答案:optional类型被用来表示任何类型的变量都可以表示缺少值。在Objective-C中,引用类型的变量是可以缺少值得,并且使用nil作为缺少值。基本的数据类型如int 或者float没有这种功能。
作者:Miriam Redi、Jonathan Morgan、Dario Taraborelli、Besnik Fetahu
答案:optional 类型被用来表示任何类型的变量都可以表示缺少值。在 Objective-C 中,引用类型的变量是可以缺少值,并且使用 nil 作为缺少值。基本的数据类型如 int 或者 float 没有这种功能。
AI 科技评论按:语言词汇的多义性已经是一个越发让人头疼的问题。比如女生对男朋友说:「生日礼物我想要MAC」,本来心怀期待地揣测他买来的唇彩会是什么色,结果收到的可能是一台苹果笔记本电脑…… 苹果电
你现在将尝试为你的DoubleLinkedList数据结构实现排序算法。对于这些描述,我将使用“数字列表”来表示随机的事物列表。这可能是一堆扑克牌,一张纸上的数字,名称列表或其他任何可以排序的东西。当你尝试排序数字列表时,通常有三个备选方案:
考虑这样一种情况:刚刚从内存中换出到磁盘的页面马上又要被重新换入到内存中,刚刚从磁盘中换入到内存的页面马上就要被换出来。这种频繁的页面调度行为称为抖动。这是页面置换过程中一种最糟糕的情形。
这各部分主要是一些很实用和在一些地方帮助编译器自动推断类型的库和函数 首先是引用包装 类名 template< class T > class std::reference_wrapper; 这个类保存了对一个类实例、(成员)函数(指针) 构造时必须传入所引用的对象或引用对象的右值引用 主要方法有 =号操作符, 用于重新绑定引用对象 类型转换操作符, 用于转换为模板目标类的引用类型 get方法, 用于获取引用的对象 ()操作符, 用于执行引用的函数
很多人觉得C语言难,指针更难,小编并不觉得啊,这就像上图说的纸老虎,其实学完后你也会觉得就那么回事,只是当时怕犯错,很多时候学习就是从一步步错误中走过来的。
Miriam Adelson是一位很有成就的医生,已发表了大约一百篇关于成瘾生理学和治疗的研究论文。她还在拉斯维加斯经营一家备受瞩目的药物滥用诊所。并且,她是以色列最大的报纸的出版商,还有她的丈夫谢尔顿,是一位慈善家和有影响力的共和党捐助者(亿万富翁)。
今天为大家介绍的是来自Fabio Petroni团队的一篇论文。可验证性是维基百科的核心内容政策之一:所有的陈述都需要有引用来支撑。维持和提高维基百科参考资料的质量是一个重要挑战。作者展示了如何借助人工智能(AI)来应对改善参考资料的过程,这一AI系统由信息检索系统和语言模型驱动。我们称这个基于神经网络的系统为SIDE,它能够识别那些不太可能支持其声明的维基百科引用,并随后从网上推荐更好的引用。
「遇事不决先谷歌」已经是现在很多人查找信息的标准起手了。如果搜索一个词条,百科网站的结果通常会被显示在最显眼的位置。这种人人皆可编辑的网站存储着海量信息,虽然可能不够严谨,但也被很多人作为重要的信息、知识来源。
有的资料将这一章内容命名为“面向对象”,虽然没有错误,但这并不很 Pythonic ,因为 Python 中的函数是第一类对象,在前一章中已经开始“面向对象”了。其实不仅仅是第7章,本书从一开始,就在“面向对象”。那么,本章的类与对象有什么关系?为什么很多自学者会在学到本章的时候遇到困难?如何跨过这个难关?请读者满怀信心地认真学习本章和第9章,严格地执行各项学习建议。“漫卷诗书喜欲狂”的成功愉悦就在不远的将来。
转自:博客园,作者:crane_practice 链接: www.cnblogs.com/crane-practice/p/3671074.html
知识图谱 广泛用于各种领域,它的统计信息也常被分析。但有一个问题一直缺乏研究:产出价格是多少?在此论文中,研究者提出了一种方法预估知识图谱的成本。他们表示手动创建一个三元组(triple)的成本大约在 2 到 6 美元左右,而自动创建知识图谱的成本要降低 15 到 250 倍(即一个三元组 1 美分到 15 美分)。
在工作实践中发现,大家写的代码很容易发生内存泄漏,我觉得这个主要问题是大家对弱引用和 gc root 的理解不够深导致,所以,打算写(水)一篇我的理解。
提到人工智能,很多工程师就会想到机器学习、神经网络或者深度学习。这几个概念有一定的区别,也有一定的关系。
作为一名在软件领域工程师,在职业生涯的尽头能有幸接触到一部分硬件产品是我莫大的荣幸。秉承我一贯刨根问底,不搞清楚问题本质不罢休的作风和态度,结合基本的计算机知识加一部分FreeRTOS源码,开始了文档标题中的工作,这项工作带来的价值可以指导未来在嵌入式工程领域软件研发工作(人或事),深入而透彻,也能告诉你怎么通过硬件看清软件运行的本质;同时,也作为在嵌入式领域工程实践方面总结与回顾。
无论是大学期间的小论文还是令人头秃的毕业论文, 查找文献是必不可少的环节. 而这个过程说到底就两句话:
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱(Encyclopedia Knowledge Graph)和常识知识图谱(Common Sense Knowledge Graph)。
选自arXiv 作者:Peter J. Liu、Mohammad Saleh 等 机器之心编译 参与:白悦、路雪 近日,谷歌大脑发布论文,提出一种通过提取多文档摘要来生成英文维基百科文章的方法,该方法可以处理长序列。 序列到序列框架已被证明在自然语言序列转导任务(如机器翻译)中取得了成功。最近,神经技术被应用于提取新闻文章中的单文档、抽象(释义)文本摘要(Rush et al. (2015), Nallapati et al. (2016))。之前的研究以端到端的方式训练监督模型的输入——从一篇文章的第一
Data Resource Overview: Data Concrpt and Type
随机梯度下降是训练深度学习模型的主要方法。
选自OpenAI 作者:Jonathan Raiman 机器之心编译 参与:许迪、黄小天 本文通过让神经网络决策一个词是否属于 100 个自动发现的「类别」(非专属范畴)之一,从而建立了一个可以自动计算单词指称对象的神经网络。该方法在若干个实体消岐(entity disambiguation)数据集上实现了当前最优的提升。 通过让神经网络决策一个词是否属于 100 个自动发现的「类别」(非专属范畴)之一,我们已建立一个神经网络,可以自动计算一个词所指称的对象。比如对于语句「猎物看到美洲虎(Jaguar)穿过
① 判断置换算法好坏的标准: 具有较低的页面置换频率。 ② 内存抖动: 页面的频繁更换,导致整个系统效率急剧下降,这个现象称为内存抖动。 一、最佳置换算法 1.作用 其所选择的被淘汰页,
Java多态的实现机制是父类或接口定义的引用变量可以指向子类或实现类的实例对象,而程序调用的方法在运行期才动态绑定,就是引用变量所指向的具体实现对象的方法,也就是内存里正在运行的那个对象的方法,而不是引用变量的类型中定义的方法。
关于维基百科你不知道的十件事是专门让那些缺乏维基百科经验的人,如记者、新编辑者或新读者,能够对维基百科有一些较深入的认知。这些内容并不会带给那些已经很有经验的维基百科编辑者什么耳目一新的地方,但是我们希望它可以帮助世界上其他人对我们的工作能有更清楚的了解。
长久以来,在Java语言里面一直有一个争论,就是Java语言到底是值传递(pass-by-value)还是引用传递(pass-by-reference),有的人说是值传递,有的人说是引用传递,两边各执一词,从而误导了很多开发者,更有甚者告诉开发者说不必纠结Java到底是值传递还是引用传递,只要能用就行了,但事实真的是这样吗? 答案是否定的。
我们从百度百科上面看引用的概念:引用类型 由类型的实际值引用(类似于指针)表示的数据类型。如果为某个变量分配一个引用类型,则该变量将引用(或“指向”)原始值。
维基百科上对闭包的解释就很经典: 在计算机科学中,闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称,是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也不例外。所以,有另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。 Peter J. Landin 在1964年将术语闭包定义为一种包含环境成分和控制成分的实体。 百度百科: 闭包是可以包含自由(未绑定到特定对象)变量的代码块;这些变量不是在这个代码块内或者任何全局上下文中定义的,而是在定义代码块的环境中定义(局部变量)。“闭包” 一词来源于以下两者的结合:要执行的代码块(由于自由变量被包含在代码块中,这些自由变量以及它们引用的对象没有被释放)和为自由变量提供绑定的计算环境(作用域)。
维基百科社区以人身攻击的评论臭名昭著。这个问题非常糟糕,以至于活跃的贡献者或编辑在八年期间下降了40%。尽管没有一个解决方案可以解决这个问题,但支持维基百科的非营利组织维基媒体基金会决定使用AI来更多地了解问题,并考虑如何解决这个问题。
No.48期 众包的定义 Mr. 王:平常遇到不知道的概念或者名词,你一般会怎么办? 小可:有维基百科啊,我去查一查就知道了。对于一个名词,维基百科能给出很多的解释,而且这些解释往往非常准确和专业。
逻辑回归(Logistic Regression)主要解决二分类问题,用来表示某件事情发生的可能性。
本文翻译自kdnuggets网站热文 21 Must-Know Data Science Interview Questions and Answers 本篇为第一部分,第二部分待更新,敬请期待。 《检测伪数据科学家的20个问题》在1月获得了最多的阅读量。但作者并没有提供这些问题的答案,所以KDnuggets的编辑们聚在一起解答了这些问题。我也额外增加了一个通常容易被忽略的问题。下面是这些问题的回答。 问题1: 什么是正则化项以及它为什么有用。【Matthew Mayo解答】 正则化项是用以保证模型平滑性
散列表又称为哈希表(Hash Table), 是为了方便查找而生的数据结构。关于散列的表的解释,我想引用维基百科上的解释,如下所示: 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表。 散列表的创建就是将Value通过散列函数和处理散列key值冲突的函数来生成一个key, 这个key就是Value的查找映
Modbus是由Modicon(现为施耐德电气公司的一个品牌)在1979年发明的,是全球第一个真正用于工业现场的总线协议。
红黑树是一种自平衡的二叉查找树,是一种高效的查找树。它是由 Rudolf Bayer 于1972年发明,在当时被称为对称二叉 B 树(symmetric binary B-trees)。后来,在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的红黑树。红黑树具有良好的效率,它可在 O(logN) 时间内完成查找、增加、删除等操作。因此,红黑树在业界应用很广泛,比如 Java 中的 TreeMap,JDK 1.8 中的 HashMap、C++ STL 中的 map 均是基于红黑树结构实现的。考虑到红黑树是一种被广泛应用的数据结构,所以我们很有必要去弄懂它。
本文介绍了奇异值分解(SVD)在机器学习和深度学习领域中的应用,包括图像压缩、去噪、降维等方面。SVD是一种矩阵分解方法,能够将矩阵分解为三个矩阵的乘积,从而可以用于计算图像压缩、去噪、降维等任务中的奇异值。同时,SVD也可以用于深度学习中的特征值分解,从而帮助机器学习算法更好地理解数据。
数据结构中的堆区别于内存分配的堆,我们说的用于排序的堆是一种表示元素集合的结构,堆是一种二叉树。
红黑树是一种自平衡的二叉查找树,是一种高效的查找树。它是由 Rudolf Bayer 于1978年发明,在当时被称为对称二叉 B 树(symmetric binary B-trees)。后来,在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的红黑树。红黑树具有良好的效率,它可在 O(logN) 时间内完成查找、增加、删除等操作。因此,红黑树在业界应用很广泛,比如 Java 中的 TreeMap,JDK 1.8 中的 HashMap、C++ STL 中的 map 均是基于红黑树结构实现的。考虑到红黑树是一种被广泛应用的数据结构,所以我们很有必要去弄懂它。
可以看到,Java虚拟机是在原有计算机的基础上虚拟出来的抽象计算机,提供Java程序的运行环境。JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使得Java程序只需要生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台上不加修改地运行。JVM是Java平台无关的基础,使Java程序能够做到 “Write Once, Run Anywhere”。
调研是一门学问,但是我并不觉得我非常擅长。过去,我没有立志于成为一个研究性的程序员,实践对于我来说更有感觉。只是呢,随着编程年轮的一圈一圈地增长,研究性的开发也变成一个不可缺少的日常活动。虽也说不上是每日必备的活动,但是呢,每隔几天、向周也得做一些相关性的研究。
好了,我们知道了单例模式的定义和如何使用单例的描述,接下来,就引用Linux Torvalds 的话:
程序中的所有数在计算机内存中都是以二进制的形式储存的。位操作是程序设计中对位模式或二进制数的一元和二元操作。在许多古老的微处理器上,位运算比加减运算略快,通常位运算比乘除法运算要快很多。在现代架构中,情况并非如此:位运算的运算速度通常与加法运算相同(仍然快于乘法运算)。(摘自维基百科)
“ 维基百科自动编辑系统,能够根据输入的新资讯,判断维基百科文章中错误的地方进行修复。”
现实生活中,大家都知道「人多力量大」,「3 个臭皮匠顶个诸葛亮」。而集成学习的核心思路就是「人多力量大」,它并没有创造出新的算法,而是把已有的算法进行结合,从而得到更好的效果。
知识图谱技术原理介绍(转载) 王昊奋 近两年来,随着LinkingOpen Data 等项目的全面展开,语义Web数据源的数量激增,大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(DocumentWeb)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(DataWeb)。在这个背景下,Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱,分别为KnowledgeGraph、知心和知立方,来改进搜索质量,从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识
前文回顾: 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取 「Python爬虫系列讲解」八、Selenium 技术
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。 以上节选自维基百科
简单来说,直方图就是图像中每个像素值的个数统计,比如说一副灰度图中像素值为0的有多少个,1的有多少个……:
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