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机器学习和深度学习rnn深度学习神经网络人工智能机器学习学习
目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么?长短期记忆网络(LSTM)与门控循环单元(GRU)在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么?LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量:计算复杂度:性能对比:总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力,与单向RN
- 【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营
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局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点,包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0,那如何判断呢?先请出我们损失函数:L(θ),θ是模型中的参数的取值,是一个向量。由于网络的复杂性,我们无法直接写出损失函数,不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识,我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似:其中,θ是模型中的参数的取值,θ’是在θ
- 基于matlab的深度学习案例及基础知识专栏前言
逼子歌
matlab深度学习信号处理神经网络矩阵运算CNN
专栏简介内容涵盖深度学习基础知识、深度学习典型案例、深度学习工程文件、信号处理等相关内容,博客由基于matlab的深度学习案例、matlab基础知识、matlab图像基础知识和matlab信号处理基础知识四部分组成。一、基于matlab的深度学习案例1.1、matlab:基于模板匹配的车牌识别_阐述基于模板匹配的车牌识别的字符识别-CSDN博客1.2、基于卷积神经网络(CNN)的车牌自动识别系统(
- pytorch深度学习基础 7(简单的的线性训练,SGD与Adam优化器)
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接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用,torch模块中有一个叫optim的子模块,我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义:随机梯度下降(SGD)是一种梯度下降形式,对于每次前向传递,都会从总的数据集中随机选择一批数据,即批次大小1。参数更新过程:这个参数的更新过程可以描述为随机梯度下降法,随机梯度下降(SGD)是一种简单但非常有效的方法,多用于支持向
- Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task03笔记
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模型评估指标针对不同类型的任务,需要通过不同的模型评价指标进行评价,在实际应用中,可能需要结合具体任务和需求选择合适的评估方法。有监督学习回归任务回归任务模型的评估主要通过误差和拟合优度来进行,常用的指标包括平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R²)。在回归任务中,我们主要关注模型预测值与实际值之间的差异大小以及模型对数据整体变化的解释能力。以下是具体介绍
- 深度学习基础——卷积神经网络(一)
牛哥带你学代码
Python数据分析python数学建模算法深度学习cnn人工智能
卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作,对于图像的特征提取有着关键的作用,本文首先介绍卷积的基本原理与作用,然后通过编写程序实现卷积操作,并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果,接着调用MindSpore中的卷积算子Conv2d来实现卷积操作,最后介绍了MindSpore中pyfunc和TBE两种自定义算子实现方法。卷积基本原理1.1卷积的概念卷积操作发展于信号处
- 大语言模型学习路线:从入门到实战
Tim_Van
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大语言模型学习路线:从入门到实战在人工智能领域,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正迅速成为一个热点话题。本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南,帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月,后期部分内容或工具可能需要更新。适应人群已掌握Python基础具备基本的深度学习知识学习步骤本路线将通过四个核
- 深度学习基础 叁:反向传播算法
白拾Official
#深度学习神经网络算法网络深度学习人工智能
注:封面画师:新雨林-触站说明本页面无手机端适配,强制缩放阅读。使用纯html格式,保存教学用ppt,添加了部分个人笔记。目录工作正常,可以跳转。反向传播这里对反向传播的讲解比较奇怪,可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学,可以搜索一下。反向传播算法反向传播算法什么是正向传播网络什么是反向传播反向传播算法为什么需要反向传播图解反向传播反向传播计算链式求导法则案例1:通过反
- 深度学习基础之《TensorFlow框架(2)—图》
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一、什么是图结构1、图包含了一组tf.Operation代表的计算单元对象和tf.Tensor代表的计算单元之间流动的数据图结构:数据(Tensor)+操作(Operation)二、图相关操作1、默认图通常TensorFlow会默认帮我们创建一张图查看默认图的两种方法:(1)通过调用tf.compat.v1.get_default_graph()访问,要将操作添加到默认图形中,直接创建OP即可(2
- 深度学习基础之《TensorFlow框架(4)—Operation》
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一、常见的OP1、举例类型实例标量运算add,sub,mul,div,exp,log,greater,less,equal向量运算concat,slice,splot,canstant,rank,shape,shuffle矩阵运算matmul,matrixinverse,matrixdateminant带状态的运算variable,assgin,assginadd神经网络组件softmax,sig
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线性二分类的神经网络实现提出问题回忆历史,公元前206年,楚汉相争,当时刘邦项羽麾下的城池地理位置如下:0.红色圆点,项羽的城池1.绿色叉子,刘邦的城池其中,在边界处有一些红色和绿色重合的城池,表示双方激烈争夺的拉锯战。样本序号123…119经度相对值0.0254.109…7.767纬度相对值3.4088.012…1.8721=汉,0=楚110…1问题:经纬度相对值为(5,1)时,属于楚还是汉?经
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实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论,并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用。为读者揭示PyTorch2.0进行深度学习项目实战的核心技术,实战案例丰富而富有启发。02本书内容本书共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实
- 基于Python的深度学习基础
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Python基础Python是一种开源的、简单易记、可以自由使用编程语言。深度学习将使用NumPy和Matplotlib这两种外部库Python有“解释器”和“脚本文件”两种运行模式Python能够将一系列处理集成为函数或类等模块NumPy中有很多用于操作多维数组的便捷方法类与对象变量是挂在对象身上的标签classMan:#定义了一个新类Man,类Man生成了实例(对象)m#类Man的构造函数(初
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wyn20001128
图像处理深度学习算法
一相关的深度学习基础知识(1)线性回归 设房屋的⾯积为x1x_1x1,房龄为x2x_2x2,售出价格为yyy。我们需要建⽴基于输⼊x1x_1x1和x2x_2x2来计算输出的表达式,yyy也就是模型(model)。顾名思义,线性回归假设输出与各个输⼊之间是线性关系:y=w1x1+w2x2+by=w_1x_1+w_2x_2+by=w1x1+w2x2+b 在模型训练中,我们需要衡量价格预测值与真实值
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▶深度学习-计算机视觉神经网络卷积计算机视觉深度学习python
什么是卷积?为什么要用卷积?(一)卷积的原理:1.卷积核:2.卷积层参数:2.1卷积核数:2.2卷积核的大小:2.3步长:2.4填充:3.池化层:3.1最大池化层(maxpooling):3.2均值池化层(averagepooling):(二)卷积的作用:1.减少参数量:
- Coursera吴恩达《深度学习》课程总结(全)
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这里有Coursera吴恩达《深度学习》课程的完整学习笔记,一共5门课:《神经网络和深度学习》、《改善深层神经网络》、《结构化机器学习项目》、《卷积神经网络》和《序列模型》,最后附上人工智能领域大师访谈,干货满满。第一门课:神经网络和深度学习基础,介绍一些基本概念。(四周)第二门课:深度学习方面的实践,严密的构建神经网络,如何真正让它表现良好。超参数调整,正则化诊断偏差和方差,高级优化算法,如Mo
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深度学习简介与应用深度学习是人工智能领域中备受关注的一项技术,通过模拟人脑神经网络的结构,实现了在大规模数据上进行复杂任务的能力。本文将简要介绍深度学习的基本概念,并探讨其在不同领域的应用。深度学习基础深度学习的核心是神经网络,它由多个层次组成,每一层都包含多个神经元。通过训练这些神经网络,系统能够自动学习数据中的模式和特征,从而实现分类、预测等任务。人工神经网络结构输入层:接收数据的第一层,每个
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湘溶溶
深度学习分割深度学习人工智能
卷积神经网络——图像卷积特征提取卷积核(算子)用来做图像处理时的矩阵,与原图像做运算的参数。卷积层基本参数(卷积核大小,步长【pytorch默认为1】,padding边缘填充)输出尺寸=(输入尺寸-卷积核尺寸+2*padding)/stride+1卷积神经网络的基本结构层输入层:批次通道图像大小卷积层激活函数:加入非线性因素,提高神经网络对模型的表达能力,解决线性模型所不能解决的问题,CNN较为常
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本文背景近年来,随着深度学习技术的迅猛发展,大模型已经成为学术界和工业界的热门话题。大模型具有数亿到数十亿的参数,这使得它们在处理复杂任务时表现得更为出色,但同时也对计算资源和数据量提出了更高的要求。学习大模型的路线图通常需要一系列的基础知识、进阶技能以及实际应用经验。以下是一些相关的背景信息:1.深度学习基础:学习大模型之前,对深度学习的基本概念、神经网络的原理、激活函数、损失函数等基础知识有一
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深度学习中最常用的数据是张量,对张量进行操作是进行深度学习的基础。以下是对张量进行的一些操作:首先我们需要先导入相关的张量库torch。元素构造(初始化)使用arange创造一个行向量,也就是0轴(0维)。默认是按顺序创建,从0开始,元素类型默认是整数,当然也可以指定为浮点数。比如:可以使用张量shape属性来访问张量(沿每个轴的长度)的形状(shape)。当然指的是形状,也可能不只是一个维度。我
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Pytorch第2周:深度学习基础-Day8-9:神经网络基础学习目标:理解神经网络的基础概念。学习如何使用PyTorch的nn模块构建神经网络。学习内容:神经网络基础概念:神经元:构成神经网络的基本单元,模拟生物神经元的功能。层:神经网络的构建块,包括输入层、隐藏层和输出层。激活函数:引入非线性因素,使网络能够学习复杂的模式,如ReLU、Sigmoid、Tanh等。使用PyTorch的nn模块:
- 吴恩达倾情推荐!28张图全解深度学习知识!
深度学习算法与自然语言处理
NLP与大模型机器学习深度学习人工智能自然语言处理机器学习
本文约7500字,建议阅读15分钟本文将从深度学习基础(01-13)、卷积网络(14-22)和循环网络(23-28)三个方面介绍该笔记。吴恩达在推特上展示了一份由TessFerrandez完成的深度学习专项课程图,这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。因此它不仅仅适合初学者了解深度学习,还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念。这不仅仅是一份课程笔记,同时还是一套信息图与备忘录。需要原版
- 【深度学习入门】深度学习基础概念与原理
代码骑士
#深度学习人工智能
*(本篇文章旨在帮助新手了解深度学习的基础概念和原理,不深入讨论算法及核心公式)目录一、深度学习概述1、什么是深度学习?2、深度学习与传统机器学习的区别3、深度学习的应用领域二、深度学习基本原理1、神经网络的基本结构(1)什么是神经网络?(2)神经网络基本结构2、激活函数的作用和选择(1)什么是激活函数?(2)激活函数的作用与选择3、损失函数的定义和选择(1)什么是损失函数(2)损失函数的选择4、
- 深度学习基础数据结构之张量:从一维到多维
m0_61254808
深度学习python深度学习机器学习人工智能
张量在深度学习框架中广泛应用于模型的输入、输出以及中间计算过程。通过支持高维度矩阵运算、记录梯度信息等功能,张量成为实现深度学习算法的关键。张量是一个多维数据容器,可以用来表示各种数据类型,如数值、图像、音频、文本等。本文将介绍一维、二维、三维和四维张量的形象展示、应用以及对学习理解的作用。01一维张量一维张量通常被称为向量,如一维数组[1,4,3,2,5],在数学和线性代数中,向量是指具有大小和
- 深度学习基础知识整理
Do1phln
ML深度学习人工智能
自动编码器Auto-encoders是一种人工神经网络,用于学习未标记数据的有效编码。它由两个部分组成:编码器和解码器。编码器将输入数据转换为一种更紧凑的表示形式,而解码器则将该表示形式转换回原始数据。这种方法可以用于降维,去噪,特征提取和生成模型。自编码器的训练过程是无监督的,因为它不需要标记数据。它的目标是最小化重构误差,即输入数据与解码器输出之间的差异。这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化
- Linux的Initrd机制
被触发
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Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
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正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
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bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key