但是，自Node.js诞生以来，有一条建议是正确的：不应该直接将Node.js进程暴露给Web，而应该隐藏在反向代理之后。但是，在我们搞清楚为什么要使用反向代理之前，让我们首先看一下它是什么。 什么是反向代理？ 反向代理基本上是一种特殊类型的Web服务器，它接收请求，将它们转发到其他地方的另一个HTTP服务器，接收回复，并将回复转发给原始请求者。 但是，反向代理通常不会发送确切的请求。 它还可以通过其他方式修改请求，例如清除格式错误的请求或在协议之间进行转换。 一旦反向代理接收到响应，它就可以以某种方式转换该响应。同样，常见的方法是修改Host标头以匹配原始请求。 既然我们知道反向代理是什么，我们现在可以看看为什么我们想要使用Node.js。 我为什么要使用反向代理？ SSL终止 SSL终止是使用反向代理的最常见原因之一。 甚至群集有时也会更有效，因为像Nginx这样的反向代理将使用比其他Node.js进程更少的内存和CPU。 但是，不要相信我们的话。我们来做一些基准吧！ 使用以下进行以下负载测试siege。
什么是梯度？ 对于梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm），我们都已经很熟悉了。 这里的下山最陡的方向就是梯度的负方向。 首先理解什么是梯度？通俗来说，梯度就是表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在当前位置的导数。 梯度下降算法的公式非常简单！但是”沿着梯度的反方向（坡度最陡）“是我们日常经验得到的，其本质的原因到底是什么呢？为什么局部下降最快的方向就是梯度的负方向呢？也许很多朋友还不太清楚。 )=-1，即AAA和BBB完全反向，就能让AAA和BBB的向量乘积最小（负最大值）。 顾名思义，当vvv与∇f(θ0)∇f(θ0)\nabla f(\theta_0)互为反向，即vvv为当前梯度方向的负方向的时候，能让v⋅∇f(θ0)v⋅∇f(θ0)v\cdot\nabla f(\theta
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找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上浓雾密布，可视度很低，下山的路径根本无法确定。他必须利用自己周围的信息去找到下山路径（根据身边信息不断摸索前进）。此时，就可以利用梯度下降算法来下山了。 换成直白的话语，以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着 山高度下降的地方 走，（同理，如果我们的目标是上山，也就是爬到山顶，那么此时应该是朝着最陡峭的方向往上走）。 根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！ 这也就说明了为什么我们需要千方百计的求取梯度！我们需要到达山底，就需要在每一步观测到此时最陡峭的地方，梯度就恰巧告诉了我们这个方向。 2) 为什么梯度要乘以一个负号？ 梯度前加一个负号，就意味着朝着梯度相反的方向前进。在前文提到，梯度的方向实际就是函数在此点上升最快的方向。
要是用于产品开发的话，提供的代码需要根据要求做大量调整。 行为 首先，预览一下几个基本行为，看看它们是什么，要干什么。 寻找(seek)：角色试图移动到一个指定点。 路径跟随(path following)：角色尽可能的沿着自己的路径移动，但要考虑符合一些真实的物理现象，以及使用其它行为后的影响。 向量同样也可以用来描述对象间的位置关系， 其中大小代表距离，方向代表角度。 向量还可以用来表示一个角色（脸）的朝向，这种情况下就只管方向，而忽视大小，也可以说大小等于1。 向量的所有这些特性对转向行为来说都很有用，因为速度，队伍方向，对象间距离，对象的朝向都会被大量的使用。 【代码】 对于实现这样的类，在架构上就存在着挑战，比如决定类的方法该如何工作。 行为 首先，预览一下几个基本行为，看看它们是什么，要干什么。 寻找(seek)：角色试图移动到一个指定点。该点可以是一个固定点也可以是把另一个角色作为目标的移动点。 避开(flee)：与寻找正好相反。
因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。 根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！ 而求取梯度就确定了最陡峭的方向，也就是场景中测量方向的手段。那么为什么梯度的方向就是最陡峭的方向呢？接下来，我们从微分开始讲起。 这也就说明了为什么我们需要千方百计的求取梯度！ 为什么要梯度要乘以一个负号？ 梯度前加一个负号，就意味着朝着梯度相反的方向前进！我们在前文提到，梯度的方向实际就是函数在此点上升最快的方向！
那么今天开始讲一下树。 为什么要学习树？ 请看！！ ? 对于向量来说，查找的过程效率极高，然而它的动态操作如：插入和删除的效率就显得特别低下，对比列表，正好相反。 什么是树 树状图是一种数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。 这里讲一下路径，就是由一个节点到另外一个节点的路径，路径有一条条边组成，路径的长度就是经过的边数，特殊的路径即是环路，起点指向终点。如下图。 ? 那么如果我们考察某一节点的深度depth，就可以直接考察由该节点出发到叶子节点的路径path，于是就将路径path与深度depth结合起来了。 ? 然而这种方式向上节点查找很简单，而向下查找就很困难。 ? 孩子节点法 那么，我们能否把孩子节点放在一个数据集里呢？答案是肯定的。
” 小南发现, 这个谜题中玩具小人的朝向非常关键, 因为朝内和朝外的玩具小人的左右方向是相反的: 面朝圈内的玩具小人, 它的左边是顺时针方向, 右边是逆时针方向; 而面向圈外的玩具小人, 它的左边是逆时针方向 45分 注意到测试点9−12时，保证m条路径的出发点都是1，那么我们可以考虑如果将1作为树根，那么一条路径怎样才能对于它经过的点产生贡献。 我们观察一下对于链而言，有什么特别的地方。首先要明确，此时m条路径在链上肯定是要么往左要么往右，即S<=T或者S>T。 而S=1和T=1是在告诉我们什么呢？ 拆路径！ 对于向下的点做法类似，有一点复杂的地方就是等式变成了deep[T]−deep[i]=len−w[i]（len为路径长度），发现如果这样做的话会出现负数，那么我们就把统计数组向右平移3∗105位就可以了。
根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！ 而求取梯度就确定了最陡峭的方向，也就是场景中测量方向的手段。那么为什么梯度的方向就是最陡峭的方向呢？ 这也就说明了为什么我们需要千方百计的求取梯度！ image.png 为什么要梯度要乘以一个负号？ 梯度前加一个负号，就意味着朝着梯度相反的方向前进！我们在前文提到，梯度的方向实际就是函数在此点上升最快的方向！ 最后，我们回到文章开头所提出的场景假设: 这个下山的人实际上就代表了反向传播算法，下山的路径其实就代表着算法中一直在寻找的参数Θ，山上当前点的最陡峭的方向实际上就是代价函数在这一点的梯度方向，场景中观测最陡峭方向所用的工具就是微分
根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的 梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！ 而求取梯度就确定了最陡峭的方向，也就是场景中测量方向的手段。那么为什么梯度的方向就是最陡峭的方向呢？ 这也就说明了为什么我们需要千方百计的求取梯度！ img 为什么要梯度要乘以一个负号？ 梯度前加一个负号，就意味着朝着梯度相反的方向前进！我们在前文提到，梯度的方向实际就是函数在此点上升最快的方向！ 最后，我们回到文章开头所提出的场景假设: 这个下山的人实际上就代表了反向传播算法，下山的路径其实就代表着算法中一直在寻找的参数Θ，山上当前点的最陡峭的方向实际上就是代价函数在这一点的梯度方向，场景中观测最陡峭方向所用的工具就是微分
： 矩阵 欧拉角 四元数 为什么使用四元数表示旋转呢？ （一般通过四元数标准化解决这个问题，确保四元数为单位四元数） 对给定的方位的表达方式有两种方法，它们相互为负。（矩阵唯一，欧拉角有无数种） 相对难以使用。 ? Mat3.fromViewUp(m3_1, view, up); return Quat.normalize(out, Quat.fromMat3(out, m3_1)); } 两向量间的最短路径旋转 也可以用一个四元数表示两向量旋转的最短路径。 /** * @zh 设置四元数为两向量间的最短路径旋转，默认两向量都已归一化 */ public static rotationTo<Out extends IQuatLike, VecLike extends
媒体本质是舆论场：有反应数、有引力、有黑洞、有辐射 张朝阳认为媒体发展到现在有两个明显趋势，一是每个人都在创造内容、组织内容和影响内容传播路径，每一个人都是能量，是驱动力；二是碎片化，任何的表达已经在场里边已经被解读 张朝阳引申出“舆论场”的概念，“一个围绕着内容的产生，内容的组织和内容的传播，或者说送给公众，在舆论场上进行自行传播。”舆论场的特征是，一扰动就传播，而不是过去记者-编辑-发行-受众的线性路径。 “场”是什么？每个人都有气场，这个容易理解，但也只可意会不可言传。不妨先从张朝阳的物理学专业看看，他为什么要说媒体是舆论场。 张朝阳认为，文字媒体、图片媒体，都相对较轻，适合UGC，是一个上亿人来产生这个东西，进行传播，每个人产生的都会很有质量，所以是一个N！的连接方式，但可能几十万产生的内容是好看的。 搜狗定位为智慧的输入和连接服务，未来可以带来更强大的变现能力，而对于大量PGC所产生的内容来说，搜狗则可以帮助这些内容与用户建立精准的传播路径。 长尾还是顶部内容？
下面是转录组讲师实战单细胞的投稿 事情是这个样子的，老板扔给我一篇《单细胞数据挖掘》文献要我重复这个文章中的结果，然后，就然后，我发现我画出来的PCA图与作者的方向颠倒了。如下所示： ? 老板也不想 后来有我们的《单细胞转录组CNS图表复现交流群》一位同行也遇到过，他告诉我可能是随机种子的原因，一下子就找到了方向不是。 经过初步探索，发现将seed设置为NULL就可以与文章中的图一致： 后面我发现只要seed大于2就会相反，小于2设置为2，比如1或者-1等都可以保持一致，这就很诡异了，作者本身的默认值42难道不是为了给大家在运行这个结果的时候保持一致的结果用的么 两个图很明显的对比 首先找到RunPCA的脚本查看作者代码，看一下有么有什么随机因素导致： 代码地址：https://github.com/satijalab/seurat/blob/master/R/ 总之，如果你发现自己在使用Seurat包重复某一文章或者别人的教程还是官网的示例时，发现自己画出来的图与原有的方向呈镜像或者上下颠倒，可以试着改一下这个随机种子。
等等，哥们说现有算法比较慢，所以我绝对不能按照常规思路去思考，要另辟蹊径。 蹊径啊蹊径，你在哪里呢？ 我冥思苦想好几天，都没有什么好办法，哎！看来扬名立万的事儿要泡汤了。 我开始整理自己的思绪： 这个问题如果作为单纯的凸二次规划问题来看，很难有什么新的办法，毕竟凸二次规划已经被研究得透透了。 我发现，当|E1-E2|越大时，优化后的α1、α2改变越大。所以，如果E1是正的，那么E2越负越好，如果E1是负的，那么E2越正越好。这样，我就能选到我的α2啦。 啥，你问这是为什么？ 我这人不贪心，只要优化后是在朝着好的方向发展就可以。 本以为峰回路转，谁知道峰回之后是他妈一座更陡峭的山峰！我心一横，你就是90度的山峰，哥们我也要登它一登！！ 使目标函数变小，肯定是朝着正确的方向优化！也就肯定是朝着使违反g(x)目标条件变轻的方向优化，二者是一致的啊！！ 我真是太聪明了！
1.2.1 flatland case 首先看一下在一维情况（flatland case）下如何计算，假设下图中的点为P点。 P点原始的法线方向是朝上的，即 。 下图中的蓝色曲线表示法线贴图，那么P点横向移动一个单位后，向上则会移动 ,(假设P点会朝着切线方向运动)。切线方向即为该点的梯度，由梯度计算公式可知 ,其中 为一个常量，所以切线可表示为 。 既然知道了切线方向，那么法线方向就很容易计算出来了，即切线方向逆时针旋转90°即可,所以扰动后的法线方向为 1.2.2 3D case 同理在3D情况下则有两个方向的变换，即u,v方向。 隐式表示的意思是我不会告诉你具体某个部位长什么样子，相反我只会告诉你这个部位的点之间服从某种的关系，因此我们可以可以通过这种关系来构建几何。 以下图为例，蓝色圆圈表示以当前点离任意表面的最短距离作为半径得到的圆。可以看到每次求得一个半径后，会朝着指定方向移动这个半径的距离，进而计算下一次的半径，这样可以减少距离比较的次数。
word中的"|"表示车辆运动朝向由正向转为反向或者由反向转为正向。 = 1;假设车辆的初始姿态为 ，目标姿态 ，车辆的转向半径为r = ，如何实现姿态的归一化呢，实际上归一化的过程就是向量的平移和旋转过程。 平移 到O(0, 0)，平移向量为 ；对 应用同样的平移向量: ，最后得到平移后的向量： 应用旋转矩阵，将车辆的起点朝向转到x轴正向： 旋转之后，目标位置朝向更新为。 以转向不同的CSC类型为例，它包含4种曲线类型： 、 、 、 ，我们只需要编码推导得到 的计算过程，其它几种直接可以通过对称性关系得到车辆运动路径。 ： L 类型曲线 下面看看利用对称性求解其它几种路径的方法。
前置刀架和后置刀架编程是一样，顺时针圆弧插补G02和逆时针圆弧插补G03的方向都是根据右手笛卡尔坐标系，先确定出Y轴的正方向，再从Y的正方向朝负方向看来判定X轴的正方向，然后在XZ平面内判断G02和G03 的方向就可以了，前置刀架Y轴正方向朝下，后置刀架Y轴正方向朝上。 不论什么系统都是一样，如果你从正确的方向根据右手笛卡尔坐标系去看就可以判定G02和G03在前置和后置刀架中是一样的，Y轴只是一个虚拟轴，车床实际上是不存在Y轴的。 为了避免复杂的计算，数控系统一般都提供了G40、G41、G42这三个指令。沿着走刀方向看刀具位于工件的左侧就用G41、位于工件的右侧就用G42，撤销补偿用 G40 。编程是直接引用。 对刀时系统会自动产生刀具偏置量，但刀位号和刀尖圆弧半径要手动输入。 前后刀架的区别为： 总体来说前置和后置刀架从Z轴正方向往负方向车外圆都用G42，反车用G41。正镗内孔用G41，反镗用G42。
,每次只能朝右或朝下走，粉色格子为障碍物，机器人不能穿过，问机器人从开始位置走到结束位置最多共有多少种走法? 这题如果用动态规划可能一时半会儿看不出来，那我们就用穷举法来看看怎么解，所谓穷举法就是把机器人所有的路径全部算出来,然后再相加 用穷举法怎么做呢，对于机器人起始位置来说，它可以选择向下或向右,所以它到终点的路径数为其右边格子到终点的路径数与其下边格子到终点的路径数之和 以上图起始点出发为例，如果选择了向右或向下，则右或下格子也可以选择向右或向下，如果右格子选择向下，下格子选择向右，则这两条路径都经过了相同的格子，这两条路径相交了！也就是出现了重复子问题！ ? 递归是采用自顶向下的方式来解决问题，对应到本题，就是从起点出发，推导出到终点的所有路径和，而动态规划则是自下而上，即从终点出发推导出到起点的所有路径和。 知道解题思路，用代码实现相信不是什么大问题，我们以一个二维数组 grid[row][column] 来表示图中的格子, 如果格子为障碍物，则其元素值初始化为 -1，其它格子元素初始化为 0，这样我们只要做个两层循环即可求得最终的解
：2019年在Nature上看到量子计算与支持向量机之间的关联，前期推文进行了相关的整理量子机器学习；图b表述量子计算机在密码学领域潜在的应用；图c表述量子计算机在新材料研发领域潜在的应用：谷歌采用12 量子比特，模拟了二氮烯异构化反应，相关成果发表在Nature；图d表述量子计算机在药物研发潜在的应用。 附录：相关思考 附1、量子计算机的发展历程？ 知道什么是量子计算，知道什么是计算机，然而什么是量子计算机呢，其发展历程主要是什么样子的~ 附2、量子计算机研究现状？ 量子计算机目前正处于试错阶段，目前主流的技术路径有超导、半导、离子陷、光学以及量子拓扑五个方向，每种方向都有相应的优势与弊端； 图a~b表述为谷歌在量子计算机方面的研究成果；图c~d表述为中科大在量子计算机方面的研究成果 参考资料：博士毕业论文：陆朝阳，多光子量子计算实验研究；潘建伟团队Science发表文章，H.-S.
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