Matlab 类似于 Fortune 和 C 代码，估计一般的小朋友是没有兴趣学的。Mathematica 是函数式编程，当然也支持过程式编程，还有对象编程、基于规则等的编程。...更绝的是支持自然输入，你不需要学语言的，告诉它你想干啥，人家自然就给你答案啦，这绝对超过博士生的脑袋。...下面这段视频是加州大学圣塔芭芭拉分校的一位电子计算机系的研究生在向你展示为什么要用Wolfram语言。...在下面这个网页上也有很多讨论在机械系为什么也要用 Mathematica： https://www.researchgate.net/post/Is_MATLAB_or_Mathematica_more_appropriate_for_mechanical_engineers...如果你还停留在用Matlab 和 Mathematica 做比较，你本身就已经 OUT 了。 Wolfram简短的代码就可以完成其他语言几百行甚至好几页代码的功能，这个就足以回答你的很多疑虑。
前言 这是我今天收到的一条推送文章，发现自己好像也没有去思考过这个问题，于是点进来了 明白了原因之后，想用自己的话梳理一遍，分享给其他还不了解的同学 正文 先来看看 useState 的日常用法 const...[count, setCount] = useState(0) 这里可以看到 useState 返回的是一个数组，那么为什么是返回数组而不是返回对象呢？...为什么是返回数组而不是返回对象 要弄懂这个问题要先明白 ES6 的解构赋值，来看 2 个简单的例子： 数组的解构赋值 const foo = [1, 2, 3]; const [one, two, three...总结 useState 返回的是 array 而不是 object 的原因就是为了降低使用的复杂度，返回数组的话可以直接根据顺序解构，而返回对象的话要想使用多次就得定义别名了 首发自：为什么 useState...返回的是 array 而不是 object？
有一个光源位于（0,0）处，一个多边形的围墙。围墙是“全黑”的，不透光也不反射光。距光源r处的光强度为I0=k/r，k为常数。 ...一块无穷窄高为h的墙上围墙受到的照度为dI=I0*|cosα|*dl*h，其中I0为该点光强，α为法线与该点到光源连线的夹角。 求总照度。...（dI之和） 输入：第一行三个数，第一个数为给定的常数k，第二个数位围墙高h，第三个数为围墙顶点数。接下来每行为一个围墙的顶点，按遍历多边形的顺序给出。 输出：总的照度。...于是转化为了求围墙相对于光源张角的问题。 求张角的过程大致如下： 遍历所有的边，求边相对于光源的张角（自行规定一个正方向）。...double b=atan2(y,x);//我试过x，y顺序可以翻过来 if(a-b>pi)b+=pi*2; if(b-a>pi)a+=pi*2; return a-b; }
因此，与 Service Mesh 产品的差异似乎在缩小。 Dapr 是一种旨在“促进微服务本身的开发”的产品，而不是 Service Mesh。...，不是主要目标。...Dapr 的目标是为 “开发人员”构建微服务时创建构建块 。 Dapr 不是服务网格。服务网格专注于细粒度的网络控制， 而 Dapr 则专注于帮助开发人员构建分布式应用程序。...接下来我就详细说说。 Dapr 文档 : Dapr 和服务网格如何比较 理解“ Service Mesh 关注基础设施领域/网络，而 Dapr 强调开发人员体验” 这一点很重要。...对于“我要加密微服务之间的通信”的用例， Dapr 只可以处理所有微服务都有 Dapr sidecar 的情况。
但是尽管如此，他也一直强调： 我并不是个优秀的 Web 开发人员，我只是擅长搜索谷歌罢了。...能够有效地搜索Stack Overflow和谷歌也是一门技术活，而这门技术在Web开发这样广阔的领域中是必不可少的。因此，我认为我不是一个优秀的Web开发人员，只是擅长搜索谷歌罢了。 ?...你只需轻轻敲动指尖就可以打开人类知识的大门。为什么我们会因为利用这种力量而感到尴尬呢？ 评论2： 我觉得多年来从事Web开发相关的工作，我上谷歌搜索的次数越来越少了。...此外，还有一个问题：当你第三次在谷歌上搜索同一个问题时，人们就会觉得很奇怪为什么你到现在还没记住。 每个工程师都应该提高自己的技术力，让自己变得更好，而不是依赖谷歌。...评论4： 问题是谷歌的噪音太多了，你不能凭借谷歌成为一名称职的软件设计师。 我认为依赖谷歌不是什么好事，至少在刚开始学开发的时候不建议这么做。我觉得开发人员应该多多阅读相关的文档，而不是搜索谷歌。
在一项大规模数据分析中，这些三体检测的灵敏度分别为99.7%，97.9%和99.0%，而假阳性率仅为0.04%。...这种情况下,胎盘滋养层细胞绝大部分是正常的，而胎儿有染色体异常。我们调查了几个假阴性的18三体结果和1例21三体假阴性，他们都是胎盘中正常细胞比例高引起的。...45X细胞占胎盘滋养层的大多数，而内部细胞团和胎儿前体细胞由47个XYY细胞组成。此错误在同一个NIPT样本中导致45X单体的假阳性结果和47XYY的假阴性结果。...不管是NIPT还是NIPTplus/NIPTpro，如果检测出来染色体或CNV的异常该怎么办呢？是不是一定非得去做引产手术呢？生命还是不可如此草率吧。...其实某些染色体或CNV异常的疾病并不一定有非常严重的表型（如XYY），某些CNV的异常的外显率也不是很高，甚至不一定有异常表型。经过严格的产检，遗传咨询，与准妈妈、准爸爸充分沟通，是可以生下来的。
前言 免责声明:以下内容是基于作者的观察——而不是一个行业的学术调查。 有很多文章比较了Python和R在数据科学方面的相对优点。但是这并不在这篇文章的讨论范围。...这篇文章是关于数据分析师和机器学习工程师的分歧，以及他们对编程语言的不同需求。 简单的说法是，机器学习工程师本质上是软件工程师，他们使用的是为软件工程而设计的编程语言，而不是统计学。...有些人可能特别喜欢一种语言的语法，或者可能更喜欢R的默认绘图库(ggplot2)，而不是Matplotlib或其他Python选项。也有其他人会指出Python比R更具有表现力。...负责它们的人不是数据分析师，而是工程师(就职责而言，而不是头衔而言)，他们使用的是软件工程师熟悉的工具和语言，比如Python。R始终是生成仪表板和报告的有效工具。...换句话说，我们为机器学习工程师而不是数据分析师建立了一个平台，这意味着我们支持Python而不是R。 ? ·END·
请注意，本文是一个系列的一部分，我们将基于“OPA作为代码介绍”和“集成OPA到Kubernetes”中获得的知识进行。如果你还没有这样做，请浏览本系列中已发表的文章。...为什么使用OPA而不是原生的Pod安全策略？ 使用Pod安全策略来执行我们的安全策略并没有什么问题。然而，根据定义，PSP只能应用于pods。...相应地，你可以有一个统一的OPA策略，适用于系统的不同组件，而不仅仅是pods。例如，有一种策略，强制用户在其服务中使用公司的域，并确保用户只从公司的镜像存储库中提取镜像。...请注意，我们使用的OPA是使用kube-mgmt部署的，而不是OPA Gatekeeper。 Rego的策略代码 在本文中，我们假设你已经熟悉了OPA和Rego语言。...因为OPA可以与其他Kubernetes资源一起工作，而不仅仅是Pods，所以建议使用它来创建跨越所有相关资源的集群级策略文档。
接着，从 npm3 开始，包括 yarn，都着手来通过扁平化依赖的方式来解决这个问题。相信大家都有这样的体验，我明明就装个 express，为什么 node_modules里面多了这么多东西？ ?...，这里仅仅只是一个软链接，不信你打开看看，里面并没有 node_modules 目录，如果是真正的文件位置，那么根据 node 的包加载机制，它是找不到依赖的。...不是挺安全的吗？ 还真不是。...版本的 C，而 A 当中用的还是 C 当中旧版的 API，可能就直接报错了。...注意，使用的是硬链接，而不是软链接。如: pnpm link ../..
而大模型的参数则以非结构化的方式存储知识，参数是模型对数据的抽象表示，存储在模型的神经网络中。...这些参数并不是以表格或记录的形式存在，而是以复杂的数学结构（如权重和偏置）的形式存储，模型通过这些参数来理解语言的模式和语义。 其次，数据库的作用方式是被动的，它需要用户明确地查询才能获取信息。...例如，用户只能查询数据库中已有的记录，而不能要求数据库生成新的数据。而大模型的参数具有很强的灵活性，模型可以根据已有的知识生成新的内容。...例如，用户可以要求大模型生成一个关于春天的诗歌，模型会利用其参数生成一个全新的文本内容，而不仅仅是检索已有的诗歌。...而大模型的参数则以非结构化的方式存储知识，主动地生成内容，广泛应用于自然语言处理和人工智能领域。
炼丹笔记干货 来源：coggle数据科学 我只是按照自己的兴趣，尽可能多地专注于学习机器学习。年龄只是一个数字，何时开始以及可以实现多少没有上限。...我很幸运在经济上有保障，所以我没有任何压力要以数据科学家的身份谋生。我只是按照自己的兴趣，尽可能多地专注于学习。 您在机器学习领域的自由职业者方面也有丰富的经验。...我所拥有的只是一点数据库设计知识和一些非常生疏的 C 编程技能。 所以我必须一次学习所有东西R、Python、概率和统计，以及机器学习。我很幸运，正是在MOOC开始流行的时候开始了这段旅程。...这里的主要挑战是一个非常庞大而丰富的数据集和非常积极的竞争对手。 我的最终解决方案获得了第二名，是多个LGB模型的融合结果。我的大部分努力都致力于特色工程和避免过度拟合。...最能激励我学习新技能的是具体问题，无论是 Kaggle 挑战还是自由职业项目。我知道有些人可以为了学习而激励自己学习。
开篇寒暄两句 小编上次教给大家的pyecharts技能练得怎么样了呀？今天小编又给大家带来新的一招，别眨眼，马上开始！ 假如我们有多个时期的数据，如何让他自动化展示呢？...from pyecharts.faker import Faker # 使用random随机生成数值 import random 首先我们随机生成x轴数据 phone=Faker.phones 开头展示的柱状图熟悉么...再来看看堆积柱状图的样子！...# 导入3D柱状图的包 from pyecharts.charts import Bar3D # 随机生成x.y.z轴数据 phone=Faker.phones days =Faker.week_en...细心地小伙伴今天可能已经发现了，我们的代码是用链式法写的，这样的简便写法大家尝试一下
在老板眼中，领导干部才是他所认为的核心？ 在老板眼中，领导干部才是他所认为的核心？这个我是不认同的，但是我不是老板，也许这个可能就是我不能当老板的原因吧！...老板认为，我只需要管理这几十个领导，就可以管理一个上千人的公司，而不是说要和一线员工去打交道，那个是得补偿失的。...假如真的要裁员，那么走几个普通的员工影响不大，但是走了一个领导，那就意味着很难找人去替代。当然这里也并不是说非这个人不可，只是说段时间就很难有人把那一摊子事情给接下来。...也就是说普通员工一定要让自己成为老板眼中有价值的人，但是有一个前提，那就是自己一定要预先成为自己领导或者部门的人眼中有价值的人，这样你才能够在面对裁员大潮的时候，有自主选择的权利，而不是非常的被动。...其实这个也是为什么领导总是喜欢带领自己的团队多做项目，并让自己的团队去承担更多的产品，这样做的目的也是为了提高自己的价值，让自己手上拥有更多的去找老板要资源的业务牌。
HahahahahaSoFunny 为什么 Docker 和 Kubernetes 工具是用 Go 写的而不是 C#？ 总所周知，现在开发人员使用的很多新工具大多是用 Go 写的。...为什么不是 C# 呢? .NET 和 C# 现在功能已经很强大了，是不是社区缺少这种文化？如何才能培养一种更加开源的文化, 因为很多开发人员对 .NET 和 C# 仍然还抱有偏见。...XalAtoh: 因为开发人员只是更喜欢 Go 而已。...而像 C/C++ 这样的稍微低级的语言可以让您更接近硬件，对性能有要求时，这是最合适的。 我可以用螺丝刀敲打钉子很多次，也可以用锤子花很大的力气把螺丝打进去，都可以完成工作。...Go 大概只有 25 个关键字，而 C# 有 100 多个，并且有很多语法糖。 代码只是建立技术或商业价值的一种手段，熟悉语言代码风格，然后快速地为大型开源项目做出贡献很重要。
在人工智能领域，开源与闭源模型的争论由来已久。开源模型以其透明性、灵活性和社区支持脱颖而出，而闭源模型则依赖于其强大的商业支持和优化性能。...DeepSeek 作为一款开源的人工智能模型，凭借其独特的技术架构和开源策略，正在成为越来越多开发者和企业的首选。 1. 开源带来的灵活性与创新 开源 是 DeepSeek 最显著的优势之一。...例如，通过量化压缩技术，DeepSeek 可以在资源受限的设备上高效运行，进一步扩大了其应用场景。 3. 强大的社区支持与生态 开源模型的另一个重要优势是强大的社区支持。...DeepSeek 的开源策略吸引了全球开发者和研究者的参与，形成了一个活跃的社区。开发者可以在社区中分享经验、解决问题，并通过开源项目贡献自己的力量。...这种社区支持不仅加速了技术的迭代和创新，还为开发者提供了丰富的学习资源。 相比之下，闭源模型的用户通常只能依赖于官方提供的有限支持，缺乏与其他开发者直接交流的机会。 4.
比如还是刚才那幅图： 用邻接表和邻接矩阵的存储方式如下： 邻接表很直观，我把每个节点x的邻居都存到一个列表里，然后把x和这个列表关联起来，这样就可以通过一个节点x找到它的所有相邻节点。...那么，为什么有这两种存储图的方式呢？肯定是因为他们各有优劣。 对于邻接表，好处是占用的空间少。 你看邻接矩阵里面空着那么多位置，肯定需要更多的存储空间。 但是，邻接表无法快速判断两个节点是否相邻。...比如说我想判断节点1是否和节点3相邻，我要去邻接表里1对应的邻居列表里查找3是否存在。但对于邻接矩阵就简单了，只要看看matrix[1][3]就知道了，效率高。...那你可能会问，我们这个图的模型仅仅是「有向无权图」，不是还有什么加权图，无向图，等等…… 其实，这些更复杂的模型都是基于这个最简单的图衍生出来的。 有向加权图怎么实现？...为什么回溯算法框架会用后者？因为回溯算法关注的不是节点，而是树枝，不信你看 回溯算法核心套路 里面的图，它可以忽略根节点。
可视化第二弹，作图专题呢，没有看到大家的索图评论，就随缘更新吧 此次带来的是带标签的火山图，众所周知我们在差异分析后会得到logFC和P值的表格，继而就是经典的火山图了。...那么如何做出一张好看的火山图呢？ 好看：颜色顺眼 + 重点突出。颜色众口难调，重点就是你想要聚焦的哪些基因咯！ 简单的推导过程得出公式：好看的火山图=标注基因，如何把他们标注在图上呢？...eg <- df[order(abs(df$logFC)),]#对数据排序 for_label 的top10，也可以自己指定基因的数据 ggplot(data =...，这也是更新的动力来源啦！...代码中需要用到的输入数据：差异的结果（我瞎编的数据啦）
但是仔细一想，发现这个明明调用的是子线程的join（）方法，按道理应该子线程等待执行才是，为什么反而是主线程等待了呢？...，我们可以看到它使用了while (isAlive()) 循环判断线程的存活状态，满足就调用wait方法，当有设置时长的时候会根据时长来进行等待。...注意按照程序的执行顺序，我们这里是主线程调用的Thread的Join方法，所以是判断子线程的存活状态，满足则让子线程执行，主线程来等待。...可以把子线程t理解为一个普通的obj对象，调用t的wait()方法，实际上就是主线程（main线程）在childThread对象的队列上等待，可以转换为如下写法进一步理解： /** * 主线程 */...另外需要强调的一点：使用Join方法让主线程等待后，调用完wait方法后，JVM底层会隐式的调用notifyAll方法来唤醒主线程，使其得以继续往下执行。
现在想想，人好比一台运行良好的电脑，平时我们看到的电脑界面是我们需要看到的界面，但决定呈现这些界面的程序却隐藏在电脑编好的程序中。 我们也会受一些看不见的程序的驱使，而表现出「现在的行为」。...国庆假期的不同过法 再长大些，每逢过国庆假期，w君都异常兴奋，因为又能跟着父母出去旅游了。而每当这个时候，我却提不起兴致，跟着父母去地里收玉米庄稼，俗称收秋。...依稀记得那段时间，我做梦都想拥有一台属于自己的电脑，这样的话，就可以在家里上网玩五子棋游戏了。是不是很可笑？很有可能，我和w君的差距，就是从这里开始慢慢积累量变，最后导致质变的。...在他们心里，我一直是个听话懂事的好孩子。其实，那会儿，我的学习成绩已经开始有明显下滑的痕迹了。 而w君同样也是处于青春期，可能比较叛逆，当时由于贪玩，学习成绩有所下滑。...那个考上北航的农村大学生为什么不是我？此刻我心里似乎已经有了一个答案。 -END-
要知道为什么最好的光刻机来自荷兰，而不是美国，得从半导体发展的三个历史阶段说起。...光刻机的原理其实像幻灯机一样简单，就是把光通过带电路图的掩膜（Mask，后来也叫光罩）投影到涂有光敏胶的晶圆上。早期60年代的光刻，掩膜版是1：1尺寸紧贴在晶圆片上，而那时晶圆也只有1英寸大小。 ?...但问题在于，这两家公司，一个来自日本，一个来自荷兰，都不是本土企业。 ?...所以为什么美国能禁止荷兰的光刻机出口中国，一切的原因都始于此时。...可以说，整个西方最先进的工业体系，托举起了如今的阿斯麦。而一代霸主尼康，也自此彻底零落在历史的尘埃之中。
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