1.当程序员不想把同一段代码写几次，他们发明了函数解决了这种情况。当程序员已经有了一个类，而又想建立一个非常接近的新类，他们会怎么做呢？ 定义一个新类继承已有的这个类，这样子只需要简单重写和添加需要的方法。
（本文为前一篇文章《理解编程语言只需四个词-编程知识体系介绍（带python及scratch案例）》的说明案例之一）
其实从上周参加Gdevops峰会回来，内心是很纠结的。因为现在时代变化太快，可以看到很多行业都在转型，而最近身边也有很多的朋友都有这样的焦虑，在这种中美关系下，很多人其实开始都是一副和我无关的样子，但是现在这种影响已经潜移默化到了我们的生活之中，而加上我们随之而来的焦虑和连连听到的裁员，人员优化消息，我们的内心其实就如同一片干燥的森林，随时可能会着火。
两位Sora作者，Bill Peebles、Tim Brooks纷纷甩出全新图片。（顺便还秀了一把基友情？）
译者注： 本文讲述了教儿童学习编程的原因以及方法，并介绍了多款针对不同年龄段、不同平台的应用程序。 无论你的孩子在长大后能否成为下一个扎克伯格，编程对他或者她来说都是一个非常有用的技能。它会帮助你的孩
turtle模块可以做简单的GUI编程。 turtle是小乌龟的意思。可以想像有一只小乌龟在纸上爬，你可以控制它爬行的方向和距离。把它在爬行时留下的轨迹画到纸上。 举例来说，你的CPU 1分钟、5分钟、15分钟的平均负载是1.2、0.8和0.5，那么用小乌龟来爬出个柱形图来，可以这么做：
我们知道动画是由一帧一帧的图像连续播放形成，一般电影是一秒放24帧，也就是24fps，然后一般的视频是30fps的，虚拟现实要求达到90fps，那么关键帧就是指动画序列中的重要帧或关键时刻，用于定义动画中物体的位置、姿态、形状等
龟兔赛跑算法（Floyd's cycle detection 或 Tortoise and the hare algorithm）可用于判定链表、迭代函数、有限状态机是否有环。如果有环，可以找出环的起点和大小。
事物及其关系的复杂无边界，但人脑却有。所以，把复杂的东西，通过一定的策略，控制在能处理的范围，很有意义。
📷 概要：人工智能的快速发展的确值得欣喜，但快速发展的背后还有各种不完善的地方。 人工智能的快速发展的确值得欣喜，但快速发展的背后还有各种不完善的地方。比如，前不久麻省理工学院的一些学生，利用3D打印
Paul Scanlon 力荐手动安装指南，举例称赞 Astro 同时兼顾自动化和手动安装。他劝诫开发者远离"交付至上（Ship It）"的浮躁文化，循序渐进地打好基础，方能最终赢得更大成就。
人工智能一直被视为学习能力极强、学习速度极快的“超级物种”，秒杀人类不解释、无商量；无论是在国际围棋比赛，还是在星际争霸游戏对决，均多次战胜人类顶级选手，所向披靡，不可一世。
安妮 编译自 arXiv 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 俗话说的好，耳听为虚。但眼见……也不一定为实。 机器学习模型很容易受到对抗样例的影响，一个图片中的微小变化可能会让模型将之认错。 例子
在机器人的控制中，坐标系统是非常重要的，在ROS使用tf软件库进行坐标转换。
它包含了“CFR[]”这五个符号，因此名字也就叫CFR[]了，主打的就是一个直观。
前两天在知乎上看到有人用Python的turtle库画了一只小猪佩奇，接着就有网友用turtle画了一只哆啦A梦，不得不说他们都是人才，画得有模有样的。知乎地址在这里：https://www.zhihu.com/question/275611095
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 谷歌整出了个新“AI导演”，一句话甚至能把视频主角给换了。 你看，青青草地上，一只小熊正在跳舞。 难道现在的熊都这么有艺术细胞了嘛？？ No，No，No！草地上原有的其实是只猴子。 要从猴变熊，只用跟这个AI说一句： 一只小熊随着音乐节拍跳着舞，扭动他的整个身子。（A bear dancing and jumping to upbeat music, moving his whole body） 除了会“魔改”视频，这个名为Dreamix的AI还
自从疫情过后，设计行业开始变得很凌乱。很多同行开始打价格战，设计岗位逐渐演变成了一种新型的流水线。在我国，不管什么行业，到最终都会演变成饱和状态。
Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。 凭借在 Youtube 上的指导视频，Siraj Raval 在全世界吸粉无数，堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人，怕也无异议。 因此，雷锋网 AI 研习社联系到了 Siraj 本人，并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化，免费推送给大家。我们将不定期更新，敬请关注！ 雷锋字幕组为大家最新译制了Siraj深度学习系列，从机器学习和神经网络架构类型到数据可视化、小样本学习
turtle 库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始。
【新智元导读】以往认为对抗样本虽然能骗过神经网络分类器，但由于缺乏可迁移性，攻击现实世界系统成功可能性很低。MIT的研究人员开发了一种新的算法，生成的对抗样本能够在各种角度、光线下，骗过常用的神经网络分类器，精度高达90％以上。这项工作表明，对抗样本攻击对现实世界的影响比想象中更大。 基于神经网络的分类器在许多任务中达到接近人类的表现，在很多现实世界系统中也有应用。然而，这些神经网络特别容易受对抗样本（adversarial examples）的影响，这些对抗样本经过特殊设计，会导致物体被错误分类，比如下面
本文为 手把手教你从零开始做一个好看的 APP - Day one ，如果想看该系列的其他文章，请点击以下连接
在用turtle绘制图形时，需要安装对应python的解释器以及IDE，我安装的是pycharm，在安装完pycharm后，在pycharm安装相应库的模块，绘图可以引入turtle模块，想要进行运算可以引入numpy模块。
很荣幸这次有机会参加腾讯的混元大模型内测，在参加混元大模型内测前，我也试用了chatgpt 3.5和4.0的模型，百度的文心一言3.0和4.0的内测。这次测评我将从几个方面来反馈我个人体验并与文心一言4.0对比后的主观感受和建议。可能不全面，还请见谅！
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大家好，今天是儿童节，之前已经教大家使用Python一行代码回到童年的游戏，本文再送给大家一份儿童节礼物——使用Turtle绘制动漫中的人物。
最近，深度学习之父Geoffrey Hinton带领的谷歌大脑团队，提出了一种防御对抗攻击的新方法。
在机器学习的背景下，很多人似乎混淆了这两个术语。这篇文章将试图澄清我们所说的这两个词是什么意思，每一个词在哪里有用，以及它们是如何应用的。在这里，我将举几个例子来直观地理解两者之间的区别。
初听到0.99999…=1都会吓一跳，不符“常识”，解释之后又感觉数学的魅力所在。 还有那些这样的例子？ 再比如： 给地球和小皮球做一个紧箍的钢环，同时给钢环扩大1米，哪个球的平均空隙大？（答案是一样大） 又如皮筋与蚂蚁问题： 一只蚂蚁在理性弹性绳的一端，向另一端以每秒1cm的速度爬行。弹性绳同时以每秒1m的速度均匀地拉长，蚂蚁能否爬到终点？ 看起来不行吧？没错，答案是“能”。 简单的解释就是假设弹性绳的速度是每秒0.9cm，那么直觉上蚂蚁就能爬到终点。而弹性绳均匀拉长意味着其上总有一点的速度是每秒0
言归正传，回到我们的分形教程，我们用的是python的turtle模块，安装了python就自带了这个模块。
turtle.setup(width=0.5, height=0.75, startx=None, starty=None)，参数：width, height: 输入宽和高为整数时, 表示像素; 为小数时, 表示占据电脑屏幕的比例，(startx, starty): 这一坐标表示矩形窗口左上角顶点的位置, 如果为空,则窗口位于屏幕中心。 如：turtle.setup(width=0.6,height=0.6)
到目前为止，在教程中，一直在为运行的每个新节点打开新终端。当创建越来越多的节点同时运行更复杂的系统时，打开终端并重新输入配置详细信息将变得乏味和低效。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 【新智元导读】震惊，鹦鹉已经学会给自己的小伙伴打电话了！可别再说大语言模型是随机鹦鹉了。 大语言模型是随机鹦鹉？不，它们还差得远。 美国东北大学的研究人员发现，鹦鹉们想念自己的朋友时，会主动给朋友打视频。 LeCun转发了这篇文章，评论道：「称LLM为随机鹦鹉，真是对鹦鹉的侮辱。」 「随机鹦鹉」这个梗，出自华盛顿大学语言学家Emily M. Bender等人在21年发表的一篇论文《随机鹦鹉的危险：语言模型是否太大了？》。 随后，人们时常用这个梗来讽刺Ch
来自：几用来包的回答 - 知乎 链接：https://www.zhihu.com/question/37118994/answer/70677255（点击尾部阅读原文前往） 初听到0.99999…=1都会吓一跳，不符“常识”，解释之后又感觉数学的魅力所在。 还有那些这样的例子？ 再比如： 给地球和小皮球做一个紧箍的钢环，同时给钢环扩大1米，哪个球的平均空隙大？（答案是一样大） 又如皮筋与蚂蚁问题： 一只蚂蚁在理性弹性绳的一端，向另一端以每秒1cm的速度爬行。弹性绳同时以每秒1m的速度均匀地拉长，蚂蚁
首先安装SVN客户端，windows一般选择乌龟客户端https://tortoisesvn.net/downloads.html。 根据系统位数选择相应客户端进行安装。
「口袋妖怪」是「宝可梦」的非官方译名。从 1996 年至今，它可以被分为数个世代，成为很多玩家心中的经典之作。游戏画风简单，但是身为策略游戏，其中包含的角色、属性、战术、体系等让这个游戏入门容易精通难。
刚刚宣布面向全美企业开卖的机器狗Spot又升级了！这次，波士顿动力准备给狗子装上一只机械手臂。
画布就是turtle为我们展开用于绘图区域，我们可以设置它的大小和初始位置。
定义一个门票系统 门票的原价是100元 当周末的时候门票涨价20% 小孩子半票 计算2个成人和1个小孩的平日票价 class Ticket(): def __init__(self, weekend = False, child = False): self.exp = 100 if weekend: self.inc = 1.2 else: self.inc = 1
恐惧实际上是人和动物的一种自我保护的正常反应，比如说当你危险的时候，恐惧会使你迅速逃离危险从而保护自己不受伤害。但是，非正常的恐惧，如社交恐惧可能是某种精神或心理疾病的结果。比如说，创伤后应激障碍（PTSD）和焦虑症的患者往往会伴有社交恐惧。尽管之前的研究表明，前额叶皮层在调控社交恐惧中的重要作用，但是前额叶皮层中不同的抑制性中间神经元如何相互作用从而调控恐惧表达目前还不太清楚。**近期，来自浙江大学的研究团队在《Neuron》杂志发表文章，发现社交恐惧会伴随着背内侧前额皮质（dmPFC）的激活，而SST（somatostatin）抑制性中间神经元活动的增加会抑制PV（parvalbumin）中间神经元，进而去抑制（激活）锥体（pyramidal）神经元的活动，导致dmPFC脑区的激活增加，最终引起社交恐惧。**接下来，小编就带大家一起来简单地回顾一下这篇文章。
这是腾讯科恩实验室，在特斯拉Model S身上做的自动驾驶安全性研究，软件版本是2018.6.1。这也是科恩实验室第一次在特斯拉量产车上做自动驾驶实验。
划重点，是隐身不是变身，AI没有把你识别成其他物件，是全然忽视你的存在，只看到旁边的兄弟。
大数据文摘出品 编译：小鱼、龙牧雪 如何向5岁小朋友解释神经网络？ Reddit有位叫做kouhoutek的大咖给出了一个超棒的答案，获得了200+条评论，6700+点赞，还吸引来了各种技术大牛的互相讨论！ 答案：谁叫得响，谁说了算 想象这样一个场景： 你当教练的球队刚刚赢得了比赛，你问队员们是否想出去吃披萨或汉堡包庆祝一下。每个孩子都开始尖叫自己喜欢的食物，最后，你会选择带孩子们去吃呼声最高的那种食物。 这基本上就是一个多层神经网络的工作原理。顶层节点接收输入信息，然后每个节点都会检测输入信号的某个属性
还记得我们一年前发布的使用GAN生成神奇宝贝的文章吗，今天他的改进版本来了，这次我们根据文字描述来生成神奇宝贝。
对于很多小伙伴来说，见过的第一道算法题可能是 LeetCode 上的 1 号问题：两数之和。
【导读】在视觉方面，AI和人类的差距有多大？来自UC Berkeley等高校的研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”的数据集，在测试了许多机器视觉系统后，发现AI的准确率下降了90%！在某些情况下，软件只能识别2%-3%的图像。这样的AI若用在自动驾驶汽车上，后果不敢想象！
今年社交平台上最火的带货女王是谁？范冰冰？杨幂？Angelababy？不，是猪猪女孩小猪佩奇。
有的同学看了几天比赛，昨天晚上亚运会 DOTA2 的决赛决胜局看的我也是血脉喷张。
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