在前面的《reverse原理的魔幻艺术》）（可查看历史消息或点击数学魔术菜单，传送门：Reverse原理背后的数学和魔幻艺术）一文中，我们提到了扑克牌的基础手法dealing，等价于取序列的头部进行reverse这一对称函数关系操作，进而有其二次操作以后恢复的良好性质以得到把预先在给定位置的setting变成预言或者优美画面的魔术效果。关于这个原理，这里还有两点拓展思考：
随着深度学习模型的体量越来越大，进行任何形式的超参数调整都会变得非常昂贵，因为每次训练运行都可能要花费数百万美元。因此一些研究旨在探究「随着模型大小增加，性能提高程度」的规律。进行这种规律预测有助于让更小规模的研究拓展到更大更贵，但性能更高的环境。
在单细胞RNA表达数据中，通常我们会观察到大量的零值，也称为drop-out现象。常规的单细胞分析中，会在预处理中通过归一化或插补进行处理。这里小编给大家介绍一篇关于处理drop-out的文章，结果展示了drop-out与细胞异质性的相关性，给细胞分类聚类提供了新思路。
Bob用Alice的公钥加密完 后，Alice就可以用自己的私钥解出对称密钥，读取文件。
一个集合 G 和该集合上的某种二元运算。群 G 中的两个元素通过某种二元运算可得到该群中的另一个元素。群要满足一些性质，比如交换律、结合律、元素存在逆等。
对一个全栈老码农而言，经常在开发或者研发管理的时候遇到各种预测、决策、推断、分类、检测、排序等诸多问题。面对“你的代码还有bug么？”这样的挑战，一种理智的回答是，我们已经执行了若干测试用例，当前代码中存在bug的可能性是百分之零点几。也就是说，我们对当前程序中没有bug的信心是百分之九十九点几。这实际上就是一直贝叶斯思维，或者说使用了贝叶斯方法。不论我们看到，还是没有看到，贝叶斯方法都在那里，熠熠生辉。
函数式编程的精髓就在于，我们可以用好多好多小小函数，搭搭搭，组成一个个大函数，最终写出整个程序来。比如我们想写一个函数
新冠肺炎疫情给全球经济贸易活动带来了巨大冲击，许多大型国际展会纷纷取消或延期举办。在这样特殊的情况下，第127届广交会仅用两个多月时间便实现整体移至“云端”，并以多个创新呈现一场史无前例的世界贸易网上盛宴，为参展外贸企业和全球采购商带来一场“及时雨”。 云端展会你信吗？ 在国际跨境贸易中，数据和信息无疑是贯穿整个业务流程的重要要素，数据流的打通对国际跨境贸易至关重要。然而，恰恰是因为数据在业务中所扮演的重要角色，其对各参与方而言都是私密且重要的商业资产，参与方无法也不愿意公开分享，从而导致了数据孤岛的形成
https://www.nature.com/articles/s41559-017-0107
机器之心报道 机器之心编辑部 除了论文本身超有技术含量之外，文中使用的图表也非常美观漂亮。 作为人工智能里最受关注的领域之一，强化学习的热度一直居高不下，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。但是，强化学习的学习难度也同样不低。 强化学习定义了学习仅通过行动和观察做出好的决策的智能体所面临的问题。要成为有效的问题解决者，这些智能体必须有效地探索广阔的世界，从延迟的反馈中获得credit，并归纳出新的经验，同时利用有限的数据、计算资源和感知带宽。 强化学习问题。 抽象(abstractio
今年的收益是否真的与典型年份的预期不同？差异实际上与典型年份的预期不同吗？这些都是容易回答的问题。我们可以使用均值相等或方差相等的检验。 但是下面这个问题呢。
上一篇我们提到了在物理世界很常见的一类变换——几何变换，它们有着特殊的结构，在数学上是一个双射，而且其操作和结果有着一一映射关系，可以用排列来描述。于是我们可以单独拎出这个数学对象来，并抽象其数学部分，反哺物理的同时，形成数学自身的系统。
什么是函数（Function）？ 函数表达的映射关系在类型上体现在特定类型（proper type）之间的映射。
作者：Ruijia Xu、Ziliang Chen、Wangmeng Zuo、Junjie Yan、Liang Lin
1829年，年仅26岁的阿贝尔去世时，他并不知道还有另一个不到18岁的法国天才，孤僻怪异、桀骜不驯的伽罗瓦，也在尝试攻克五次方程在什么条件下可解的问题。
最近的考古发现表明，在Paxos小岛上，尽管兼职议会成员都有逍遥癖，但议会模式仍然起作用。他们依旧保持了一致的会议记录，尽管他们频繁的进出会议室并且他们的信使还很健忘。Paxon议会协议提供了一种新方法去实现设计分布式系统的状态机。
\(G = \{ G, +, e \}\)，一个数据集\(G\)，一个二元操作符\(+\)，和一个幺元\(e\)。
AI 科技评论消息：NeurIPS 2018 于 12 月 3 日—12 月 8 日在加拿大蒙特利尔会展中心（Palais des Congrès de Montréal）举办，今年共计有 9 场 Tutorial 、7 场主题 Talk 和 41 场 Workshop，相较去年来说，不管是主题活动，还是投稿论文，亦或是参会人数，都上了一层新的台阶。
中 , 如果 定义了 一个 “乘法” 运算 , 满足以下 四个 性质 , 那么 该 非空集合
本文介绍了贝叶斯方法与正则项之间的联系，通过贝叶斯方法最大化后验概率可以得到L1正则项和L2正则项，它们等价于引入参数w的先验概率分布。在逻辑回归和线性回归中，贝叶斯方法可以最大化后验概率，得到对应的误差函数和正则项。
这个公式可以很好的说明渲染的效果取决于光路（light transport，求解这个积分）和材质（对应函数
假设hash表的大小为9（即有9个槽），现在要把一串数据存到表里：5,28,19,15,20,33,12,17,10
2020年让我们不断见识到“后浪”的超强力量，也让世界看到了瞩目的华人新星。在今年6月举办的CVPR中，年龄最小的一位一作获奖者甚至还在本科阶段。他就是来自康奈尔大学的四年级学生、98年出生的AI科学新秀——林之秋。
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文旨在以一种为外行介绍的方式展示自举法的“为什么”。 我们的项目并不总是有充足的数据。通常，我们只有一个样本数据集可供使用，由于缺乏资源我们无法执行重复实验(例如A/B测试)。 幸运的是，我们有重采样的方法来充分利用我们所拥有的数据。自举法（Bootstrapping）是一种重采样技术，可以为我们解决这个问题。虽然我们可能对自举法背后的“为什么”和“如何”很熟悉，但这篇文章旨在以一种为外行介绍的方式展示自举法的“为什么”。 自举法的快速回顾 自
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说ECC椭圆曲线详解(有具体实例)「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
选自arXiv 作者：Shafi Goldwasser等 机器之心编译 机器之心编辑部 深度学习对大数据、大算力的硬性要求迫使越来越多的企业将模型训练任务外包给专门的平台或公司，但这种做法真的安全吗？来自 UC Berkeley、MIT 和 IAS 的一项研究表明，你外包出去的模型很有可能会被植入后门，而且这种后门很难被检测到。如果你是一家银行，对方可能会通过这个后门操纵你给何人贷款。 机器学习（ML）算法正越来越多地被用于不同领域，做出对个人、组织、社会和整个地球都有重大影响的决策。当前的 ML 算法
子群H=群G的子集合+二元运算；一个子群H可以确定若干个陪集；|陪集个数|*|H|=|G|
在上一章中，我们讨论了如何使用数据来检验假设。这些方法提供了一个二元答案：我们要么拒绝要么未能拒绝零假设。然而，这种决定忽略了一些重要的问题。首先，我们想知道答案有多大的不确定性（无论结果如何）。此外，有时我们没有一个明确的零假设，因此我们想看到与数据一致的估计范围。其次，我们想知道效应实际上有多大，因为正如我们在上一章中的减重示例中看到的，统计上显著的效应未必是实际上重要的效应。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 深度学习对大数据、大算力的硬性要求迫使越来越多的企业将模型训练任务外包给专门的平台或公司，但这种做法真的安全吗？来自 UC Berkeley、MIT 和 IAS 的一项研究表明，你外包出去的模型很有可能会被植入后门，而且这种后门很难被检测到。如果你是一家银行，对方可能会通过这个后门操纵你给何人贷款。 机器学习（ML）算法正越来越多地被用于不同领域，做出对个人、组织、社会和整个地球都有重大影响的决策。当前的 ML 算法需要大量的数据和计算
数学世界里，0是加法单位元，1是乘法单位元（identity element），例如：
最近看到个两年前的AI案例，使用博弈树搜索算法实现AI下五子棋，什么是博弈树搜索呢？博弈就是相互采取最优策略斗争的意思。比如说下五子棋，你下一步，我下一步，这就是相互博弈。假设棋盘的大小是10*10,那就是100个点可以下， 那么第一步可选择的可能就是100， 假设是下在了A点， 那么第二步就有除了A点的剩下的99个点的可能。 假设下在了B点， 那么第二步就有除了B点的剩下的99个点的可能，假设下在了C点......
初等代数是古老算术的推广和发展，在初等代数中开始用变量代替具体的数字，它的中心是解方程
Link:https://www.pnas.org/content/116/25/12337.short
AI 科技评论按：自己的工作会不会被越来越强大的人工智能取代，这种担心一直盘踞在人类的心中。人脸识别、医学图像诊断，包括曾经被认为不可能被人工智能攻破的围棋，现在人类都已经败给了人工智能。 来自UC伯克利大学工业工程与运营研究部的机器人学教授Ken Goldberg日前撰文表达了他的看法。在他看来，人类未来更应该、也更可能形成联盟而不是对手。谷歌的人工智能首席科学家李飞飞博士表示对文章观点非常认同，她也认为未来AI驱动的世界中，人与机器的协作是关键。 那么， AI 科技评论就带你一起了解一下他们对人类和人工
本文是来自黄浴博士的知乎专栏，主要讲述了在自动驾驶中单目摄像头检测输出3D边界框的相关论文分享。其中涉及的论文都是值得相关研究者一睹为快。本文已获得黄浴博士授权，未经原作者许可不得转载。该文章知乎地址为https://zhuanlan.zhihu.com/p/57029694。在此群主总结整理分享给大家。同时希望大家能够积极参与分享。
一直以来，数据分析被认为是一种辅助性工具，数据分析可以衡量企业业务的好坏，但无法实际推动业务成长。 企业成立的数据部门，一般也被划归为后端部门，用来给战士提供补给的，而在前线上冲锋陷阵的，永远是产品部
根据文章内容，总结为：在容灾存储领域，Reed-Solomon码是一种经常使用的编码方式，其基本思想是将数据分割成若干份，对每一部分分别进行编码，并将编码后的结果合并起来。在容灾存储中，数据的丢失往往是不可避免的，因此，如何将数据在丢失后重新获取回来，是一个非常重要的问题。Reed-Solomon码是一种能够将数据在丢失后重新获取回来的编码方式，它具有纠错能力，能够在数据丢失后自动进行纠错，从而保证数据的正确性。在容灾存储中，Reed-Solomon码的应用非常广泛，其编码和解码速度都非常快，能够大大提高容灾存储系统的性能和可靠性。
系数比率法或Wald方法是使用单个IV估算暴露（X）对结局（Y）的因果关系，也是最简单计算方法。如果有一个以上的IV可用，则可以使用该方法计算出每个IV因果效应量，或者可以用多基因基因风险评分法将多个遗传变异合并为单个IV，除此之外可以使用其他估计方法。
获得这届「计算机界诺贝尔奖」——ACM A.M.图灵奖的，是普林斯顿高等研究院数学学院的教授Avi Wigderson。
在上一期，我们提到，flannel使用etcd作为分布式的控制平面，如下图所示：
视觉Transformer已成为计算机视觉任务的重要模型之一。虽然它们优于之前的卷积神经网络，但其复杂度是与输入特征长度N呈二次关系。
选自arXiv 作者：Yi Tay等 机器之心编译 编辑：蛋酱 谷歌、DeepMind：以 Transformer 为例，浅析归纳偏置对模型缩放的影响。 Transformer 模型的缩放近年来引发了众多学者的研究兴趣。然而，对于模型架构所施加的不同归纳偏置的缩放性质，人们了解得并不多。通常假设，在特定标度（计算、大小等）的改进可以迁移到不同的规模和计算区域。 不过，理解架构和标度律之间的相互作用至关重要，设计在不同标度上表现良好的模型具有重要的研究意义。有几个问题还需要搞清楚：模型体系架构之间的缩放性不
我们的项目并不总是有充足的数据。通常，我们只有一个样本数据集可供使用，由于缺乏资源我们无法执行重复实验(例如A/B测试)。
在VisualVapitalist看到一个英国首相任期最短排行榜。这个条形图的特点是多行类别标签，首相姓名下方备注了当选年份，党派，信息容量较大。
数据科学家们经常面对世界的是或不是的问题。你在这个课程中看到了一些这样的问题的例子：
题目描述的是找出一个整数数组中的主要元素，这个主要元素的个数要超过数组长度的一半，并且要求时间复杂度为O(N)，我们首先想到的解决办法就是得到数组中每个元素的个数，再去判断是否有某个元素的个数超过了数组长度的一半，若有，则找到了主要元素；若没有，则没有主要元素，返回 -1。
开幕式上公布了4篇最佳论文，其中一篇最佳论文一作来自华为诺亚方舟实验室，另外几篇最佳论文被来自多伦多、谷歌AI的研究者包揽。
机器之心报道 编辑：蛋酱 在强化学习领域，「大力出奇迹」行得通？ 在自然语言处理、计算机视觉和二者的交叉领域中，通过训练大量与任务无关的数据集，建立大规模的通用模型来解决许多任务，已经成为主流方法。这些模型可以适应新的任务(例如翻译) ，利用不相关的数据(例如使用高资源语言来改进低资源语言的翻译) ，甚至可以通过将图像投影到语言空间来纳入新的模式。 这些方法的成功很大程度上来自于可扩展模型架构、大量未标注的任务无关数据以及高性能计算基础设施的不断改进。至关重要的是，标度律表明，规模带来的性能提升尚未达到饱和
作者 | Dyson 编辑 | 贾伟 ICLR 2020会议将于 4 月 26 日在非洲埃塞俄比亚（亚斯亚贝巴）举行。本届会议共有 2594篇投稿，其中 687篇论文被接收（48篇oral论文，107
一个范畴是一个带标签的有向图，其节点为对象(object)，带有标签的有向边为箭头(arrow or morphism)。
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