下图是CA1321一年的机票价格变化。每一行代表特定出发日期的价格变化,例如第一行代表2016年8月15日起飞的航班的机票价格的变化。一行里,左边离出发日期越近,右边离出发日期越远。第一个方块代表距离出发日期0天(当天)的机票价格,第二格代表距离出发日期1天的机票价格,以此类推,最后一个表示44天前的价格。颜色越深代表价格越高,颜色越浅价格。
对于旅游或者探亲来说,买机票的一个最基本的问题是什么时候买能买到最便宜的机票?提前一个月还是一周?知乎上各种旅游攻略上各种“业内人士”也说提前一个月买可能买到最便宜的机票,有些又说提前2个星期买能买到最便宜的机票,事实真的如此么?为了解密机票的定价策略,本文作者做了一个长达一年多的数据收集,通过分析350亿机票价格数据,告诉你机票的各种秘密。
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近日,来自德国汉堡-埃彭夫医学中心的A.Tinnermann在Science上发文,发现昂贵的治疗会导致更多的副作用。将无效的治疗标记为昂贵的药物相比于将它标记为便宜药物会导致强烈的反安慰剂痛觉过敏。这个效应通过皮层、脑干和脊髓间神经交互调节。特别地,前额叶活动调节价值对反安慰剂痛觉过敏的作用。价值进一步调节前额叶区域、脑干和脊髓间的耦合,这可能代表一个灵活的机制,通过这个机制高级认知表征例如价值可以调节早期疼痛处理。 随机安慰剂控制的临床实验病人因为副作用经常终止参与。然而,揭盲后,一些被试成为安慰剂组的
很多初创的小公司为了节省成本费用而选择做特别便宜的网站,比如500元类似的模板网站,或者在自助建站平台自己选择模板做网站。那么这样的网站在开展企业运营后会有哪些潜在的麻烦或者隐性的隐患呢?
今天分享一个充电IC:IP5035,主要用于移动电源。当然,充电的手持小风扇或者电蚊拍也可以,不过略显奢侈。毕竟是便宜货,所以,超级快充什么的就不要想了。
(文/Lukas Biewald)物体识别是当前机器学习最热门的方向。计算机早已能够识别如人脸、猫之类的物体,但识别更大范围里的任意物体对人工智能来说仍是难题。也许真正让人惊奇的是人脑在识别物体上表现得如此之好。我们能够毫不费力地将反射频率只有细微不同的光子转换为有关周围世界的十分丰富的信息。机器学习仍在与这些对人类来说十分简单的任务作着苦斗,但在过去几年里已经有了很大进步。 深度学习以及大型公共训练数据集 ImageNet 让物体识别有了令人瞩目的进步。TensorFlow是一个著名的深度学习系统,它能非
找到参照物和使用场景比数值精确更重要 之前网上选购台灯,台灯的设计、功能都挺满意的,但是有个问题让我停止了下单动作,如下图。 因为这个台灯不能调整灯光亮度,于是就产生了一个问题,灯泡我到底是买5瓦还是
最近4G Cat.1非常火爆,就在不久前,合宙引领了一波物联网的市场,推出了史上最便宜的4G Cat.1模组,不少朋友都入手了一块,性价比可以说非常的高呀,自从合宙推出后,不少厂商也相继推出,中国移动、安信可等厂商相继推出它们的4G Cat.1模组。
学习?进修?虽然多喝鸡汤有助于我们在这已经很卷的世界里继续坚持下去,但是周末了,我们就别喝鸡汤了,认清现实吧,便宜才是打工人的核心竞争力。
确实是大部分软件都有开源的,从系统到数据库到各类工具、应用,都有开源,而且开源的东西大都比较流行,拥趸众多
周日那天冯老师,云斗士又针对云资费贵的问题写了文章进行了DISS,我对这个事情是赞同的,只有不同的声音,才能让平民用上更便宜的资费,必须有人站出来说说这些事情。
文章节选自《自然语言处理技术入门与实战》 欢迎留言! 在自然语言处理中,另外一个重要的应用领域,就是文本的自动撰写。关键词、关键短语、自动摘要提取都属于这个领域中的一种应用。不过这些应用,都是由多到少的生成。这里我们介绍其另外一种应用:由少到多的生成,包括句子的复写,由关键词、主题生成文章或者段落等。 基于关键词的文本自动生成模型 本章第一节就介绍基于关键词生成一段文本的一些处理技术。其主要是应用关键词提取、同义词识别等技术来实现的。下面就对实现过程进行说明和介绍。 场景 在进行搜索引擎广告投放的时候,我们
最近和朋友聊到买房问题,所以对某二手房价格信息进行了爬取,爬虫见本公众号另一篇文章。
在可靠性、准确性和性能方面,人工智能和机器学习都严重依赖于大型设备。因为数据池越大,你就越能对模型进行训练。这就是为什么重要的数据平台能够高效地处理不同的数据流和系统,而不管数据的结构(或缺乏)、数据
(1)Linux: Ubuntu 16.04 (2)Python: 3.5 (3)Hadoop:3.1.3(4)Spark: 2.4.0(5)Web框架:flask 1.0.3 (6)可视化工具:Echarts (7)开发工具:Visual Studio Code
(1)Linux: Ubuntu 16.04 (2)Python: 3.6 (3)Hadoop:3.1.3(4)Spark: 2.4.0(5)Web框架:flask 1.0.3 (6)可视化工具:Echarts (7)开发工具:Visual Studio Code
前面几篇文章,主要围绕的是机械硬盘来说的。目前ssd目前应用也越来越广了,值得我们花精力琢磨琢磨。SSD硬盘是地地道道电子技术下的产品,因为不像机械硬盘IO时依赖两个耗时的机械轴行为:磁盘旋转,以及磁道寻道,SSD硬盘的访问延迟要比机械硬盘要低的多,在随机IO下的表现尤其明显。我们今天从最底层出发,看看SSD的几个内部机理。
假设将CPU比喻为计算机中的"大脑",那存储器就是其附身了,存储空间有限但是非常的快。为了记忆部分数据就出现了CPU Cache,它用的是一种叫做SRAM的芯片,下面看看什么是SRAM和DRAM
请教一个问题,竞争对手有一个产品A,我们老总说要做一个和A完全相同的,但价格至少便宜两成,这个可以是愿景吗?
在这之前已经写了数组、链表、二叉树、栈、队列等数据结构,本篇一起探究一个新的数据结构:图(Graphs )。在二叉树里面有着节点(node)的概念,每个节点里面包含左、右两个子节点指针;比对于图来说同样有着节点(node),在图里也称为顶点(vertex),顶点之间的关联不在局限于2个(左、右),一个顶点可以与任意(0-n个)个顶点进行链接,这称之为边(edge)。 一般会把一个图里面顶点的集合记作 V ,图里面边的集合记作 E,图也就用 G(V,E) 来表示。
在硬件设计中有时候经常会遇到,主芯片引脚使用的1.8V、3.3V、5V等,连接外部接口芯片使用的3.3V、5V等,由于电平不匹配就必须进行电平转换。两个设备如果供电电压不一样,比如一个是3.3V,另一个是5V,那么在电平不匹配的情况下工作,会造成信号传输出错;如果二者电压相差较大,严重的可能会损坏芯片。
教程将提供: 1、所有与教程有关的R的所有脚本、教程所用的教学数据。 2、赠送网易云课程等价值课程。 3、提供免费共享云服务器工具镜像,并享受VIP级的答疑服务。 课程目录: 1、Linux命令与服务器将不是学习生信的障碍——如何建立适合转录组分析的便宜云服务器。 2、如何高速下载SRA数据(RNA-seq原始数据)。 3、这些数据能用吗?(数据的质量与链特异性检测)。 4、STAR分析转录组的流程。 5、相关Linux批量处理数据命令介绍。 6、DEseq2统计分析差异基因。 7、测序数据怎样进行GSEA分析。 8、热图与火山图,GO与KEGG的可视化。
之前分享的地址又更新了全网电子书都在这了:ZLibrary 官方通道来了,不再担心找不到最新地址,配合这个脚本简直完美
sm.ms 是一个专门做图床的网站,本文记录使用 sm.ms 的方法。 简介 SM.MS 是一款图床服务网站,有免费版本可用,近两年也出了收费版,看起来不便宜就是了: 📷 59 刀还看不见摸不着自己的数据可不是闹着玩的,免费版拿来玩一玩还好。 使用直白简洁,专注图像存储,仅支持 jpeg, jpg, png, gif, bmp, webp 格式数据,单张图像不超过 5 MB,单次可上传图片最大 10 张,免费用户限制空间 5 G。 PicGo支持,配置使用极其方便 SM 配置 注册 sm.ms
就好像select语句不需要from就可以独立成句显示常量一样,select语句也可以独立成句进行简单四则运算。
本周四晚,3场公开课,一!起!来!AI芯片听说很贵,可是你知道用树莓派也能玩AI吗? 树莓派(Raspberry Pi)是为计算机编程教育设计的一种微型电脑。它是世界上最小的台式机,外形只有信用卡大小,却具有电脑的所有基本功能。 用树莓派到底能实现什么?它和商业芯片之间有多大差距? 智能视觉监控作为公共安全监控的一个有效手段,越来越受到各方的重视。分析视频中的群体流量,尤其是大范围覆盖、多视场协同场景下的群体目标,对公共安全领域有重要意义。 计算机视觉领域又有哪些趋势和热门应用?让我们在公开课中一探究竟吧!
下文是关于 MIT 6 S094 第 2 讲笔记:自动驾驶深度学习课程(2018),主讲人 Lex Fridman。
理想状态下的计算机存储设备应该是极为快速,容量大,价格便宜。但是目前的技术做不到。因此,一般计算机的存储结构如下图所示。图中自顶向下的设备是越来越便宜,但是速度却是越来越慢。
一直以来如果想要构建网站的话,那么就少不了服务器,服务器能够控制网站的后台,进行很好的搭建,不过很多人都不知道服务器。在租用时都需要哪些步骤?那么服务器租用一些流程是什么流程?服务器租用的价格都是怎么样的?
PCB做了一些特殊处理,比如开窗。通过开窗的效果,绘制了线路和线路树。线圈上也是经过设计形成弹簧线圈的,AD默认只能画圆圈,圆与圆之间不能连接在一起,所以要做一些拼接处理。增加了公众号二维码和LOGO。LOGO的制作可以看我之前的文章,程序员的浪漫《Rice DIY设计》
很多同学大学开始前会有买电脑的打算,但是这时你要注意你所在的学校是否允许本专业新生带电脑,而且并非上了大学一定需要电脑,根据所学专业有所不同。
物体识别是现在机器学习领域的热点之一。相当长的时间里,计算机已经能相当可靠地识别人脸或者猫。但在更大的图片中去识别一个指定的物体还是人工智能领域的“圣杯”。人类的大脑能非常好地识别物体。我们可以毫无困难地把从物体上反射出来的具有不同频率的光子转化为关于我们周边世界的极度丰富的信息集。而机器学习还依然在为了完成这个简单的任务而奋斗。不过近几年,机器学习已经取得了相当不错的进步。
作者:赵一鸣 摘自:微信公号“沙漠之鹰” 感谢赵一鸣的投稿,大数据文摘一向以发布干货文章著称,也欢迎大家投稿,投稿邮箱:tg@bigdatadigest.cn 过年之后,很多人选择租房。我的不少朋友告诉我,"之前你公众号发布的北京买房攻略很有趣,可是不接地气,能不能分析一下帝都租房啊"! 我想也是,春节后我配置了爬虫工具,从北京各大中介网站抓取了8万余条租房数据。其实经过去重和过滤,剩下的不过两万余条。我估算,整个租房市场在春节后这个旺季,也就2万左右的存量。 ◆ ◆ ◆ 第一因素:面积!单间or整租?
主编前言: ClickTale是一个具有多年历史的“创新型”工具。用于帮助人们追踪数字世界的用户行为,促进用户体验的优化。 这一工具功能如何,优缺点何在,是否值得拥有?本文做了简明扼要的剖析。 ClickTale成立于2006年,总部位于以色列特拉维夫市。也许是犹太人特有的智慧使然,他们认为万事万物背后都应该有可探究的原因,网上用户的行为和目的也不例外。于是,使用ClickTale的用户只需要在网页中添加一段JS Code,即可在后期像回放电影一样通过录制视频来了解访客的一切交互动作,了却了他们的这个关于网
过年之后,很多人选择租房。我的不少朋友告诉我,”之前你公众号发布的北京买房攻略很有趣,可是不接地气,能不能分析一下帝都租房啊”! 我想也是,春节后我配置了爬虫工具,从北京各大中介网站抓取了8万余条租房
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那我没钱我肯定看便宜的七块五的机架,但是你想飞起来,有机械结构没什么用,还得电子结构。
来自卡耐基梅隆大学 (CMU) 的四个科学家,在一篇论文里说,他们带着一群机器人去住Airbnb了。
Tello飞机应该是现在比S1,EP车稍微便宜点的玩具了,但是价格也还是很贵,尤其是EDU的版本,原来卖2500。我悟了,但是一直没有一个合适的遥控器,倒是有个蓝牙遥控器,但是100多的价格感觉好多人也不去买。。。我以前也写过遥控器的文章,也不知道多少人看。
做数据分析的同学,很多都听过:人、货、场的分析模型。然而,这东西又是个只闻其名,不见真身的东西。到底该怎么结合实际分析?今天我们系统讲解下。
对于我们使用腾讯云服务器以及新手站长开始入门学习用服务器建站,笔者有准备这个系列文章,今天是最后一篇。其实我们很多网友应该是有学会如何使用腾讯云服务器建站,而且使用现有的宝塔面板工具是比较容易的。包括笔者也有介绍到腾讯云服务器的基础管理,以及宝塔面板的基础使用。
很多想学Java的人想知道常用的Java编程软件有哪些,毕竟只有掌握软件才能更好的工作。然而,只掌握软件工具并不够,你还需要具备一定的知识基础,更要熟练掌握各个软件的应用,常用的Java编程软件有哪些?
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 又一“人类饭碗”被AI抢走,还是和训练AI息息相关的: 数据标注。 苏黎世大学研究发现,在ChatGPT面前,无论成本还是效率,人类可以说是毫无优势: 成本上,ChatGPT平均每个标注成本低于0.003美元,比众包平台便宜20倍; 效率上,在相关性、立场、主题等任务中,ChatGPT也是以4:1的优势“碾压”人类。 论文发出后,有网友调侃,“生成训练数据需要人工”的说法已经成为过去式了。 还有人直呼“古籍修复数字化工作是不是有希望提速了”。
理论基础请看国外大神的PPT:DEFCON-20-Lee-NFC-Hacking,我大概说一下可用的方案和实现的功能。仅做测试,请勿模仿。 核心原理 借助CM9 rom 2012年2月版本,新增的nfc读写标签功能,实现软件卡模拟。(之前的版本都没有,google官方版本没有开放此功能,目前从android 5.0起google开放了其他nfc api以进行卡模拟操作,近期微信小程序新增了类似的api,但我还没有找到已经实现了的方案,大家找到了麻烦告诉我一下啊)。 实现功能 可以截获安卓手机支持的13.56
最近,美国一名嵌入式系统工程师 George Hilliard 的名片引发了众人的关注。他以自己的名片为「主板」,在小小的空间里打印了计算机系统所需的所有元器件,使其可以成为了一台可以运行 Linux 的电脑。上面还有一个简化版的 Python 解释器。
作为一名电子设计的硬件工程师,电平转换是每个人都必须面对的的话题,主芯片引脚使用的1.2V、1.8V、3.3V等,连接外部接口芯片使用的1.8V、3.3V、5V等,由于电平不匹配就必须进行电平转换。每个工程师都有自己的 一套转换方案,今天我们将5种电平转换的方法进行汇总,并且总结各种的优劣势,避免设计过程踩坑。
听过我的演讲的同学,一定对我讲过的产品页五原则有印象。 今天这个故事,要用到其中的一些原则。 前天早上,阳光保险的一位网上推广负责人找到我,跟我请教,为什么我们的落地页转化率如此的差(具体多差这里不方便说,只要知道很差就是)。 我说,这个页面是用来做产品展示,或者是用来做线上保险的试水的吧?这个朋友则斩钉截铁的说,这个页面,老板的目的就是要带来实际花钱投保的客户。 听她这么说,我觉得非常奇怪。 我没有关于这个页面的任何详细用户行为数据,没有。但是我忽然发现,关于这个着陆页能说的很多。我觉得聊得这个案子很有点
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