摘要 相信大家对以CoffeeScript、TypeScript为代表的编译到JavaScript的语言已经不陌生。本次分享将介绍 JS 平台语言家族的重要新成员R&B——Reason（Faceboo
跨年前两天，Dan Abramov在Twitter上提了一个问题： JS社区毫不犹豫的抛出了它们对于新技术的预期与期待，本文内容也是总结自Twitter的回复，按照流行度降序排列。有一个尚未确定的小
OCaml是一种函数式编程语言，它支持多种并行编程的方式。本文将介绍OCaml中的几种并行编程的方法，以及它们的优缺点。
是否同号, 然后即可知根落在左侧还是右侧, 用这个中点来代替掉原来的端点, 然后得到一个新的区间, 如此反复迭代下去之后, 我们会发现区间收敛到接近一个数
【名词解释】Currying：因为是美国数理逻辑学家哈斯凯尔·加里(Haskell Curry)发明了这种函数使用技巧，所以这样用法就以他的名字命名为 Currying，中文翻译为“柯里化”。 我感觉很多人都对函数柯里化(Currying)和偏函数应用(Partial Application)之间的区别搞不清楚，尤其是在相似的上下文环境中它们同时出现的时候。 偏函数解决这样的问题：如果我们有函数是多个参数的，我们希望能固定其中某几个参数的值。 几乎所有编程语言中都有非常明显的偏函数应用。在C语言中： int
GAN的训练是一个很难解决的问题，上期其实只介绍了一些基本的动力学概念以及与GAN的结合，并没有进行过多的深入。动力学是一门比较成熟的学科，有很多非常有用的结论，我们将尝试将其用在GAN上，来得到一些有意义的结果，指导一下我们怎么训练GAN。
话不多说，直接进入主题。在我看来，不管是梯度下降法还是牛顿法，它们都可以归结为一个式子，即
在星际争霸和围棋等游戏中，强化学习已取得了举世瞩目的成功。而这些成功背后的核心则是用于求解马尔可夫决策过程（MDP）的贝尔曼最优性方程（Bellman Optimality Equation）。
如果不做任何处理的话…生成的 ml 里的 nat 则都会是 Church Numeral…
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 梯度下降是机器学习中求最小值最常用的一种算法。尽管这种算法应用广泛，但是人们关于它计算复杂度的理论研究却寥寥无几。 在今年ACM举办的计算机理论顶会STOC上，牛津大学和利物浦大学的学者们，给我们证明了这个理论问题的答案。 他们得到了梯度下降算法的计算复杂度，等于两类计算机问题的交集。 这篇文章也成为了STOC 2021的最佳论文。 梯度下降的复杂度 四位作者研究人员将目光放在了TFNP中两个子集问题的交集。 第一个子集称为PLS （多项式局部
我在滑铁卢大学的最后一个学期选了CS444：编译原理这门课程，课程项目是编写一个编译器，将Java语言的子集编译成x86代码，三人结组，语言自由选择。
容斥原理 对容斥原理的描述 容斥原理是一种重要的组合数学方法，可以让你求解任意大小的集合，或者计算复合事件的概率。 描述 容斥原理可以描述如下： 要计算几个集合并集的大小，我们要先将所有单个集合的
转载自：http://jacoxu.com/jacobian%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%92%8Chessian%E7%9F%A9%E9%98%B5/
还记得被Jacobian矩阵和Hessian矩阵统治的恐惧吗？本文清晰易懂的介绍了Jacobian矩阵和Hessian矩阵的概念，并循序渐进的推导了牛顿法的最优化算法。希望看过此文后，你对这两类矩阵有一个更深刻的理解。
英文原文：Functional Programming Is Hard,That's Why It's Good 很奇怪不是，很少有人每天都使用函数式编程语言。如果你用Scala, Haskell, Erlang,F#或某个Lisp方言来编程，很可能没有公司会花钱聘你。这个行业里的绝大部分人都是使用像Python, Ruby, Java或C#等面向对象的编程语言，它们用起来很顺手。不错，你也许会偶然用到一两个函数式语言特征，例如block，但人们不会去做函数式编程。 然而，很多年来，我
Scala语言设计概述 Scala的设计受许多编程语言和研究思想的影响。事实上，仅很少的Scala的特点是全新的；大多数都已经被以另外的形式用在其他语言中了。Scala的革新主要来源于它是如何构造并放在一起的。在这部分里，我们罗列了对Scala设计的主要影响。列表并不全——因为围绕着编程语言的设计有太多的好点子，没办法全都列举在这里。 Scala语言设计的“蓝本”语言 在最表层，Scala采用了Java和C#语法的大部，而它们大部分借自于C和C++句法的改变。表达式，句子和代码块多数和Java一样，同样
学习程序语言是每个程序员的必经之路。可是这个世界上有太多的程序语言，每一种都号称具有最新的“特性”。所以程序员的苦恼就在于总是需要学习各种稀奇古怪的语言，而且必须紧跟“潮流”，否则就怕被时代所淘汰。 作为一个程序语言的研究者，我深深的知道这种心理产生的根源。程序语言里面其实有着非常简单，永恒不变的原理。看到了它们，就可以在很短的时间之内就能学会并且开始使用任何新的语言，而不是花费很多功夫去学习一个又一个的语言。 对程序语言的各种误解 学习程序语言的人，经常会出现以下几种心理，以至于他们会觉得有学不完
学习程序语言是每个程序员的必经之路。可是这个世界上有太多的程序语言，每一种都号称具有最新的“特性”。所以程序员的苦恼就在于总是需要学习各种稀奇古怪的语言，而且必须紧跟“潮流”，否则就怕被时代所淘汰。 作为一个程序语言的研究者，我深深的知道这种心理产生的根源。程序语言里面其实有着非常简单，永恒不变的原理。看到了它们，就可以在很短的时间之内就能学会并且开始使用任何新的语言，而不是花费很多功夫去学习一个又一个的语言。 对程序语言的各种误解 学习程序语言的人，经常会出现以下几种心理，以至于他们会觉得有学不完的东西，
之所以写这篇文章是因为前些天写了一篇《Java中真的只有值传递么？》探讨了网上关于Java只有值传递的说法，当时写这篇文章的缘由是因为之前看的文章讲解的Java只有值传递，讲的不是让我很明白，没有拿出比较专业的解释或定义，没有说服我。而我在《Java中真的只有值传递么？》这篇文章中又做了一些解读，发现自己也是没有抓住重点，这才有了今天这篇文章，对之前的这篇文章做一个补充。
不知不觉图神经网络已经大火了好几年了，然而还是有很多炼丹师没有涉足这块领域。作者知道 GNN 这个名词，还是因为 GCN 这篇论文大火。相信还是有很多人和作者刚开始学习 GNN 一样，分不清 GNN 和 GCN的区别。作者希望这一系列的学习笔记，能帮助读者，即使 GNN 公式看不懂，也能灵活运用 GNN 去解决我们遇到的问题。
从有前端到现在，JavaScript 语言一直都是实现前端逻辑的首选。但是，由于 JavaScript 是一个弱类型语言，很难进行相关的类型检测。因此在构建大型应用时，使用 JavaScript 难免会遇到一些隐式类型转换等相关的问题，从而导致程序的 bug。
静态数据竞争检测工具都是基于中间语言开发的，在安装之前必须要先安装Ocaml和CIL
============================================================================= 涉及到的知识点有：程序的三种结构、条件分支语句、循环语句、求自然数的和、 求100到999之间所有的水仙花数、在屏幕输出一个等腰三角形、循环语句案例-窗口移动 ============================================================================= 复习： （注意常量也是有类型的哦！） 例如：
Qt API是基于C++实现的，并且提供了额外的特性来简化跨平台开发。整理了一些第三方语言绑定库有Python, Go, Node.js等语言。但是只有Python语言绑定库是由Qt官方维护。快来看看有没有你熟悉的语言吧。 1.Qt官方语言绑定库 序号 语言绑定库 1 PySide2(官方维护) 介绍：使用Qt为Python创建用户界面。Qt for Python是一个项目，它提供了一组官方的Python绑定(PySide2)，这些绑定将增强您的Python应用程序。PySide2模块的第一个官方版本现在
前段时间，我为Scala 3提出了XML字面量语法提案，在社区中正在讨论。这个提案可能预示着 Scala 3、Scala.js和Binding.scala的未来前景。为什么这么说？还得先聊聊Scala目前在编程语言界的江湖地位是怎么来的。
如果第二个人来摸呢？ 这里有个注意点，如果第二个人来摸，那么必定要把这10个球补满（依然是3个红球，7个篮球）
解析器路径，将其注释掉，接着输入:“code-runner.executorMap”，复制我下面的就可以了
2018 年了，Reason 生态发展了不少，而且正好看到一篇文章的作者也抱着这种心态尝鲜 React + graphql，索性调研一下，看看这套前沿的方案是否有落地对可能性。
线性回归是机器学习中的概念，线性回归预测算法一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。
语言设计时，可以定义一组forbidden behaviors. 它必须包括所有untrapped errors, 但可能包含trapped errors.
假设我们现在要求$S(n) = \sum_{i = 1}^n f(i)$，$f(i)$为积性函数,$n \leqslant 10^{12}$
今天和大家分享下一种实用且常见的算法：Floyd判圈算法(Floyd Cycle Detection Algorithm)，又称龟兔赛跑算法(Tortoise and Hare Algorithm)。
对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中，小编将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结，并理清它们直接的脉络关系，帮你从全局的高度来理解这一部分知识。
微软高级软件工程师辛石说，Infer#并不是唯一可用于.NET的静态分析器。但是，Infer# 为 .NET平台带来了独特的功能。Infer# 与众不同的是它专注于跨函数分析，这在其他分析器中找不到，而增量分析则找不到。
在程序设计的时候，我们通常希望使用同样的数据结构或算法，就可以处理许多不同类型的元素，比如通用的List或只需要实现compare函数的排序算法。对于这个问题，不同的编程语言已经提出了各种各样的解决方案：从只是提供对特定目标有用的通用函数（如C，Go），到功能强大的图灵完备的通用系统（如Rust，C++）。在本文中，我将带你领略不同语言中的泛型系统以及它们是如何实现的。我将从C这样的不具备泛型系统的语言如何解决这个问题开始，然后分别展示其他语言如何在不同的方向上逐渐添加扩展，从而发展出各具特色的泛型系统。 泛型是元编程领域内通用问题的简单案例：编写可以生成其他程序的程序。我将描述三种不同的完全通用的元编程方法，看看它们是如何在泛型系统空的不同方向进行扩展：像Python这样的动态语言，像Template Haskell这样的过程宏系统，以及像Zig和Terra这样的阶段性编译。
这样只有单一特征的数据，往往难以帮助我们准确的预测房价走势。因此，考虑采集多个特征的数据值，往往能提升预测效果。例如，选取如下4个特征作为输入值时的情况：
https://www.zhihu.com/question/294679135/answer/885285177
为啥要提到这个问题呢，是因为最近一直在做生成对抗网络（GAN）的工作，GAN的灵感来源于博弈论（也叫对策论，竞赛论）中的零和博弈，而原始GAN的优化目标又是一个极小化极大问题，所以我觉得有必要深入了解一下这个问题。另外，我觉得博弈论这个东西挺有意思的，而且挺实用的（坏笑脸），所以就查了一些资料，在这里做个总结，拿出来和大家分享。 博弈的意思其实比较简单，就是两个人，或者多个人之间的竞争，比赛。通过采取不同措施，达到不同的目的，使得自己的利益最大化。古老的故事“田忌赛马”就是博弈思想的体现，我就在想为啥田忌没
机器学习概括来说可以用一句话来描述机器学习这件事，机器学习就是让机器具备找一个方程的能力。
相信很多人对递归的认知是这样的： function foo() { foo();} 就是一个函数在它内部又调用了自己，简称自我调用 刷新对递归的认知 如果遇到一个问题，你说你可以用递归解决，基本上大家都会觉得这不是一个最好的方案。 如果另一个人说，他不用递归就可以搞定了，基本上大家都会认为他的方法比你的牛逼些。 怎么说呢，就是大部分人可能对递归都是有点“偏见”的，或多或少罢了。 我想这可能和递归的执行过程有关，一个函数在还没有执行完时又调用了自己，这就需要保存函数调用的当前
以前写 Java 的时候，听到前端同学谈论闭包，觉得甚是新奇，后面自己写了一小段时间 JS，虽只学到皮毛，也大概了解到闭包的概念，现在工作常用语言是 Go，很多优雅的代码中总是有闭包的身影，看来不了解个透是不可能的了，本文让我来科普(按照自己水平随便瞎扯)一下：
引言 在某种特定的情况下需要在多个Linux服务器上做指定文件文件夹的实时同步，一个服务器修改了文件其它服务器的文件能保持一致. ---- 准备环境 Centos服务器1：139.199.152.8
这篇文章综合介绍了四种分类，特别地，为了方便大家快速有效的学习，笔者尝试用思维导图的办法描述编程语言的区别。一般来讲，看第一个图就够了。但如果你想更深入地了解，也可以参考下面的文字表述。
在前面《循环、递归与魔术（一）——递归与循环的数理逻辑》系列中，我们曾介绍过递归与循环的逻辑结构以及他们在魔术中的应用。而在我早期的公开分享中，往往还会带上对称这一结构，并且举过我在泰姬陵上看到图案的例子。您看：
No.46期 MapReduce 平台的局限 Mr. 王：前面我们讲了许多基于MapReduce 的并行算法，现在我们讨论一个新话题——超越MapReduce 的并行大数据处理。虽然MapReduce 可以有效地解决很多并行计算的问题，但是经过前面对MapReduce 的使用我们也发现了一些常见的问题；这些问题用MapReduce 解决虽然是可行的，但是实现和执行起来多少会有一些不方便。 小可：嗯，MapReduce 虽然是一个很好用的平台，但是也不是完美的。 Mr. 王：的确，时至今日，Google
在计算机中，小数点并没有用专门的器件去表示，而是按照一种约定的方式，统一存储在寄存器单元中的。算数逻辑运算单元（ALU）是CPU的组成部分，负责算数和逻辑的运算。那么，ALU究竟是如何工作的呢？ 这就是本文主要探讨的内容：
对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中，SIGAI将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结，并理清它们直接的脉络关系，帮你从全局的高度来理解这一部分知识。
博客园的markdown模式下的代码高亮功能使用的是highlight.js，没有行号和显示相应编程语言的功能，只好自己将其改造了一下(将这两种功能一并实现了)~
动态规划虽然说有一定难度，主要是找到状态转移的公式，但是也依然是有些规律可以找寻的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
