①先递归遍历左子树到尽头，将每一项push到一个数组中，先是得到这样的一个结果[56,22,10]。
//核心是工厂顾名思义是做东西的地方，工厂模式也就是我把我想要的东西叫工厂做，做好了给我就是了呀，（我并不需要知道怎么做哈）
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不得不说，在让我们好好睡觉这件事上，科学家们真的费心了。 这不，他们再一次论证当人们作息规律紊乱时，大脑中与阿尔茨海默症（老年痴呆）密切相关的淀粉样蛋白Aβ42将不能被及时清除。 这种蛋白大量积累将会导致神经元发生损伤，进一步损害大脑。 而调节这种变化的关键，是一种蛋白聚糖——它会附着巨噬细胞表面，影响Aβ42被清理的情况。 当蛋白聚糖附着量越高，巨噬细胞就越不能正常工作。 科学家发现，在睡眠条件下，这种蛋白聚糖的含量会降低，Aβ42可以被很好清理。
我们在遍历基础元素()括号里可以指定两个数组,前面的是数据基本元素,后面是的索引值
肌动蛋白的细胞骨架动力学通过促进囊泡货物的生物发生和运输，在大多数形式的细胞内运输中起着至关重要的作用。越来越多的证据表明，肌动蛋白动力学和膜细胞骨架支架在巨噬自噬中也起着重要作用，巨噬细胞是在专门的囊泡（称为自噬体）中分离细胞废物以回收和降解的过程。因此，支化肌动蛋白聚合对于自吞噬体从内质网（ER）膜的生物发生是必需的。然后，基于肌动蛋白的转运体将来自细胞内部不同膜细胞器的预选货物和碎片用于生长的吞噬细胞。然后，成熟的自噬体通过未知机制从ER膜上脱离，并被运输并与溶酶体融合，内体和多囊泡体通过涉及基于肌动蛋白和微管的运动性，细胞骨架膜支架和信号蛋白的机制。在这篇综述中，作者重点介绍了最近在理解细胞骨架在自噬中的不同作用方面取得的巨大进展。
我非常喜欢看各种网络小说，其中最大的一类，自然是穿越小说。其中又可以细分为很多类型。按照穿越回到的时代，从远古到近现代的都有，这其中有一个很小的分类，是回到大约20世纪70年代末、80年代初的。那些主人公，大概率都是要搭上改革开放的顺风车，赚取巨额红利的了。比如抢先去上海，购买股票认购证之类。
距离挂牌上市时间7月9日，还有倒数10天，关于小米的市场认购反应、雷军的态度，媒体甚嚣尘上。
这是我利用UptimeRobot搭建的网站状态监控站：https://status.wlplove.com
作为一个技术人员，基本都需要编写技术相关文档，而且大部分技术人员都应该掌握 markdown 这个技能，使用 markdown 来编写并生成 PDF 文档将会是一个不错的体验，以下就介绍下如何使用 VS Code + Markdown 来编写 PDF 文档
问题描述 实现代码： package com.gxwz.lanqiaobei; import java.util.Arrays; /** * 试题C：数列求值 * @author com
人体每天都会产生上亿个死亡细胞。将旧细胞清除，给新的细胞留出位置，才能够使组织或器官保持活力与稳态。如果清除过程不顺利，则有可能会导致不良后果，如系统性红斑狼疮诱因之一就是凋亡细胞的积累诱发细胞继发性坏死，释放与损伤相关的分子模式，导致大范围的炎症反应。因此，清除死亡细胞对维持体内平衡具有重要意义。
【导读】本文全面系统性梳理介绍了强化学习用于发掘GAN在NLP领域的潜力，请大家阅读。 专知公众号转载已获知乎作者SCUT 胡杨授权。 原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2916880 1. 基础：文本生成模型的标准框架 文本生成（Text Generation）通过 机器学习 + 自然语言处理 技术尝试使AI具有人类水平的语言表达能力，从一定程度上能够反应现今自然语言处理的发展水平。 下面用极简的描述介绍一下文本生成技术的大体框架，具体可以参阅各种网络文献（比如：CSDN
Salesforce近期在博客中公布了其爱因斯坦AI平台上的三项认知服务。这三项服附加务包括情感检测、意图检测以及目标检测。Salesforce的用户可以通过这三项服务来自动完成洞察分析，还可以在他们的CRM应用中使用预测模型。
石头剪子布属于一种 zero-sum game，即一个人的 loss 是另一个人的 gain。
近日，Gartner发布了2021年Critical Capabilities for Hyperconverged Infrastructure Software（超融合基础设施软件关键能力）报告，重新定义超融合（HCI）软件的核心应用场景，分别为混合云、边缘、VDI和云原生。相比去年的5项应用场景，今年Gartner将融合云、关键任务和核心IT三项场景合并至混合云场景，新增云原生场景，保留了边缘和VDI场景。 Gartner关键能力报告是其知名魔力象限报告的系列报告，魔力象限注重对厂商的市场执行表现和战
参考链接： vue-content-loader page-skeleton-webpack-plugin vue-content-loader vue页面骨架屏
导读 ACM CIKM 2017全称是The 26th ACM International Conference on Information and Knowledge Management，是国际计算机学会（ACM）主办的数据库、知识管理、信息检索领域的重要学术会议。 参会归来后，小编邀请了参会的同学与各位读者们第一时间分享了CIKM的参会感受。在接下来的CIKM系列分享中，你将会看到：CIKM最佳论文分享，Network Embedding专题和迁移学习专题。本篇文章是CIKM系列分享的三篇：CIKM
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类适配器，在java中实现不了，需要多重继承才能实现，类图是这个样子的，当然如果变通一下，Target是接口就可以了
数组排序算法是一个经典的算法问题，这类排序算法非常多，比如我们熟知的冒泡排序、插入排序、快速排序等算法。这篇文章主要说一下五种排序算法：
本篇要学的 列表 是不同数据类型的集合，它们是有序和可修改的(可变的)。列表可以为空，也可以有不同的数据类型项。
上期讲了主极磁场分布不是正弦时产生的磁势高次谐波。本期我们讲另一种谐波电势——齿谐波电势。所谓齿谐波电势就是谐波的次数与每极槽数有着特定关系的谐波电势，根据上期讲的“种瓜得瓜种豆得豆”理论，其实齿谐波电势也是由于主极磁势中存在着齿谐波磁势引起的，只不过这种次数的谐波电势被齿槽给“调制放大”了，为了说清楚齿谐波电势被“调制放大”的机理，我们还是从任意υ次谐波电势的幅值讲起。 1 任意υ次谐波电势的大小 1.1 任意υ次谐波磁势产生的谐波磁场 上一期的(11)式讲到，对于转子主极任意一个υ次谐波磁势所产生的磁场包括三种，现将上期的第(11)式的推导结果重新列出如下： Bυ=Bυ0•sin(υ•ωt-υ•p•α)+∑Bυk•sin[υ•ωt-(k•Z+υ•p)α]+∑Bυk•sin[υ•ωt+(k•Z-υ•p)α] ⑴ 式中：Z为定子槽数；p为极对数；ω为转子旋转电角速度；k=1,2,3…； Bυ0=Fυ•λ0 ⑵ Bυk=(1/2)•Fυ•λk ⑶ 上述⑴式表明，任意一个υ次谐波磁势都会在气隙中产生三种谐波磁场：一是极对数为υ•p、转向与转子相同(顺转)、转速为同步转速的基本谐波磁场，(⑴式中第一项）；二是一系列极对数为k•Z+υ•p(k=1,2,3…)，转速为n1•υ•p/(k•Z+υ•p)的顺转谐波磁场(⑴式中第二项和式）；三是一系列极对数为k•Z-υ•p，转向或顺转或反转、转速为n1•υ•p/(k•Z-υ•p)的谐波磁场(⑴式中第三项和式）。虽然这些谐波磁场的极对数各不相同，转速和转向也各式各样，但却都在定子绕组中感应出相同频率υ•f1的谐波电势。接下来我们就分别对这三种磁场产生的谐波电势进行解析计算，需要说明的是，这里用解析法计算纯粹是为了分析影响谐波电势大小的因素，以便后续讲解削弱谐波电势的机理，实际设计电机时还是建议用有限元进行定量仿真计算。 1.2 基本谐波磁场产生的υ次谐波电势 基本谐波磁场的极对数为υ•p，转速为n1，磁场幅值为Bυ0。感应出的谐波电势频率为υ•f1，谐波电势有效值为： Eυ0=4.44•υ•f1•Kdpυ•W•Φυ0 ⑷ Φυ0=(2/π)•Bυ0•τυ0•l ⑸ τυ0=π•D/(2υ•p) ⑹ 式中：Φυ0为基本谐波磁场的每极磁通；τυ0为基本谐波磁场的极距；D为电枢直径；l为铁心长；W为每相串联匝数；Kdpυ为υ次谐波绕组系数。将⑵、⑸、⑹式代入⑷式得： Eυ0=4.44•υ•f1•Kdpυ•W•(2/π)•Fυ•λ0•π•D•l/(2υ•p) =4.44•f1•(Kdpυ•W/p)•D•l•Fυ•λ0 =Ke•Kdpυ•Fυ•λ0 ⑺ 式中：Ke=4.44•f1•W•D•l/p，对于已经制造完成的电机，在一定的转速下(f1一定)，Ke为一常数。由⑺式可见，由基本谐波磁场产生的υ次谐波电势与υ次谐波的绕组系数Kdpυ、υ次谐波的磁势幅值Fυ以及气隙平均磁导λ0成正比，要想削弱基本谐波磁场产生的谐波电势，需要从这三个方面入手(后续会详细讲解削弱方法)。 1.3 极对数为k•Z+υ•p的谐波磁场产生的υ次谐波电势 极对数为k•Z+υ•p的谐波磁场转速为n1•υ•p/(k•Z+υ•p)，磁场幅值为Bυk。在绕组中同样感应出频率为υ•f1的谐波电势，谐波电势有效值为： E′υk=∑【k=1,2,3…】4.44•υ•f1•Kdpυ•W•Φ′υk ⑻ Φ′υk=(2/π)•Bυk•τ′υk•l ⑼ τ′υk=π•D/[2(k•Z+υ•p)] ⑽ 式中：Φ′υk为极对数为k•Z+υ•p的谐波磁场的每极磁通；τ′υk为极对数为k•Z+υ•p的谐波磁场的极距。将⑶、⑼、⑽式代入⑻式并整理得： E′υk=∑【k=1,2,3…】(1/2)•Ke•Kdpυ•Fυ•λk/ [k•Z/(υ•p)+1] =∑【k=1,2,3…】(1/2)•Ke•Kdpυ•Fυ•∑【k=1,2,3…】(λk•(υ•p)/(k•Z+υ•p) =Ke•Kdpυ•Fυ•∑【k=1,2,3…】λk•ξ1 =Eυ0•∑【k=1,2,3…】(λk/λ0)•ξ1 (11) 式中： ξ1=(υ•p)/[2•(k•Z+υ•p)] (12) 由(11)式可见，极对数为k•Z+υ•p (k=1,2,3…)的一系列谐波磁场产生的υ次谐波电势有效值，除了与υ次谐波的绕组系数Kdpυ、υ次谐波的磁势幅值Fυ以及k阶气隙磁导λk成正比外，还与一个系数ξ1有关，由(12)式可见，这个系数ξ1＜1，且(λk/λ0)＜1，这就意味着这种极对数为k•Z+υ•p (k
早在2019年8月，伦敦癌症研究所就在 NPJ Breast Cancer 杂志上发表了一篇文章，称他们将 AI 应用于分析乳腺癌的基因序列与分子数据，最终成功识别出 5 种新的乳腺癌亚型，还能辨识出哪些女性对乳腺癌有较好的免疫力。
不得不说，我感觉自己越来越有营销号的潜力了。前段时间在telegram上看到一个社工机器人，大概是这样的（查询了下自己QQ）：
Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言，通过简单的标记语法，它可以使普通文本内容具有一定的格式。Markdown具有一系列衍生版本，用于扩展Markdown的功能（如表格、脚注、内嵌HTML等等），这些功能原初的Markdown尚不具备，它们能让Markdown转换成更多的格式，例如LaTeX，Docbook。Markdown增强版中比较有名的有Markdown Extra、MultiMarkdown、 Maruku等。这些衍生版本要么基于工具，如Pandoc；要么基于网站，如GitHub和Wikipedia，在语法上基本兼容，但在一些语法和渲染效果上有改动。
而且这个决定是被 迫 的——所有的一切都与犹在眼前的OpenAI内讧事件息息相关。
Markdown 段落没有特殊的格式，直接编写文字就好，段落的换行是使用两个以上空格加上回车。或者
第一个图片是输入图片，后面三个是不同风格的天空替换后的结果 这篇文章是给出一张输入的图片，论文中提出的方法自动的生成一组风格化天空图，我们首先使用了FCN全卷积神经网络，得到输入图片和一些参考图片的目标分割结果，然后使用我们自己设计的专门针对天空的线上分类器，分割出准确的天空区域，使用不同的天空对输入的图片的天空部分进行替换。看完这篇论文，我认为论文的重点其实在于如何找到跟输入图片相适应的天空，并产生一个让大家感觉很真实逼真的效果。 天空是图片中常见的背景，但由于拍摄时间的原因，导致通常一张照片很无趣。
“克隆猴”非一日之功，三项关键技术奠定了其的诞生。 1月25日，《自然》杂志上刊载的克隆猴研究成果引起了国内外的轰动，这项成果由中科院上海生命科学研究院神经科学研究所孙强研究员及其团队研制出来，实现了世界上首次非人灵长类动物的体细胞克隆。 图 | 被命名为“中中”和“华华”的克隆猴 相比较以前熟知的克隆羊多利等克隆成果，这项研究的伟大之处在于技术准确度更高，可批量“生产”。 多利是两百多次夭折中的“幸运儿” “中中”“华华”成功概率更低 时间线来回到1997年，当时《自然》杂志公布了一项震惊世界的研究成果
众所周知，印度是世界粮食生产大国，拥有世界1/10的可耕地。并且，印度农村人口占总人口比例高达72%。然而，印度农业的投资比例却逐年下降，农民的负债情况日益严峻。这就使农业问题成为了印度亟待解决的重要矛盾。
本文通过递归函数和记忆化搜索算法，对斐波那契数列进行了优化。通过对比，发现使用记忆化搜索算法后，计算第N项的值总要计算第0项或第1项等较小的项的值，且会进行多次运算，结果相同。使用记忆化搜索算法后，可以提升计算效率。
序言 作为一个工作3年多的iOS开发者，当推出微信公众号时，自己就有很大的紧迫感，感觉自己的工作会不会被取代，看了一段时间，发现自己要学的太多，自己的工作也挺忙的，慢慢的就淡忘了，感觉对自己的工作也不会有太多的影响。直到2017年1月份微信又推出了小程序，小程序的流畅度和用户体验要比公众号的强很多，自己根据网上的知识和微信的文档完成了一个小程序的demo，也喜欢上了小程序。 准备工作 1.在微信公众平台注册一个账号（微信公众平台） 2.点开设置--->基本设置完成后 3.服务器域名，这一块好麻烦，当初自己要
data2[‘营业成本率'] = data2[‘营业成本本年累计']/data2[‘营业收入本年累计']*100
Markdown 是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档。
今天我们来使用Python实现递归算法求指定位数的斐波那契数列 首先我们得知道斐波那契数列是什么? 斐波那契数列又叫兔子数列 斐波那契数列就是一个数列从第三项开始第三项的值是第一项和第二项的和依次类推
1、点击settings->pluings ->搜索eslint-> Install安装 2、 安装好之后，找到settings中ESLint，选中，就会进入配置页面，
代码示例：跳转到https://www.acai.cloud地址时用浏览器空白标签页打开
要想将POST请求转换成PUT、DELETE请求，需要在web.xml中配置过滤器：
授权转载自知乎: SCUT 胡杨 除了干货，我们还约了作者本人和大家聊一聊！用线上免费直播的形式，把原理和思考都讲透！还有和作者互动提问的机会哟！拉至文末即可扫码进群听课！ 1、基础：文本生成模型的标准框架 文本生成（Text Generation）通过 机器学习 + 自然语言处理 技术尝试使AI具有人类水平的语言表达能力，从一定程度上能够反应现今自然语言处理的发展水平。 下面用极简的描述介绍一下文本生成技术的大体框架，具体可以参阅各种网络文献（比如：CSDN经典Blog“好玩的文本生成”[1]），论文等。
阅读原文 闲来无事，今天随便聊聊前端工程师应该具备哪些素质，权当博大家一笑。 前端工程师到底是工作很简单的“切图仔”，还是包揽客户端和中间层的“大前端”？招聘市场上有大量的公司对前端工程师求贤若渴；但同时求职市场上却有大量的前端工程师在“求职若渴”。造成这种两难局面的原因是用人单位与求职者对前端工程师的技能需求以及定位存在差异。 应该怎么定位前端工程师这个岗位？我们可以从前端的发展历史中得到答案。 1.1.1 前端工程师的发展史 1990年，Tim Berners Lee发明了世界上第一个网页浏览器Worl
在构建掉期曲线（swap curve）时，每个标准年限都对应着一个市场报价，这样我们通常可以完美拟合出市场上它们的价格，但在构建债券曲线（bond curve）时，市场报价的债券到期日各不相同，我们只能近似拟合出它们的价格。
虽然，深度学习在近几年发展迅速。但是，关于如何才能设计出最优的卷积神经网络架构这个问题仍在处于探索阶段。
虽然，深度学习在近几年发展迅速。 但是，关于如何才能设计出最优的卷积神经网络架构这个问题仍在处于探索阶段。
熟悉我的人，知道我同时可以干很多事情。所以，经常会有人问我，有什么好的习惯、高效的学习方法，可以提高效率？
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