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我也要
定义：
var detailJSON = {};
var list=data.list;
for(let i =0;i<list.size;i++){
detailJSON[i+"random"]=new Array();
detailJSON[i+"random"].push(list[i].name);
}
使用：
var iRandom=detailJSON[1+"RANDOM"];
//此时就能根据key-->iRandom获取相对应的数据，这里存的是数组，也可以存对象
...一些列后续操作
Ubuntu22.04实战：基于VLLM高效部署Qwen3系列模型并构建Dify智能体
本文详细介绍了在Ubuntu22.04系统上使用VLLM高效部署Qwen3系列模型并集成Dify平台的实战指南。从环境配置、Conda管理到VLLM优化部署，再到Dify智能体构建，提供了全面的技术方案和性能调优建议，帮助开发者快速实现AI模型的高效部署与应用。
JavaScript的Map()构造函数详解
如果提供了iterable参数，则Map()构造函数会使用这些键值对来初始化Map对象。Map()构造函数是JavaScript中的一种数据结构，用于存储键值对。总之，Map()构造函数是JavaScript中一种非常有用的数据结构，可以方便地存储和操作键值对。Map()构造函数创建一个空的Map对象，如果没有提供iterable参数。Map对象中的键可以是任何类型，包括基本类型和对象类型。5. clear()：清空Map对象中的所有键值对。Map对象中的键值对是有序的，按照插入顺序排列。
Gartner 2025 中国网络安全成熟度曲线深度解读：AI 安全如何重构防御逻辑
2025 年 Gartner 中国网络安全技术成熟度曲线的发布，标志着国内网络安全领域正式进入 “AI 原生防御” 时代。这份聚焦中国市场特性的报告清晰揭示：网络安全的核心命题已从 “防御 AI 驱动的攻击” 演进为 “保障 AI 系统自身安全与业务协同”，AI 安全技术正成为重构企业防御体系的核心引擎。
js中的map方法（组装数组）
var a = [ {name: "张含韵", "email": "zhang@email.com"}, {name: "李宇春", "email": "li@email.com"}, {name: "刘雯", "email": "liu@email.com"} ]; var userEmail = a.map(function(item){ return item.email ...
LLC同步整流实战：从驱动时序到调试仿真，效率提升与避坑指南
同步整流技术是提升开关电源效率的关键手段，尤其在LLC谐振变换器中，通过低导通电阻MOSFET替代二极管可显著降低副边整流损耗。然而，驱动时序、电流过零检测及轻载模式切换是工程实践中的核心难点。从Vds检测原理到死区调节，再到仿真与实测验证，工程师需掌握完整的调试方法论。该技术广泛应用于通信电源、服务器电源及车载DC/DC，合理设计LLC同步整流方案能实现满载效率提升约1.8个百分点，同时优化热分布。本文以600W半桥LLC样机为线索，深入分析工作模态、驱动芯片选型、波形判断与仿真模型搭建，为电源设计提供可
Python小白也能玩转迅投QMT量化交易？手把手教你从安装到第一个策略
本文为零基础Python用户提供了上手迅投QMT量化交易平台的完整指南。从Python 3.6环境配置、QMT客户端获取安装，到核心概念讲解，并手把手教你编写并回测一个经典的双均线交易策略，帮助初学者快速迈出量化交易的第一步。
js构造map
var map = new Map(); //map对象中添加键值对 map.set("name","tom"); map.set("age",35); map.set("sex",0); //获取map对象中的值 map.ge...
ANSYS 2022R2 安装教程：系统准备、许可证配置与故障排查
ANSYS 是面向工程仿真的多物理场商业软件平台，其安装远非普通应用软件的图形化向导流程，而涉及操作系统版本、运行库精确版本、硬件虚拟化支持、许可证服务架构等系统级配置。理解 ANSYS License Manager 的服务机制与端口依赖、掌握 Visual C++ 和 .NET Framework 的启用逻辑，是保障 Fluent、Mechanical、HFSS 等求解器稳定调用的基础。该技术栈广泛应用于高校教学、航空航天结构分析、电子设备电磁兼容仿真等场景。本指南聚焦 ANSYS 2022R2 版本在
JavaScript自定义map方法
1、回调函数必须是一个函数。2、调用该方法的对象必须是数组。3. 数组的map方法，其中需要传入两个参数，第一个是一个回调函数，第二个是一个回调函数的this指向的值。
数仓解惑：数据仓库常见建模方法与大数据领域建模实例综述
为什么需要数据建模？ 为什么要进行数据仓库建模？ 随着DT时代互联网、智能设备等信息技术的发展，数据开始井喷式的增长，如何讲这些数据进行有序、有结构地分类组织存储是我们面临的一个挑战。 如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置，而不是乱糟糟的 大数据的数仓建模是通过建模的方法更好的组织、存储数据，以便在 性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。一般主要从下面四点考虑 ...
SpringBoot一次请求中缓存数据，请求结束就清除的4种方法，你会几种？
通过以上四种方法，你可以在 SpringBoot 的一次请求中缓存数据，并在请求结束后自动清除这些缓存数据。使用 ThreadLocal：适用于需要跨多个方法调用的缓存数据，灵活性高，但需要注意内存泄漏问题。使用 AOP：适用于全局性的缓存管理，代码更加优雅，但需要对 AOP 有一定的了解。使用 ServletRequestListener：适用于简单的请求生命周期管理，配置简单，但功能相对有限。使用 HttpServletRequest 的 setAttribute 和 getAttribute。
JS创建map结构以及map中的方法
js新的数据结构创建map的时候网上有很多，但是有时候你会发现很多方法都不能使用，这里我简单写一写常用的以及怎样去查看map的哪些方法，靠人不如靠己，博客抄来抄去，看起来还浪费时间。遍历取值等等都在里面，可能有些方法你还是不知道是什么意思，但是这时候你可以有针对性的去查找了，不至于像一开始那样到处乱翻了。一般我创建的时候就用这两种就够了。...
RK3576 PCIE接口调试：基于RTL8111HS的网卡驱动移植
检查项方法电源电压复位时序检查设备树 reset-gpios链路速率设备识别lspci -vvv驱动加载。
java ajax 输出_正本清源：所谓Ajax输出的三种形式
#re: 正本清源：所谓Ajax输出的三种形式回复更多评论2005-12-30 23:19 by VinsonBuffolo did a great job to provide an Ajax Engine, it is something like DWR, even though the implemenation is different.In a real applicatio...
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
JS中的Map形式（十一）
东家蝴蝶西家飞，白骑少年今日归。 愿，所有迷茫的人，都不再迷茫的，愿，所有努力工作的人，都可以得到应有的回报，愿，所有的人，都可以找到回家的方向，愿，再无苦痛，再无离别。 上一章简单介绍了根据Select框的取值，动态显示另外的Div(十),如果没有看过,请观看上一章 一. JS中的Map形式 在js里面，有的时候，常常需要类似于Map的形式，进行键值对的处理，如写字典时，编号与名称进行对应， 编...
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
javaScript的Map数据类型
MAP、Map、map？ 产生背景、它长什么样、它有什么作用、如何使用它
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
js Map对象的用法
第一篇： Map： Map是一组键值对的结构，具有极快的查找速度。 举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用Array实现，需要两个Array： var names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']; var scores = [95, 75, 85]; 给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要在names中找到对应的位置，再从scores取出对应...
JS的Map详细形式(十八)
这篇文章的开头，写给我的兄弟: 在程序的世界，只有实践才会得到自己想要的答案。 再高明的计算机，再高明的工具，都无法将空的代码执行成最美的秘密。 上一章简单介绍了JS实现输入时验证(十七),如果没有看过,请观看上一章。 可以看以前写的 JS中的Map形式（十一） 一. Map形式的定义 在JS处理数据的时候，常常要用到类似Java 的Map 形式，早期的时候是没有Map 的，目前版本是有Map ...
JavaScript Map:优雅的键值对数据结构
JavaScript 中，Map 是一种存储键值对的数据结构。在处理键值关系时更灵活、高效。本文会详细剖析Map数据结构，介绍何种时候，如何使用这个优雅的Map数据结构。
JavaScript---Map数据结构
JS---Map1. 什么是 Map2. Map 构造函数2.1) 数组2.2) Set2.3) Map3. Map 的实例属性和方法3.1) Map 的属性size3.2) Map 的方法setgethasdeleteclearforEach4. Map的注意事项5. Map的使用场景 1. 什么是 Map Map 就是映射的意思，即从键到值的映射。 Map 保存键值对，并且能够记住键的原始插入顺序。 那么它和 Object 有什么区别 ？ 对象一般用字符串作键 const obj = { v
js——Set和Map，以及哈希表
1.哈希表 参考链接 哈希表概述： 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键值(Key)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键值key映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数(哈希函数)，存放记录的数组叫做散列表。（哈希表一般用数组来存储） 向哈希表中存数据： 根据数据的key值和哈希函数，得到一个数组下标，这个下标的含义是数据在哈希表中的存放的位置。若发生了冲突，则再根据冲突的处理方法来解决冲突。找到最终存放的位置后，将数据存放进去。 在哈希表中查
.gltf不同文件形式(.glb、贴图、.bin)
Blender三维建模软件，可以根据设置，以不同形式导出gltf模型，比如单独导出一个.gltf文件，比如单独导出一个.glb文件，比如导出形式为.gltf + .bin + 贴图多个文件。gltf模型的一些数据，是可以以单独文件形式存在的，比如纹理贴图单独存在，比如.bin包含gltf的顶点数据。要注意的就是贴图等数据单独是一个文件的时候，注意不随随意改变子文件相对父文件gltf的目录，以免找不到资源。这些不同形式的gltf模型，加载代码其实没啥区别。.gltf格式模型文件，有不同的组织形式。
JS 怎么理解ES6新增Set、Map两种数据结构?
Set是一种叫做集合的数据结构，Map是一种叫做字典的数据结构什么是集合？什么又是字典？集合是由一堆无序的、相关联的，且不重复的内存结构【数学中称为元素】组成的组合字典是一些元素的集合。每个元素有一个称作key 的域，不同元素的key 各不相同区别？共同点：集合、字典都可以存储不重复的值不同点：集合是以[值，值]的形式存储元素，字典是以[键，值]的形式存储下面对这两种数据结构进行详解用于存储任何类型的唯一值，无论是基本类型还是对象引用。
[JavaScript] JS Array.map()、ES6一Map、Set 数据结构
1. 定义和用法 map() 方法 按照原始数组元素顺序依次处理元素 map() 方法 返回一个新数组，数组中的元素为原始数组元素调用函数处理后的值。 map() 方法 不会对空数组进行检测，不会改变原始数组。 2. 语法 array.map(function(currentValue,index,arr), thisValue) 3. 例子 const users=res.items.ma...
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