过去，有一个人提着一个非常精美的罐子赶路，走着走着，一不小心，“啪”的一声，罐子摔在路边一块大石头上，顿时成了碎片。路人见了，唏嘘不已，都为这么精美的罐子成了碎片而惋惜。可是那个摔破罐子的人，却像没这么回事一样，头也不扭一下，看都不看那罐子一眼，照旧赶他的路。
当前最著名的交互式编程环境莫属Jupyter Notebook了，程序员可以启动一个交互的Session，在这Session中编写代码、执行程序、获取结果，所见即所得。
一些世界知名的企业在招聘时，可能会提供面试智力题，来筛选应聘者。那些越是大牌，越是有名的国内500强，乃至世界500强，给出的面试真是一般人都答不出来。 谷歌篇 以下5个问题，据说在谷歌的面试中，都曾
一些世界知名的企业在招聘时，可能会提供面试智力题，来筛选应聘者。那些越是大牌，越是有名的国内500强，乃至世界500强，给出的面试真是一般人都答不出来。
我们的应用程序的最后一部分是 main 方法。这只是遵循应用程序入口点的Java约定的标准方法。我们的主要方法是通过调用 run 来委托Spring
大数据文摘作品 编译：元元、Chloe、朱颜夫、亭八 上周，我们带领着团队去参加了三星开发者大会（Samsung Developer Conference, SDC）。众所周知，一个展位会很容易让人变得无聊透顶，人们想要了解一个产品，可以在互联网搜索到各种相关的信息，而传统的免费T恤+产品传单早已过时。在设计SDC展位的时候，我们开始思考如何制作一个有趣的展位，毕竟我们的团队也要在上面呆两天。于是我们做了一件事情：让Gyroscope的AI在超级任天堂（Super Nintendo Entertainmen
问题描述 你有四个装药丸的罐子，每个药丸都有一定的重量，被污染的药丸是没被污染的重量+1，只称量一次，如何判断哪个罐子的药被污染了？ 解答思路 设未被污染的每个药丸的重量是x，则被污染的每个药丸的重量是x+1。将4个罐子分别标注为1，2、3、4，取一号罐子1个药丸，二号罐子2个药丸，三号罐子3个药丸，四号罐子4个药丸，一起称重 则： 若一号罐子药丸被污染，则重量为（10x+1) 若二号罐子药丸被污染，则重量为（10x+2) 若三号罐子药丸被污染，则重量为（10x+3) 若四号罐子药丸
在本节中，林老师给出了如上图所示的例子：输入特征x是二进制的、三维的，对用有8种输入，其中训练样本D有5个。根据训练样本对应的输出y，假设有8个hypothesis，这8个hypothesis在D上，对5个训练样本的分类效果都完全正确。但是在另外3个测试数据上，不同的hypothesis表现有好有坏。
楼主的意思大约是用X2来检测有没有罐子，X1用来定位灌装位置，现在需要把检测罐子的X2位置，移动到灌装位置的前面，应该是提供图片的下面的那种应用吧，
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
如果有一个装有很多（数量很大数不过来）橙色球和绿色球的罐子，我们能不能推断橙色球的比例 u？统计学上的做法是，从罐子中随机取出 N 个球，作为样本，计算这N 个球中橙色球的比例 v，那么就可以估计出罐子中橙色球的比例约为 v。
state才是真正的前端数据库，它存储着这个应用所有需要的数据。 这里拿一个简单的例子说明下,为什么说简单的例子呢，因为简单到不应该使用redux。。。 运行效果如图(学习redux这个例子被介绍烂了)：
上图是程序执行到了try模块中的return语句时，按下F5键，进入到finally模块，执行finally模块中的语句后，变量"i"的值发生了变化。
参考书目和论文：《统计学习方法》 A Tutorial on Support Vector Machine for Pattern Recognition 在机器学习中我们知道学习方法的泛化能力往往是通过研究泛化误差的概率上界所进行的，这个就简称为泛化误差上界。用直观的理解，在有限的训练数据中得到一个规律，认为总体也是近似这个规律的，那么就能用这个规律进行预测。比如一个大罐子里装满了红球和白球，各一半，我随手抓了一把，然后根据这些红球白球的比例预测整个罐子也是这样的比例，这样做不一定很准确，但结果总是近似
假设有一个罐子装满了橙色和绿色的球，为了估计罐子中橙色和绿色的比例，我们随机抓一把球，称为样本：
在银行评估贷款申请人的授信请求前，会进行风险评估。符合申请则通过，反之驳回。长时间的数据和申请使得银行从中找到了一些规律并开始learning，所以风险评估就是一个learning的过程，流程图如下：
人体的结构有多复杂？我们身体里有206块骨骼，250多亿血管总长度至少有9.6万千米，每天有上万亿的细胞在你的体内运行着，人的大脑有800多亿个神经细胞，这些神经元构成了数万亿计的神经连结……不得不感
1、股市追捕（Stock Chase, Africa/Middle East-Africa and Arab 2009, LA4739）股票市场需要禁止那种导致一个公司直接或者间接的控股自己的购买行为。例如，A公司购买了B公司的股票，B购买C，C再买了A。前面两个合法。但是第3个就应该被拒绝，因为这样会导致3家公司间接对自身控股。给出按照时间顺序排序的购买交易，你的程序需要一次读入并且拒绝上述非法交易，其他的交易都要接受。给出公司的个数N（0<N≤234）以及T（0<T≤100000）个交易：每个交易给出整数A、B（0<A,B≤N），表示A请求购买B的股票。输出要被拒绝的交易个数。
左边克劳修斯的罐子里有9颗绿色的豆子，右边波尔兹曼的罐子里有5颗红色豆子和4颗绿色豆子。左边瓶子里的豆子很完整，都是绿色的豆子，所以它的熵比较小，信息熵越小，数据成纯度越高，也就是说左边罐子里只有同一种颜色，它豆子的纯度比较高。右边的瓶子豆子很凌乱，所以熵的伤比较大，也就是说右边的罐子里有红色和绿色两种不一样的豆子，它包含的豆子种类多，信息量大。
文件操作就简单了，像打开word了，excel了，都是文件操作，当然，我们肯定是不能直接操作word的
空气对我们每个人乃至地球上的每个生物都不可或缺，但由于空气在我们生存的环境中无处不在，唾鼻可得，因此往往又容易被人们忽视，宝宝们经常用"在你面前我就是空气"来表达自己不被重视的愤慨。说到空气，相信大多数宝宝首先会想到呼吸，今天老师不想多说呼吸、雾霾、氧气、空气成分等等那些大家都熟知的破事，专门说说大多宝宝所不熟知的有关空气的那点事。 1 空气的重量。在我们居住的地球周围，有一层厚厚的大气层，大气层与外太空没有明显的极限，因此大气层的厚度也不确切。那么大气层中的所有空气的总重量大概是多少？现在老
大家好，我是 梦想家 Alex 。在我技术群的小伙伴们都知道，我从今年 3月8日 开始，在技术群里发起了一个计划 。为了跟其他技术群有所区别，并且能调动得起大家的学习热情，我成立了一个出题组。每天早上，我会让管理员在技术群里的公告栏放上3道题目，分别是1道基础题，1道思考题和1道智力题，所有的答案均为群友讨论得出。后面为了让题目更加丰富，我们还添加过算法题，SQL题 。 一直积累到 8月份，这个日更计划暂时停止，但是我们的题库已经积攒了不少的题目。一开始我的想法是这个在线的知识库只对我们技术群的朋友开放，但是后面想到可以 精选出好的问题开放给更多的朋友，一起参与学习和思考 ，于是我便想到了用文章来记录的方式来打破壁垒。所以，我开设了“每日主题讨论”专栏，想用有限的文章，为大家带去更多的思考。本期文章，我为大家带来的是一点轻松愉快的内容，那便是 常见的智力题集锦
在C语言中，有一个经典的算法：交换两个变量的值。现在有两个数a和b，需要将a的值给b，b的值给a。下面我来分享几个方法完成这个算法吧！
方法一，通过舞台，调整背景颜色，我们会发现舞台点出来后会有许多颜色供你选择，有比较灰的，比较深的，比较浅的，比较亮的，但是我们无论填哪一种颜色，最大的共同点就是他们都是纯色，会让整个画布都填充成一个颜色
最近有人问我，为什么软件开发者非常痛恨维护别人的代码？我思考了很久怎样回答这个问题，最后决定做一个简单的比喻。
丰色 Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 把人体冷冻以求未来，是科幻作品中一个常见的设定。 现实中，虽然没有美国队长的超级血清，但是“冷冻人”其实已经存在了。 他们也希望能够打破时间的桎梏，将生命的“停止”键换成“暂停”键，在未来的某天复活。 当然，冷冻人肯定不是被装在冰箱的冷冻层里（Doge），也不像美队那样躺在海底，而是被装在下面这样的液氮罐子中。 液氮的温度被控制在零下196℃左右。罐子里面有完整的人体，也有单独的脑袋（没错）。 这些身体和头的主人觉得，三五十年后的科技或许会
乐观锁和悲观锁是Java并发编程中的两个概念。使用乐观锁和悲观锁可以解决并发编程中数据不一致性、死锁、性能差等问题，乐观锁与悲观锁的实行方式不同，所以其特性也不近相同，下文将详细介绍两者的特性与适用场景。
Substrate是开发应用特定区块链 （Application Specific Blockchain ）的快速开发框架。与基于以太坊等公链开发的DApp相比，应用特定区块链是围绕单一应用特别构建的专用区块链，因此具有最大的灵活性和最少的限制。本文将详细介绍如何使用Substrate框架快速实现一个简单的游戏应用专用区块链。
Java 最初版本只为最常用的数据结构提供了很少的一组类：Vector、 Stack、Hashtable、BitSet 与 Enumeration 接口。
这次我没抢盐。刚从一个朋友处回来。上午一到他那，他就拿出来他珍藏多年的白牡丹白茶，还有远涉重洋运来的日本富士山矿泉水招待我。
前 言 数据科学专家必须了解概率方面的知识。通常情况下，解决许多数据科学难题的办法与概率的本质息息相关。因此，更好地理解概率能够帮助你更有效率地理解并实现与之相关的算法。 在本文中，我将会重点讲解条件概率。对于概率知识的初学者，我强烈建议你们，在深入学习概率知识之前阅读一下这篇文章： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/02/basic-probability-data-science-with-examples/。 预测模型很容易就可以被我们用条件概率的方式
两个或一个都有可能，”xyz”对应一个对象，这个对象放在字符串常量缓冲区，常量”xyz”不管出现多少遍，都是缓冲区中的那一个。
EventBus 深入学习一 EventBus是一个消息总线，以观察者模式实现，用于简化程序的组件、线程通信，可以轻易切换线程、开辟线程; 传统上，Java的进程内事件分发都是通过发布者和订阅者之间的显式注册实现的。设计EventBus就是为了取代这种显示注册方式，使组件间有了更好的解耦。EventBus不是通用型的发布-订阅实现，不适用于进程间通信 序 开始之前，我们可以先想一下，什么东西是发布-订阅模型，如果要让我们自己设计一个发布-订阅模型的框架，要怎么处理 举一个小例子，谈一下我的理解 有一个存
来源：机器之心本文约1300字，建议阅读5分钟关于引力的发现，这里有你不知道的一些事情。 莱昂纳多的重力研究图表。(Gharib et al.， Leonardo, 2022) 众所周知，牛顿是 17 世纪下半叶第一个提出万有引力理论的人。显然这是受到从树上掉下来的苹果的启发。而最近，加州理工学院、康奈尔大学等机构的一项研究认为，早在牛顿提出万有引力定律的一百多年前，意大利文艺复兴三杰之一列奥纳多・达芬奇也对万有引力有了基本的认识。 该研究分析了达芬奇现已数字化笔记本中的图表，包括三角形草图，它们显示了自
毫无疑问，《星球大战》已经产生了巨大的文化影响，即使那些对这部电影不像美剧《生活大爆炸》中的“谢耳朵”那么死忠的粉丝，也会记得有点神经质的、多愁善感的礼仪机器人C-3PO、蓝白相间的航天技工机器人R2-D2和其他生活在导演乔治·卢卡斯营造的梦幻宇宙中的各种仿人机器人。 这些科幻电影中的机器人角色让我们得以管窥未来机器人的模样以及它们的工作情况，不过，随着科技日新月异的发展，R2-D2这样的仿人机器人已经慢慢走进了我们的生活并成为我们的左膀右臂。从被设计用来为人类的健康保驾护航的微型机器人到无
感谢原文出处：https://www.cnblogs.com/javazhiyin/
近日，英伟达在计算机图形学顶会SIGGRAPH 2021上自曝了今年4月发布会中的一个“彩蛋”。距离发布会已经三个月了，居然都没有人发现！？
科学家们首先将21只出生了26-28天的幼年雄鼠分为实验组和对照组，在相同的食物喂养下，分别给它们自由饮用单糖溶液和普通过滤水。
选自sciencealert 作者：DAVID NIELD 机器之心编译 编辑：袁铭怿 关于引力的发现，这里有你不知道的一些事情。 莱昂纳多的重力研究图表。(Gharib et al.， Leonardo, 2022) 众所周知，牛顿是 17 世纪下半叶第一个提出万有引力理论的人。显然这是受到从树上掉下来的苹果的启发。而最近，加州理工学院、康奈尔大学等机构的一项研究认为，早在牛顿提出万有引力定律的一百多年前，意大利文艺复兴三杰之一列奥纳多・达芬奇也对万有引力有了基本的认识。 该研究分析了达芬奇现已数字化笔
Burp Suite 2020.12用FlatLaf替换了旧的Look and Feel类，FlatLaf是一个开源的Look and Feel类，它还支持为IntelliJ平台开发的第3方主题。此扩展允许您在Burp Suite中使用这些主题，并包括许多可以尝试的捆绑主题。
在旧金山的一场芯片展会上，IBM副总裁兼研究院Almaden实验室主任Jeffrey Welser接受了外媒VentureBeat的采访，回答了公众关心的问题。
除去这些虚的不说，现在大家接触到的穿越机飞控固件只有betaflight。事实上这个BF的固件经过一轮又一轮的更新迭代，早就变得臃肿不堪了，因为大家什么功能也想要，什么样的传感器也装在飞机上面。BF的固件对于嵌入式的领域来说，我自己觉得是一个大型的工程了，而且这么长时间还在维护，拿证明上层的构架也蛮不错。其次也是想小小的在GT上面提个issue，但是就提个崩溃这种的就太没有水平了，还是想提交一点代码的，所以，编写的前提是看懂，也是我写这个东西的一个原因。当然更重要的是学习里面各个学科的知识了。
“ 在使用ChatGPT的神奇提示词Prompt时，或许你会发现它的效果并不总是如人所愿。让我们看看其中的原因，以及如何避免这类问题
http://www.cnblogs.com/renyuan/archive/2012/09/24/2699654.html
最近，我通过H1向Microsoft和Microsoft通过MSRC向Dropbox和PortSwigger公开了一些漏洞，这些漏洞与MacOS上的应用程序权利有关。我们将探索什么是权利，您将如何使用它们，以及如何将其用于绕过安全产品。
Apache Hadoop 项目至今已经有十多年的历史了，作为大数据的基石，自从投放之社区之后就引来了不少的眼球，进而也孕育出了众多的Apache项目，例如HBase，Hive , Spark 等等这些优秀的数据存储和处理等项目，从而构造成了一个庞大的生态圈。参考了世界级标准的，也就是 Hadoop的HDFS，一直在跟IEEE的POSIX文件系统API标准靠拢，因此我觉得，HDFS是长久的，因为它的API足够的标准化。API足够的标准化也就意味着照着实现的东西考虑的是很全面的。但是这并不代表HDFS本身的设计不存在问题或缺陷。
t 检验是一种统计技术，可以告诉人们两组数据之间的差异有多显著。它通过将信号量（通过样本或总体平均值之间的差异测量）与这些样本中的噪声量（或变化）进行比较来实现。有许多有用的文章会告诉你什么是 t 检验以及它是如何工作的，但没有太多材料讨论 t 检验的不同变体以及何时使用它们。本文将介绍 t 检验的 3 种变体以及何时使用它们以及如何在 Python 中运行它们。
# #于是你每天放一次20元，罐子给复制出10元，计算一年下来，你总共有多少钱了呢
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
