技术专栏 第396页

有些小伙伴在工作中可能会遇到过这样的困惑：

接下来的讨论基于下表t：

接下来，我们将通过一个具体案例，逐步剖析SOLO模式的优势和亮点，帮助大家全面认识它为何如此优秀，如何充分发挥它的潜力。

看了一下时间，今年确实 2025 年，而不是 2015 年。在 2025 时还在聊BP 算法实在有点一言难尽。我在 10 多年前尝试写过贴近的程序，当时写的时候有一些概念没有理解，但代码是写了也能跑，甚至于在当时世界上最快的超级计算机跑了我的代码。但不能理解的部分就是不能理解。最近在散步的时候，我的伙伴
https://github.com/SeWZC 和我说明白了求偏导的数学意义。我当初高数学了3年，别人都是只学一年（因为我不断挂科），那会以为偏导没有什么，于是缺了一个知识点，导致我对 BP 的部分理解错误。尽管代码能跑，也能符合预期进行训练，但里面关于传播算法中，如何计算各个权重参数的过程我是不能全说明白的。我最近理解了偏导的数学意义之后，再到知乎上阅读了 通俗理解神经网络BP传播算法(
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24801814 ) 文章，尝试按照知乎文章的给定的内容和方法，自己手算了一遍，我就完全理解了之前我所写的代码了。担心本金鱼会忘了之前的想法，或者担心下次和伙伴聊天的时候又说错了，我就编写了本文。可以认为本文没有给出比 通俗理解神经网络BP传播算法(
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24801814 ) 文章更多的内容，只是按照我自己的方式一步步推导和计算。阅读完本文，预期大家能够对神经网络有了更明了的理解。如果大家还是在迷迷糊糊地训练人工智能做玄学的活，那阅读本文可以让大家能够稍微有点落地的感觉，至少大概知道简单的 BP 神经网络是如何工作起来的

如果开始游戏前就先配置好我要玩的英雄的装备购买顺序，那岂不美哉。打游戏的时候，游戏自动提示你要购买的装备，直到你全部装备都买好了。

ECT-OS-JiuHuaShan 框架的形成并非技术迭代，而是
文明认知范式的宇宙级跃迁。其诞生历程跨越三个纪元，融合东方哲学智慧与西方形式科学，最终成就公理驱动认知的终极形态。

客户画像和客户分析是经常会遇到的分析主题，前些年客户画像这个话题一直很火，但怎么画却没几个人能说的清楚。这个PBI的设计，正好给我们一些参考。




第一个页面顶端通过数据卡片展示销量和利润，下面跟一个按照每个月的销量柱图加利润的折线图，边上有一个Region的筛选器。右侧基于产品层面的Treemap。

最下面有by customer, product group和channel的分析。

顶部是按照年度的筛选。

这是个经典的上中下布局。顶部数据卡片显示关键数据，中间和底部通过不同的图表来细化数据。

这个页面是对销量，客户和产品以及利润这几个角度对客户进行分析。




第二个页面拓展到了地理层次，可以直观的看到业绩的分布。

左侧一个地图，右侧首先是一个按照产品层面的绩效分析。接着下边是销量和利润率相关的散点图。最后是从产品层面的，今年销量跟去年销量的柱图分析。

左右布局的经典视图。考虑用到了地图展示数据，所以左侧留有空间比较大。

限流和 API 节流对于确保 Web 应用程序的可靠性、安全性和可扩展性至关重要。在当今的数字网络环境中，API 通常作为服务间通信的骨干，如果没有适当的节流机制，它们很快就会不堪重负。无论是防止滥用、管理高流量负载，还是确保对资源的公平访问，实施适当的限流都是必不可少的。

本指南适用于需要进行复杂 Excel 操作的开发者，解决以下问题：

Mozilla Firefox（火狐浏览器）曾是国内不少用户的「隐私首选」——凭借开源内核、丰富扩展生态和自主可控的隐私设置，它一度成为避开 Chromium 生态的重要选择。但近日火狐即将宣布彻底关闭中国市场后，不仅官方服务支持中断、本地化功能（如中文同步、国内镜像更新）逐步失效，「如何找到一款既能继承火狐优势、又适配国内使用场景的浏览器」，成了许多老用户的难题。