Intership7.18

地图打印与 GeoTIFF 导出:框选区域、矢量标绘、一键出图 空间智能实验室 Vol.19:地图打印与 GeoTIFF 导出:框选区域、矢量标绘、一键出图 「把这块区域导成一张带地理坐标的高清图」是个很朴素的需求,但朴素不等于简单。你要在浏览器里框一个框、画几个箭头标个文字、叠一层 阅读详情

1.新vscode中按!无法出来html模版?

解决方法 html:5然后enter就好了

2.js中的问号的问题?也就是可选链操作符(?.)

可参考文章https://juejin.cn/post/6947649064829714462或者MDN
可选链操作符( ?. )允许读取位于连接对象链深处的属性的值,而不必明确验证链中的每个引用是否有效。?. 操作符的功能类似于 . 链式操作符,不同之处在于,在引用为空(nullish ) (null 或者 undefined) 的情况下不会引起错误,该表达式短路返回值是 undefined。与函数调用一起使用时,如果给定的函数不存在,则返回 undefined。

const animal = {
    cat: {
        name: 'kitty',
        color: 'black'
    },
    dog: {
        name: 'doggie'
    }
}
const catName = animal && animal.cat && animal.cat.name
//上面这个操作类似于下面这个可选链操作符
const catName = animal?.cat?.name;

3 空值合并运算符(??)

空值合并操作符(??)是一个逻辑操作符,当左侧的操作数为 null 或者 undefined 时,返回其右侧操作数,否则返回左侧操作数。

//逻辑或运算符
console.log(null ?? 'default string'); // default string
console.log(0 ?? 'default string')     // 0
console.log(1 ?? 'default string')     // 1
console.log(false ?? 'default string') // false
console.log(true ?? 'default string')  // true
console.log('' ?? 'default string')    // ''
console.log('哈哈' ?? 'default string')    // '哈哈'
//空值合并运算符
console.log(null || 'default string'); // default string
console.log(0 || 'default string')     // default string
console.log(1 || 'default string')     // 1
console.log(false || 'default string') // default string
console.log(true || 'default string')  // true
console.log('' || 'default string')    // default string
console.log('哈哈' || 'default string')    // '哈哈'

两者的区别
逻辑或操作符会在左侧操作数为假值时返回右侧操作数。当用逻辑或操作符给变量设置默认值,左侧的值为 0 或者 ‘’ 时,仍然会使用默认值。
可以与可选链操作符一起使用

let user = {
    name: 'xq'
}

let userName = user?.name ?? '暂无'

4停掉某个端口服务

查看端口的服务
netstat -ano | findstr 端口号
强制停止掉端口的服务
taskkill /pid 端口的pid号 /f

5在新vscode中运行node命令没有输出

是因为新vscode没有设置自动保存,或者我们手动ctrl+s一下,然后再在node环境下运行文件就会出现输出了。所以我们可以将新的vscode的autosave设置为delay,然后就可以解决这个问题。

6在新vscode中安装live server,没有自动更新的原因

也是跟5的原因是一样的,我们没有设置自动保存,所以live server没有更新内容,没有保存的文件,后面都会有一个小圆点,如下所示
在这里插入图片描述

7.在新vscode中不能使用rcc和rfc快速生成函数组件和类式组件。

在React中安装ES7 React/Redux/GraphQL/React-Native snippets插件就好,就可以生成rcc和rfc和clg等快速生成代码片段了!
在这里插入图片描述

8.在新vscode中没有Open In Default Browser.

是因为少了一个插件,叫open in browser
在这里插入图片描述

别再只看pLDDT了!AlphaFold预测结果解读保姆级指南:pLDDT、PAE、pTM、ipTM到底怎么看? 本文详细解析了AlphaFold预测结果中的关键指标pLDDT、PAE、pTM和ipTM,帮助用户从单一依赖pLDDT进阶到全面理解蛋白质结构预测。通过实际案例和技巧,指导如何正确解读这些指标,避免常见错误,并提供了从预测到发表的实用建议。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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