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这一次,彻底搞懂箭头函数

一、箭头函数的特点1.相比普通函数,箭头函数有更加简洁的语法。普通函数functionadd(num){returnnum+10}箭头函数constadd=num=>num+10;2.箭头函数不绑定this,会捕获其所在上下文的this,作为自己的this。这句话需要注意的是,箭头函数的外层如果有普通函数,那么箭头函数的this就是这个外层的普通函数的this,箭头函数的外层如果没有普通函数,那么箭头函数的this就是全局变量。下面这个例子是箭头函数的外层有普通函数。letobj={fn:function(){console.log('我是普通函数',this===obj)//trueretu

这一次,彻底搞懂箭头函数

一、箭头函数的特点1.相比普通函数,箭头函数有更加简洁的语法。普通函数functionadd(num){returnnum+10}箭头函数constadd=num=>num+10;2.箭头函数不绑定this,会捕获其所在上下文的this,作为自己的this。这句话需要注意的是,箭头函数的外层如果有普通函数,那么箭头函数的this就是这个外层的普通函数的this,箭头函数的外层如果没有普通函数,那么箭头函数的this就是全局变量。下面这个例子是箭头函数的外层有普通函数。letobj={fn:function(){console.log('我是普通函数',this===obj)//trueretu

Flink总结之一文彻底搞懂处理函数

​处理函数是Flink底层的函数,工作中通常用来做一些更复杂的业务处理,这次把Flink的处理函数做一次总结,处理函数分好几种,主要包括基本处理函数,keyed处理函数,window处理函数,通过源码说明和案例代码进行测试。处理函数就是位于底层API里,熟悉处理函数能够更好的处理Flink流处理。Flink官方文档:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/dev/datastream/operators/process_function/一、基本处理函数(ProcessFunction)首先我们看Pr

Flink总结之一文彻底搞懂处理函数

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Linux | 一文带你真正搞懂Linux中的权限问题

在Linux下你有多少权限呢❓一、权限的基本概念二、Linux上的用户分类2.1超级用户与普通用户2.2用户之间的切换2.3文件访问者的分类2.4用户与访问者之间的联系三、文件属性与访问权限3.1Linux下的文件类型(1)文件的八种类型(2)文件后缀在Linux中的作用🔧📚拓展:【file】指令3.2文件自身的属性3.3文件访问者的三种权限【rwx】3.4文件权限值的表示方法①字符表示方法②8进制数值表示方法四、文件访问权限的相关设置方法4.1chmod——设置文件的访问权限(1)修改访问者权限的两种方式Ⅱ(2)初识【Permissiondenied】🙅‍(3)普通用户如何使用sudo提权4

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一文搞懂蓝牙模块各种工作模式

目录前言一、主设备工作模式二、从设备工作模式三、主从一体工作模式四、广播者工作模式五、观察者工作模式六、iBeacon工作模式  七、Mesh组网工作模式总结前言        本文主要归纳总结蓝牙模块的不同工作模式,通过蓝牙模块不同的工作模式了解其扮演不同角色时工作的一个基本原理,为更深入的研究蓝牙模块底层的工作机制和技术方案进行铺垫。一、主设备工作模式        主设备是能够搜索别人并主动建立连接的一方,从扫描状态转化而来的。其可以和一个或多个从设备进行连接通信,它会定期的扫描周围的广播状态设备发送的广播信息,可以对周围设备进行搜索并选择所需要连接的从设备进行配对连接,建立通信链路成功

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层层剖析,让你彻底搞懂Self-Attention、MultiHead-Attention和Masked-Attention的机制和原理

文章目录本文内容一、Self-Attention1.1.为什么要使用Self-Attention1.2.直观的感受下Self-Attention1.3.Self-Attenion是如何考虑上下文的1.4.如何计算相关性分数α\alphaα1.5.将α\alphaα归一化1.6.整合上述内容1.7.向量化1.8.dkd_kdk​是什么,为什么要除以dk\sqrt{d_k}dk​​1.9.代码实战:Pytorch定义SelfAttention模型二.MultiHeadAttention2.1MultiHeadAttention理论讲解2.2.Pytorch实现MultiHeadAttention三

层层剖析,让你彻底搞懂Self-Attention、MultiHead-Attention和Masked-Attention的机制和原理

文章目录本文内容一、Self-Attention1.1.为什么要使用Self-Attention1.2.直观的感受下Self-Attention1.3.Self-Attenion是如何考虑上下文的1.4.如何计算相关性分数α\alphaα1.5.将α\alphaα归一化1.6.整合上述内容1.7.向量化1.8.dkd_kdk​是什么,为什么要除以dk\sqrt{d_k}dk​​1.9.代码实战:Pytorch定义SelfAttention模型二.MultiHeadAttention2.1MultiHeadAttention理论讲解2.2.Pytorch实现MultiHeadAttention三