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为什么阿波罗变异永远不会完成?

阿波罗变异永远不会完成的原因是因为它是一个虚构的概念,没有实际存在。阿波罗是希腊神话中的太阳神,而变异是指基因或生物体发生的突变。因此,阿波罗变异是一个不存在的概念,无法完成。

在云计算领域,没有与阿波罗变异相关的技术、产品或概念。云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式,它可以提供灵活、可扩展和经济高效的解决方案。云计算的优势包括灵活性、可靠性、安全性、成本效益等。

在云计算领域,腾讯云是一家知名的云计算服务提供商。他们提供了一系列的云计算产品和解决方案,包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能服务等。您可以访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于腾讯云的信息和产品介绍。

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这个美女程序员写的代码,带人类成功登月

但当阿波罗计划展开,在完成任务中软件的中心性开始变得清晰。1965 年,汉密尔顿开始负责阿波罗计算机的机载飞行软件。 这是一个令人兴奋的时刻,整个美国依赖着她所做的工作。但有时压力使汉密尔顿彻夜难眠。...我们以在今天看来异常小的内存而且非常慢的计算速度完成了。 ”没有它,内尔·阿姆斯特朗到不了月球。并且,没有汉密尔顿、埃尔斯和MIT工程师团队写的软件,计算机就是一废品。...「这是永远不会发生的」 一天,劳伦在玩 MIT 指令舱模拟器的显示器键盘单元,昵称 DSKY (读dis-key)。当她摆弄键盘时,一条错误信息弹出来。...汉密尔顿想把错误检查代码添加到阿波罗系统,防止系统混乱。但这在她的上司看来是多余的。“所有人说,‘这是永远不会发生的’” 汉密尔顿回忆道。 但这的确发生了。...感谢汉密尔顿——还有劳伦——阿波罗号宇航员回家了。 也感谢汉密尔顿和她开创的工作,关于人类能够做什么、成为什么这个问题,不仅在外太空被改写,更给地球带来深刻变革。

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无人驾驶赛道大咖云集,百度开放之后创业者怎么办?

关于自动驾驶系统,并不是一个单纯的定义,美国汽车工程师学会定义了六个级别的车辆自动化:   0级:由人类完成动态驾驶,有些系统(如自动紧急制动系统)会为司机提供帮助,但这个级别还不能称为「自动化」;   ...其他工作,依然靠人来完成。   2级:也是辅助驾驶系统,但既提供转向,也提供加速和制动控制,人类需要定时干预。   3级:系统运行时,人类驾驶员通常无需进行干预,但在系统提示需要人类接管时介入。   ...大到Symbian,webOS,小到无数linux变异的移动设备OS悉数被开源的Android覆盖,固执的诺基亚甚至因为对抗这种开放的策略而一蹶不振。...百度的阿波罗会成为又一个系统性打击的经典成功案例吗?   简短的答案,不会。   原因有二,一是Android是一个相对独立的软件系统,而无人驾驶平台确实一个软件,硬件组合的技术矩阵。...阿波罗计划并没有把已经很高的门槛提的更高,但开源这样系统性的打击却打消了纯技术类初创公司创业的动因。这其实很容易理解,从资本到创业者,不会有人再会去打造一个手机操作系统。

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NASA 传奇数学家去世,她曾笔算了登月轨道

这位杰出的非裔女性,靠着自己的计算天赋,完成了多项杰出的创举,甚至连阿波罗登月计划的路线计算,都有她的功劳。...而她几乎用人力计算的方式,完成了多项不可思议的任务: 1961 年,她参与了美国第一个载人航天计划:水星计划。...而在 1970 年,阿波罗 13号(Apollo 13)登月任务中止,还是利用了她先前对备用参数和图表的研究,使得宇航员在四天后安全返回地球。...这么说的原因在于,凯瑟琳完美计算出阿波罗 11 号,完成了登月过程的复杂轨道运算,为挑战登月奠定了坚实的基础。...她值得被历史铭记 NASA 局长 James Bridenstine 在缅怀文章中说,「凯瑟琳是我们的英雄,她的开拓性遗产将永远不会被遗忘。」

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微信启动界面:张小龙的情怀和马化腾的爱好

每个人内心深处永远是孤独的,而微信的使命是沟通、连接,气质相符,这是看到这个图片之后第一个想到的解释,是表面现象。 ? 2、张小龙的情怀,文艺和逼格。...为什么?因为这是一张真实的照片,用哈苏照相机在4万5千公里外拍摄的地球照片,这张照片的官方编号是:AS17-148-22727,俗称“蓝色弹珠”(The BlueMarble)。...这张照片非常难得,因为阿波罗17号飞船执行的是最后一次阿波罗登月计划,从此以后,人类已经很久没有飞船抵达这个距离对地球进行拍照。我们看到的大量地球的照片,都是合成照,而不是太空实拍。...不过,如果没有微信,腾讯在移动互联网时代也不会今天这样稳坐钓鱼台了。现在微信已是中国的国民应用,超级平台,自成一个流量和内容体系,拥有最多的移动流量,占据移动互联网半壁江山了。...未来这个画面会不会被启动页面广告取代呢?几亿用户,应该可以卖个非常好的价钱吧。微信2015年正在加速商业化,朋友圈广告什么的陆续加入了,2016年,商业化应该再上一个台阶。

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你每天跑这么多自动化用例,能发现BUG吗?

阿里QA导读:为什么要度量测试有效性?这么多的CASE,花了大量时间和资源去运行,真能发现bug吗?CI做到90%的行覆盖率了,能发现问题吗?测试用例越来越多,删一些,会不会就发现不了问题了?...我们对测试用例有效性的理论建模是: >> 测试有效性 = 被发现的问题数 / 出现问题的总数 为什么要评估测试用例的有效性? ? 测试用例有效性评估的方法?...通过变异测试的方式:让注入变异后的业务代码作为“测试用例”,来测试“测试代码”。 我们实现了多种规则,可以主动的注入下面这些变异: ? 如何优雅的评估测试有效性?...变异机器人的优点: 防错上线:变异是单独拉代码分支,且该代码分支永远不会上线,不影响生产。 全自动:只需要给出系统代码的git地址,即可进行评估,得到改进报告。...高效:数小时即可完成一个系统的测试有效性评估。 扩展性:该模式可以支持JAVA以及JAVA以外的多种语系。

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const关键字的秘密:为什么它不总是像你想象的那样

本文通过讲解“赋值”和“变异”之间的重要区别,详细解释了这一现象。 文章首先介绍了变量的三种声明方式:var、let 和 const。它解释了这三种方式的区别,以及为什么使用 const 声明常量。...当我们使用 const 创建一个常量时,我们可以百分之百地确定该变量永远不会被重新分配,但是在变异方面没有任何承诺。 const 并不完全阻止变异。...如果你正在寻找一种方法来确保你的数据不会被修改,那么有一个方法叫做Object.freeze(),它可以派上用场。使用该方法可以将对象和数组冻结,使它们变成只读的,这样就可以保护它们免受修改。...36的值 36 = 37; // 36这个数字不再存在了 console.log(36); // 37 所以,如果我们可以在JavaScript中改变原始值,那就意味着基本上覆盖某些数字,这样它们就永远不会再被引用了...这显然会让人感到困惑和无助,这就是为什么在JavaScript中基本类是不可变的。

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如何评估测试用例有效性

” 01 — 为什么要评估测试用例有效性 想想你的团队有没有碰见过这样的问题: 1. 这么多的Case,花了大量时间和资源去运行,真的能发现Bug吗? 2....测试用例越来越多,删除一些,会不会就发现不了问题了? 4. 怎么找出那些为了覆盖而覆盖,但是发现不了真正问题的测试用例? 想想上面的问题,再扪心自问:测试用例的有效性要不要评估?...根据线上出现过的故障,总结其故障模式,然后将归纳后的符合故障模式的代码变异注入,以期望未来线上不会有同样问题出现。...变异机器人的优点: 防错上线:变异是单独拉代码分支,且该代码分支永远不会上线,不影响生产。 全自动:只需要给出系统代码的git地址,即可进行评估,得到改进报告。...高效:数小时即可完成一个系统的测试有效性评估。 扩展性:该模式可以支持JAVA以及JAVA以外的多种语系。

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科技是倒退了吗?美国50年之后才能再次开启探月之旅

美国50年之后才能再次开启探月之旅,其实很多时候程序员就应该多关注一下这些高科技技术,比如太空技术和国防技术(这些都是永远的铁饭碗,并且自带科技元素)。...1966年1月31日,不甘示弱的苏联发射了“月球9号”,2月3日在风暴洋成功软着陆,这是人类史上第一架成功月面软着陆的探月器,告诉人类月球是一颗坚硬的行星,完全可以进行载人登月而不会陷阱月壤。...阿波罗计划让大家对月球的认识更近了一步,整个天文界对它抱有很大的期望,令人遗憾的是,1972年美国宣布终止阿波罗计划。...如果你再想利用现在的设备去完成登月就很难了,这个需要很强的计算功能和智能化。...那么问题又来了,为什么中国又在开展新的探月计划,并且都发送了很多绕月卫星,为下一步的载人登陆月球做准备了。 当然这个也是国家战略的一部分,毕竟谁都在想成为科技强国。 关于科技是倒退了吗?

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用50年前NASA送阿波罗上天的计算机挖矿什么体验? 出一个块要10^18年……

阿波罗制导计算机( AGC )于上世纪 60 年代由美国国家航空航天局( NASA )开发,主要用来控制阿波罗宇宙飞船上的导航与制导系统。...阿波罗制导计算机是最早使用集成电路的计算机之一,得益于当时美国倾全国之力对阿波罗计划的支持,阿波罗制导计算机代表了当时最先进的科技水平,从尺寸上来说,它已经不再是早期那种占据几个房间的“巨无霸”,已经小到能放进一个大小只有几英尺...这就是为什么之前比特币社区中没有人拿这种 50 岁高龄本应放入博物馆的计算机挖矿的原因。...相比之下,阿波罗制导计算机每 10 秒才能计算出一个哈希值。根据 Ken 的推算,按照阿波罗制导计算机的挖矿速度,平均 4*10 ^ 25 秒才能挖出一个区块。...(18个0) 年才能完成挖出一个区块的工作。

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为什么选择Apollo?

为什么选择Apollo?这两个问题,我们在下文做一一介绍。 分布式配置中心选型方案有哪些? 我们比较推荐的是disconf,它的使用和开发更为简单,因为它支持配置文件形式存储和KV存储。...此外,虽然部署起来比较复杂,但是一旦部署完成后就会变得动态化,如果需要更改配置,不需要重启或者重新打包,马上就可以直接生效,这也是它作为分布式配置中心选型方案优势之一。 为什么选择Apollo?...它是携程框架部门分布式配置中心,中文名可以翻译为阿波罗。Apollo在配置修改完成以后,客户实时被推送到应用端,这是它受欢迎的原因之一。...这些都是选择Apollo(阿波罗)的原因。 今天为大家介绍了这两个问题,一是分布式配置中心选型方案有哪些,另外为大家解释了为什么选择Apollo。更多问题,欢迎大家在网站内继续查找。

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美国登月技术退步了?50年前就能载人着陆,怎么现在只能带着史努比绕一圈

一旦发射成功,就意味着阿波罗时代之后,NASA再度重启登月计划,预计在2025年完成登月。 当然,前提是在理想的情况下。 毕竟在此之前,光是SLS就推迟了至少16次。...53年前就已经完成的事情,为何现在还要做得这么费劲?...要知道,当年土星五号从纸面设计到飞行仅用了6年时间…… 如此大费周章重新设计大火箭,为什么不直接采用当年的原型图纸?或者在原有基础上修改呢? 为什么不能照搬图纸? 因为土星5号的图纸丢了。...为什么要重来一次? 随着“阿耳忒弥斯”计划启动,这方面的质疑更加直接: 明明50年前已经登月成功了,为什么还要再折腾一次?...而且也就意味着,阿耳忒弥斯计划要比阿波罗计划飞更远。虽然月球是阿波罗宇宙飞船的最后一站,但它是猎户座飞船的第一站,它最终将越过月球到达火星。

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机器学习在自动驾驶中的应用-以百度阿波罗平台为例【上】

无人驾驶为什么需要机器学习? 很多人可能不理解为什么自动驾驶需要机器学习技术,让我们首先来看人是怎么驾驶车辆的。现在要开车从清华大学东门去北京首都机场T3航站楼,你作为司机要完成这一次驾驶任务。...前者可以通过GPS或其他技术手段来实现,后者也有成熟的算法,如Dijkstra或者A*搜索算法,学过数据结构和算法的同学对Dijkstra算法都不会陌生,它给出了计算图的两个节点之间最短距离的方案。...百度阿波罗平台简介 阿波罗(Apollo)是百度的无人驾驶开放平台,和当年的阿波罗登月计划同名,对于这一计划,时任美国总统约翰肯尼迪有一句经典的名言: 我们选择在这个10年登上月球并完成其他计划,并不是因为它容易完成...道路和车道线识别 车道线属于静态目标,不会移动。准确的确定车道线,不仅对车辆的纵向控制有用,还对横向控制有用。车道线由一系列的线段集合来表示。...通过标定参数,可以将红绿灯从世界坐标系投影到图像坐标系,从而完成相机的自适应选择切换。

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CES2020:准备好接受惊喜吧!

至于消费电子展,很多最有意思的产品本周不会出现在展台上,而是会根据保密协议在展会上向买家、分析师和记者展示。...在8K本地内容出现之前,8K集更多的是吹牛的权利而不是享受,这不会是一点点。...阿波罗来自一个科学家团队,他们担心很多人睡眠不足,以及许多人每天都在承受的巨大压力。这是我所知的唯一一种在临床上被证实可以改善心率变异性(HRV)的设备,HRV是改善身体应对压力的最有效方法。...其他设备,如苹果手表,跟踪心率变异,但没有改善它。对1000名用户进行的初步测试显示,大多数(95%)的用户报告说,使用阿波罗设备可以提高工作效率、集中精力和改善睡眠。...阿波罗首先来到这里,所以这是我本周的产品。

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孟德尔随机化之基础概念与研究框架

(3) 该遗传变异不会影响结果,除非可能通过与暴露的关联来实现。 尽管孟德尔随机化分析通常涉及单个遗传变异,但可以将多个变异用作单独的IV或组合为单个IV。...孟德尔随机化也被称为“孟德尔解混杂”,因为它旨在给出因果关系的估计,而不会因混杂因素而产生偏差。...尽管我们可以测量单个混杂因素并在分析中对其进行调整,但我们永远无法确定是否已精确识别或测量了所有混杂因素,从而导致残留混杂。...一个人的遗传变异是从其父母那里继承的,因此不会随机分配。例如,如果一个人的父母都不携带特定的基因突变,则该人将无法携带该突变。...例如,他汀类药物对低密度脂蛋白胆固醇水平的影响比低密度脂蛋白胆固醇水平与HMGCR基因变异的关联要大几倍,因此对后续结果的影响更大。 2.2 为什么要使用孟德尔随机化?

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学界 | 专访「算法之父」Michael Saunders:人工智能未来的突破点可能在自动驾驶

今天我想要和大家讲的是「约束优化」,在这之前,我想先谈一下为什么我会去斯坦福大学并参与计算机相关的科研,并谈谈关于约束优化的历史。...在 2010 年,我参与设计了有阿波罗 2.0 之称的宇宙飞船猎户座(Orion),猎户座和阿波罗的外形相似,但体型大得多。...大卫优化了猎户座的防热罩的曲度,他发现 50 年前,阿波罗的设计师选择的外形就是一个最优化的形状。...最近,我们的优化还被用于世界上最大的飞机」Stratolaunch」, 它于 2019 年 4 月 13 日在加利福尼亚州完成首飞。...但老实说,我们永远不知道,是什么样的人在使用我们的软件,有时候,软件会帮助科学家发现针对新兴应用的优化解决方案,这带给我们立即的成就感。

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为什么?因为日本、印度、巴西的房子其实更接近中国的,而不是北美。 以上是两国情况的不同。相同的部分是科技,核心技术仍然是语音识别、信号处理、自然语言理解以及平台。...虽然之前在微软工作,我永远会支持微软。但说实话,亚马逊在领先。 Q4: 你是否也认为亚马逊的弱点在后端?在技术层面难以赶上谷歌和微软? A: 四年半前,我工作的项目是小娜。...Q6: 今年春天,百度发布了一个非常有野心的自动驾驶计划“阿波罗”。到现在,你们已经公布了150 家合作伙伴。为什么对自动驾驶下这么重的注?...借助阿波罗计划,我们能够把所有资源集中起来,尤其是数据,让所有参与者都能受益。 我们写了份阿波罗计划宣言,它有四项原则,每一项都很重要。 第一项是开放能力。...阿波罗计划有两个合作层级。第一层,你可以使用阿波罗代码、能力以及部分数据集,没有任何附加条件。第二层,你能用百度提供的全套数据集—— 包括高清地图、训练数据,但我们会要求你也贡献数据。

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