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wordpress高级教程：add_action动作及add_filter过滤器、使用 wp_footer()是报错Invalid argument supplied解决

一、add_action动作 1、运行dz动作,把所有挂载到这个动作的函数都执行一次 <? //定义sh 说话函数 function sh(){ echo '说话<br/>'; } //将sh 说话函数挂载到 dz 动作上 add_action('dz','sh');

Importance Sampling 的权重

\[E_p [f(z)] = \int p(z)f(z) dz = \int \frac {p(z)}{q(z)} q(z) f(z) dz = \int \frac{p(z)}{q(z)} f(z) q(z) dz \approx \frac{1}{N}\sum_{i=1}^Nf(z_i)\frac{p(z_i)}{q(z_i)} \]\[z_i \sim q(z) , i = 1, \dots ,N \]用$q(z_i)$采样，得到$z_i$, 然后用

5_项目实战MyShop

目录一. 网上商城1.1 商城类别1.2 商城常见模块二. 软件开发流程[重点]2.1 周期和阶段2.2 开发流程三. MyShop项目介绍3.1 开发环境3.2 主要功能四. 数据库设计[重点]4.1 PowerDesigner4.1.1 概念数据模型CDM4.1.2 物理数据模型PDM4.1.3 CDM和PDM对比4.1.4 数据库设计步骤4.2 用户

神经网络的反向传播公式表达（吴恩达）

首先要明确的是反向传播的目的神经网络训练的最终目的，是得到可观的模型参数（如ω，b等）训练参数的方式，就是通过反向传播，使用梯度下降法（一般情况下）改变模型参数。其原理则是通过最优化损失函数（loss function），即使其导数向0靠近，公式表达为dL/dω，而损失函数L是一个复合函数，则其求导过

Gradient descent for neural networks

Gradient descent for neural networks 还是针对之前概览中的这个网络，并且考虑它做的是binary classification; 则我们现在来讨论其中的梯度下降方法, \[Parameters(参数): \mathop{W^{[1]}}\limits_{(n^{[1]},n^{[0]})}, \mathop{b^{[1]}}\limits_{(n^{[1]},1)}, \mathop{W^{[

一个实时监控edusrc上那些学校存在什么漏洞的脚本

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import requests, time import dingtalkchatbot.chatbot as cb from lxml import etree # 钉钉 def dingding(text, msg): webhook = 钉钉机器人API ding = cb.DingtalkChatbot(webhook) ding.send_t

变分自编码器（VAE）的理解与实现

导读变分自编码器（VAE）是一种生成式模型，虽然名字上叫做自编码器，但却和普通的自编码器有着本质上的区别。图a所示为一个普通自编码器的示意图，其功能是将输入数据压缩到一个低维的空间中，这个低维的向量代表了输入数据的“精华”，如何保证低维的向量能够表示输入向量呢？自编码器在将低维

Dropzone插件图片回显,非图片文件回显

this.on("complete", function (file) { //回显隐藏域 if (file.file_id !== undefined) { // 解决表单提交时，图片以#隔开解决 let val = $('#pic').val();

dede调用dz论坛数据-html方式调用

　　　　方法一：dede调用dz论坛数据-html方式调用　　1.dede标签：{dede:php} 　　if ($fh = fopen("http://bbs.yingyuw.cn/api.php?mod=js&bid=606", "r")) { //读取指定调用文件,606位dz后台门户-模块管理-数据调用下的模块ID 　　while (!feof($fh)) { 　　$line = fgets($

【Inference】变分推断以及VIEM

在包含隐变量（latent variables）的推断问题中，针对连续性随机变量的情况，隐变量的高维以及被积函数（intergrand）的复杂度使积分（intergration）无法进行。而针对离散型随机变量，隐变量呈指数（exponentially）增长的隐状态使得精确计算的花费过高（prohibitively）。因此人们有了近似推断的想法

第五章留数及其应用

文章目录 1. 孤立奇点1.1 零点1.1.1 判断零点阶数 1.2 孤立奇点1.2.1 孤立节点的分类 1.3 判定极点的阶数[12] 2. 留数2.1 留数的概念2.2 留数的计算方法[13] 1. 孤立奇点 1.1 零点定义若 f (

神经网络与深度学习--学习笔记一

首先是第一周的概论： 1、什么是神经网络：神经网络是一种受大脑思考方式启发而诞生出的强大的学习算法。吴老师举了一个例子来进行解释：如果仅仅用房屋面积去预测房价，预测房价的函数就是许多文献经常出现的函数，简称ReLU函数，全称是“修正线性单元” 。这是一个很小的单一神

神经网络基础以及激活函数，以及梯度下降

1.神经网络分为三层：输入层，隐藏层以及输出层 2.a^[0]表示输入层，a^[1]表示隐藏层，a^[2]表示输出层，在隐藏层还要表示则呈现a^[1]1,a^[1]2,a^[1]3 3.m个训练集向量化 Z^[1] = W^[1]X+b A^[1] = 符号(Z^[1]) Z^[2] = W^[2]A^[1]+b^[2] a^[2] = 符号(Z^[2])#sigmoid()激活函数 for i in

2021-08-05

斯托克斯公式的证明 P dx 与Q dy的证明比较简单，方法相似，而R dz的证明却有一点不同，需要把dz转换成dx与dy的形式。

Logistic 回归的梯度下降法dz公式推导-Stanford吴恩达教授

看了吴老师视频之后看了好多别人做的笔记发现其中都省略了这一步的公式推导，特在此给出。话不多说，直接给推导因此吴老师在视频里面省略了这一步所以我在此给出推导，简单的复合函数求导

深度学习吴恩达第一章——神经网络的初步了解和逻辑回归

一、引言 1.什么是神经网络 Relu——rectified linear unit(修正线性单元) 2.各种类型的神经网络 SNN：标准神经网络，用于房价预测，在线广告是否点击CNN：卷积神经网络，用于图像识别RNN：循环神经网络，用于时间序列数据，语音识别混合神经网络 3.结构化数据和非结构化数据 4.神经网

插入半小时的中间表

DECLARE @Count INT SELECT @Count= COUNT(1) FROM DZ_TEMP.dbo.Temp_Five_Time_Interval_Source BEGIN IF @Count>0 TRUNCATE TABLE DZ_TEMP.dbo.Temp_Five_Time_Interval_SourceEND --插入数据 DECLARE @dayBegin datetime,@dayEnd datetimeset @dayBegin = '

[18-19 16-17] 不会的题型合集

习题集多元函数复合求导求全微分 dz多元函数微分学的几何应用:空间曲线的切线与法平面曲面的切平面与法线方向导数计算例题: 未解之难题多元函数复合求导我们只需要令 u(x) 和 v(x) 与其中的对应之后求导即可, 之后我们算出来的偏导需要再乘上 f‘1 和 f’2 求全

dz带模板跟全套插件搭建一款属于自己的论坛

介绍：这是我花了很多时间找到的西瓜手机端模板跟全套插件记住，这不是那些什么只发模板没有插件的这套源码百分百没有后门之类的，这是我在官网下载的如果你们有什么不放心的你们可以去官网下载源码，然后把模板插件上传到自己的源码去这套插件跟模板价值1000r 搭建起来也是很

日志统计(模拟)

日志统计题目链接小明维护着一个程序员论坛。现在他收集了一份”点赞”日志，日志共有 N 行。其中每一行的格式是： ts id 表示在 ts 时刻编号 id 的帖子收到一个”赞”。现在小明想统计有哪些帖子曾经是”热帖”。如果一个帖子曾在任意一个长度为 D 的时间段内收到不少于 K

matlab练习程序（常微分方程组向量场）

过去有画过常微分方程的向量场，通过向量场能够很形象的看出方程解的状态。最近过节在家刷视频刷到了3Blue1Brown介绍微分方程的视频。视频中对钟摆建立的微分方程组通过向量场的形式也很形象的表达了系统状态。这里用matlab也实现一下，同时对三维情况也做了一个实现。绘制的方法

Discuz ML RCE漏洞

1、漏洞描述 Discuz国际版漏洞存在于cookie的language可控并且没有严格过滤，导致可以远程代码执行。 2、产生原因：Discuz!ML 系统对cookie中的l接收的language参数内容未过滤，导致字符串拼接，从而执行php代码。 3、影响版本： Discuz! ML V3.2 Discuz! ML V3.3 Discuz! ML V3.4 4、利用e

《吴恩达深度学习》学习笔记002_神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)

http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson1-week2.html 神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming) 二分类(Binary Classification) 我们来看看一张图片在计算机中是如何表示的，为了保存一张图片，需要保存三个矩阵，它们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色

ORA-22922: 不存在的 LOB 值解决办法

报错语句： select n1.cpname,n1.cids ,xx.* from ( select t.cpname,max(t.dz) dz ,count（cid） sbs,to_char( wm_concat(t.cid)) cids from VIEW_YQJMTZ_CID_INFO t where t.lx = '1' group by t.cpname ) n1, VIEW_YQJMTZ_CID_INFO xx where n1.cpname = xx.cpname

Yaml语法学习

1.配置文件 SpringBoot使用一个全局的配置文件，配置文件名称是固定的 application.properties 语法结构：key-value application.yml 语法结构：key:空格value 配置文件的作用：修改SpringBoot自动配置的默认值，因为SpringBoot在底层都给我们自动配置好了比如可以在配置文件中修