1.致谢和推荐2.py和.ipynb区别3.Jupyterlab的上手3.1入口3.2页面展示3.3相关键介绍3.4代码的运行3.5重命名3.6latex和markdown说明 1.致谢和推荐 这个系列是关于一套书籍，结合了python和数学，机器学习等等相关的理论，总结的7本书籍…

目录 1 -> HML语法 1.1 -> 页面结构 1.2 -> 数据绑定 1.3 -> 普通事件绑定 1.4 -> 冒泡事件绑定5 1.5 -> 捕获事件绑定5 1.6 -> 列表渲染 1.7 -> 条件渲染 1.8 -> 逻辑控制块 1.9 -> 模板引用 2 -> CSS语法 2.1 -> 尺寸单位 …

大年初二，大家过年好，蛇年行大运！ 今天在编写一个代码的时候，使用 import pandas as pd产生了pandas.core.series.Series类型的数据，里面有小数，样式如下： 目的：将这些小数转化为百…

5.进程基本概念 **1. 进程的基本概念****2. 进程与程序的区别****3. 进程的状态****4. 进程调度****5. 进程相关命令****6. 进程创建与管理****7. 进程的应用场景****8. 练习与作业****9. 进程的地址空间****10. 进程的分类****11. 进程的并发与并行****12. 总结** 1. 进程的基…

结论 Transformer 大于 传统的Seq2Seq 大于 LSTM 大于 RNN 大于 传统的n-gram n-gram VS Transformer 我们可以用一个 图书馆查询 的类比来解释它们的差异： 一、核心差异对比 维度n-gram 模型Transformer工作方式固定窗口的"近视观察员"全局关联的&q…

机器学习视频地址： 4.5 线性回归中的梯度下降_哔哩哔哩_bilibili 损失函数学习地址： 损失函数选择 选凸函数的话，会收敛到全局最小值。证明凸函数用Hessian矩阵。凸函数定义：两点连线比线上所有点都大。 batch理解&#xff1…