预计在“=”附近出现错误,否则看起来很完美。
这是一个全新的系列--隔三岔五聊算法。这个系列充满不确定性,什么时间更新全靠自己的心情,今天的文章也有能是最后一篇,内容方面会用通俗易懂的方式聊一下自己学过的算法。
这是 酒仙桥六号部队 的第 30 篇文章。全文共计2229个字,预计阅读时长8分钟。0x01 前言大家在做代码审计或者学习代码审计的过程中,会有大量时间是对着代码的。有时候会觉得代码枯燥无聊,看代码看到怀疑自我。这时候不妨通过其他思路,换个思维,看点有趣的相关事务。回过头来再看代码,也许会有意想不到的惊喜!0x02 查看各种记录更新日志我在 GITHUB上找
在 2013 年 4 月初,区块链研究员塞尔吉奥·德米安·勒纳试图争辩说,中本聪在 2009 年开采了一百万个比特币。这个断言背后的逻辑是基于 2009 年的哈希值一直处于低水平,大约每秒 700 万,这相当于仅一个矿工的垄断水平。与此同时,这个哈希值大约与比特币刚上线前 14 天的哈希值相同,塞尔吉奥认为这短时期整个网络只有中本聪一个矿工。社区中的许多人对塞尔吉奥的说法持怀疑态度。其持怀疑态度的主要原因基于以下几点:
这是构成Sora基础之一的Diffusion Transformer论文作者关于Sora的一些猜测和技术解释。
在之前的技术债系列文章中,作者详细介绍了技术债的概念,技术债的分类,技术债在日常开发中经常出现的场景。通过这些场景,可以让大家举一反三,有效避坑。下面的章节,会给大家详细讲解技术债产生的原因,及其几个对技术债的误区。
人类并不是完美的,我们经常在编写软件的时候犯错误。有时这些错误很容易找到:你的代码根本不工作,你的应用程序会崩溃。但有些 bug 是隐藏的,很难发现,这使它们更加危险。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】ChatGPT让科研编程不再难! 基于生成式人工智能工具,比如ChatGPT、Bard等聊天机器人的出现,以及如何将AI工具用于学术研究引发了巨大的争议,但与此同时,AI生成的代码用于科学研究的价值被忽视了。 与ChatGPT生成文本导致的剽窃问题相比,用AI抄代码显然争议更小,开放科学甚至鼓励「代码共享」和「代码重用」,溯源起来也很方便,比如python里用到「import」导入依赖包就算引用。 最近Nature上发表了一篇评论文章,作者团队讨论
在Statsbot团队发布关于时间序列异常检测的帖子之后,许多读者要求我们向他们介绍支持向量机的方法。现在是向您介绍SVM(支持向量机)的时候了,而不用您辛苦的计算和使用有用的图书馆和资源来开始学习。
先说个题外话, 本来我想解答一下最近Creators Club论坛上经常出现的一个问题, 意外的是在网上竟然找不到什么全面的答案..
在制作数据报告时,为了更好的描述文案叙述内容,我们会按照文案内容制作相关的可视化图表。但往往,经常会遇到图表没有充分表述好文案内容,甚至是和内容完全不符的情况。这就是我们常常说的图文不符。
以上是在大数据处理方面常用的四种技术原理, 上面这些处理数据的方式极大程度的提高了单位时间内数据处理的能力, 但是其还是没有摆脱数据量和查询时间的线性关系。 于是在OLAP处理方式上, 我们多了一种:
以下内容由Mockplus团队翻译整理,仅供学习交流,Mockplus是更快更简单的原型设计工具。 网页设计师总是在不断的犯错误,可这并不表示他们不够出色。不管在任何行业,即使是最有经验的专业人士都会犯错误,一句古话说的好:犯错乃人之常情。犯错后能从中汲取教训才是将来取得成功的王道。以下有一些网页设计的常见错误,从中你可以学到如何解决他们,并成为你一直想成为的优秀的设计师。 1. 不经测试而发布网站 测试是网页设计中很关键的一个步骤。 在你正式提交网站之前,你应该进行测试。您需要测试以了解你网站的
虽然说谷歌很明显对AI持着积极态度,但或许一两种有效的保险措施仍是需要的,就像人也需要法律来约束一样。身处AI科研最前沿的谷歌正在积极研究有效预防AI对人类可能造成的各种损害的措施,这篇论文就是谷歌想
凑近了一看,在不净的框架中,乱码般的语句在运转,像生了麻风病的蛞蝓一样在喷吐,粘稠的水在流动,而穿着格子衫的人群则在焰柱旁围成了一个半圆,这就是码农的仪式。他们环绕着那不可名状植物,不断的伸手进去拨弄,又不断的掏出一些东西填上去,使他堆积的更高,为了防止到他,又掏出黏糊糊的糊糊,用力的涂抹,试图把它们黏在一起。
经过差不多一年的 React Native 的开发后,我决定把我自打新手开始所犯的错误总结一下. ---- 1. 错误的预计 真的!开始设想的 React Native(RN)的应用是完全错误的.彻底的错误. 1、你需要单独考虑 iOS 和 Android版本的布局.当然,有很多的组件是可以重用的,但是他们有不同的布局考虑.甚至他们之间的应用结构页面也都是不同的. 2、当你在预测 form的时候-你最好要一并考虑一下数据验证层.例如,当你使用React Native开发应用程序的时候,你会比使用Cordov
数字资产管理公司CoinShares昨日发布了加密货币趋势报告。与顶级研究公司、机构和企业合作,他们在研究中指出了塑造这一领域的重要趋势。
这里,TP表示真阳性的数量(模型正确预测正类),FP表示误报的数量(模型错误地预测正类),FN表示假阴性的数量(模型错误地预测阴性类),TN表示真阴性的数量(模型正确预测阴性类)。
虽然我们期待每个主要版本的发布,但去年,Fedora 35对 GNOME 41 和新的 KDE 风格(Kinoite)建立了一些令人兴奋的期望。
以下内容由Mockplus团队翻译整理,仅供学习交流,Mockplus是更快更简单的原型设计工具。 每个系统都会出现暂停工作的时候,它可能是用户的错误操作或系统故障导致的。在这两种情况下,设计一个完美的错误信息尤为重要,因为它能有效提高用户体验。如何制作一个完美的错误信息?它往往包含以下3个重要部分: ●清楚的文本信息。 ●正确的放置。 ●良好的视觉设计。 第一部分:清楚的文本信息 1.错误信息应该清楚明了 错误信息应该明确告诉用户问题是什么,为什么会发生,以及如何处理。首先你要将错误信息视
随着生活节奏的加快,以及技术的飞速发展,许多传统文化已经开始被人们遗忘在角落。不得不承认,传统节日的气氛越来越淡,年轻一代对传统的戏曲、诗词这些看起来“陈旧”的东西越发不熟悉,而是更多地将目光放在科技、动漫等“新鲜事物”上。
MMULT表示矩阵乘法(matrix multiplication)。学习过前面文章的朋友,可能已经意识到乘法矩阵在Excel公式中有很多应用。
静电说:今天静电看到了一篇非常棒的问题,详细阐释了图标设计过程中方方面面的知识点,今天,咱们就来看看设计师Slava Shestopalov的文章:
UI界面的图标通常可以近似的看做以下的基本格式之一:横向矩形,纵向矩形,对角矩形,圆形,三角形,正方形。 如果把它们做成高斯模糊效果,你就会发现它们具有相同的视觉重量,因为它们变成或多或少相同的斑点效果。
最近由于疏忽误操作导致一次大故障,在此结合网上和实践经验,总结一下线上服务故障应急机制,警惕自己时刻注意服务稳定性问题。
很多文章都有介绍怎么写好 Python,我今天呢,相反,说说写代码时的几个坏习惯。有的习惯会让 Bug 变得隐蔽难以追踪,当然,也有的并没有错误,只是个人觉得不够完美。
DCL,即Double Check Lock,中卫双重检查锁定。其实DCL很多人在单例模式中用过,LZ面试人的时候也要他们写过,但是有很多人都会写错。他们为什么会写错呢?其错误根源在哪里?有什么解决方案?下面就随LZ一起来分析 问题分析 我们先看单例模式里面的懒汉式: public class Singleton { private static Singleton singleton; private Singleton(){} public static Single
昨天重装了一下系统,然后今天重新安装Python环境的时候出现了Cannot unpack file的错误
DCL,即Double Check Lock,即双重检查锁定。其实DCL很多人在单例模式中用过,LZ面试人的时候也要他们写过,但是有很多人都会写错。他们为什么会写错呢?其错误根源在哪里?有什么解决方案?下面就随LZ一起来分析
在这篇文章中,我们将探讨一种比较两个概率分布的方法,称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中,我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。KL散度帮助我们衡量在选择近似值时损失了多少信息。
这部写于1974年的软件工程管理经典著作,至今已有43年历史。但是可惜的是,这样的著作至今少之又少,今天我们重温这部经典。或许它已成为一个时代,但依然给当下人之深思。—imagineXie 一、焦油坑
文字语音转换圈内流传这么一则真假未知的故事:一个研究者花了数月(甚至数年)调整他/她的语音生成模型,使其语音样本听起来效果非常好。最后他们发现,他们从头到尾都误用同一语音文件进行训练,最终模型只是完全符合该语音文件特征所以才拥有如此流畅的语音样本输出。这个故事到现在都让人不寒而栗。
今天在处理缩略图裁剪代码的时候偶现一条错误“failed to open stream: HTTP request failed! HTTP/1.1 404 Not Found”,最开始以为是内存不足,后来百度一下不是这个问题。大概的原因是处理缩略图裁剪的时候,发现链接出现错误,因为测试站开启了网站密码这就导致查询不到http状态码,所以这个时候就出现了这个错误提示。
网站设计是一件很有趣的事情。它就像构建一个全新的小世界,其按照我们所期望的方式运行。但是,尽管喜爱这种创造性的挑战,但是我们还需遵循特定的规则,你的网站不仅仅符合个人的喜好,也要受访问站点的人们欢迎。为了帮助你避免网站创造者经常陷入的困境,我们汇集了十条常见的网站设计错误,且我们应该怎么处理它们。
和机器人发生性爱听起来似乎更像是科幻电影里的情节。但是,有研究称目前五分之一的人群对此观念的看法越来越开放。据英国《每日邮报》8月23日报道,专家称机器人很可能会给性行业带来诸多变化:代替性工作者,杜
为了让加深我们印象,这里我们把直接放上关于精确率和召回率的解释,如果大家忘记的话,以后不妨来多看看
使用 ON1 PortrAIt AI 只需点击一下即可完美修饰。它使用机器学习来查找照片中的每一张脸,并自动使它们看起来很棒。它分析每张脸,并为皮肤、眼睛和嘴巴添加适量的修饰,立即为您提供专业的效果。
敏捷开发又称敏捷软件开发, 是一种从1990年代开始逐渐引起广泛关注的一些新型软件开发方法,是一种应对快速变化的需求的一种软件开发能力。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】新必应比Bard强?演示视频也有错误,给的参考源也完全不对。 谷歌的Bard因为在演示中答错了一个问题,导致股价开盘暴跌8%,市值蒸发1020亿美元。 反观微软Bing由于提前搭上ChatGPT这趟快车,尽管在事实问题上的回答也是一塌糊涂,但结果却是股价暴涨超800亿美元。(谷歌直呼有黑幕) 难道说微软做ppt的水平比谷歌高? 实际上,在2月8日新必应的发布会上,微软同样也犯了许多错误,只不过宽容的看客老爷们光顾着见证「搜索引擎的新时代」
在故障处理期间,无论是哪一个阶段,要记住我们的首要目标是“止损”,尽快恢复、消除故障影响,这并不代表我们完全定位了故障问题,也不代表解决方案是完美的,因为这些是可以恢复后复盘的。
每个前端都想做一个完美的表格,业界也在持续探索不同的思路,比如钉钉表格、语雀表格。
你还记得几百年前,大部分人相信地球是平的吗?(老美还有一大批人有这个想法。。。。。。) 所以说,我们每个人都有会有自认为是正确的,但是其实是错误的观点。。。。 这类观点来自你于的家庭,你的成长环境,甚
我了解设计一个既漂亮又实用的界面的过程 — 通常较长,而且需要反复修改。大多数设计师都有类似的经历。
墨菲定律暗示我们,如果担心某种情况会发生,那么它更有可能发生,久而久之就一定会发生。这警示我们,在互联网公司,对生成环境发生的任何怪异现象和问题都不要轻视,对其背后的原因一定要调查清楚。同样,海恩法则也强调任何严重的事故背后都是很多次小问题的积累,当到一定量级后会导致质变,严重的问题就会浮出水面。 那么,我们需要对线上服务产生任何现象,哪怕是小问题,都要刨根问底,对任何现象都要遵循下面问题
人类历史上第一幅黑洞照片的诞生,是科学史上的一次壮举,但是实现难度极大,最后得到的图像分辨率相对较低。科学和技术是不断进步的,科学家预计,未来我们可能看到黑洞的直接图像质量,会随着时间的推移而显著改善。
GAIR 今年夏天,雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”(简称GAIR)。大会现场,谷歌,DeepMind,Uber,微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳,向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家和各大公司的首席科学家,同这些国际大拿同台交流。如果你不想错过这个机会,请用邮件直戳我心,lizongren@leiphone.com 在美国时间6月27日上午举行的CVPR2016大会上,作为仅有的三个受邀公开演
2024年3月4日,官方宣布推出 Claude 3 模型系列,它在广泛的认知任务中树立了新的行业基准。该系列包括三个按能力递增排序的最先进模型:Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Opus。每个后续模型都提供越来越强大的性能,允许用户为其特定应用选择智能、速度和成本之间的最佳平衡。
在以往的一些面试过程中,我发现了一些有趣的回答,它们很容易被为归类为“错误答案”。但有时,这些答案却发人深省或包含深刻的含义。本文涉及一些常见的 MySQL 问答,这些问答可能看起来“错误”或“有趣”,但实际上还有更多内容。我将分享一些看似“错误”或异想天开的答案,并仔细研究它们提供的宝贵经验和观点。
pytest命令行运行时,可以直接在控制台中查看到输出的结果,但这样的结果并不直观,也不易于保存用于后续分析和分享。如pytest -s -q test_xx.py的输出结果。 Pytest的报告输出方式 JunitXml格式的报告文件:pytest --junitxml=path resultlog文本格式的报告文件:pytest --resultlog=path(不常用,预计在4.0移除) url格式的报告文件,为每个用例或指定用例生成一个url:pytest --pastebin=all,只输出失
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