在采访中，戴振东教授表达了如下观点： 仿生学是一个横断和前沿领域，涉及学科众多，这一学科可以用「跨学科交叉融合」、「启发原创」、「前沿探索」、「工程应用」关键词来表述。...仿生学集合了生命科学、脑科学、工程学、数学等多门学科，你会用怎样的关键词来定义这一门学科，它与其它学科的交叉性和关联性主要集中在哪些层面？...以运动力学及仿壁虎机器人控制策略研究为例，此前人们并没有认识到壁虎运动反力模式的重力角度相关性，实验表明大壁虎的运动反力模式分为三种，和重力角度有很大关联，这为爬壁机器人控制提供了直接的启发。...动物的运动仿生是系统技术，从最终形成产品的角度看，很多环节都非常重要。从机构看，仿生黏附运动需要匍匐运动机构，而不是常见的直立运动机构。...你是根据哪些因素来挑选研究对象的？对生物进行研究的手段有哪些？
在演讲中，陈振国从宏观上介绍区块链的发展历史，深入分析了EOS如何在公链竞争中胜出的三大方向，希望对你有所帮助。 ?...作者 | 陈振国 整理 | 科科 以下为陈振国在EOS入门及最新技术解读专场沙龙的精彩分享。 在演讲的开始，让我们先来看一下区块链这些年的发展。 2009年，比特币上线。...跨链分成两种，一种是跨链、一种是多链。 跨链主要指跨链交易，比如Cosmos。而Polkadot和PalletOne则主打多链，多链一定能够跨链，此外，多链还能完成交易等功能。...EOS如何在公链竞争中胜出 EOS要想在公链竞争中胜出，需要在以下三方面发力： 1．技术先进性的竞争 2．社群的竞争 3．运维的竞争 技术先进性的竞争 我们可以先看一看Bitcoin和Bitcoin Cash...所以，从币圈社群的角度来看，由于两者在分散度和持币人数上都一样，所以两者在币圈社群的竞争力是一样的。
从HADAX2.0投票规则来看，每一步都似乎都隐藏着极大的信息，可站在散户角度，无不是都想获利，这大概就是“外行看热闹，内行看门道”，换个更贴切的话就是“散户看利益，交易所看规则”。...第1， 从用户角度出发，推荐机构账户一次性储存50万HT为投票备用，且一轮只有两次推荐项目的机会，对于提升项目透明度和公平度起到了促进作用，从另一方面也能证明这些机构的后备资金足够充足，实力不弱，用户可以放心投票了...公开投票阶段，由合格投票者进行投票，个人持有净资产值不低于45万美元或机构持有净资产不少于150万美元，针对已经具备高判断能力和高风险承受能力的机构与用户，上币的项目会多一层保障，其散户投资也能起到很好地指导作用...由回购HT设立的投资者共赢基金，该基金可对上币项目进行投票，假如持有HT投票者中，反对投此项目的票数大于赞成票，投资者共赢基金便不可投票，且当季度未投完的HT也将空投给所有的HT持有者。 ?...火币此次依旧是持续着以往一贯的行事作风，把用户放在了第一，利益输送非常明显，可见火币对于行业的布局以及认知极为超前，这或许是长久以来获得众多用户认同的核心因素。
很多人都清楚事务的ACID特性，知道事务要满足原子性、一致性、隔离性和持久性，这是从数据库本身的角度来看。...回忆起OceanBase从初生到成长的过程，以及团队所攻克的一个又一个难关，阳振坤不禁感慨良多。...解决了从数据库本身的角度来做一款真正意义上的分布式数据库后，从业务的角度，客户对数据库其实有更高的要求。第一个要求是数据不能错，第二个要求是服务不能停，第三个要求是事务高并发处理能力。...阳振坤补充道，全世界有非常多的数据库厂商，近年来也进入了国产数据库的繁荣时期，但是能真正把业务角度客户关注的这三点做到，并在实际生产中全面应用的其实少之又少。...OceanBase在多年前就成功实现异地多活跨城应用，阳振坤分享道：OceanBase异地的多活，跨几个城市的多活，具有很成熟的实践基础，因为支付宝的业务早就是国际型了。
以上建模方法能够建模场景因素在用户决策商品时的影响，但存在一些问题： 特征建模，尤其是特征交叉的过程中，容易引入噪声，会对模型学习产生负面影响。...优点是一定程度从多峰和动态演变方面提升了用户兴趣表达的准确性。缺点是较难学习到结构化信息，对于行为数据强依赖，头部用户行为密集，中长尾用户行为稀疏。...2.2 基于子图扩展的行为图建模 2.2.1 场景序列建模的痛点和图解决思路 在外卖算法模型迭代中，序列建模也经历了较长时间的迭代，从单场景短期Session建模到多场景用户长期行为兴趣建模，在多个方向上都做出了详尽的探索...图5 不同子图聚合方式示例 是当前子图中心节点Embedding；是行为序列节点Embedding平均；是样本目标节点Embedding；Attention函数是两层前馈神经网络，激活函数为LeakyReLU...，从时段上看，实验组在下午茶时间段（14-16时）奶茶曝光比例上升，而晚间正餐期间曝光比例减少，说明场景图模型的品类时段感知能力得到加强并且在流量选择上趋向优质流量，模型上线后在奶茶品类上的整体后验CTR
》中的建议，引入交叉熵损失函数，并分析它是如何克服学习缓慢问题。...对此一个简单的策略就是更换损失函数，使用交叉熵损失函数可以明显的改善当发生“严重错误”时导致的学习缓慢，使神经网络的学习更符合人类经验——快速从错误中修正。 交叉熵损失函数定义如下： ?...推广到多神经元网络 前面的有效性证明是基于一个神经元所做的微观分析，将其推广到多层神经元网络也是很容易的。从分量的角度来看，假设输出神经元的预期值是y = y1，y2，......从另一个角度看，应用交叉熵损失是一种防御性策略，增加训练的稳定性。 应用交叉熵损失并不能改善或避免神经元饱和，而是当输出层神经元发生饱和时，能够避免其学习缓慢的问题。...小结 现有神经网络中存在一种风险：由于初始化或其他巧合因素，一旦出现输出与预期偏离过大，就会导致网络学习缓慢。本篇分析了该现象出现的原因，引入交叉熵损失函数，并推理证明了其有效性。
刚开始猪八戒网采用的是和滴滴类似的抢单模式：发布需求，等待投稿。盈利也依靠交易中的抽佣，一开始全部抽取20%交易佣金，而后根据会员等级采用不同佣金的标准。...但在实际过程中，尽管用户规模和交易量增长很快，可惜收入一直未达预期，始终呈线性增长。佣金模式让朱明跃提前触碰到了众包模式的天花板。...并且知识经济本身是一门注意力生意，注意力与知识信息质量和数量正相关，而质量和数量与知识提供者和创作者的能力相关，他们只能随着时间线性增长。Papi酱即便每天产生一个视频，一辈子也只能做那么多。...那怎么办呢，做交叉性服务，做横向连接，罗振宇的”得到”app就不敢把知识性内容限于商业评论，而是逐步加上了音乐品赏等内容。 猪八戒网那个“打造八月八免单日，免单十万单，助力十万家企业创业。”...如若限于单一行业，单一用户类别、单一需求中，这事只会以失败告终。唯有把这事看做是通过一个订单的切入，去捆绑一个企业，并实现多样交叉性服务，才有可能把事干下去。
地球文明不是孤岛，函数呢？从静态的视角观察函数，她只是一个一个在文件中孤立存在的代码片段。但从动态的视角观察，函数与函数之间就天然的发生了关联。这个关联是怎么产生的呢？答案是函数调用关系链。...这种调用关系的存在，造成了用例与函数两者在关联的时候，总会出现一系列问题： 1、从函数角度而言，越是基础的公共函数，她被调用的次数就越多，她与其他函数的互相交叉关系就越复杂。...如何将函数关联的用例控制在最能描述这个函数的用例集上呢？且不会关联过多无效的用例。 2、从用例角度而言，用例的设计主要是为几个有限的关联业务函数服务的。...2、通过函数调用关系链将1中选择过滤的业务函数进行亲密度值的计算。 根据这些亲密度值，我们就可以将函数关联的用例进一步的过滤消振。...面壁者将被授予很高的权力，使他们能够调集和使用地球已有的战争资源中的一部分。 “上帝的视角”:在二维角度(平面)上的点看自己，只是一个点。但是从三维角度看，却是互相关联组成的网状图。
产品退市/清库存：业绩就该掉，有可能掉的越快越好。 有计划地系统更替：系统更新导致交易无法进行，只要是计划中的都算正常 ? 因此，下降=/=不好=/=天要塌了。要对问题性质进行判定。...再往下看： 发生时间：短期突发or阴跌不止，速度越来越快or小碎步跌。 发生地点：整体性or局部性，局部性最大的部分在整体占比多少。 发生群体：全体or部分，最大的部分在整体占比多少。...同样的活动，做的差就是做的差，作为认真做分析的人，首先要把这种问题暴露出来，至于要不要和业务刚正面揭他们的短，就看具体环境而定了。 第五步：区分内外部影响 再往下深入，就会牵着到多因素交叉影响的问题。...尤其是内外部因素交叉。这是很多同学最头疼的环节。处理的方法，是优先区分内部与外部因素。...第六步：深入外部问题 有可能确实有外部影响存在，我们可以从数据监控中发现这一点。
上一期讲了转矩脉动的频率特征及幅值大小的影响因素，本期开始讲影响电机电磁振动噪声的主要激振力——径向力波。 1 电机中的三种基本电磁力 电机是以磁场为介质以电磁理论为基础的能量转换装置。...从大小量级上看，径向分量远大于切向分量，因此径向力波是电机振动噪声的主要激振源。...这一系列谐波磁场在定转子的表面产生一系列空间分布不同、大小不同、随时间变化的径向力波。也就是说，从空间分布角度看，径向力波沿气隙圆周表面有各种不同的分布；从时间角度来看，这些力波又随时间变化而变化。...从空间分布角度看，其空间分布为2μ个波峰波谷，其形状有点像“橘子瓣”或“大蒜瓣”，称之为“力型”，如图1所示，沿气隙圆周波动的周期数称之为力波的阶次，也就是说，μ次谐波磁场单独会产生2μ阶力型的径向力波...我们先从激振源说起。从激振角度考虑，这一系列力波中，能否引起电机强烈振动和噪声取决于力波的大小、阶次和变化频率。
且随着高性能计算机、海量数据的存储和管理的流程的不断优化，技术能够解决的问题已不再是关键制约因素。 而大数据在推动社会管理的过程中涉及到解读和执行等多方面因素。...从技术角度上而言，执行人需要理解大数据技术，能够解读大数据分析的结论；从行业角度而言，执行人要非常了解行业各个生产环节的流程的关系、各要素之间的可能关联，并且将大数据得到的结论和行业的具体执行环节一一对应起来...；从管理的角度而言，执行人需要制定出可执行的解决问题的方案，并且确保这一方案和管理流程没有冲突，在解决问题的同时，没有制造出新的问题。...交叉行业数据共享需要平衡太多企业的利益关系，如果没有中立的第三方机构出面，协调所有参与企业之间的关系、制定数据共性及应用的规则，将大大限制大数据的用武之地。...例如，银行业和保险业通常都需要建立一个行业共享的数据库，让其成员能够了解到单个用户的信用记录，消除担保方和消费者之间的信息不对称，让交易进行的更为顺利。
吴振章解释其含义：“云计算以速度胜过传统软件，如果每个人都在做SaaS，那谁更快才是重点。” 近三年，Salesforce的中国客户中，中小型企业增长速度最快。...而且，Salesforce很可能借助日本数据中心，更快速的部署中国业务。 “从IT的角度看，给予足够的时间和资源，其它企业也可以做到Salesforce所做的一切，关键在于有多快的速度。...这是因为，90%的大数据是在近一年产生，因此单纯提大数据已经落后。获得实时数据更重要。很多云计算公司处于分析型的运作，从分析中获得价值，这是Salesforce的目标。...吴振章：从IT的角度看，给予足够的时间和资源是可以做到的，关键在于有多快的速度。当大家都在做SaaS，比拼的就是谁更快。对于Salesforce 也一样，领先者要保持自己领先的位置。...吴振章：Salesforce当然重视中国市场。 我们在进一步探讨如何进入中国市场是最佳的方式。数据中心的部署方式决定了数据的安全性，在这一点上要考虑到政府的因素。
对称振子是迄今最为经典，使用最为广泛的天线。 理论还是有点枯燥啊，赶紧的，我们来结合一下实物。 真实世界中的振子，是个什么样？ Duang！就是这样—— 就是这么个金属片。。。...答案就是增加半波振子的数量。多个振子的发射在中心汇聚起来，边缘的能量的到了削弱，就实现了拍扁辐射方向，集中水平方向能量的目的。 在一般的宏基站系统中，定向天线的使用最为普遍。...简而言之，电下倾就是保持天线本体的物理角度不变，通过调整天线的振子相位，改变场强强度。 来个动图，就看明白了： 相比于机械下倾，电下倾的天线方向图变化不大，下倾度数更大，而且，前瓣和后瓣都朝下。...其实，有没有“增益”，关键看跟谁比，怎么比。 如下图所示，相对于理想的点辐射源和半波振子，天线在可以把能量聚集在主瓣方向，能把电磁波发送地更远，相当于在主瓣方向上增强了。...与天线坦诚相见 大家注意到没，这些振子的角度，有一定的规律：要么是“＋”，要么是“×”。 嗯，这就是前面我们提到的“极化”。 前面已经提到过，电磁波的传播本质上是电磁场的传播，而电场是有方向的。
从这个角度看，以太坊区块链是用来同步和存储系统的状态改变，而以太币则用以衡量和控制任意智能合约的执行费用。 作为以太坊区块链的原生数字货币，以太币可被视为换取以太坊“全球计算机”使用权的实用货币。...但在本次交易中，他并没有转出以太币，而只是向智能合约发送了一些额外的数据，以使其执行代码中的 distribute 函数。...但是，我们可以从更加抽象的角度来看待状态的含义，这通常被称为痕迹结构的透镜——它是由 Parity 的一个节点模块所实现的功能。...这里可以注意一下：你无法仅仅通过加减某一地址转入和转出的以太币来计算其账户余额，因为子痕迹和函数调用过程中的以太币转手，最终会影响该交易本身。...通过追踪痕迹和子痕迹，可以获取到非常多的信息，这让我们可以从更高的抽象层面来理解真正发生的事情。 Solidity 是一门用来编写以太坊智能合约的高级编程语言。
从激振角度降低电磁振动噪声的主要措施包括： 1.1 选择合适的槽配合和极槽配合 对于异步电机，定转子的槽配合对电磁噪声影响极大；对于同步电机，极槽配合则是电磁振动噪声的主要影响因素。...由此可以得出结论：从降低电磁振动噪声角度，优先采用尽可能多的并联支路数；其次是采用隔极串联并采用均压线的连接方式；再次是邻极串联并采用均压线；再依次是采用隔极串联再并联；邻极串联再并联；全串联的连接方式...需要说明的是，上述结论只是从降低电磁噪声角度得出的优先顺序，实际电机中，还需要统筹考虑其它影响因素，比如采用均压线、隔极串联等必然会导致工艺复杂，采用全并联和均压线必然导致环流，增大附加损耗，影响效率和温升等...2 结构设计降低振动噪声的措施 从结构设计角度降低振动噪声的内容包括两个方面：一是引起电机振动噪声的因素包括两个方面：激振力和结构的固有振动特性，前面讲的降低电磁振动的措施只是从降低激振——...以上我们从设计角度介绍了减振降噪的一些方法和措施，希望能够对从事电机减振降噪设计的相关人员有所帮助。关于在制造和使用过程中涉及的减振降噪问题，将在下期介绍，敬请期待！
对此一个简单的策略就是更换损失函数，使用交叉熵损失函数可以明显的改善当发生“严重错误”时导致的学习缓慢，使神经网络的学习更符合人类经验——快速从错误中修正。...学习缓慢消失 推广到多神经元网络 前面的有效性证明是基于一个神经元所做的微观分析，将其推广到多层神经元网络也是很容易的。从分量的角度来看，假设输出神经元的预期值是y = y1，y2，......，那么交叉熵损失函数计算公式如下： 交叉熵损失函数 评价交叉熵损失，注意以下3点： 交叉熵无法改善隐藏层中神经元发生的学习缓慢。...从另一个角度看，应用交叉熵损失是一种防御性策略，增加训练的稳定性。 应用交叉熵损失并不能改善或避免神经元饱和，而是当输出层神经元发生饱和时，能够避免其学习缓慢的问题。...小结 现有神经网络中存在一种风险：由于初始化或其他巧合因素，一旦出现输出与预期偏离过大，就会导致网络学习缓慢。本篇分析了该现象出现的原因，引入交叉熵损失函数，并推理证明了其有效性。
实验对比通常对应的业务场景是A/B Test(或者多方案赛马)，用于验证效果(量化)，或者从多个方案中“选优”。 和同类(竞品)比较，e.g....在业务角度可以采用的方式： 关键指标变化时有哪些因素同时也是发生了变化的，比如时间、用户特征、交易场景等。...e.g.出行平台的订单量可能会受到天气的影响，下雨天打车难，可能的原因是下雨的时候供变小(出行平台的司机上线少)，也可能需变大(打车需求临时增多)；也具有时间周期性，上下班高峰期的时候用车需求多，订单量多...羊毛党用户的识别，找到一个典型用户(或者典型场景)，然后分析用户的行为特征，比如设备信息、ip地址、购买商品、刷卡类型、收货地址等(要验证哪些特征和羊毛党有关，后续需要和正常用户来对比)； 从数据角度看...找到具有相同特征Y的群体(也可以从历史数据中抽样)，反过来看其对应X1和Y的关系，比如； e.g.找到具有“非Y”特征的群体，看对立样本中X1的分布是否和原样本存在差异。
在第59行和第60行中设置了axMACD子图中的x轴标签，由于在第35行中设置了axPrice和axMACD两子图是共享x轴，因此K线和均线所在子图的x轴刻度会和MACD子图中的一样。...第三，DIF与DEA虽然都大于0，但而DIF却向下突破DEA时，这说明当前有可能从强势转变成弱势，股价有可能会跌，此时建议看机会就卖出，这就是所谓MACD指标的死亡交叉，也叫死叉。...在这个范例程序中，用的是股票“金石资源（代码为603505）从2018年9月到2019年5月的交易数据，程序代码如下。 1 # !...方法中包含了从数据表中获取的股票交易数据并返回MACD指标的代码， 这部分程序代码与之前DrawKwithMACD.py范例程序中的程序也非常相似，只不过在第21行中是根据股票代码来动态地拼接select...并且，影响股价的因素非常多，在选股时，应当从资金面、消息面和指标的技术面等因素综合考虑，哪怕在指标的技术面，也应当结合多项技术指标综合考虑。
，在返回平衡位置的过程中势能得以释放，而动能却逐步积蓄，当达到平衡位置，势能全部释放完毕，动能却达到最大，在惯性的作用下，振子通过平衡位置，继续向另一侧运动，动能得以释放，势能又逐步积蓄，直至动能全部释放完毕...分析振子在运动过程中的受力。...设振子的位移为x，一是会受到弹簧弹力Fk=-kx，其中k为弹性系数；二是如果系统有阻尼的话，还会受到阻尼力Ff=-cx'，其中c为粘性阻尼系数；三是如果外界对振子施加激振的话还会受到激振力F（t）的作用...当阻尼足够大时，即n＞ωn或ξ＞1时，特征根就是两个负实数，整理位移表达式就会发现，这种情况下位移就是一个从初始状态成指数衰减到平衡位置的函数，不会穿越平衡位置，这就是上面所说的，当阻尼足够大时形不成自由振动...对于多自由度系统，我们可以对每个小微元列出一个微分方程，这样有n个自由度就可以列出n个独立的微分方程，组成一个微分方程组，在这个微分方程组中的每个方程的系数会形成质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵。
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