输出应该是2000w的，但为什么少了3222784.0，如果在生成环境中，这意味着我们的钱凭空消失了3222784.0！why？...小数的特点是小数点前后的位数是不固定的，这个小数点是浮动的，这就是浮点数这个名词的由来。...为了表示浮点数，我们可以把一个数拆分成两个部分，数值部分和指数部分，比如11.16可以表示为1116乘以$10^{-2}$ ，0.1表示为1乘以$10^{-1}$。...让我们继续来看为什么上面的代码会少数据。这就得先理解浮点数的加法是怎么做的。...如果其中一个的数的指数位太大，就有可能让指数位比较小的数的有效数一直右移，甚至变成0。
文章目录 一、非齐次部分是指数的情况 二、非齐次部分是指数的情况 示例 一、非齐次部分是指数的情况 ---- 常系数线性非齐次递推方程 : H(n) - a_1H(n-1) - \cdots - a_kH...n 的 函数 f(n) , 这种类型的递推方程称为 “常系数线性非齐次递推方程” ; 非齐次部分是指数的情况 : 如果上述 “常系数线性非齐次递推方程” 的 非齐次部分 f(n) 是指数函数...特解 , 与递推方程 齐次部分的通解 , 组成递推方程的完整通解 ; 二、非齐次部分是指数的情况 示例 ---- 递推方程 : a_n = 6a_{n-1} + 8^{n-1} 初值 : a_1=...7 第一步 , 先求出该递推方程 非齐次部分对应的特解 , 递推方程的标准形式是 : a_n - 6a_{n-1} = 8^{n-1} 非齐次部分是 8^{n-1} , 因此其 特解 的形式是...P=4 , 最终特解为 a^*n = 4\times 8^{n-1} 第二步 , 求出齐次部分的通解 递推方程的标准形式是 : a_n - 6a_{n-1} = 8^{n-1} , 齐次部分是
在感慨 Kafka 快的同时，我觉得必要仔细分析一下它如此快速的原因。...Kafka 是分布式的消息系统，需要处理海量的消息，Kafka 的设计初衷是把所有消息都写入速度且低容量大的硬盘，以此来换取更强的存储能力，但是实际上，使用硬盘并没有带来过性能的损失，这究竟为何？...单纯的去测试MQ的速度没有任何意义，Kafka这种“暴力”、“流氓”、“无耻”的做法已经脱了MQ的底裤，更像是一个暴力的“数据传送器”。...2、Kafka不保存消息的状态，即消息是否被“消费”。一般的消息系统需要保存消息的状态，并且还需要以随机访问的形式更新消息的状态。...而Kafka 的做法是保存Consumer在Topic分区中的位置offset，在offset之前的消息是已被“消费”的，在offset之后则为未“消费”的，并且offset是可以任意移动的，这样就消除了大部分的随机
文 | Conor Lazarou 译 | Mr Bear 对抗生成网络（GAN）是一种在给定一组旧的「真实」样本的情况下，生成新的「人造」样本的工具。...为了从分布中抽取出随机的样本，我们将会把随机噪声作为生成器的输入。然而，你是否曾经想过：为什么 GAN 需要随机输入呢？ 一种广为接受的答案是：这样，GAN 就不会每次生成相同的结果。...图 5：一个二维的正态分布（橙色）和一维的均匀分布（蓝色）的示意图，样本量为 100,000。 我们如何将蓝色直线中的 100,000 份样本映射到橙色部分中的 100,000 分样本中去呢？...正因为如此，GAN 的潜在空间的维度必须大于或等于其采样空间的维度。这样的话，函数就有足够的自由度将输入映射到输出上。 出于兴趣，让我们将只拥有一维输入的 GAN 学习多维分布的过程可视化出来。...对于 GAN 来说，这就意味着理解生成器所做的是学习从一些潜在空间到一些采样空间的映射，并理解学习是如何进行的。将一维分布映射到高维分布的极端情况清晰地说明了这种任务有多复杂。
为什么HashMap的容量为2的指数 一. HashMap的容量揭秘 我们知道，HashMap的容量要求为2的指数(16、32、256等)，默认为16。...此外，HashMap也支持在构造器中指定初始容量initialCapacity，并会将容量设置为大于等于initialCapacity的最小的2的指数。...HashMap一定要将容量设置为2的指数呢？...void main(String[] args) { //创建一个2的指数n int n = (int) Math.pow(2, ThreadLocalRandom.current()...HashMap在定位table中的桶时，就利用了table长度为2的指数这个性质，通过位运算迅速地找到key所在的桶，代码如下： final Node getNode(int hash, Object
强迫症”在维持自己代码的质量，除了Google的Python代码规范外，从来没有读过类似的书籍。...偶然的机会看到这么一本书，读完之后觉得还不错，所以做个简单的笔记。有想学习类似知识的朋友，又懒得去读完整本书籍，可以参考一下。...建议56：理解变量的查找机制，即作用域 》局部作用域 》全局作用域 》嵌套作用域 》内置作用域 建议57：为什么需要self参数 建议58：理解MRO（方法解析顺序）与多继承 建议59：理解描述符机制...建议79：了解代码优化的基本原则 建议80：借助性能优化工具 建议81：利用cProfile定位性能瓶颈 建议82：使用memory_profiler和objgraph剖析内存使用 建议83：努力降低算法复杂度...来爬取妹子图 知乎大神爬取高颜值美女（Python爬虫+人脸检测+颜值检测） 千元资料免费送——人工智能相关（100G+） 资源福利第二弹——PPT模板和求职简历 资源福利第三弹——Python等教程（包括部分爬虫入门教程
为什么HashCode对于对象是如此的重要（前面已经举了set的例子）： HashMap和Hashtable，虽然它们有很大的区别，如继承关系不同，对value的约束条件(是否允许null)不同，以及线程安全性等有着特定的区别...然后以Hashtable的长度取模，得到该对象在Hashtable中的索引。...一般Hashtable中的每个位置存放的是一个链表，对于只有一个对象的位置，链表只有一个首节点(Entry)，Entry的next为null，同时保存hashCode，key，value属性，如果有相同索引的对象进来则会进入链表的下一个节点...对于一个对象，如果具有很多属性，把所有属性都参与散列，显然是一种笨拙的设计。因为对象的HashCode()方法被自动调用的很多，如果太多的对象参与了散列，那么需要的时间将会增加很多。...还有两条重写hashCode()的原则： 不必对每个不同的对象都产生一个唯一的hashCode，只要你的HashCode方法使get()能够得到put()放进去的内容就可以了。即“不为一原则”。
该篇文章讨论了日本网站外观与设计的独特之处。作者指出日本网站设计与西方设计存在明显差异。文章首先强调了日本网站的视觉风格，包括丰富的色彩、可爱的角色和复杂的排版。...虽然有许多网站都采用了更简约、易于导航的设计，适应了西方网站的用户，但是值得探究的是为什么这种更复杂的风格在日本仍然盛行。...以美国和日本版的星巴克主页为例： 美国的： 日本的 就这样，我们就可以解释为什么许多日本网站倾向于用文字较多的图片来表示内容类别了。...然而，当我询问一个日本本土人士为什么许多极受欢迎频道的缩略图都是这样设计时，他对这种设计被视为令人困惑的想法感到惊讶。...也许正是这种寻求信息的态度导致了我们的观念如此不同。在日本，对风险的回避、反复核对和对迅速做出决策的犹豫明显高于西方国家。
在上一部分，我们介绍了两种简单形变的GPUImage实现方式，包括自定义FragmentShader，和自定义顶点数组。这一部分，我们将介绍更为复杂的一些图像形变的实现。...这些规则可以很简单（移动、扩大、收缩），也可以很复杂（按指定路径移动，非线性移动），从而可以组合出各种效果。比如Part3中的瘦脸，也可以对脸部轮廓的像素进行移动来实现近似的效果。...下面是各种方式的时间复杂度以及代码复杂度：（假设图像宽度w，高度h） Part1 Part2 Part3 Part4 顶点计算时间 O(1) O(1) O(N),N为三角形数量 O(w0*h0*x)，...w0,h0为分块数，x为每个顶点的运算量 渲染时间 O(w*h) O(w*h) O(w*h)，视实际渲染区域大小 O(w*h) 代码复杂度 一般 简单 复杂 复杂 GPU受限* 否 否 否 是 *：GPU...受限：指传输到GPU的用于计算的数据太大，部分GPU可能无法支持 ---- 作者简介：dreamqian(钱梦仁)，外号"大魔王"，天天P图iOS工程师
网站的复杂度不是只能看表面的文章，网站背后是强大的负载能力，以及强大的数据处理能力才是网站背后的技术核心，像国内的大型互联网公司都有自己的网站的研发团队，而且网站服务器的开发不仅仅是开发功能这么简单的事情...庞大的网站在维护的过程中的确需要顶级的技术高手来支撑，而且每家企业的服务器不同的内容板块也存在大量的框架和细节，更需要技术高手来维护，像互联网这种性质的企业主要的开支在于人员，不像传统的企业积累多年还会有很多的硬件产品以及设备存在...，即使企业真的运转不下去了，还有自己的厂房和设备但对于互联网性质的企业，在企业出现问题的时候首先影响到的就是技术研发人员，如果资金不到位很可能在一夜之间人员就会走完，互联网也是给了很多人虚幻的感觉，企业如日中天的时候大家会觉得企业挣钱太容易了...中国每年毕业的大量学生都是投身到后台网站的建设中去了，大大小小的互联网公司都是需要后台支撑，很多在开始运营的互联网公司由于用户的数量还不是很多，只是简单的部署几个服务器问题都不是很大，但随着规模的增加需要的技术维护人员也会变得非常多...，和公司规模已经经营的数据都是紧密的联系在一起的，希望能帮到你。
如果你住在一栋楼的10层，你会选择走楼梯还是乘电梯。 这两种选择的目的都是一样的：在漫长的一天工作之后，你想回到你的公寓。...这样，你就有更多的时间去做其他事。 使用对数的好处的例子 使用对数也是一样的：你需要找到使损失函数最小的参数，这是你在机器学习中试图解决的主要问题之一。 ? 假设你的函数如下： ?...在我们的表达式中，我们会有以下的内容： ? 正如你看到的，它很混乱，对吧？ 此外，也很乏味 同一函数的对数函数的一阶导数要简单得多： ? 二阶导数也很简单： ?...一个数学证明 我们来证明一个使函数最小化的参数等于这个函数的对数函数的最小化的参数。 ?...它的部分图像如下： ? 它的对数函数是： ? 部分图像如下： ? 可以看到，在这两种情况下，函数的最大值都是当x=0.3时取得。
随着对元宇宙的如此大肆宣传，公众已经充斥着从 MR 和 XR 到 Web 3.0 和 NFT 的新短语和首字母缩略词。如果你感到困惑，这不是你的错——这个行业并没有清晰或一致。...当然，过去几十年的元宇宙平台并不涉及像“Web 3”或“NFT”这样的语言，它们现在已经成为对话的一部分。这些新词使许多人感到困惑，因此值得提供一些上下文。...两者都是构建元宇宙的可行途径，但分布式网络可以促进互操作性并加强数据隐私。 那么为什么 NFT 对元宇宙的未来如此重要呢？这让很多人感到困惑，因为他们将 NFT 视为“数字收藏品”。...毛球科技指出这一点是因为 NFT 将定义元宇宙中的所有权，而不管可收集性如何，即使对于普通物品也是如此。NFT 还可以让用户将对象从一个平台带到另一个平台，因为它们是去中心化的。...最后，最后一个词对某些人来说是新的——触觉。 触觉这个词是指将触觉添加到计算中。触觉有两个组成部分，通过皮肤感知的触觉（即纹理和振动）和通过肌肉感知的力觉（即重量和阻力）。
“这个品牌的价值变得如此之大，以至于人们需要使用这个品牌，即使实际上没有传统意义上的源代码，或者至少源代码只是这个价值中很小的一部分。我认为这是让每个人都感到困惑的部分原因。”...另一个例子是：每个人都知道，尽管有保障措施，AI 模型仍有重复私人医疗记录或受版权保护的文本的风险，这使得传统的开放许可模式变得复杂。...例如，这就是为什么 Meta 的 CEO Mark Zuckerberg is bound and determined to define open source AI 以他的方式。...随着训练最先进的 AI 模型的成本现在达到 5 亿美元，Brock 做出了一个严峻的预测：“如果没有真正的开放性，只有美国和中国才能控制 AI 的未来……其他所有人都会被排除在外。”...人工智能商业模式的普遍认知可能被证明是愚蠢的。 不过，开源的保护和适应之间的紧张关系贯穿于所有这些挑战。
3、但是我认为为什么大数据会如此轰动是深远的社会背景，更重要是数据思维 首先就是我一直提的数据思维，所谓的数据思维，要重视数据的全面性，而非随机的抽样性。...其次：就是关注数据的复杂性，弱化精确性，以前我们就有很多人要求一是一，二是二，现在大数据里面我们就不要求那么精了，我们要求一个大的框架，模糊的准确度趋势的判断第三大数据是一种重新评价企业、商业模式的新方法了...变现模式：推百度指数，并在百度指数的基础上建立百度风云榜；百度数据中心，研究机构的方式网络搜索咨询报告。广告站长和开发组提供的百度（移动）统计以及相关的开发者服务工具。...，这是以前证券公司所没核心的东西，为什么证券公司在产业里面话语权不重。...第二做电商是始终砸钱的过程，对于现在大部分国有背景的银行来讲，投多少亿，能不能连续砸10年，亚马逊和京东是连续亏了10年。
本部分主要介绍当前深度学习领域影响力比较大的几个框架，限于笔者个人使用经验和了解程度，对各个框架的评价可能有不准确的地方。 ? 图 2 常见的深度学习框架 1 ....对于包含重复计算的复杂数学表达式的任务而言，计算速度很重要，因此这种 CAS 和优化编译器的组合是很有用的。...过于复杂的系统设计，TensorFlow 在GitHub代码仓库的总代码量超过100万行。...TensorFlow作为一个复杂的系统，文档和教程众多，但缺乏明显的条理和层次，虽然查找很方便，但用户却很难找到一个真正循序渐进的入门教程。...为什么选择PyTorch 这么多深度学习框架，为什么选择PyTorch呢？ 因为PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架。在笔者眼里，PyTorch达到目前深度学习框架的最高水平。
昨天我在实现《通过扩展改善ASP.NET MVC的验证机制[使用篇]》的时候为了Attribute 的一个小问题后耗费了大半天的精力，虽然最终找到了问题的症结并解决了问题，但是我依然不知道微软如此设计的目的何在...闲话少说，我们先来演示一下我具体遇到的问题如何发生的。...attributes.Remove(attribute); 4: Array.ForEach(attributes.ToArray(), a => Console.WriteLine(a.Name)); 按照绝大部分人思维...，最终打印出来的肯定是A和B，但是真正执行的结果却是B和C。...Attribute的HashCode是由定义在自身类型的字段值派生，不包括从基类继承下来的属性值。
：为什么我们的B端SaaS生存得如何艰难？...相对而言，对于如何通过卓越运营来提高效率，提升产品质量，对现有市场及客户的深度经营等方面重视程度不够。因此对支撑卓越运营的B端IT系统或SaaS的重要性，部分企业管理层的理解不足。...部分国有企业或公用事业企业采购IT系统的需求并非更好地支撑业务与管理，而是其它原因。...目前，市场上的部分B端SaaS产品存在以下问题：1）产品缺乏独特的特性或优势，很容易被模仿；2）面对客户的众多需求，缺乏对需求的梳理与归纳，或者影响客户通过更好的方式进行业务操作，导致被客户牵着鼻子走；...供应商对市场需求缺乏深刻洞见，无法抓住企业的内在且真实的需求。面对企业客户提出多变的需求，更多的是通过战术上的勤奋来应对，仅仅将线下的业务流程线上化，而缺乏长远及整体的应对战略。
作者：Melissa Heikkilä 原文地址：为什么检测人工智能生成的文本如此困难 导读：自从ChatGPT推出以来，AI圈里已经掀起了很大的浪潮，各种使用ChatGPT的尝试层出不穷，与此同时，AI...，因为人工智能语言模型的全部目的是生成流畅的、看起来像人的文本，而该模型是模仿人类创造的文本。...这些水印可以让我们几乎完全确定地判断何时使用了人工智能生成的文本。 问题在于，这种方法要求AI公司从一开始就在聊天机器人中嵌入水印。OpenAI正在开发这些系统，但尚未在其任何产品中推出。为什么延迟？...另一个名为GPTZero的新工具会测量文本段落的随机性。人工智能生成的文本使用了更多相同的单词，而人们则使用了更多的变体。...为什么这很重要：这些人工智能模型在多大程度上从其数据库中记忆和回放图像，是人工智能公司和艺术家之间多次诉讼的根源。这一发现可能会强化艺术家的观点。从我这里了解更多信息。
为什么 parseInt(0.0000005) 会有如此怪异的行为呢？...因为 parseInt() 总是将它第一个参数转换为字符串，浮点数字小于 就会被写成指数符号的形式。parseInt() 从浮点数的指数符号中取出整数。...总结 parseInt() 是个将数字字符串转换为整数的函数。 当你使用 parseInt() 获取浮点数的整数部分的时候，要小心。...小于 的浮点数（比如 0.0000005 等同于 ）被转换为以指数符号表示形式（比如 5e-7 是 0.0000005 指数符号形式）。...这就是为什么使用 parseInt() 作用于如此小的浮点数会出现非预期效果：仅解析指数表示形式的重要部分（比如 5e-7 中的 5）。
但卷积为什么如此强大？它的原理是什么？在这篇博客中我将讲解卷积及相关概念，帮助你彻底地理解它。...卷积也可以形式化地描述，事实上，它就是一种数学运算，跟减加乘除没有本质的区别。虽然这种运算本身很复杂，但它非常有助于简化更复杂的表达式。...我们混合两桶信息：第一桶是输入的图像，由三个矩阵构成——RGB三通道，其中每个元素都是0到255之间的一个整数。第二个桶是卷积核（kernel），单个浮点数矩阵。...第二部分：高级概念 我们现在对卷积有了一个良好的初步认识，也知道了卷积神经网络在干什么、为什么它如此强大。现在让我们深入了解一下卷积运算中到底发生了什么。...频率过滤与卷积 为什么卷积经常被描述为过滤，为什么卷积核经常被称为过滤器呢？通过下一个例子可以解释： ?
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