大鱼日更的第 47 篇原创 不知道你有没有遇到这种情况，公司需要你做一个分享交流会，你自我感觉准备的很充分，写了 PPT ，也在脑子里构建了要怎么讲，但是到了真正要讲的会上，你发现自己总语无伦次、磕磕绊绊...再从大脑结构来说，你可以理解它们分布在这个位置： 从距离上说，本能脑和情绪脑距离心脏更近，一旦出现紧急情况，它们就会优先得到供血，这就是为什么我紧张的时候会感觉大脑空白，因为最上方的理智脑供血不足了。...而且因为它年龄小，在遇到危险的时候，本身也竞争不过其他两重脑，所以就能解释，为什么人在遇到危险的时候都靠本能反应而不是靠理智。 02 那怎么解决这个问题呢？ 其实很简单，就是打稿子，然后自己多练。...为了验证这个方法，于是我在第二次分享的时候，虽然写了 PPT ，但我还另外写了一份稿子，把会上要分享的内容全部写出来，熟读之后，再对着 PPT 讲上三篇，直到自己觉得不卡顿为止。...前几天和阿常聊天，她说起将要和小林连麦，想想都觉得会紧张，后来把默默把内容在脑子里过了几遍之后感觉踏实不少。
一、前言 前几天在Python白银交流群【无敌劈叉小狗】问了一个Python通信的问题，问题如下：大家能帮我看看为什么我在客户端发送信息的时候按发送按钮无法发到服务器端？...具体的表现就是点了发送但服务器收不到，如下图所示： 二、实现过程 这里【啥也不懂】给了一个指导，他当时在赶车，电脑不太方便，让粉丝截图了代码，直接看图的。这里提出来了几个怀疑的点。...顺利地解决了粉丝的问题。 如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python库下载失败的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【无敌劈叉小狗】提出的问题，感谢【啥也不懂】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
网友们不禁表示，看来老话说的对啊！ 学好数理化，走遍天下都不怕。 ? 甚至还能在上班之余拿个冠军。 ? 大家也非常好奇，这位数学学霸到底是怎么拿下奥运会冠军的？ 想看她怎么计算出来的夺冠公式。 ?...2013年，安娜获得了英国大学生运动会25英里女子团体赛中第二名。 与此同时，安娜还参加铁人三项比赛，不过在负伤后，她无法参加跑步比赛，从2014年开始全面专注于自行车。 ?...在赛后采访中，她表示对比赛做了非常周密的计划： 我对比赛做了规划，我查看时间，计算可能会在何时完成多少公里，我必须吃多少食物等等。我计划从一开始就发起攻势，我很高兴我能保持领先。...事实上，比赛全程安娜的位置都非常靠前。在比赛开始后不久，就与大部分选手拉开了10多分钟的差距，这样的领先优势在女子自行车比赛中非常少见。...这也是为什么荷兰选手会误以为自己是冠军，因为安娜真的太快了，快到让人忘记了她的存在。 最终，她以3小时52分45秒的时间完成了137公里的赛道。 所以，这是通过比对手更强的计算能力夺冠？ ?
大家也非常好奇，这位数学学霸到底是怎么拿下奥运会冠军的？ 想看她怎么计算出来的夺冠公式。...2013年，安娜获得了英国大学生运动会25英里女子团体赛中第二名。 与此同时，安娜还参加铁人三项比赛，不过在负伤后，她无法参加跑步比赛，从2014年开始全面专注于自行车。...然而安娜并没有获得参加奥运会的职业合同，她只能以个人的方式去参赛，没有教练、没有团队。 荷兰选手Van Vleuten显然忽视了安娜的存在，但安娜的努力最终一鸣惊人。...在赛后采访中，她表示对比赛做了非常周密的计划： 我对比赛做了规划，我查看时间，计算可能会在何时完成多少公里，我必须吃多少食物等等。我计划从一开始就发起攻势，我很高兴我能保持领先。...这也是为什么荷兰选手会误以为自己是冠军，因为安娜真的太快了，快到让人忘记了她的存在。 最终，她以3小时52分45秒的时间完成了137公里的赛道。 所以，这是通过比对手更强的计算能力夺冠？
狄拉克非常幸运，五年之后，在观测宇宙辐射的时候（地球上很难观测到，但宇宙中存在），科学家们捕捉到了反粒子，并命名为正电子和电子质量相同但带电相反。 我觉得这是人类历史上一次伟大的假设。...你会丢失一些链接的东西，但也得到一些未链接的东西，会出现受贿行为，所以我认为区块链世界最令人激动的东西。 就是在最根本的那一层，存在着完全客观的东西，而且只和真实世界连接,也就是能量。...在不泄漏任何细节的情况下得到一个计算结果，所以在这个世界上,集中实体依旧有用。但为了让它可行，你必须假设双方在竞争，而不是勾结。” “你好，我觉得术语统一性的运用很有趣。...但对于组织来说，不同的生物体由不同细胞组成的不同组织体，那就有可能改变。” “好的。感谢您的讲解。” “我的问题是：您觉得量子计算什么时候能被实际应用？...“不不不不，它依旧运行，大部分时候在低温运行，可惜的是我们的方法可以在室温运行，如果发现了能在室温运行的超导体。如果真的有实质性的改进，我们可以把它降到低温。”
在实验中，AOH1996引发了癌细胞的凋亡（Apoptosis），并且做到不影响正常细胞。 总共测试了70多种癌细胞，得到半数抑制浓度指标GI50的中位数为300nM。...2002年，安娜的父母以她的名义成立了A.N.N.A基金会，以支持神经母细胞瘤研究和帮助神经母细胞瘤患者家庭，到现在已总计筹集了超过40万美元。...安娜的父亲问她是否可以为神经母细胞癌做点什么，并向她的实验室捐赠了一笔研究资金。 从那以后Malkas开始改变研究方向，她自述“我知道自己想为那个女孩做一些特别的事”。...2005年，就在安娜去世的前几个月，已经成为印第安纳大学肿瘤学讲席教授的Malkas再次与安娜的父亲见面，并认为新开发的疗法是“有希望的”。 安娜没能等到新疗法，在与癌症斗争5年后不幸去世。...十几年时间里Malkas的团队用计算机建模筛选了数百万种化合物并进行动物实验，曾经被寄予希望的有AOH18、AOH37、AOH39，一直到AOH1160……。
1 2021工程学院排名 在2023工程学院（Engineering Schools）排名中，麻省理工学院（MIT）位列第1，自1990年U.S.News 首次公布各类排名以来，MIT就一直占据着工程学院排名的榜首...California--San Diego (Jacobs) 10 伊利诺伊大学-香槟分校 University of Illinois--Urbana-Champaign 13 哥伦比亚大学（傅基金会）...在留学生们十分关注的计算机工程学科排名中，MIT仍然位列第1，斯坦福大学与加州大学伯克利分校并列第2，卡耐基梅隆大学和伊利诺伊大学香槟分校并列第4。...News邀请多位工程学院院长和工程学院研究生院院长参与评估，让他们在1分（欠佳）-5分（极好）这个分数范围内对其他学校某专业的学术质量和研究影响等方面作出评价。...一所高校的所得分数是其从同行评估中收到的所有1-5分的平均值。 3 人工智能专业排名 在AI浪潮下，计算机科学属下的人工智能专业更是大众关注的焦点。
场景 我们在生活或工作中会碰到以下情景：公司的女神安娜一直喜欢吃哈根达斯冰激凌，几乎每天要买一杯，但某一天，她却拿着一个DQ冰雪皇后品尝得津津有味；公司屌丝程序员李甲上班早，加班多，完成任务代码质量高，...分析 我让从事大数据服务的朋友来预测和解释，朋友讲，如果按大数据基本算法推测，女神安娜是不会吃DQ的，因为她的行为数据已经表明，她会继续吃哈根达斯;同样，行为大数据分析得出，程序猿李甲很快会晋升为研发经理或总监...天猫可以根据大数据组合分析哪个省的女神罩杯大， 预测哪些商品会畅销;也可以根据一个人的行为轨迹大数据建立模型来预测她可能对什么商品感兴趣，进行广告的定向投放。...这个时候，快数据出现了，对于未点击广告或者离开天猫一个月才来的用户，商家一般通过问卷反馈表的方式，收集用户当时的想法，基于这个问卷反馈表的数据，他们即可以实时知晓用户心理反馈，并采取对应措施。...… 为什么快数据能在很多场景上得到应用？
1816年1月16日，安娜贝拉带着刚刚满月的艾达，被拜伦赶出门，回到柯比马洛里的娘家。四个月后，拜伦不情愿地签下分居协议便离开了英格兰。艾达8岁那年，拜伦在希腊独立战争中病逝。...7岁的艾达至此，艾达的至亲唯有母亲一人。20岁生日前，母亲从未给她看拜伦的画像。拜伦曾在诗中写道，「我的娇女，你的容颜是否如母？埃达，我屋檐下、我心中唯一的女儿。」...出色的母亲对孩子的要求也不会低。由于安娜贝拉本人热爱数学，坚持让女儿从小开始学习逻辑、科学和数学。这些学科在19世纪对于女性几乎是禁区，对这些学问感兴趣并愿意钻研的女性极为罕见。...1953年，在Ada去世后一百年，她的「分析机概论」研究笔记被重新发布。在计算机科学技术改变世界的前夜，人们重新认识了这个世界上第一位计算机程序员。...预计Ada新GPU架构会带来跨越式的性能提升，当然买不买得到，那是另一个问题，按照这几年的形势看，要把「艾达女神」捧回家，除了时间之外，恐怕还需要多准备几个钱包。
做音乐播放器封面的时候需要把改变图片的大小来适配，于是就想到了强大的 PIL。 PIL 库集成在 pillow 库里。 pip install pillow 安装后可以使用 PIL 库了。...下面是源代码： from PIL import Image img_switch = Image.open("安娜的橱窗.jpg") # 读取图片 img_deal = img_switch.resize...(300,300),Image.ANTIALIAS) # 转化图片 img_deal = img_deal.convert('RGB') # 保存为.jpg格式才需要 img_deal.save("安娜的橱窗...为什么呢？ 因为默认颜色的属性是 RGBA，和 RGB 的区别是前者多了透明度的设置。....jpg格式的图片是不支持透明度设置的 如果要保存为 .PNG 格式的话就直接 img_deal.save("安娜的橱窗_switch.PNG") 就好了。 运行后效果图：
代码的基础框架来自于 Udacity 上深度学习纳米学位的课程（付费课程）的一个 demo，我刚开始看代码的时候真的是一头雾水，很多东西没有理解，后来反复查阅资料，并我重新对代码进行了学习和修改，对步骤进行了进一步的剖析...上面的代码中，我并没有使用 tf.contrib.rnn 模块，是因为我在使用远程 floyd 的 GPU 运行代码时候告诉我找不到这个模块，可以用 tf.nn.run_cell.BasicLSTMCell...我这里设置的迭代次数为 20 次，并且在代码运行中我们设置了结点的保存，设置了每运行 200 次进行一次变量保存，这样的好处是有利于我们后面去直观地观察在整个训练过程中文本生成的结果是如何一步步 “进化...总结 整个文章通过构建 LSTM 模型完成了对《安娜卡列宁娜》文本的学习并且基于学习成果生成了新的文本。 通过观察上面的生成文本，我们可以看出随着训练步数的增加，模型的训练误差在持续减少。...我对 RNN 也是在不断地探索与学习中，文中不免会有一些错误和谬误，恳请各位指正，非常感谢！
你或许读过拜伦的诗，但不知道你有没有读过这一句： Ada，我屋檐下、我心中唯一的女儿。 拜伦一点没夸张，Ada是拜伦跟他夫人安娜贝拉（Anne Isabella Noel Byron）唯一的孩子。...安娜贝拉对Ada却有一种另类的关爱——她怕Ada遗传了拜伦的基因，在成长中变得像拜伦一样“道德败坏”，就派出一个闺蜜团去监视Ada。...安娜贝拉害怕Ada像拜伦那样成为一个“疯狂”的诗人，就创造各种机会让Ada学习数学，培养逻辑和理性思维。 1824年，Ada只有8岁的时候，“疯狂”的拜伦病逝于希腊独立战争的战场上。...我将许多代数运算的问题交给她处理，这些工作也与伯努利数的运算相关。在她所送回给我的文档，更修正了我先前在程序里的重大错误。 ?...在计算机科学技术改变世界的前夜，人们重新认识了这个世界上第一位计算机程序员。 Ada的形象也陆续出现在小说、动漫、电影及游戏等大众文化中。 ?
我通过了。一个礼拜以后，安娜堡那边的团队成员又给我做了两轮电话面试。 由于保密协议，我不能具体透露面试的问题。下面聊聊面试给我的感受。 HR在电话里面还是挺热情的，我感觉聊天进行得很顺利。...后来，HR在后续与我沟通的时候，老是喜欢发各种emoji表情包，让我一度不知道要怎么回复他。不过，下一轮的电话面试的时间还是很早的，不用等太久。 第二轮电话面试的时候，是安娜堡团队的人给我面的。...当天又进行了第三轮电话面试，是安娜堡团队的一名经理给我面的。这一次我感觉谈话氛围要友善很多。我给HR聊了自己关于安娜堡地区的一些看法和体验，HR似乎对我的话很满意，甚至还谈到他自己对这个地方的感受。...我看着房间里的员工走出来，然后说了声抱歉，然后看了看接待人员那边的走廊，仿佛在表明“门不是我敲的”。 我的第一个面试官来找我的时候，我就是这副摸样。...我一时间不知道说什么，最后有点迟疑地说：“还不错。” 我怀疑有谷歌员工听到我的话了，于是我感到一阵紧张，害怕“打脸”。 在等其他面试者的过程中，我和接待员聊了起来。我问他为什么喜欢到谷歌工作。
做音乐播放器封面的时候需要把改变图片的大小来适配，于是就想到了强大的PIL。 PIL库集成在pillow库里。 pip install pillow安装后可以使用PIL库了。...下面是源代码： from PIL import Image img_switch = Image.open("安娜的橱窗.jpg") # 读取图片 img_deal = img_switch.resize...(300,300),Image.ANTIALIAS) # 转化图片 img_deal = img_deal.convert('RGB') # 保存为.jpg格式才需要 img_deal.save("安娜的橱窗...为什么呢？ 因为默认颜色的属性是RGBA，和RGB的区别是前者多了透明度的设置。....jpg格式的图片是不支持透明度设置的 如果要保存为.PNG格式的话就直接img_deal.save("安娜的橱窗_switch.PNG")就好了。 运行后效果图： ?
从下面几个方面系统聊下这个问题： 1.为什么需要置信区间？ 2.什么是置信区间和置信水平？ 3.如何计算置信区间？ 1.为什么需要置信区间？...假设我设定的置信水平是95%，也就是说如果我做100次抽样，会有95个置信区间包含了总体平均值。 3.大样本如何计算置信区间？ 当样本大小n小于30时，通常被认为是小样本。...根据正态分布的特异功能，也叫做经验法则，我们知道有95%的样本平均值会落在2个标准误差范围内，这也是为什么会选择95%作为置信区间的原因。...根据中心极限定理，样本平均值约等于总体平均值，所以我们可以得到下面图片中置信区间的一般表达方式。 4....你只需要记住有这么个T分布，当你拿到的数据样本不足30时，才会用到它。 大部分情况下，我们是可以获取到大于30的样本，这时候样本平均值是符合正态分布的，用我聊的步骤来计算就可以了。
从事大数据服务的学者认为，如果按大数据基本算法推测，女神安娜是不会吃DQ的，因为她的行为数据已经表明，她会继续吃哈根达斯；同样，行为大数据分析得出，程序猿李甲很快会晋升为研发经理或总监，而无法预测某天他要回乡支教...比如，双11在天猫或京东上购物的行为：浏览网页、对比商品、下订单、付款、评价商品等等，构成了一幅大数据画面，而所有天猫上的用户的大数据画面即组成了大数据组合。...天猫可以根据大数据组合分析哪个省的女神罩杯大，预测哪些商品会畅销；也可以根据一个人的行为轨迹大数据建立模型来预测她可能对什么商品感兴趣，进行广告的定向投放。...这个时候，快数据出现了，对于未点击广告或者离开天猫一个月才来的用户，商家一般通过问卷反馈表的方式，收集用户当时的想法，基于这个问卷反馈表的数据，他们即可以实时知晓用户心理反馈，并采取对应措施。...… 为什么快数据能在很多场景上得到应用？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...去年他辞去外交官职务，到莫斯科御前侍从厅任职，并不是由于什么不愉快的事（他从不跟人家闹纠纷），而是为了让两个男孩能得到最好的教育。...，我在基辅时候的朋友，是个非常杰出的人。...渥伦斯基，阿列克谢，阿列克谢·基里洛维奇伯爵——基里尔·伊万诺维奇·渥伦斯基伯爵的儿子。彼得堡纨绔子弟典范。我在特维尔服役时见过他，当时他去那儿招募新兵。...马霍京——利沃夫的同事、身着御前侍从制服的马霍京，赛马是棕红色角斗士。 利季娅·伊万诺夫娜伯爵夫人——卡列宁的朋友，是彼得堡上流社会一个小圈子的中心人物。——我们亲爱的‘茶炊’也会非常高兴的。
这对我来说意义重大。问：在去年6月的彭博科技大会上，也曾有人问了你一些问题，大意是为什么我们应该信任你，你非常坦率地说我们不应该信任你，如果他们愿意的话，董事会应该能够解雇你。...这是当前发生的事情中一个明确的问题。问：安娜，你在那段时间给员工写了一封信。今天我很高兴你能来这里，我想问问你，那五天对你来说是怎样的，你为什么要写这封信？...这就是为什么我认为德国、法国和意大利会干预欧盟的AI法案讨论，因为他们真的很担心自己的国内产业在发展之前就被削弱。问：你是否对拜登的行政命令感到满意？其中有没有你反对的内容？...其他事情也会随之发生，它们变得能够为全人类发现新的科学知识，甚至在某个时候，它们变得能够进行人工智能研究。世界的变化或许会先开始很慢，但后续突然加快。但不论如何，世界都会变化。...我认为这对于技术的发展至关重要，它让技术更像科幻电影中的神奇之物，而不是可怕的东西。它为我们提供了一种全新的方式来使用计算机。我还记得自己得到第一台iMac时的情景，它对我意义重大。
显然，初始化的参数并不会得到很好的结果。在训练的过程中，我们想以一个很糟糕的神经网络开始，得到一个具有高准确率的网络。此外，我们还希望在训练结束的时候，损失函数的函数值变得特别小。...显然，这个函数在 x=0 的点取得最小值，但是计算机如何知道呢？假设我们开始的时候得到的 x 的随机初始值为 2，此时函数的导数等于 4。...正如你可以在我之前的定义中看到的一样，我们损失函数的公式是和的平均值。从微积分原理中我们可以知道，微分的和就是和的微分。所以，为了计算损失函数的梯度，我们需要遍历我们的数据集中的每一个样本。...当我初次了解神经网络以及它是如何工作的时候，我理解所有的方程，但是我不是十分确定它们为啥会起作用。这个想法对我而言有些怪诞：用几个函数，求一些导数，最终会得到一个能够认出图片中是猫还是狗。...为什么我不能给你们一个很好的关于为啥神经网络会如此好的奏效的直觉知识呢？请注意以下两个方面。 1. 我们想要用神经网络解决的问题必须被以数学的形式表达出来。
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