文章目录背景常用定时器实现任务队列时间轮介绍基本结构指针移动定时任务插入循环任务插入代码示例多层时间轮使用流程代码背景在软件开发中，定时器是一个极为常用的组件，它发挥着至关重要的作用。通过定时器，开发者能够精确地控制程序中的时间流程，实现诸如定时任务

PCB，即印刷电路板，是电子设备中不可或缺的微型支撑平台，它为集成电路提供了稳固的安装基础。随着技术的进步，多层PCB板的设计使得在有限的空间内集成更多复杂的电路成为可能，同时也在一定程度上降低了电路布局的复杂性。然而，有一种普遍的观点认为PCB的层数越多，其性能就越优越，这种

对儿童白血病的分型问题FABCS：基于形态学检查结果WHOCS：基于形态学检查和基因检查结果基于深度学习做细胞形态学检查存在的问题：没有探索下游患者水平亚型自动化的问题；需要细胞水平的专家注释；并非所有细胞都表现出相应的诊断特征特性模型构建：提出一种配备了分层信息瓶颈原理的

目录1.感知机2.多层感知机2.1XOR（单分类）2.2为何需要(非线性)激活函数？2.3经典激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU）2.4多类分类2.5多隐藏层2.6调参（两种基本思路）2.7总结3.代码实现（pytorch）3.1从零实现可能的报错与解法3.2简洁实现原视频链接：10多层感知机+

多层感知机（MultilayerPerceptron，简称MLP）是最经典的前馈神经网络之一，广泛应用于分类、回归等任务。MLP是构建深度学习模型的基本组件，理解其结构和原理对于深入理解神经网络至关重要。1.多层感知机的结构MLP由以下几个部分组成：输入层（InputLayer）：用于接收数据的输入，每个节

深度学习（DeepLearning）这一概念是由 GeoffreyHinton（深度学习之父）于2006年提出，但它的起源时间要早得多，可追溯至20世纪四五十年代，也就是人类刚刚发明出电子计算机时就已经提出来了，但当时并非叫做深度学习，而是人工神经网络（artificialneuralnetwork,ANN），简称神经网络（NN），它是

什么是神经网络？         “神经网络是由具有适应性的简单单元组成广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”##神经网络是一个很大的学科领域，此处仅讨论神经网络与机器学习的交集，即“神经网络学习"，亦称“连接主义”学习

其他样式报表–层高不等多层表头概述层高不等多层表头：层高不等的多层表头报表。应用场景如下图所示，简单展示数据示例说明数据准备在数据面板中添加数据集，可选择Json数据集和Http接口数据集，Json数据如下图所示：[{"CustomerID":"HUNGC","CompanyName":"五金机械","Con

环境安装pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplescikit-learnpipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplekerasimportnumpyasnpfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDensefromskl

一.MLP简介    1.什么是MLP？多层感知机（MLP）是一种前馈神经网络，由至少三层神经元组成：输入层、隐藏层（可能有多层），以及输出层。每一层都与下一层全连接，每个连接都有一个权重。MLP是一种通用函数逼近器，它可以学习并表示复杂的非线性关系。2.MLP结构输入层（InputLayer）：

首先，需要用到的这个工具：度娘网盘提取码：qwu2蓝奏云提取码：2r1z 假定情况是，我要把下图里的4个文件夹内部的全部文件，合并到04的当前位置来（4个文件夹里面各有5个兔兔的图片）打开工具，切换到文件批量复制版块找到右下角的更多，点击，来设置上移的情况勾选“来源路径”向上

首先，需要用到的这个工具：度娘网盘提取码：qwu2蓝奏云提取码：2r1z 假定情况是，我要把下图里的4个文件夹内部的全部文件，合并到04的当前位置来（4个文件夹里面各有5个兔兔的图片）打开工具，切换到文件批量复制版块找到右下角的更多，点击，来设置上移的情况勾选“来源路径”向上

多层感知机1多层感知机最简单的深度网络称为多层感知机。多层感知机由多层神经元组成，每一层与它的上一层相连，从中接收输入；同时每一层也与它的下一层相连，影响当前层的神经元。当我们训练容量较大的模型时，我们面临着过拟合的风险。因此，将从基本的概念介绍开始讲起，包括过拟合、欠

多层感知机（MLP）1.单层感知机1.1感知机线性回归输出的是一个实数，感知机输出的是一个离散的类。1.2训练感知机①如果分类正确的话y<w,x>为正数，负号后变为一个正数，和\(0\)取\(max\)之后得\(0\)，则梯度不进行更新②如果分类错了，y<w,x>为负数，的判断条件成立，就进行梯度更新。

importcn.hutool.core.util.ObjUtil;importcn.hutool.core.util.StrUtil;importcom.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;importcom.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;importcom.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode;importlombok.Data;importl

多层负载均衡架构flowchartLRc1c2c3c4subgraph四层负载均衡lb1lb2endsubgraph七层负载均衡ngx1ngx2ngx3ngx4endsubgraph后端服务rs1rs2rs3rs4endc1--DNS-->l

接上文，我们已经初步完成了单层到多层的拆分，接下来就是再优化我们的结构了。升级思路在前文的Core项目中，包含了我们所有的基础功能，但是有些项目可能只需要部分功能却引用整一块Core的话，会显得有些多余，需要将这部分基础设施再做一下细致化的拆分。在Host项目中，仍旧还有许多功能代

前面我们已经逐步完善了我们的单层应用，但是随着复杂度提升，单层应用逐渐变得臃肿。为了更好地应对日益增长的业务需求和保持应用的可维护性，我们需要考虑将单层应用升级为多层应用。升级思路在单层应用中，我们讲基础设施的功能以及业务功能都写在同一个项目中，这将使得后期复杂度

【三、多层感知机】笔记1.多层感知机：合并隐藏层：通过合并⼀个或多个隐藏层来克服线性模型的限制多层感知机（multilayerperceptron）：MLP，在输出层和输⼊层之间增加⼀个或多个全连接的隐藏层，并通过激活函数转换隐藏层的输出。最简单是将许多全连接层堆叠，每⼀层都输出到上⾯的层，

在业务逻辑中有时候会遇到两层for循环的情况，触发某些条件时，需要直接退出两层for循环而python官方是没有goto语句的那么我们可以这样实现第一种定义变量flag，根据flag的值做退出flag=Trueforiinrange(10):forjinrange(10):ifi+j>15:print(i,j

激活函数激活函数必须是非线性的，因为如果激活函数也是线性无法解决XOR问题代码importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)num_inputs,num_outputs,num_hidd

 问题：多层If判断函数公式解决：=IF(N10>=90,,IF(N10>=80,10,IF(N10>=70,30,IF(N10>=60,50,45))))=IF(N10<60,45,IF(N10<70,50,IF(N10<80,30,IF(N10<90,10,))))=IFS(N10<60,45,N10<70,50,N10<80,30,N10<90,10,1,)=SWITCH(TRUE,N10<60,45,N10<

 关键字break和continue都是结束循环的作用，但是它只能结束它外面的第一层循环，如果代码里面是一层一层又一层的循环，你想直接结束最外层循环就需要outer了。outer:for(inti=0;i<10;i++){for(intj=0;j<10;j++){if(j==0){

装饰器多层语法糖嵌套小练习：##先验证登录##再验证输入的金额---符合数字/余额充足###取款函数里面#defget_balance():##校验登录##校验金额符合数字/余额充足---把金额通过装饰器返回来##拿着你的金额进行提款use_data={'usern

1、thrownewError()优点：可以中断循环执行；适用于各种形式（for循环，forEach循环等）缺点：相当于强制抛错中断执行，不仅终止了循环，后续代码也不再执行废话不多说，上例子，找出【第一个爱吃芒果】的人：constarr=[{name:'张三',fruit:['苹果','香蕉']}