在Lisp程序中,如果部分分数被简化,你可以通过使用合适的数据类型和函数来解决这个问题。以下是一些可能的解决方案:
ratio
/
numerator
denominator
float
+
-
*
谷歌的AI击败了一位围棋大师,是一种衡量人工智能突然的快速发展的方式,也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。 人工智能是一种未来性的技术,目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的进展在过去
最近垃圾回收这个话题非常火,大家不能随随便便的扔垃圾了,还得先分类,这样方便对垃圾进行回收再利用。
主成分分析(Principle component analysis, PCA)前面我们已经用两期教程跟大家讲过理论和实际绘图(在线主成分分析Clustvis和主成分分析绘图)。今天,我们就从PCA的数理统计层面入手,去讲讲完整的PCA应该怎么操作。
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),是考察多个变量间相关性的一种多元统计方法,基本思想[1]就是在保留原始变量尽可能多的信息的前提下达到降维的目的,从而简化问题的复杂性并抓住问题的主要矛盾。最后筛选出的几个替代原始数据的变量被称为主成分,它们是原始变量的线性组合,关系图如下:
上周还是什么时候,和老大的一次谈话,他提到,他觉得Java程序员只能是个半吊子(大概意思是这样)。当时,我反驳说,其实还是可以有牛人的。但元旦琢磨了下,觉得还是一个思考层次的问题。 如果单从Java语言来看,确实是很简单的。没有指针,内存自动回收,大量的设计模式,简化了递归的思考,真把人当成了一个傻子,希望把所有复杂性都掩盖好,这样就不容易犯错。好笑的是,现在大量的学校开始以Java作为教学语言,这有没有问题?如果教学是以简化编程,更注重计算机科学的学习,那没有问题。当如果天天讲一些Java的新特性
注:本文节选自《SOD框架"企业级"应用数据架构实战》一书之【2.1.1“数”的起源】,转发自此图书的在线试读网站,更多内容可点击了解。
Emacs 在 25 版本后,支持了动态模块(dynamic modules),这为 Emacs 插件的开发打开了新的一扇大门,任何能够编译生成符合 Emacs ABI 要求的语言都可以使用。
首先很明确地告诉你:打表不犯规。 所谓打表,就是直接把答案写出来。这里举两个例子。 (1)NOIP 2018普及组复赛第3题:摆渡车。这道题的数据规模明确约定,10%的数据m = 1,假如你能看懂题意,那么你自然就会发现m = 1时,结果必然为0。假如你这道题完全没有思路,那么你可以这样写代码:
版权申明:本文为博主窗户(Colin Cai)原创,欢迎转帖。如要转贴,必须注明原文网址 http://www.cnblogs.com/Colin-Cai/p/8457744.html 作者:窗户 QQ:6679072 E-mail:6679072@qq.com 前几天,看到博客园里有人给了一道博弈: 事先给定一个正整数N,两个人轮流给出一个2~9的整数。若之前两人所有的数和当前自己报的数,其乘积大于等于N,则赢。 比如给定数为8,A先报数8,则A赢;给定数为100
GC 算法是计算机科学领域非常热的研究话题之一,最早可追溯到 1959 年1,由 John McCarthy 在 Lisp 中实现来简化手动内存管理,早期的 Lisp 之所以被大众诟病慢,主要原因就是当时的 GC 实现相对简单,对程序的影响(overhead)比较严重。经过几十年的发展,GC 算法已经很成熟了,可以完全摆脱「速度慢」这个让人望而却步的标签。 单就 JVM 这个平台来说,GC 算法一直在优化、演变,从最初的串行到高吞吐量的并行,为了解决高延迟又演化出了 CMS(Concurrent Mark Sweep),为了解决碎片问题,又开发了 G1,Oracle 内部还在不断尝试新算法,比如 ZGC。
前一篇文章竟然被很多人批「干货太少」 —— 一看你们就没有看过 Rich 他老人家的 Hammock Driven Development(我很久前推荐过滴),这世界不缺代码,缺的是思想。你们要干货。好,咱们来点干货。正好之前有个读者在留言中诉苦,说看了之前的文章 谈谈抽象 不解馋,虽然学了 clojure 却总也厘不清 macro 的使用,跟着书上的例子可以写下去,脱离了例子却步履维艰,总觉得自己对于 metapgrogramming 介于入门和没入门之间。那么本文就干一些,尝试用粗浅的语言对 metap
上式的 U 是一个具有与数据之间最小投射误差的方向向量构成的矩阵 。如果我们希望 将数据从 N 维降至 K 维 ,我们只需要从 U 中选取前 K 个向量即上图中的
在19世纪英国,诗人拜伦的女儿阿达·洛夫莱斯,在1842至1843年间,投入了9个月的时间,翻译了意大利数学家路易吉·米那比亚关于查尔斯·巴贝奇最新计算机设计 — 分析机的备忘录。
我有幸在我还是学生的时候见到了了不起的 Alan Perlis,并和他交谈了几次。他和我共同深爱和尊重两种非常不同的编程语言:Lisp 和 APL。跟随他的脚步是一项艰巨的任务,尽管他开辟了一条优秀的道路。尽管如此,我想重新审视他在这本书的原始前言中所做的一条评论(请阅读他的前言,它紧随在这个前言之后,然后再完成这个前言)。是否真的比起有 10 个函数作用于 10 个数据结构,有 100 个函数作用于一个数据结构更好?
主成分分析试图在保证数据信息丢失最少的原则下,将多变量的截面数据集进行最佳综合简化,简单地说就是根据多个指标之间的联系,选出它们的某种线性组合,从而化为少数几个综合指标。
作者简介 作者:郑旻圻 邹钰 刘巧莉 背景:数信互融-数据分析师 数信互融(IFRE):专注于互联网金融领域的风险量化、资产定价。基于互联网金融行业数据,结合互联网金融大数据,应用国际上专业化的分析手段,提供信用评估模型、决策引擎和资产证券化等服务,帮助互联网金融行业预测债权的风险溢价、实现资产定价以及解决互联网金融行业资产流动性问题。 “你的模型准么?” “你的模型真的有用么?” “你的模型对风控有价值么?” 在为P2P公司建立风控评分模型过程中,这是最常见的问题。为了回答这一问题,我们想先讨论下如何
本文最初发表于 PHPArch 网站 ,经原作者 Chris Tankersley 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。
Lisp的本质(The Nature of Lisp)学习思考 作者 Slava Akhmechet 译者 Alec Jang 出处: http://www.defmacro.org/ramblings/lisp.html 简介 最初在web的某些角落偶然看到有人赞美Lisp时, 我那时已经是一个颇有经验的程序员。在我的履历上, 掌握的语言范围相当广泛, 象C++, Java, C#主流语言等等都不在话下, 我觉得我差不多知道所有的有关编程语言的事情。对待编程语言的问题上, 我觉得自己不太会遇到什么大问题
【新智元导读】人工智能(AI)已经成为一个热门话题,也是一个大的研究领域,每个巨头科技公司以及创业公司都在其中努力。这是一个非常广泛的话题,从基本的计算器、自我导航技术到能够彻底改变未来的具有自我意识
**摘要: **Nathan Marz是分布式容错实时计算系统Storm的创始人。在2011年7月Twitter收购社交媒体数据分析公司BackType前,他是BackType首席工程师。2013年3月,他选择离开Twitter,创立了属于自己的公司。 关于个人经历 《程序员》:你何时开始学习编程,编写的第一个有趣的程序是什么? Nathan:我十岁那年开始在自己的TI-82图形计算器上写程序。原因是我想在它上面开发游戏,也是因为那时我在数学课上感到太无聊了。我在计算器上写出的头一个有趣的程序是款射箭游戏
编译器会将源代码转换成另一种语言的代码解释器模式举例,然后在支持后一种语言的机器上执行。
每当学习一门计算机语言,我们也要做一些练习以便逐步熟悉。随着我们对这种编程语言本身支持的抽象手段理解的过程,以下这些问题,基本可以在几乎每门编程语言学习的过程中完成,这些语言可以包含但不限于C、C++、Shell、awk、Python、JavaScript、Java、Scala、Ruby、Lisp(Common Lisp、Scheme、Clojure)、Prolog、Haskell等。
架构设计是基于架构原则和目标给出问题解决方案的过程。架构和设计遵循相同的原则和方法,只是解决问题的规模和层次不同,而这规模和层次没有明显界限。
该表记录了球队、球员号码、球员姓名、得分分数以及得分时间。现在球队要对比赛中表现突出的球员做出奖励。
A.1. 第一个计算机语言:Fortran Fortran I 诞生于 1957 年,由 IBM 设计,是世界上第一个真正的计算机语言。 Fortran I 运行于 IBM 704 计算机上。 Fortran I 支持:变量(变量名最多 6 个字符)、If 和 do 语句、格式化 IO。不支持:数据类型声明、单独编译子程序 Fortran II 发布于 1958 年,主要对 Fortran I 的编译器做了优化,并支持了单独编译的子程序。 Fortran IV 发布于 1962 年,并在 1966
识别每个语义部分(如手臂、腿等)是人体解析中最基本、最重要的一部分。不仅如此,它还在许多高级应用领域中发挥了重要的作用,例如视频监控 [38]、人类行为分析 [10,22] 等。
人工智能已成为我们日常生活不可或缺的一部分,它被广泛地应用到几百种实际场景中,极大地便利人们的工作和生活。
有的语言是多面手,在很多不同的领域都能派上用场。这类编程语言叫 general-purpose language,简称 GPL。大家学过的编程语言很多都属于这一类,比如说 C,Java, Python。
英文原文:Functional Programming Is Hard,That's Why It's Good 很奇怪不是,很少有人每天都使用函数式编程语言。如果你用Scala, Haskell, Erlang,F#或某个Lisp方言来编程,很可能没有公司会花钱聘你。这个行业里的绝大部分人都是使用像Python, Ruby, Java或C#等面向对象的编程语言,它们用起来很顺手。不错,你也许会偶然用到一两个函数式语言特征,例如block,但人们不会去做函数式编程。 然而,很多年来,我
http://www.defmacro.org/ramblings/lisp.html
主成分分析(Principal Component Analysis, PCA):通俗理解:就是找出一个最主要的特征,然后进行分析。
“曾经的我对技术一窍不通,但现在我已经掌握编程能力、开始努力争取自己的计算自主权。虽然还有很长的路要走,但我至少已经迈开了步伐。”
由于研究Libra等数字货币编程技术的需要,学习了一段时间的Rust编程,一不小心刷题上瘾。
选自知乎用户:https://www.zhihu.com/question/284549387/answer/451018336
Python是一门面向对象的编程语言,编译速度超快,从诞生到现在已经25个年头了。它具有丰富和强大的库,常被称为“胶水语言”,能够把用其他语言编写的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。其特点在于灵活运用,因为其拥有大量第三方库,所以开发人员不必重复造轮子,就像搭积木一样,只要擅于利用这些库就可以完成绝大部分工作。
Lisp 是一种编程语言,以表达性和功能强大著称,但人们通常认为它不太适合应用于一般情况。Clojure 是一种运行在 Java™ 平台上的 Lisp 方言,它的出现彻底改变了这一现状。如今,在任何具备 Java 虚拟机的地方,都可以利用 Lisp 的强大功能。
上周,《黑客与画家》总算翻译完成,已经交给出版社了。 翻译完这本书,累得像生了一场大病。把书稿交出去的时候,心里空荡荡的,也不知道自己得到了什么,失去了什么。 希望这个中译本和我的努力,能得到读者认同和肯定。 下面是此书中非常棒的一篇文章,原文写于八年前,至今仍然具有启发性,作者眼光之超前令人佩服。由于我不懂Lisp语言,所以田春同学帮忙校读了一遍,纠正了一些翻译不当之处,在此表示衷心感谢。 ============================ 为什么Lisp语言如此先进? 作者:Paul Graham
收拾好东西准备离开的时候,领导布置了一个新任务,张大胖很无奈,哀叹一声,老老实实地坐下来。
最近跟一个朋友聊起编程语言的一些特性,他有个言论让我略有所思:“不能REPL的都是渣”。当然这个观点有点偏激,但我们可以探究一下,我们常用的编程语言里面,哪些支持REPL,哪些不支持,还有REPL的一些概况。 在一般的脚本语言中,有REPL是常态, 因为REPL非常的方便。 编程术语 REPL (Read-Eval-Print Loop) 中文的话有翻译成“交互式解释器”或“交互式编程环境”的。 不过我觉得不用翻译,直接REPL就好了,这样的术语,翻译成中文后,读者更难理解。下面是对 REPL 的解
3.5 RDD的容错机制 RDD实现了基于Lineage的容错机制。RDD的转换关系,构成了compute chain,可以把这个compute chain认为是RDD之间演化的Lineage。在部分计算结果丢失时,只需要根据这个Lineage重算即可。 图3-11中,假如RDD2所在的计算作业先计算的话,那么计算完成后RDD1的结果就会被缓存起来。缓存起来的结果会被后续的计算使用。图中的示意是说RDD1的Partition2缓存丢失。如果现在计算RDD3所在的作业,那么它所依赖的Partition0、1
传统的ERP的数据分析方法存在一些严重问题,例如时间窗口和感兴趣区域的随意选取,以及潜在的多成分的混合。时间主成分分析可以有助于解决这些问题,但是它在发展心理学应用中却有一些其他困难,比如年龄差异导致的成分结构差异(违背了测量一致性)。所以,本研究主张对群组运用单独的主成分分析法(Separate PCAs),可以重新缩放单独PCA的结果到原始单元,再进行推理统计。本文使用来自儿童和成人群体的真实数据演示了PCA在发展研究问题上如何应用,同时,还探讨了该方法的一些缺陷。
我们来继续肝伯克利CS61A的scheme project,这是本project的第四篇,如果漏掉了之前的内容,可以去翻一下历史记录。
最近想学习Libra数字货币的MOVE语言,发现它是用Rust编写的,所以先补一下Rust的基础知识。学习了一段时间,发现Rust的学习曲线非常陡峭,不过仍有快速入门的办法。
现任 Emacs 维护者 Eli Zaretskii 在 9 月 30 号通过邮件列表[1]宣布 emacs-28 分支已经创建出,这意味着 28 版本的大功能已经 ready,不会再有大改动,但距离正式发版还要一段时间,根据之前的发版记录[2],大概率会在 22 年上半年 release。
我想我们对宏并不陌生,因为很多程序员第一门语言就是 C/C++; 一些 Lisp 方言也支持宏(如 Clojure、Scheme), 听说它们的宏写起来很优雅;一些现代的编程语言对宏也有一定的支持,如 Rust、Nim、Julia、Elixir,它们是如何解决技术问题, 实现类Lisp的宏系统的?宏在这些语言中扮演着什么角色...
文章转载自伯乐在线 原文地址:http://blog.jobbole.com/18587/ 【译注】:圣经记载:在远古的时候,人类都使用一种语言,全世界的人决定一起造一座通天的塔,就是巴别塔,后来被上帝知道了,上帝就让人们使用不同的语言,这个塔就没能造起来。 巴别塔不建自毁,与其说上帝的分化将人类的语言复杂化,不如说是人类自身心灵和谐不再的分崩离析。之所以后来有了翻译,不仅是为了加强人类之间的交流,更寄达了一种愿望,希望能以此消除人际的隔阂,获求来自心灵的和谐及慰藉。真正的译者,把握血脉,抚平创痕,通传
典型的人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。 一般来说,人工智能语言应具备如下特点: ·具有符号处理能力(即非数值处理能力); ·适合于结构化程序设计,编程容易; ·具有递归功能和回溯功能; ·具有人机交互能力; ·适合于推理; ·既有把过程与说明式数据结构混合起来的能力,又有辨别数据、确定控制的模式匹配机制。 在人工智能手册中介绍了七种人工智能语言: LISP,PLANNER,CINNIVER,QLISP,POP-2,SAIL,FUZZY。近百种人工智能语言中,只有LIS
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