又到一年一度的购物大狂欢了，最近周围很熟悉的朋友有好几位都陷入了自我内耗中，这里分享一些拒绝内耗的精神胜利法则。
你正在以你的方式构建个人流程，它让你以有限的阻碍快速起步。拥有良好的起步流程，以及培养一种尽管去做的能力，就是创造力的基础。创造力是一种流动性和放松的心态。如果你的起步充满阻碍和沮丧，那么很难进入这个流程。学习“点击”你的大脑，使其进入具有创造力的、松散的 Hack 模式，可以帮助你使用创造力解决问题，并提高生产力。
这几乎完全是视频练习，其中我演示了如何改进你至今为止编写的代码的性能，但首先应该尝试。你已经分析了 练习 18 的代码的速度有多慢，所以现在是时候实现你的一些想法。修复简单的性能问题时，我会给你一个简单的列表来寻找和修改：
在你能处理本书的第一部分之前，你需要完成一些简单的黑魔法，教你如何使用 Python 中的命令行参数。
前两天在 xue.cn 体验答题挑战，我有道题做错了，却不明白错在哪里。题目大概如下，代码运行后将打印什么？
本文从Logistic回归的原理开始讲起，补充了书上省略的数学推导。本文可能会略显枯燥，理论居多，Sklearn实战内容会放在下一篇文章。自己慢慢推导完公式，还是蛮开心的一件事。
ChatGPT已经通过了很多考试，姚远老师是Oracle OCP和MySQL OCP讲师，我很好奇ChatGPT能不能通过Oracle OCP的考试呢？让我们拿Oracle 19c OCP考试（1z0-082）的真题对ChatGPT进行一个测试。
gbdt通过经验风险极小化来确定下一个弱分类器的参数。具体到损失函数本身的选择，如果选择平方损失函数，差值就是所说的残差 让损失函数沿着梯度方向下降，就是gbdt的gb的核心，利用损失函数的负梯度在当前模型的值作为回归问题提升树算法中的残差的近似值去拟合一个回归树。 gbdt每轮迭代的时候，都去拟合损失函数在当前模型下的负梯度。 每轮训练的时候都能够让损失函数尽可能快的减小，尽快的收敛达到局部最优解或者全局最优解 gbdt的弱分类器默认选择的是CART TREE，其实也可以选择其他弱分类器，选择的前提是低方差和高偏差。框架服从boosting框架即可。
作者：崔家华 编辑：赵一帆 一、前言 本文从Logistic回归的原理开始讲起，补充了书上省略的数学推导。本文可能会略显枯燥，理论居多，Sklearn实战内容会放在下一篇文章。自己慢慢推导完公式，还是蛮开心的一件事。 二、Logistic回归与梯度上升算法 Logistic回归是众多回归算法中的一员。回归算法有很多，比如：线性回归、Logistic回归、多项式回归、逐步回归、令回归、Lasso回归等。我们常用Logistic回归模型做预测。通常，Logistic回归用于二分类
确定一条n次贝塞尔曲线需要n+1个控制点和n+1个对应的调和函数，每个调和函数的定义域和值域都为[0,1]，且所有调和函数值之和恒等于1，与自变量取值无关。以三次贝塞尔曲线为例，需要4个控制点（记为P1、P2、P3、P4），相应的4个调和函数的表达式分别为：
Problem Description 大家常常感慨，要做好一件事情真的不容易，确实，失败比成功容易多了！ 做好“一件”事情尚且不易，若想永远成功而总从不失败，那更是难上加难了，就像花钱总是比挣钱容易的道理一样。 话虽这样说，我还是要告诉大家，要想失败到一定程度也是不容易的。比如，我高中的时候，就有一个神奇的女生，在英语考试的时候，竟然把40个单项选择题全部做错了！大家都学过概率论，应该知道出现这种情况的概率，所以至今我都觉得这是一件神奇的事情。如果套用一句经典的评语，我们可以这样总结：一个人做错一道选择题并不难，难的是全部做错，一个不对。
大家常常感慨，要做好一件事情真的不容易，确实，失败比成功容易多了！ 做好“一件”事情尚且不易，若想永远成功而总从不失败，那更是难上加难了，就像花钱总是比挣钱容易的道理一样。 话虽这样说，我还是要告诉大家，要想失败到一定程度也是不容易的。比如，我高中的时候，就有一个神奇的女生，在英语考试的时候，竟然把40个单项选择题全部做错了！大家都学过概率论，应该知道出现这种情况的概率，所以至今我都觉得这是一件神奇的事情。如果套用一句经典的评语，我们可以这样总结：一个人做错一道选择题并不难，难的是全部做错，一个不对。
上个月我在《程序员如何打造竞争力？》中提到过我选择了学习Python横向扩展自己的技术广度，接下来我就来说说学习体验。
多层感知机深度学习主要关注多层模型，现在以多层感知机（multilayerperceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。隐藏层多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层
现在是 2022-1-1，我简单的点评一下今年各位老师的出卷，如果读者想刷这一年的，可以作为参考
图像边缘检测能够大幅减少数据量，在保留重要的结构属性的同时，剔除弱相关信息。 在深度学习出现之前，传统的Sobel滤波器，Canny检测器具有广泛的应用，但是这些检测器只考虑到局部的急剧变化，特别是颜色、亮度等的急剧变化，通过这些特征来找边缘。 这些特征很难模拟较为复杂的场景，如伯克利的分割数据集(Berkeley segmentation Dataset)，仅通过亮度、颜色变化并不足以把边缘检测做好。2013年，开始有人使用数据驱动的方法来学习怎样联合颜色、亮度、梯度这些特征来做边缘检测。 为了更好地评测边缘检测算法，伯克利研究组建立了一个国际公认的评测集，叫做Berkeley Segmentation Benchmark。从图中的结果可以看出，即使可以学习颜色、亮度、梯度等low-level特征，但是在特殊场景下，仅凭这样的特征很难做到鲁棒的检测。比如上图的动物图像，我们需要用一些high-level 比如 object-level的信息才能够把中间的细节纹理去掉，使其更加符合人的认知过程（举个形象的例子，就好像画家在画这个物体的时候，更倾向于只画外面这些轮廓，而把里面的细节给忽略掉）。 .
问： 我有一个名为 test.sh 的脚本： #!/bin/bash STR = "Hello World" echo $STR 当我运行 bash test.sh 时，我会得到以下信息： test
题目：在不运行下面代码（Python 3 不是 Python 2）的情况下选择答案。
题目要求从一个有序数组 nums 中，原地删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次。返回删除后数组的长度。不能使用额外的数组空间，使用 O(1)空间复杂度。
ZBrush2021是一款专业的数字雕刻软件，它能够让艺术家更好地创作、设计和创新。ZBrush由Pixologic公司开发，已经成为了数字雕刻业务中不可或缺的一部分，而全新的ZBrush 2021带来了更加强大的功能。
PLS，即偏最小二乘（Partial Least Squares），是一种广泛使用的回归技术，用于帮助客户分析近红外光谱数据。如果您对近红外光谱学有所了解，您肯定知道近红外光谱是一种次级方法，需要将近红外数据校准到所要测量的参数的主要参考数据上。这个校准只需在第一次进行。一旦校准完成且稳健，就可以继续使用近红外数据预测感兴趣参数的值。
一. 红冲单据。红冲单据相当于作废单据，不会影响到现在数据，红冲之后再重新做一张正确的单据就可以了。红冲单据会留下痕迹，方便以后核对信息。
不要方，首先打开pages.json 把自动配置的pages 数组中的 “path”:”/pages/index/index.vue” 删除，路径名以你自身
这是一个P的导数，相关与P函数本身的一个微分方程，Autonomous differential equations 自控微分方程 。看上去是不是很复杂，这个时候我们就要呼唤欧拉了 ：欧拉方法，命名自它的发明者莱昂哈德·欧拉()，是一种一阶数值方法，用以对给定初值的常微分方程（即初值问题）求解。它是一种解决数值常微分方程的最基本的一类显型方法（Explicit method）。
1.熟悉numpy的一些基本函数 2.理解sigmoid, softmax, cross entropy loss等函数
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在 Xgboost 那篇文章 (Kaggle 神器 xgboost) 中提到了 Gradient Boosted Decision Trees，今天来仔细看看 GBDT。 本文结构： 什么是 GBDT ？ GBDT 与 Adaboost 的区别与联系是什么 ？ GBDT 与 Xgboost 的区别是什么？ ---- 什么是 GBDT？ GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树），由名字可以看出涉及到三点： 1. 首先是 Boosting： 前面写过一篇 Ada
在使用vim的时候，如果打开的小文件，没啥问题，如果打开的超大类型的文件，那么就会引发巨大的风险，轻则内存使用爆炸，重则引发操作系统oom。
【导语】学习逻辑回归模型，今天的内容轻松带你从0到100！阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写，从技术原理、算法和工程实践3个维度系统展开，既适合零基础读者快速入门，又适合有基础读者理解其核心技术；写作方式上避开了艰涩的数学公式及其推导，深入浅出。
从商品货币演化到信用货币，货币自身的价值属性不断向交易的便利性妥协。然而，带着降低交易成本之使命而降生的货币，反而成了增加交易成本的源头之一。这集中体现在国际经济和金融交易活动中。那么，数字货币能否解决，或者能在多大程度上缓解全球经济、金融和货币体系造成的失衡问题？发行数字货币（DC/EP）能否成为推动人民币国际化的可行方式？
本以为自己做错了... 原来是产品写错了... 漏皮的补皮 每日一皮：为了找个程序员租客，我拼了！ 2020-06-06 每日一皮：如何把程序员骗到手！ 2020-06-05 每日一皮：年轻时的你，是不是也各种重构欲望？ 2020-06-04 每日一皮：啥一文理解TCP和UDP的区别！这张图才是最屌的！ 2020-06-03 每日一皮：最适合编程写代码的键盘！ 2020-06-02 皮到了就点个在看呗 👇👇👇
一周有7天，而我有6个周更的系列。别问我为什么每个系列都是周更的状态，而不是完结一个系列再开下一个系列，其实主要是因为一个系列做日更我有点写不动，而周更就可以坚持一下。
PIL提供了通用的图像处理功能，以及大量的基本图像操作，如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。
写了 Python 这么久，是不是对 LBYL 和 EAFP 这两个缩写还一无所知？先看一下它们的全称：
WolframAlpha (WA) 是一个计算知识引擎，这是一种非常奇特的方式，可也以说 WolframAlpha 是一个可以回答你问题的平台。 WolframAlpha 以其数学能力而闻名，它可以成为一个非常强大的工具来帮助你进行计算。
差不多五年前面试的时候，我就领教过它的重要性。那时候我Python刚刚初学乍练，看完了廖雪峰大神的博客，就去面试了。我应聘的并不是一个Python的开发岗位，但是JD当中写到了需要熟悉Python。我看网上的面经说到Python经常会问装饰器，我当时想的是装饰器我已经看过了，应该问题不大……
启动jupyter notebook，使用新增的pytorch环境新建ipynb文件，为了检查环境配置是否合理，输入import torch以及torch.cuda.is_available() ，若返回TRUE则说明实验环境配置正确，若返回False但可以正确导入torch则说明pytorch配置成功，但实验运行是在CPU进行的，结果如下：
补充知识：python scipy样条插值函数大全（interpolate里interpld函数）
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍模拟实现梯度下降算法。
你需要设置和配置一些工具来学习此书。有可能你已经有了很多这些东西，但让我们确认一下。
周末在家帮娃检查口算作业，发现一个非常有意思的应用：拿手机对着作业拍照，立马就能知道有没有做错的题目。如果做错了，还会标记出来，并给出正确答案。
这行代码 inputText.charAt(inputText.length() - 1) 将会返回你输入字符串的最后一个字符。
今天同事扔给我两道面试题，由于我2年前就接触过这道题，所以没啥意思，我看完后扔到一个交流群里，回答这道题的绝大部分人竟然都答错了；很多人很清晰的知道这两道题想考察面试者对 i++ 和 ++i 的理解，也很清晰的知道这二者的区别，但是题还是做不对；两道题如下，大家可以先思考一下，给个答案，然后再去验证自己的想法。 （这是一道典型的看着非常简单的题，但是不少人还是会因为粗心栽跟头） 第一题： int a = 0; for (int i = 0; i < 99; i++) {
神经网络（NN），也被称为人工神经网络（ANN），是机器学习领域中学习算法的子集，大体上借鉴了生物神经网络的概念。目前，神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域应用广泛。德国资深机器学习专家Andrey Bulezyuk说到，“神经网络正在彻底改变机器学习，因为它们能够有效地模拟各种学科和行业的复杂抽象，且无需太多人工参与。” 大体上，人工神经网络基本包含以下组件：
算法思想：二分查找用于在一个含有n个元素的有序序列中有效地定位目标值。 考虑一下三种情况：
https://leetcode-cn.com/problems/fei-bo-na-qi-shu-lie-lcof/
对开发而言，弄懂需求，就是要知道需求的目的，以及用何种方式去实现。实现后，再看结果跟预期是否相符。如果相符那就做对了。如果不相符，那肯定哪里做错了或想错了。
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