我们的大多数统计评估都依赖于累积分布函数 (CDF)。尽管直方图乍一看似乎更直观并且需要较少的解释，但实际上 CDF 提供了几个优点，值得熟悉它。CDF 的主要优点以及我们主要使用它而不是直方图的原因在对两个图的主要解释之后列出如下。
Seeing is believing Really? 像这样? 这样? 还是这样? 所以我想问一下各位会计,财务的童鞋,你们的帐,真的做对了吗? 第一种情况,文本型数字 文本型数字是什么呢?就
近来，与ChatGPT、元宇宙等相关的数字经济话题，频频登上热搜，再次对资本市场形成了强刺激，也进一步在国内掀起了“数字经济”热潮。
在数字系统设计中，我们传统上都认为，应该对所有的触发器设置一个主复位，这样将大大方便后续的测试工作。所以，在所有的程序中，我往往都在端口定义中使用同一个reset信号（其实好多时候根本就没有用到）。所以，当看到文档中提到，“不建议在FPGA设计中使用全局复位，或者说应该努力避免这种设计方式”时，许多设计人员（包括我）都会觉得非常难以理解，这种设计思想跟我们通常的认识是相冲突的！ 继续读下去，不知不觉发现这个白皮书讲的还真是在理。接下来把我的个人理解讲述一下。
开始上传后，“资源摄取”任务会出现在代码编辑器右侧的“任务”选项卡上。将鼠标悬停在任务管理器中的任务上会显示 ? 可用于检查上传状态的图标。要取消上传，请单击任务旁边的旋转图标。摄取完成后，资产将出现在您的用户文件夹中，并带有image 图标。
数实融合的大背景下，区块链开始发挥出以往从未发挥出来的功能和作用。以往，提及区块链，我们通常会将它独立起来看待，甚至还将它看成是一个互联网的「掘墓人」；现在，当我们再度提及区块链的时候，通常会将它与大数据、云计算、AI等新的技术联系在一起，甚至还试图寻找它与互联网之间的某种联系。当我们开始用这样的眼光来看待区块链的时候，我们对于区块链的认识才算是归于客观和理性。
本章专门讨论 Power Query 新手会面临的两个常见问题：理解 Power Query 是基于数据类型（而不是数据格式）的工具，以及如何理解和处理 Power Query 查询中的错误。
有几种不同类型的图表。最常见的四种图形可能是线形图、条形图和直方图、饼图和笛卡儿图。它们通常用于，而且最好用于，完全不同的东西。
2021年12月11日，由雷峰网 & AI 掘金志主办的第四届中国人工智能安防峰会，在深圳正式召开。
事务处理用于维护数据库的完整性，它保证批量的SQL语句要么完全执，要么完全不执行。因为当我们要执行多条SQL语句时，如果只有前面几条语句执行成功，但是后面的SQL语却执行失败的话，那么数据库中就会残留执行成功的数据，而执行失败的语句则自然不会有数据残留，但是这却会导致数据不匹配、不完整。
中文名称：滚动锁定键 按下此键后在Excel等按上、下键滚动时，会锁定光标而滚动页面；如果放开此键，则按上、下键时会滚动光标而不滚动页面。
但是，大多数情况下，在处理实际问题时，数据不会带有预定义标签，因此我们需要开发能够对这些数据进行正确分类的机器学习模型，通过发现这些特征中的一些共性，来预测新数据的类。
这个问题很难回答，每次我都会给出略有不同的答案，但是答案总是不那么令人满意。如果你曾经在网上搜索过拓扑，你肯定会遇到将甜甜圈变成咖啡杯的动画，同样，我给出的答案也都与此相关：为什么甜甜圈跟咖啡杯在拓扑结构上是一样的，立方体和球体拓扑上也是一样的。但是这样的答案并不能真正解释真实的拓扑是什么，拓扑怎么应用以及其真正的价值是什么。
什么是信息化，什么是数字化，信息化和数字化的区别，联系，一直是业界同行们争论，纠结的一个话题。
近日，位于伦敦的人工智能巨头 DeepMind 的研究人员与数学家合作解决了两个独立的问题——一个是结理论，另一个是对称性研究。在这两种情况下，人工智能技术都帮助研究人员发现了可以使用传统方法进行研究的新模式。
一是仅利用一些工具，对数据的特征进行查看；二是根据数据特征，感知数据价值，以决定是否需要对别的字段进行探索，或者决定如何加工这些字段以发挥数据分析的价值。字段的选取既需要技术手段的支撑，也需要数据分析者的经验和对解决问题的深入理解。
导读：大多数情况下，数据分析的过程必须包括数据探索的过程。数据探索可以有两个层面的理解：
讲完了List之后，我们继续讲集合中的另外两大巨头，Map和Set。在讲解这两个巨头之前，很有必要来了解一下哈希算法，因为Map和Set的无脑实现类就是HashMap和HashSet，所以在这之前了解Hash算法对我们更好的理解这两个实现类很有帮助。
假设XX和YY是某公司的员工，他们分布在不同的楼层，他们每天通过聊天工具协商“摸鱼”计划，但聊天工具的网络是被公司网络中心给监控起来的，而且公司要求，所有的聊天信息必须是明文，以此方便被审计；这可咋搞？如果明文传输的话，老板肯定就知道了，那这样就得找他们谈话了，为了“摸鱼”计划，他们两个绞尽脑汁的想到了一个办法，即把真实的信息隐藏到聊天中；比如暗号之类的。
在即将逝去的2017年，数字化转型成为很多组织推动内部信息化、资源优化，实现IT重构的共同选择。那么在2018年，数字化转型将会呈现出怎样的趋势呢？ 趋势之一：云计算与物联网深度整合 云计算与物联网虽然都是未来技术的发展趋势，但是一直以来，云计算与物联网之间的关系却并未表现得太过密切。 可以说，物联网与云计算的结合给业界带来了很大的想象空间。在云计算技术的支持下，物联网被赋予了更强工作能力，云计算为物联网所产生的海量数据提供了很好的存储空间。云存储可以通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大
还记得击败世界围棋大师的阿尔法狗 AlphaGo 吗？ 它来自谷歌 DeepMind 团队，现在这个人工智能实验室又推出了一项重磅研究——可微分神经计算机的神经网络模型（Differentiable Neural Computer，简称 DNC）。这种新型模型将神经网络与可读写的外部存储器结合，既能像神经网络那样通过试错和样本训练进行深度学习，又能像传统计算机一样处理数据。 深度学习作为一种神经网络人工智能算法，能够通过一些“深”层计算，对海量的数据进行更新学习。这种类似大脑结构的神经网络层由节点组成（
整个3月，互联网行业似乎已经感受到了一股新的力量正在崛起，以ChatGPT为代表的AIGC势力，正在以风起云涌之势快速登场。
提示：表3-3所示的测试场景中提及的DW，表示MySQL InnoDB引擎中的DoubleWrite双写缓冲机制，该机制是一种数据页的安全保护机制。因MySQL InnoDB的Page Size默认为16k，而文件系统的Block Size默认为4k，当刷新脏数据过程中因进程意外崩溃或主机意外宕机则可能导致数据页发生部分写（损坏）。其核心原理是将脏数据页写两遍，先写一遍到DoubleWrite中，DoubleWrite写入成功之后，再将脏数据页写入到表空间中。期间表空间中的数据页发生部分写，则可以从DoubleWrite中读取完整的页进行恢复。
你的Facebook的动态消息中充满着一些关于你朋友、家人以及你所爱的人的照片，也许你会想要在手机上也能重温那些场景。我们一直在寻找提升用户体验的方式，包括更优秀和更快的移动端体验。为了达到这个目标，我们团队仔细研究了如何在 iOS 设备上更好更快得显示照片并最终找到了一种方法，能够让 Facebook for iOS 的数据开销降低10%，同时将照片加载显示的速度提升了15%。接下来的内容是讲述我们如何做到这一点的。
大家都知道MySQL数据库选择的是B+Tree作为索引的数据结构，那为什么会选择B+Tree呢？
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
Xfermode有三个实现类：AvoidXfermode, PixelXorXfermode以及PorterDuffXfermode。 前两个类因为不支持硬件加速在API level 16被标记为Deprecated了，用也可以，但是需要关闭硬件加速，简单说下。
在即将逝去的2017年，数字化转型成为很多组织推动内部信息化、资源优化，实现IT重构的共同选择。那么在2018年，数字化转型将会呈现出怎样的趋势呢？下面笔者结合行业的分析与研究，给予预测。 📷 趋势之一：云计算与物联网深度整合 云计算与物联网虽然都是未来技术的发展趋势，但是一直以来，云计算与物联网之间的关系却并未表现得太过密切。 可以说，物联网与云计算的结合给业界带来了很大的想象空间。在云计算技术的支持下，物联网被赋予了更强工作能力，云计算为物联网所产生的海量数据提供了很好的存储空间。云存储可以通过集群应用
池是设置业务流程边界的基本BPMN元素。池最多包含一个业务流程。这意味着两个流程程必须在两个不同的池中建模。池可以以将要执行的流程的形式具有可见的内部详细信息（称为“白盒池”），或者池可能没有可见的内部详细信息（称为“黑盒池”）。应该使用的池类型取决于所需的详细程度和特定的上下文。
流量时代的退潮，正在变得越来越清晰。这并不仅仅只是体现在资本市场上，同样还体现在那些依然还挣扎在流量枷锁当中的互联网玩家的身上。从冬奥会上互联网玩家们的表现上，我们就可以看出些许端倪。
今天这一篇文章希望通过一个例子来告诉大家可视化或者说绘图是多么重要。在1973年，统计学家F.J. Anscombe造了四组非常神奇的数字，这四组数字具体有多神奇呢？就是均值、方差、相关性都一样，但是分布却完全不一样。接下来我们来具体看看：
新智元：【Nature 重磅】谷歌 DeepMind 发布可微分神经计算机 DNC，深度学习推理能力或大幅提升 点击阅读原文查看此文
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖。本系列将带来FPGA的系统性学习，从最基本的数字电路基础开始，最详细操作步骤，最直白的言语描述，手把手的“傻瓜式”讲解，让电子、信息、通信类专业学生、初入职场小白及打算进阶提升的职业开发者都可以有系统性学习的机会。
当今的信号处理系统普遍需要使用混合信号器件，例如模拟数字转换器（ADC）、数字模拟转换器（DAC）以及快速信号处理器（DSP）。为了处理宽动态范围的模拟信号，高速高性能的ADC和DAC信号显得更加重要。为了在恶劣的数字环境中保持模拟信号宽动态范围和低噪声，就要使用良好的高速电路设计技术，包括适当的信号走线、去耦和接地。
此次国际赛一共分为五场比试，其中在4月19日国际赛的上半场，上半场的比赛中中国战队有四人参与比赛，分别是郑林凯、凡正阳、丁若虚和王易木。
授权转自公众号AI早餐汇 ID：AImorningshow 作者：Jack 本文为你分享中美人工智能差异、深度学习成功的三大法宝、隐患与短板以及中国如何实现人工智能基础研究赶超欧美。 在首届世界智能大会上，中国科学院院士张钹发表了题为《基于大数据的人工智能》演讲，分享了中美人工智能差异、深度学习成功的三大法宝、隐患与短板以及中国如何实现人工智能基础研究赶超欧美等话题的见解。 本文根据速记整理而成，在不改变讲者原意的情况下做了编辑和缩略。 张钹：CCF会士，2014CCF终身成就奖获得者，中国科学院院士，计算
因为工作数据没有及时更新、版本对不上，不得不带着文件和数据跑上跑下，与其他部门反复确认，拿回来最新的数据，才能开始安心工作——如果找不到人，工作就得等着，领导又在催，难受又无奈。
对透明物体成像作为一种独特的技术，广泛应用于生物学、医学、工业机器视觉等领域，其中特殊涂层、样本染色、相位成像、结构光和多光谱成像等，都是透明物体成像技术的一种。然而，发展透明物体成像技术，在许多领域都面临挑战。
作者简介：史凯，花名凯哥，腾讯云最具价值专家TVP，ThoughtWorks数据智能业务总经理。投身于企业数字化转型工作近20年。2000年初，在IBM 研发企业级中间件，接着加入埃森哲，为大型企业提供信息化架构规划，设计，ERP，云平台，数据仓库构建等技术咨询实施服务，随后在EMC负责企业应用转型业务，为企业提供云迁移，应用现代化服务。现在专注于企业智能化转型领域，是数据驱动的数字化转型的行业布道者，数据中台的推广者，精益数据创新体系的创始人，2019年荣获全球Data IQ 100人的数据赋能者称号，创业邦卓越生态聚合赋能官TOP 5。2019年度数字化转型专家奖。打造了行业第一个数据创新的数字化转型卡牌和工作坊。创建了精益数据创新方法论体系构建数据驱动的智能企业，并在多个企业验证成功，正在向国内外推广。
工程领域中的数字设计人员和数字电路板设计专家在不断增加，这反映了行业的发展趋势。尽管对数字设计的重视带来了电子产品的重大发展，但仍然存在，而且还会一直存在一部分与模拟或现实环境接口的电路设计。模拟和数字领域的布线策略有一些类似之处，但要获得更好的结果时，由于其布线策略不同，简单电路布线设计就不再是最优方案了。
“讲故事”的主意是极好的：将一个想法或事件变成一个故事。它将想法带进生活，并为其增添了乐趣。这发生在我们的日常生活中。无论我们陈述一个有趣的事件还是新发现，故事总是吸引听众和读者兴趣的首选。
导语 | 数据中台被誉为大数据的下一站，成为了人们谈论的焦点，2019年也被称为数据中台元年。但是数据中台是什么？它和数据仓库、商业智能、大数据平台有什么区别？它的主要功能是什么？本文是对TVP史凯老师的直播演讲整理，为大家剖析数据中台的愿景和本质。「TVP思享」专栏，凝结大咖思考，汇聚专家分享，收获全新思想，欢迎长期关注。（编辑：云加社区 涛涛）
近几年，随着深度学习的大热，许多研究攻克了如何从单张图片生成3D模型。从某些方面似乎再次验证了深度学习的神奇——doing almost the impossible。
CABAC（上下文自适应二进制算术编码）这一名称本身就意味着 HEVC 使用二进制版本的算术编码，其中输入信息字母表仅由 0 和 1 两个字符组成。 为了区分表示编码结果的输出流比特和表示编码信息的二进制字符，我们使用 "bins "一词来指代这些字符。让我们看看在第 7 章图 2 至图 4 所示的流程图中，如果考虑到被编码信息的二进制性质，会有什么变化。
死锁是多线程编程或者说是并发编程中的一个经典问题，也是我们在实际工作中很可能会碰到的问题。相信大部分读者对“死锁”这个词都是略有耳闻的，但从我对后端开发岗位的面试情况来看很多同学往往对死锁都还没有系统的了解。虽然“死锁”听起来很高深，但是实际上已经被研究得比较透彻，大部分的解决方法都非常成熟和清晰，所以大家完全不用担心这篇文章的难度。
导读：数据挖掘算法通常用于为其他目的收集的数据，或者在收集时未明确其目的。因此，数据挖掘常常不能“在数据源头控制质量”。相比之下，统计学的实验设计或调查中，其数据质量往往都达到了一定的要求。由于无法避免数据质量问题，因此数据挖掘着眼于两个方面：
图论一直是数学里十分重要的学科，其以图为研究对象，通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。而在机器学习的世界里，我们希望从数据中挖掘出隐含信息或模型。因此，如果我们将图中的结点作为随机变量，连接作为相关性关系，那么我们就能构造出图模型，并期望解决这一问题。本文将为构造该模型提供最基础的概念。 我们都知道机器学习里的决策树，其可以表示为给定特征条件下类的条件概率分布。并且我们知道决策树由结点和有向边组成，结点又由表示特征的内部结点和表示类的叶结点构成。而通常决策树的学习又包括了特征的选择、决策树的生成和决策
数字时代赋予我们获取大量信息以及连通彼此的能力，但这也使我们变得更加脆弱。通常，在线购物时使用的个人信息数据极有可能成为潜在的被盗窃目标。若将公司的敏感信息存储在云端，则可以让商业间谍更容易找到。
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