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RSS订阅原创 React 学习小结（六）
所有的 Tips 均为本人 OneNote 中的笔记，复制过来就是图片，懒得转文本了第八章：react 扩展一、扩展一：setStateReact 系列小结：React 学习小结（一）React 学习小结（二）React 学习小结（三）React 学习小结（四）...
2021-12-19 19:07:11
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原创 React 学习小结（五）
所有的 Tips 均为本人 OneNote 中的笔记，复制过来就是图片，懒得转文本了第七章：redux一、相关理解1.1 redux是什么redux 是一个专门用于做状态管理的JS库(不是 react 插件库)它可以用在 react, angular, vue 等项目中, 但基本与 react 配合使用作用：集中式管理react应用中多个组件共享的状态redux 将组件里组员被共享的妆状态单独拎出来，有需要的组件就自己去获取1.2 什么情况下需要使用 redux某个组件的状态，需要让
2021-12-18 22:03:45
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原创 React 学习小结（四）
所有的 Tips 均为本人 OneNote 中的笔记，复制过来就是图片，懒得转文本了第五章：React 路由一、相关理解1.1 SPA的理解单页Web应用（single page web application，SPA）整个应用只有一个完整的页面点击页面中的链接不会刷新页面，只会做页面的局部更新数据都需要通过ajax请求获取, 并在前端异步展现1.2 路由的理解什么是路由？（1）一个路由就是一个映射关系 (key:value)（2）key 为路径, value 可能是 funct
2021-12-17 21:43:52
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原创 React 学习小结（三）
所有的 Tips 均为本人 OneNote 中的笔记，复制过来就是图片，懒得转文本了第三章：React 应用（基于React脚手架）一、使用 create-react-app 创建 react 应用1.1 react 脚手架xxx脚手架: 用来帮助程序员快速创建一个基于xxx库的模板项目1.包含了所有需要的配置（语法检查、jsx编译、devServer…）2.下载好了所有相关的依赖3.可以直接运行一个简单效果react提供了一个用于创建react项目的脚手架库: create-react-
2021-12-16 21:21:30
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原创 React组件化开发实现TodoList待做列表
第一章：效果展示第二章：实现步骤一、通过 create-react-app 初始化项目二、拆分组件Footer：展示已完成进度Header：输入添加 Todo ItemItem组件：选项List组件：包含选项文件结构如下：三、各组件代码1. App.jsximport React, { Component } from 'react'import Header from './components/Header'import List from './components/Li
2021-12-16 19:59:07
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原创 React 学习小结（二）
所有的 Tips 均为本人 OneNote 中的笔记，复制过来就是图片，懒得转文本了第二章：React 面向组件编程一、基本理解和使用1.1 使用React开发者工具调试1.2 函数式组件//1.创建函数式组件function MyComponent(){ console.log(this); //此处的this是undefined，因为babel编译后开启了严格模式 return <h2>我是用函数定义的组件(适用于【简单组件】的定义)</h2>}//2.渲染
2021-12-16 16:39:30
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原创 HTML 学习小结
HTML 学习小结一、基本概念1. 网页网页是构成网站的基本元素，它通常由图片、链接、文字、声音、视频等元素组成。通常我们看到的网页，常见以 .htm 或 .html 后缀结尾的文件，因此将其俗称为 HTML 文件2. HTMLHTML 指的是超文本标记语言 (Hyper Text Markup Language) ，它是用来描述网页的一种语言HTML 不是一种编程语言，而是一种标记语言 (markup language)标记语言是一套标记标签 (markup tag)超文本有 2 层含义：
2021-12-11 21:42:43
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原创 git 使用小结
先配置好SSH秘钥，不会的看文末链接 1一、下载仓库以我的仓库为例git clone https://github.com/JavanCheng/Learning-Summary.git二、提交修改# 链接到远程仓库git remote add origin [email protected]:JavanCheng/Learning-Summary.git# 将修改的内容放入缓存git add .git commit -m "first commit"# 推送修改（目前所有的主分支默认命名是
2021-12-06 20:04:28
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原创 2020_Instance-Based Counterfactual Explanations for Time Series Classification
很重要的时序反事实生成方法
2021-10-18 15:29:44
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原创 2021_On Generating Plausible Counterfactual and Semi-Factual Explanations for Deep Learning
大家做法好像都差不多
2021-10-18 15:27:41
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原创 2018_Interpretable Credit Application Predictions With Counterfactual Explanations
记录一些因果可解释性方面的论文，以及其对 KT 的启发
2021-10-18 15:25:15
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原创 LeeCode刷题记录（JavaScript版）：415. 字符串相加（简单）
题目描述：给定两个字符串形式的非负整数 num 和 num2 ，计算它们的和并同样以字符串形式返回。你不能使用任何內建的用于处理大整数的库（比如 BigInteger）， 也不能直接将输入的字符串转换为整数形式。示例：输入：num1 = “11”, num2 = “123”输出：“134”我的题解：/** * @param {string} num1 * @param {string} num2 * @return {string} */var addStrings = func
2021-10-10 17:49:55
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原创 LeeCode刷题记录（JavaScript版）：88. 合并两个有序数组（简单）
题目描述：给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1 和 nums2，另有两个整数 m 和 n ，分别表示 nums1 和 nums2 中的元素数目。请你 合并 nums2 到 nums1 中，使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。注意：最终，合并后数组不应由函数返回，而是存储在数组 nums1 中。为了应对这种情况，nums1 的初始长度为 m + n，其中前 m 个元素表示应合并的元素，后 n 个元素为 0 ，应忽略。nums2的长度为 n示例：输入：nums1 = [1,2,3,
2021-10-09 16:34:01
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原创 React组件化开发实现全选反选框
一、效果展示二、实现步骤1.通过 create-react-app 初始化项目2.拆分组件List组件：包含选项Item组件：选项CheckAll：全选反选Footer：展示被选项文件结构如下：3.各组件代码App.jsximport React, { Component } from 'react'import './App.css'import List from './components/List'import CheckAll from './component
2021-07-22 13:29:40
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原创 junyi PSLC 数据集处理 —— txt 转 csv
网上的代码import numpy as npimport pandas as pd txt = np.loadtxt('junyi_ProblemLog_for_PSLC.txt')txtDF = pd.DataFrame(txt)txtDF.to_csv('junyi_ProblemLog_for_PSLC.csv',index=False)实测不行改进的代码import numpy as npimport pandas as pdtxt = np.genfromtxt('ju
2021-06-25 12:24:14
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原创 添加学生信息
模板引擎练习（Node.js + MongoDB）模块化开发创建 students 文件夹，包含 model , public , route , views 以及app.js五个文件和 js 文件，实现模块化开发，结构如下图：model 文件夹：存放数据库相关代码（connect.js + user.js）connect.js 代码如下：const mongoose = require('mongoose');// 连接数据库mongoose.connect('mongodb://lo
2021-04-12 09:56:46
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原创 Error: listen EACCES: permission denied 0.0.0.0:80端口被占用
报错如下端口被系统模块占用win+R 打开 cmd 页面，输入 netstat -ano | findstr 80 命令查看 80端口被占用情况，如下图：端口被 4 占用，查询发现 4 是 SYSTEM 模块，故在 cmd 页面再输入 netsh http show servicestate 查看 http 服务状态，发现请求队列如下：在任务浏览器状态栏右键， 打开 PID 视图，找到 PID 序号为 6184 的进程，右键结束进程即可释放 80 端口（图内已关闭 6184）...
2021-04-11 09:51:05
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原创 npm install报错记录
npm install错误信息：npm WARN saveError ENOENT: no such file or directory, open ‘C:\WINDOWS\system32\package.json’npm WARN enoent ENOENT: no such file or directory, open ‘C:\WINDOWS\system32\package.json’npm WARN system32 No descriptionnpm WARN system32 N
2021-03-24 11:18:13
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原创 LeeCode刷题记录（JavaScript版）：2.两数相加
题目描述：给你两个 非空 的链表，表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 逆序 的方式存储的，并且每个节点只能存储 一位 数字。请你将两个数相加，并以相同形式返回一个表示和的链表。你可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0 开头。示例1：输入：l1 = [2,4,3], l2 = [5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342 + 465 = 807示例2：输入：l1 = [0], l2 = [0]输出：[0]示例3：输入：l1 = [9,9,9,9,9,9,9]
2021-03-13 16:26:06
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原创 LeeCode刷题记录（JavaScript版）：1.两数之和
题目描述：给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。你可以按任意顺序返回答案。示例1：输入：nums = [2,7,11,15], target = 9输出：[0,1]解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。示例2：输入：nums = [3,2,4], target = 6输出：[
2021-03-12 10:55:09
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原创 简单语音识别项目报错记录
项目场景：一个简单识别英文0-9十个英文单词的语音识别项目项目链接：cnn-asr报错：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘placeholder’self.input_x = tf.placeholder(tf.compat.v1.float32, [None, width, height], name='input_x')self.input_y = tf.placeholder(tf.compat.v1.float3
2021-01-08 15:23:23
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原创 报错记录：ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float32‘)
报错：ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float32’)解决：from sklearn.preprocessing import Imputerdf = Imputer().fit_transform(df)这个报错主要由于数据当中有大量的缺失值，sklearn.preprocessing.Imputer是填补缺失值的一个重要的方法，它的详细参数包括：sklearn.preproc
2020-12-16 21:11:32
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原创 前端开发练习：淘宝焦点图
效果图如下：代码如下：<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>淘宝焦点图</title> <style> * {
2020-11-17 08:59:46
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原创 前端开发练习：天气页面
效果图如下：代码如下：<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>天气</title> <link rel="stylesheet" href="TQ.css"></head><body><h1>北方高温明日达鼎盛 京津冀多地地表温度将超60℃</h1&
2020-11-05 22:27:43
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原创 前端开发练习：HTML注册页面
效果图如下：代码如下：<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>注册页面</title></head><body> <h4>青春不常在，抓紧谈恋爱</h4> <table width="500"><!-- 第一行性别-
2020-11-05 22:22:50
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原创 前端开发练习：快报模块
效果图如下：代码如下：<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>快报模块</title> <style> * { margin: 0; padding: 0; } .kuaibao {
2020-11-05 22:19:34
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原创 前端开发练习：简单盒子模型
效果图如下：代码如下：<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>产品模块</title> <style> * { margin: 0; padding: 0; } body {
2020-11-05 22:16:33
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原创 李宏毅老师课程：Unsupervised Learning：Auto-encoder
无监督学习：自动编码器IntroductionRecap: PCADeep Auto-encoderStructurePCA vs Deep Auto-encoderText Retrieval（文字检索）Similar Image SearchPre-training DNNDe-noising auto-encoder（去噪自动编码器）Auto-encoder for CNNCNN - UnpoolingDeconvolutionIntroductionAuto-encoder本质上就是一个自我压缩
2020-09-10 00:04:39
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原创 李宏毅老师课程：Unsupervised Learning: PCA
无监督学习：PCAPCAFormulaDecorrelationAnother Point of ViewWeakness of PCAPCA for PokemonPCA for MNISTPCA for FacePCA如果reduce to 1D，我们使用z1=w1∗xz_1=w^1*xz1=w1∗x，使得xxx投影到w1w^1w1上，即达到了降维的目的，那么我们如何来评价降维的好坏呢？我们可以使用降维之后数据的variance来评价，variance越大越好如果reduce to 2D，那
2020-09-04 16:05:01
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原创 李宏毅老师课程：Unsupervised Learning:Introduction
无监督学习 - 介绍OverviewClusteringIntroductionHAC（层次聚类）Dimension Reduction（降维）IntroductionWhy Dimension Reduction Help?How to do Dimension Reduction？Overview无监督学习(Unsupervised Learning)可以分为两种：化繁为简：聚类(Clustering)降维(Dimension Reduction)无中生有(Generation)Cl
2020-09-04 16:04:50
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原创 李宏毅老师课程：Unsupervised Learning:Neighbor Embedding
无监督学习：邻居嵌入Manifold Learning（流形学习）Locally Linear Embedding (LLE)（局部线性嵌入）Laplacian Eigenmaps（拉普拉斯特征图）T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)Manifold Learning（流形学习）在高维空间里，距离该点很远的点很可能与这个点也是有关联的，因此我们可以把3-D的空间进行降维，那么我们就可以更方便地进行clustering或unsupervis
2020-09-04 16:04:23
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原创 李宏毅老师课程：Conditional Generation by RNN & Attention
RNN条件生成&注意GenerationConditional GenerationAttentionDynamic Conditional GenerationMachine TranslationSpeech RecognitionImage Caption Generation（图片字幕生成）Memory NetworkNeural Turing Machine（神经图灵机）Tips for GenerationAttentionMismatch between Train and TestM
2020-08-28 15:04:20
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原创 李宏毅老师课程：Network Compression
网络压缩Why ？Network Pruning（修剪）Network can be prunedNetwork PruningWhy Pruning?Lottery Ticket Hypothesis（彩票假说）Pratical Issue（实际问题）Knowledge DistillationStudent and TeacherEnsemble（合奏）TemperatureParameter Quantization（参数量化）Architecture Design（架构设计）Low rank app
2020-08-28 15:04:01
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原创 李宏毅老师课程：Attack ML Models
攻击机器学习模型MotivationWhat do we want to do?Loss Function for AttackConstraintHow to AttackExampleAttack ApproachesWhite Box v.s. Black BoxBlack Box AttackAttack in the Real WorldDefenseMotivationWhat do we want to do?attack要做的事就是把找到原图片x0x^0x0对应的x′x'x′Lo
2020-08-21 17:10:24
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原创 李宏毅老师课程：Explainable ML
可解释的MLIntroductionWhy we need Explainable ML?Interpretable v.s. PowerfulLocal ExplanationBasic IdeaLimitation of Gradient based ApproachesAttack InterpretationGlobal ExplanationActivation Minimization (review)Constraint from GeneratorUsing a model to expla
2020-08-21 17:09:47
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空空如也
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