关于设计模式 本文主要是对原版GoF的23种设计模式提供一个快速的指南。每个模式的介绍包括了类图，讲解，使用信息和真实案例。 创造型模式(C):用于构造可与系统实现相解耦的对象。 结构型模式(S): 用于生成位于许多不同对象之间的大型对象结构。 行为型模式(B): 用于管理对象间的算法，关系和职责。 对象范围: 处理能够在运行时被改变的对象关系。 类范围: 处理在编译间可被改变的类关系。 C抽象工厂模式S装饰者模式C原型模式S适配器模式S门面模式S代理模式S桥接模式C工厂方法模式B观察者模式C构建者模式S
本项研究通过记录左半球视觉区域内2分钟电生理反应的方法，在5岁学龄前儿童群体中发现了稳定且独特的对文本信息敏感的脑电信号。这一脑电信号与学龄前儿童的基本字符认知能力（一项独立采取的行为测量）有显著相关性，说明存在除了视觉熟悉之外的特异化神经回路，这些发现还强调了高度灵敏客观的非行为测量方法对发展中个体字符认知能力（阅读能力的前身）评估的潜力。本研究由比利时鲁汶大学心理科学研究所和神经科学研究所的Aliette Lochya, Marie VanReybroecka, 和Bruno Rossion发表在PNAS上。
50多年来，心理学家和认知神经科学家已经认识到，工作记忆在多个目标处于活动状态时协调加工，并用不存在于当前环境中的信息指导行为的重要性。近年来，心理学理论和认知神经科学数据都集中在这样一个观点上，即信息是通过将注意力分配到内部表征中编码进入工作记忆的，无论是语义长时记忆(如字母、数字、单词)、感觉记忆还是运动记忆。因此，基于信息的人类功能MRI数据多变量分析通常发现刺激区域临时表征的证据，这些区域也在非工作记忆环境中加工信息。另一方面，前额叶皮层（PFC）通过偏倚记忆表征的显著性，并在相互竞争的、环境相关的规则中做出判断，来控制行为。“控制器的控制”源于PFC和纹状体回路以及上行多巴胺能神经调节信号之间复杂的相互作用。
原则上，该模型将自动发现正确数量的因子，以及每个因子中正确数量的状态之间的正确数量的路径。
本文关注离散生成模型的结构学习或发现。它侧重于贝叶斯模型选择和训练数据或内容的同化，特别强调数据被摄取的顺序。在接下来的方案中，关键的一步是根据预期自由能优先选择模型。在这种情况下，预期自由能减少到一个受约束的相互信息，其中约束继承了优于结果(即首选结果)的先验知识。产生的方案首先用于在MNIST数据集上执行图像分类，以说明基本思想，然后在更具挑战性的发现动态模型的问题上进行测试，使用简单的基于精灵的视觉解缠结范例和汉诺塔(参见，blocks world)问题。在这些例子中，生成模型被自动构建以恢复(即，解开)潜在状态的阶乘结构——以及它们的特征路径或动力学。
代码的深度调用，模块层面上的依赖关系网，业务场景逻辑，非功能性需求等问题是需要相应的文档来完整地呈现的
线性回归的因变量是连续变量，自变量可以是连续变量，也可以是分类变量。如果只有一个自变量，且只有两类，那这个回归就等同于t检验。如果只有一个自变量，且有三类或更多类，那这个回归就等同于方差分析。如果有2个自变量，一个是连续变量，一个是分类变量，那这个回归就等同于协方差分析。所以线性回归一定要认准一点，因变量一定要是连续变量。当然还有其它条件，比如独立性、线性、等方差性、正态性。。
【导读】昨天 Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习，为此，专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的主要研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记，在专知发布推荐给大家！ 叶博士创作的David Silve
又称功能测试或数据驱动测试，是用来检测每个功能是否正常使用。黑盒测试主要意味着测试要在软件的接口处进行，这种测试方法是将测试对象看成一个盒子，测试人员不考虑内部，直接按照需求规则说明书，直接检查他的功能是否符合要求。
客户端开发与Web端开发最大的不同就在于是否能保留系统运行状态，Web系统走的是HTTP请求，HTTP请求本身就是无状态的，因此即使是同一用户的相临两次请求，对于Web站点而言也是两个完全独立、毫不相干的操作请求。也因为这个原因，Web系统天然承载不了上下文操作关联性很强的需求（很明显的例子就是各类大型游戏，即便是网络游戏）。
在Web应用中，路由是一个至关重要的概念，它负责将用户的请求映射到相应的处理程序，以确保正确的页面或资源被呈现给用户。通过将用户请求与适当的处理程序关联起来，使得应用能够以有序和可维护的方式响应用户的操作。
本文约4000字，建议阅读5分钟本文介绍本组ICML 2023 科学学习方向的最新工作：Solving High-Dimensional PDEs with Latent Spectral Models。 摘要：针对高维PDE求解过程中的高计算复杂度与复杂映射拟合的难题，本文提出了隐谱模型（LSM），在理论保证下实现了复杂映射的高效、准确近似，并在广泛的固体、流体模拟任务上取得了一致最优结果。 作者：吴海旭，胡腾戈，罗华坤，王建民，龙明盛 链接：https://arxiv.org/pdf/2301.126
这个话题，其实很早就应该写一写了。 因为这个主题在数据可视化中的地位差不多相当于当今哲学至于社会科学的地位。 说白了就是涉及到数据可视化理念之争，涉及到可视化使用场景、目标与定位的问题，也意味着这是一个纷争不断、没有定论的话题。 所以这个问题话题很棘手，所以长久以来我一直在回避这个问题，想着等自己对数据可视化的理解更为深入、全面之后，再做决断。 --------- 可是最近发现了之前推送过的几个信息图里，出现了很多关于图表是不是做的太复杂了的评论，甚至有些带着质疑和讥讽的口吻直接否定了我所做图表的价值。 看
脑机接口系统已被广泛研究，以使患有运动瘫痪的人能够控制辅助机器人设备，取代或恢复失去的功能。日本京都国际高级电信研究所的研究人员开展了一项研究，健康的参与者能够通过使用非侵入性脑机接口来控制类人机械臂并实现多任务处理，在执行目标导向任务的同时使用自己的手臂执行不同的任务。这一研究为探索未来健康人的人体增强应用开辟了可能性，不仅可以增强执行特定任务的能力，还可以扩展同时执行多项任务的能力。
是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。
MVC不是一个新概念，只要有一定开发经验的人基本都知道这个东东。但是之前在业界一直不温不火，直到IOS火起来，这个概念开始为人所熟识并加以运用。究其原因，个人以为是之前的人把MVC搞复杂了（例如ASP.net MVC），IT就是这样，技术越复杂就会越难被人理解接受，越不被人理解接受，自然就不会被大家推广使用。
在先前的一系列云研发体系的文章里，我们一直在对需求、代码等各种软件开发元素进行抽象、定义、建模。随着，这个抽象过程的一步步深入，便发现我们似乎也需要对于建模这一件事，做一层抽象。
人的一切认知活动都是由许多大脑区域组成的网络协同调节的。为了理解认知，我们需要同时识别大脑在空间和时间上的反应。来自德国柏林自由大学的学者提出一种技术，将fMRI记录的人类大脑的多元反应模式与基于表征相似性的M/EEG联系起来。这种非侵入性分析技术称为M/EEG-fMRI融合，作者讨论其优缺点并强调在认知神经领域广泛的适用性。本文发表在Neuron杂志。（可添加微信号siyingyxf或18983979082获取原文）
这篇文章是以色列开发人员塔利·加希尔的研究成果。她在查阅了所有公开发布的关于浏览器内部机制的数据，并花了很多时间来研读网络浏览器的源代码。她写道：
来源：新智元本文共10000字，建议阅读15分钟本文本文探索XRL的基础性问题，并对现有工作进行综述。 强化学习是一种从试错过程中发现最优行为策略的技术，已经成为解决环境交互问题的通用方法。 然而，作为一类机器学习算法，强化学习也面临着机器学习领域的公共难题，即难以被人理解。缺乏可解释性限制了强化学习在安全敏感领域中的应用，如医疗、驾驶等，并导致强化学习在环境仿真、任务泛化等问题中缺乏普遍适用的解决方案。 为了克服强化学习的这一弱点，涌现了大量强化学习可解释性（Explainable Reinforcem
spring boot 微服务作为一项在云中部署应用和服务的新技术是当下比较热门话题，而微服务的特点决定了功能模块的部署是分布式的，运行在不同的机器上相互通过服务调用进行交互，业务流会经过多个微服务的处理和传递，在这种框架下，微服务的监控显得尤为重要。我们知道，spring boot 在引入
在本指南中，您将构建一个 Web 表单，可通过以下 URL 访问该表单： http://localhost:8080/greeting
简单理解 RESTful 就是： “ 用明确的方法 操作 语义清晰的资源，来呈现不同的资源表现形式”。
本系列主要翻译自《ASP.NET MVC Interview Questions and Answers 》- By Shailendra Chauhan，想看英文原版的可访问http://www.dotnettricks.com/free-ebooks自行下载。该书主要分为两部分，ASP.NET MVC 5、ASP.NET WEB API2。本书最大的特点是以面试问答的形式进行展开。通读此书，会帮助你对ASP.NET MVC有更深层次的理解。 由于个人技术水平和英文水平也是有限的，因此错误在所难免，希
是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取
深度前馈网络（deep feedforward network），也叫做前馈神经网络（feedforward neural network）或者多层感知机（multilayer perceptron，MLP），是典型的深度学习模型。前馈网络的目标是近似某个函数
黑盒测试用例设计方法包括等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法、判定表驱动法、正交试验设计法、功能图法、场景图法等。
大家应该在从事软件开发领域工作时间有一段时间之后，就开始有画图的意识，不管是懵懂的学别人还是想更好的让其它人理解自己的一个观点。所谓“一图胜千言”，我们身处于软件开发这个水很深且要求精确的复杂领域里，要想把事情做好，最基本的是要把事情想明白，其次还要让相关的人能够明白你要说的东西，进行协作。
之前分享过一篇《黑盒测试以及测试用例设计》，感觉比较粗略，所以今天又再一次分享一下。
强化学习是一种从试错过程中发现最优行为策略的技术，已经成为解决环境交互问题的通用方法。
1.定义 是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。 2.划分等价类： 等价类是指某个输入域的子集合。在该子集合中,各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的，并合理地假定：测试某等价类的代表值就等于对这一类其它值的测试，因此,可以把全部输入数据合理划分为若干等价类,在每一个等价类中取一个数据作为测试的输入条件就可以用少量代表性的测试数据取得较好的测试结果。等价类划分可有两种不同的情况：有效等价类和无效等价类。 1)有效等价类 是指对于程序的规格说明来说是合理的、有意义的输入数据构成的集合。利用有效等价类可检验程序是否实现了规格说明中所规定的功能和性能。 2)无效等价类 与有效等价类的定义恰巧相反。无效等价类指对程序的规格说明是不合理的或无意义的输入数据所构成的集合。对于具体的问题，无效等价类至少应有一个，也可能有多个。 设计测试用例时,要同时考虑这两种等价类。因为软件不仅要能接收合理的数据,也要能经受意外的考验，这样的测试才能确保软件具有更高的可靠性。 3.划分等价类的标准： 1)完备测试、避免冗余; 2)划分等价类重要的是：集合的划分，划分为互不相交的一组子集，而子集的并是整个集合; 3)并是整个集合：完备性; 4)子集互不相交：保证一种形式的无冗余性; 5)同一类中标识（选择）一个测试用例，同一等价类中，往往处理相同，相同处理映射到”相同的执行路径”。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
应几位朋友之邀，放一下图，也给自己留个纪念，数年后回想起，曾经我花了半年迭代出这么一个设计，哈哈，不知道到时候是什么感觉，会不会像我现在看一年前的设计图一样感觉傻，还是为进步而开心。
掌握 Go 语言的常见概念，如变量、循环、条件语句、函数、数据类型等等。深入了解 Go 基础知识的好起点是查阅 Go 官方文档
背景被广泛认为是学习和记忆的主要决定因素，包括经典和工具条件反射、情景记忆、经济决策和运动学习。然而，由于缺乏一个统一的框架来形式化背景的概念及其在学习中的作用，这些跨领域的研究仍然是不相连的。在这里，我们开发了一个统一的术语允许直接比较不同领域的背景学习。这产生了一个贝叶斯模型假设上下文是未观察到的，需要推断。情境推理然后控制着记忆的创造、表达和更新。这一理论方法揭示了适应背后的两个不同组成部分，适当的学习和外显的学习，分别指的是记忆的创造和更新与记忆表达的时变调整。我们回顾了基础贝叶斯模型的一些扩展，使它能够解释日益复杂的背景学习形式。
概念知识是人类认知的基础。然而，它在多大程度上受到语言的影响还不清楚。对语义处理的研究表明，相同的概念以不同的方式呈现(例如，口语单词和图片或文本)会引发相似的神经模式。这表明概念表征是独立于模态的。然而，另一种可能性是，相似性反映了对常见口语表征的检索。事实上，在听口语使用者说话时，文本和口语是相互依存的，而图像是通过视觉和语言的途径来编码的。一项针对语义认知的平行研究表明，双语者在不同的语言中对相同的单词的感知是激活相似的模式的。这表明概念表征是独立于语言的。然而，这只在使用口语的双语者中测试过。如果不同的语言可能唤起不同的概念表示，那么在结构上有很大差异的语言应该是神经分离最明显的。父母使用手语的听人在手语和口语上都是双语的（就是我们常说的平衡双语者），且这两种语言以不同的方式传达（口语是听觉通道，而手语是视觉通道，他们经历的早期过程是不同的，在语言通达上可能也存在一些差异，但目前大部分研究仍旧停留在早期阶段）。
本文是机器学习和深度学习习题集答案的第2部分，也是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。此习题集可用于高校的机器学习与深度学习教学，以及在职人员面试准备时使用。
URL 重定向（也称为 URL 转发）是一种为页面、表单或者整个 Web 站点/应用提供多个 URL 地址的技术。HTTP 对此操作有一种特殊类型的响应，称为 HTTP 重定向（HTTP redirect）。
React是流行的javascript框架之一，在2019年及以后将会更加流行。React于2013年首次发布，多年来广受欢迎。它是一个声明性的、基于组件的、用于构建用户界面的高效javascript库。
支持向量机是机器学习中最不易理解的算法之一，它对数学有较高的要求。之前SIGAI微信公众号已经发过“用一张图理解SVM脉络”，“理解SVM的核函数和参数”这两篇文章，今天重启此话题，对SVM的推导做一个清晰而透彻的介绍，帮助大家真正理解SVM，掌握其精髓。市面上有不少讲解支持向量机的文章和书籍，但真正结构清晰、触达精髓的讲解非常少见。
支持向量机是机器学习中最不易理解的算法之一，它对数学有较高的要求。今天，对SVM的推导做一个清晰而透彻的介绍，帮助大家真正理解SVM，掌握其精髓。市面上有不少讲解支持向量机的文章和书籍，但真正结构清晰、触达精髓的讲解非常少见。
Towards a computational phenomenology of mental action: modelling meta-awareness and attentional control with deep parametric active inference
把程序的输入域和输出域划分成若干部分，然后从各个部分中选取若干代表性数据作为测试用例。这些数据在测试中的作用等价于其所属部分的其他值。
循环神经网络（recurrent nerual network）或RNN是一类用于处理序列数据的神经网络，就像卷积网络是专门用于处理网格化数据X的神经网络。循环神经网络是专门用于处理序列
Kettle是国外免费的开源轻量级ETL工具，是基于Java语言开发的，可以在Windows.Linux,UNIX系统上运行，且绿色不需安装，可用于各种数据库之间的连接。
从注解名称上我们可以看到，@RequestMapping注解的作用就是将请求和处理请求的控制器方法关联起来，建立映射关系。SpringMVC 接收到指定的请求，就会来找到在映射关系中对应的控制器方法来处理这个请求。
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