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米老鼠版权到期，可以用在我的游戏里吗？

最初的米老鼠形诞生于1928年的美国，在迪士尼公司发行的《Plane Crazy》默片中首次亮相，并通过同年发行的《Steamboat Willie》名声大噪，成为家喻户晓的“大明星”，多年来为迪士尼公司创造了难以计数的商业成绩...（米老鼠的不同版本） 值得一提的是，初版米老鼠的著作权保护期曾被多次延长。...著作权法具有地域性，我国著作权法规定的保护期限与美国不同，已发表的法人作品著作权（著作人身权除外，详见后文）保护期为首次发表之日起的50年，因此初版米老鼠及部分后续版本的米老鼠（以下合称为“公域米老鼠”...不同于著作权，由于商标的功能及意义在于识别市场上商品或服务的来源（以下简称为“商标性使用”）而非鼓励创新，其权利期限可以通过及时完成续展手续而达到实际上的“永久”。...、包装、装潢等相同或者近似的标识； （二）擅自使用他人有一定影响的企业名称（包括简称、字号等）、社会组织名称（包括简称等）、姓名（包括笔名、艺名、译名等）； （三）擅自使用他人有一定影响的域名主体部分、

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【玩转 EdgeOne】我的个人酷炫3D博客可以用EO加速吗？

配置缓存策略的操作方法，请参见缓存配置。 4.什么样的网站适合用 CDN？ 我有一个微信小程序，可以用 CDN 加速吗？ 我有一个分享图片的个人摄影作品网站，可以用 CDN 加速吗？？...我有一个...... 可以用 CDN 加速吗？？？ 想要知道一个网站或者 APP 或者小程序能不能用 CDN 加速？ 首先，要明白我们网站内容是什么类型。...我们平时访问的网站，有的内容是静态的，有的是动态的... 静态内容：每次访问得到的都是相同的文件，例如：图片、视频、网站中的文件（html、css、js）、软件安装包、apk 文件、压缩包文件等。...动态内容：每次访问得到的都是不同的文件，例如：网站中的文件（asp、jsp、php、perl、cgi）、API 接口、数据库交互请求等。...3.进入站点后，点击左边的域名服务，找到域名管理，进行加速域名的添加。 4.配置子域名，配置完了后，点击下一步。

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两个对象值相同(x.equals(y) == true)，但却可有不同的hash code，这句话对不对？

不对，如果两个对象x和y满足x.equals(y) == true，它们的哈希码（hash code）应当相同。...Java对于eqauls方法和hashCode方法是这样规定的：(1)如果两个对象相同（equals方法返回true），那么它们的hashCode值一定要相同；(2)如果两个对象的hashCode相同，...它们并不一定相同。...当然，你未必要按照要求去做，但是如果你违背了上述原则就会发现在使用容器时，相同的对象可以出现在Set集合中，同时增加新元素的效率会大大下降（对于使用哈希存储的系统，如果哈希码频繁的冲突将会造成存取性能急剧下降...，多次调用x.equals(y)应该得到同样的返回值），而且对于任何非null值的引用x，x.equals(null)必须返回false。

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python interpolate.interp1d_我如何使用scipy.interpolate.interp1d使用相同的X数组插值多个Y数组？…

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...我想避免这种重复的方法： In [7]: import scipy.interpolate as interpolate In [8]: new_x = np.linspace(0,10,20) In...9.47368421e+00, 6.38467937e-01, -2.14799109e-02], [ 1.00000000e+01, -5.44021111e-01, -4.24650123e-02]]) 我相信会是这样的..., kind=’cubic’) 解决方法: 因此,根据我的猜测,我尝试了axis =1.我仔细检查了唯一有意义的其他选项,axis = 0,它起作用了.所以对于下一个有同样问题的假人,这就是我想要的：...np.vstack或np.hstack将new_x和内插数据合并在一行中的语法,但是这个post让我停止尝试,因为似乎更快地预分配了数组(例如,使用np.zeros)然后用新值填充它.

2.8K10

16个好用的Excel小技巧合辑

04 怎么批量清除Excel中数字的绿三角 全选含绿色三角的区域 - 打开绿三角 - 点忽略错误或转换为数值（列表中的选项一个不行再试另一个，生成的原因不同，点的选项也不同）。...07 Excel公式拖动引用多个工作表同一单元和数据 =indirect(a1&"!A1") 根据A列的工作表名称引用各表的A1单元格值。...,"*excel*"）=0,"不包含","包含") 09 如何选中相同的内容 如果只是单列，可以用筛选的方法 如果是多列，可以查找后按Ctrl+A组合键全选 10 Excel太多反应慢 改为手工更新模式...15 出现循环引用的警告怎么处理？ 循环引用是自已直接或间接引用自已，通过 公式 - 公式审核 - 错误检查 - 循环引用 找到循环引用的单元格，然后修改公式即可。 ?...16 Sumif可以判断两列条件求和吗？

2.8K30

可视化理解 Binary Cross-Entropy

这些是有意义的问题，我希望在下面的“ 向我展示数学 ”部分中回答。 但是，在介绍更多公式之前，让我向你展示上述公式的直观表示 ......▲ 一半一半分布的熵 对于介于两者之间的所有其它情况，我们可以用以下公式计算分布的熵，例如q(y)，其中C是类的数量： ? ▲ 熵 因此，如果我们知道随机变量的真实分布，则可以计算其熵。...因此，我们需要找到一个合适的p(y)……但是，这不就是我们的分类器应该做的吗？确实如此！它寻找可能的最佳p(y)，以最小化交叉熵的值。...▲ 二进制交叉熵 —— 在正负类上计算 最后，我们通过一点小处理，正类或负类中任何一点都可以用相同的公式： ? ▲ 二进制交叉熵 —— 通用公式 瞧！...我们回到了二进制交叉熵/对数损失的原始公式 :-) 最后 我真的希望这篇文章能够为一个常被认为是理所当然的概念- 二值交叉熵作为损失函数的概念-提供新的思路。

1.9K62

常见距离度量方法优缺点对比！

余弦相似度公式为： 缺点 余弦相似性的一个主要缺点是不考虑向量的大小，只考虑其方向。在实际应用中，这意味着值的差异没有被完全考虑。...它也可以用来比较字符串之间的相似度，计算彼此不同的字符数。 ? 缺点 正如你所预料的，当两个向量的长度不相等时，汉明距离很难使用。你会希望将相同长度的向量相互比较，以了解哪些位置不匹配。...而且，只要它们不同或相等，它就不考虑实际值。因此，当幅度是一个重要的衡量标准时，不建议使用这个距离衡量。 用例 典型的使用情况包括在计算机网络上传输数据时的纠错/检测。...我们可以用这个参数来操作距离度量，使之与其它度量方法非常相似。 p的常见值有： - 曼哈顿距离； - 欧氏距离； -切比雪夫距离。...此外，参数 p 实际上在工作中可能会很麻烦，因为根据你的用例，找到正确的值可能会在计算上相当低效。 用例 p的优点是可以对它进行迭代，找到最适合你的使用情况的距离度量。

7.6K30

扒一扒那些叫欧拉的定理们（九）——群论观点下的欧拉公式初步

我说过，数学是个思维的学科，靠死记硬背是不可能搞得定的，你能背得下来所有三位数加减乘除的结果吗？而如果理解力没到那个点上，都认识的字，但就是想不通为什么，也想不通干嘛要这么来。...这里的这个f很关键，如果找到了，就很容易说明这个性质结论。...，但是你还记得我们是怎么把指数扩展到有理数，负数等情况的吗？...还有，1 = 2 ^ 0 = 2 ^ (1 - 1) = 2 ^ 1 * 2 ^ - 1，如法炮制，我们为了能让指数公式扩展到负数，定义了负数指数幂等于其绝对值对应正指数幂的倒数。...基于此，我们还可以证明正实数和实数的数量相同，因为可以通过指数函数构建他们的一一对应。 大家可能发现了，能构造这个映射的指数函数的底可以是除了1以外的任意正数。

68030

《如何高效学习》读书笔记整理

同时，在机械记忆的场景中，学习就像整理一个个大小不一的坑，在数学坑里不可能找到生物、历史等知识的萝卜。 而整体性学习认为信息是联系的，学习就像编织一张大网。...其他公式与这个公式有什么相同之处，又有什么不同之处？这个公式可以用来干什么？ 在拓展时可以借助比喻、内在化、图表标记这些方法建立联系。...整体性学习第六步：测试 上述阶段的每一步都需要测试。测试有助于你迅速找到学习中的问题所在，帮助你改进学习方法。...在学习的过程中，可以多问自己以下几个问题： ·获取阶段的测试——我以前看过或听过这个知识吗？ ·理解阶段的测试——我理解知识的含义吗？（至少是字面上的意思。）...·拓展阶段的测试——我知道知识从何而来，与哪些知识有关系吗？ ·纠错阶段的测试——我删除了那些不恰当的联系吗？我删除了那些错误结论吗？ ·应用阶段的测试——我将知识用到实际生活中了吗？

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MySQL的索引是怎么加速查询的？

有同学会说主键不是递增的吗，那不就可以用二分法来查找？...注意观察我用红色虚线框出来的那两个节点，这是这棵树和上面那棵只给 name 建索引的树的唯一区别，两个元素换了个位，因为排序时，是先用 name 比较大小，如果 name 相同，则用 age 比较。...4、未完待续 写到这，我想起之前大学的一个学霸，人家考高数前都在背公式，他却在纸上练习这些公式的推导过程，纸上写的密密麻麻，当时不解，现在回想起来，这实在是降维打击。...别人都只会用公式，他却时刻牢记这些公式是怎么来的，别人考试就只会套用公式，他却可以用这些公式以外的知识解决问题。...甚至，这么精妙的数据结构设计，难道就只能用来加速查询吗？ 至少现在我能想到的，索引可以拿来干的事情，就至少有四种。 下次聊。 （吐血画图，此处应该点赞）

2.6K10

十分钟了解Transformers的基本概念

这看起来很恐怖，不是吗？如果我告诉您所有这些都可以归结为一个公式，是不是就简单一些了？...基本上，我们试图在这里找到的是每个输入字对当前输出字的影响。 通过仅使用最后一个解码器层中的“查询”部分以及使用编码器中的“键和值”部分，可以做到这一点。...Q，K和V基本上是原始单词嵌入之上的线性层，可减小原始单词嵌入的尺寸（为什么要缩减？我稍后会讨论原因）。我们已经将原始单词嵌入投影到了三个不同的（也许是相同的）低维空间中。 基本上，这样想。...我们将上述值的softmax归一化。这样做是因为现在将这些术语视为每个单词相对于第一个单词的权重。 还记得我在帖子开头所说的话吗？...此方法可以用来替代当前广泛使用的基于CNN的图像处理管道中的特征提取方法。视觉处理的Transformer基于此概念。 ? 我个人认为本文的设计非常漂亮。

1K20

浅谈前端框架原理

以前我关注的是，Vue 的这个特性是怎么实现的，那现在的关注的是，为了达到这个目的，不同框架，会如何进行设计？...前端框架卡颂大佬在《React 设计原理》中，提出了一个观点：现代前端框架的实现原理都可以用以下公式进行概括：UI = f(state)其中：state —— 当前的视图的状态f —— 框架内部的运行机制...UI —— 宿主环境的视图这个公式说明，框架内部运行机制根据当前状态渲染视图，这也能看出现代框架的一个重要特性：数据驱动不过我在看书的时候，脑子蹦出了这个想法，为什么不是下面这个公式呢：UI = f(state...由于运行过程中，UI 描述不再改变，因此 UI 描述不作为公式的自变量接下来，我们围绕一下两点进行讲述：UI 描述数据/状态驱动，不同的数据驱动模式，其内部实现机制也会不同如何描述 UI前端领域经过长期发展...不同框架，主要的差异其实是在步骤一，如何根据 state 找到 UI 变化的部分从 state 找到 UI 变化的部分，可以有以下三种路径，去找到 UI 变化的部分：数据变化 > 应用变化 > 比对应用

1.5K170

哈希和一致性哈希算法

, 所以Hash算法广泛应用在现代密码体系中•无碰撞 不同的信息进行哈希后得到的值应该是不同的, 但是从理论上来说, 哈希算法其实是有可能发生碰撞的, 输入的信息是无穷的, 而输出的哈希值长度是固定的,...•效率高 在处理比较大的原生值时, 也能能快速的计算出哈希值•无规律 原始输入信息修改一点信息, 得到的哈希值也是大不相同的 哈希算法的实现有很多, 常见的有 MD5, SHA-1, 还有像 C#, Java...因为Hash算法对一个值多次计算后都会得到同样的hash值, 所以上面的公式, 一个用户的图片每次都会固定的写入的其中一个节点, 这样做查询的话, 也可以通过hash算法快速找到这个用户的图片所在的节点...为了方便理解, 这里我用 1000 来取模, 我们可以用一个长度为1000的数组表示它,就像这样 接下来, 我们先不对用户的图片进行Hash处理, 而是先对每个节点进行 Hash 处理和映射, 现在的公式分别是...我在图中用不同的颜色标记了每个存储服务器的范围区间, 你可以理解一下 接下来, 我们就需要对用户的图片进行Hash计算取模,同样的,计算结果一定还是在0-999的范围内, 然后再把这些值映射到数组上,

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精通Excel数组公式14：使用INDEX函数和OFFSET函数创建动态单元格区域

动态单元格区域是指当添加或删除源数据时，或者随着包含单元格区域的公式被向下复制时根据某条件更改，可以自动扩展或收缩的单元格区域，可以用于公式、图表、数据透视表和其他位置。...用于处理扩大和缩小单元格区域的动态单元格区域公式 在创建动态单元格区域公式之前，必须问清楚下列问题： 1.是垂直单元格区域（一列）吗？ 2.是水平单元格区域（一行）吗？...3.是双向单元格区域（行列）吗？ 4.是数字、文本，还是混合数据？ 5.是否存在空单元格？ 对这些问题的答案决定可能使用哪种公式。...图2：对于不同数据类型查找最后一行 在图2所示的公式[2]至[6]中，展示了一种近似查找值的技术：当要查找的值比单元格区域中的任何值都大且执行近似匹配（即MATCH函数的第3个参数为空）时，将总是获取列表中最后一个相对位置...注意到，这两个区域都开始于相同的单元格A2。我们现在的任务，就是找到一种方法，当添加或删除记录时，其最后一个单元格引用能够相应更新。此时，可以使用INDEX函数。

8.6K11

《算法图解》-9动态规划 背包问题，行程最优化

如何找到最优解呢？就是动态规划算法。动态规划先解决子问题，再逐步解决大问题。 每个动态规划算法都从一个网格开始，背包问题的网格如下。 网格的各行为商品，各列为不同容量（1～4磅）的背包。...你可能认为，计算最后一个单元格的价值时，我使用了不同的公式。那是因为填充之前的单元格时，我故意避开了一些复杂的因素。其实，计算每个单元格的价值时，使用的公式都相同。 这个公式如下。...你可以使用这个公式来计算每个单元格的价值，最终的网格将与前一个网格相同。现在你明 白了为何要求解子问题吧？你可以合并两个子问题的解来得到更大问题的解。...当我在纸上画这个网格，逐个元素去填值计算的时候，边上的土豪QA妹子，应该不应这么纠结，多待两天都逛完了。可见钱能解决90%的问题。...还有网上有优化算法，二维数组转一维数组，只为了求值优化，但是不能找到最优组合选择的元素。感兴趣的可以试验下。

88741

深度 | 可视化线性修正网络：看Fisher-Rao范数与泛化之间的关系

此外，如果我的网络有三个输入维度，但是我只用两个维度 x_1 和 x_2 来编码数据并固定第三个坐标 x_3=1，我可以在我的输入上实现相同类型的功能。...如果我把它绘制为一个权重矩阵的函数（即使权重矩阵很少是 2D 的，所以我不能真的把它绘制出来），在 f 中我们将观察到相同的辐射形状。 梯度结构 作者指出，这些函数满足以下公式： ?...为什么是这样的？ 以下是我的解释，与作者给出的简单证明略有不同。正如讨论的那样，一个通常的修正线性网络对于 x 是分段线性的。当我们改变 θ 时，线性分段的边界和斜率随之改变。...若我们固定 θ，那么只要 x 和一些 x_0 落在相同的线性区域内，函数在 x 处的值等于它在 x_0 的泰勒展开式： ?...我认为目前缺少的是解释为什么 SGD 能够找到低 F-R 范数的解决方案，或一个解决方案的 F-R 范数是如何被 SGD 的批量大小影响的（如果有的话）。

1K110

二项分布、泊松分布和正态分布的区别及联系?

今天我们来聊聊几种特殊的概率分布。这个知识目前来看，还没有人令我满意的答案，因为其他人多数是在举数学推导公式。 我这个人是最讨厌数学公式的，但是这并不妨碍我用统计概率思维做很多事情。...所以，对于像时间这样的连续型数据，你更关心的是一个特定范围的概率是多少。 2. 概率分布能当饭吃吗？学了对我有啥用？...那么就可以用二项分布的公式快速计算出来了。...第2种：几何分布 其实我一直把几何分布，叫做二项分布的孪生兄弟，因为他两太像了。只有1点不同，就像海尔兄弟只有内裤不同一样。 我们还是从下面这个套路聊起来一起找出这个不同的“劲爆点”： 1 ....概率分布就是在统计图中表示概率，横轴是数据的值，纵轴是横轴上对应数据值的概率。 2. 概率分布能当饭吃吗？学了对我有啥用？

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PCA算法原理及实现

前面说了，pca就是将高维（很多列属性）数据转换为低维（较少列）数据的方法，同时保留大部分信息（可以用保留的信息准确预测）。但是我们可能会想：如果我不压缩的话，那我不就可以有100%的数据吗？...这看起来似乎是一个很蠢的问题，因为答案貌似很简单，比如图xx中的点ABC不就是A(x1, y1), B(x2, y2), C(x3, y3)吗？对滴！...：(基向量i*数据点在基向量i上的投影长度,基向量j*数据点在基向量j上的投影长度,…,基向量n * 数据点在基向量n上的投影长度)，于是乎我们这个子问题就解决了，即找到了一种在不同维度坐标系下表示数据的方法...所以就有了这个标准：不同特征之间的协方差等于0。 好了！现在我们已经有了处理标准了，接下来我们就要把这个标准给抽象化（就是写成数学公式）方便我们计算！ 我重新上面的数据贴出来： ?...我们用上面的技巧，于是乎我们的公式就变成了： ? 现在我们把这两个标准给写成数学的公式了，这样我们就可以用计算机来算了。但是这两个公式是分开的。。

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独家 | 一文读懂概率论学习：贝叶斯理论（附链接）

通过一个简单示例，了解概率的基本定理之一。 本文需要你有一些概率和统计的基本知识。如果你没有，别怕，我已经收集了一系列我能找到的最好的资源来为你介绍这些主题，以便你阅读，理解和充分享受文章内容。...基于这种想法，贝叶斯思想应该占上风，因为它实际上离真实值非常遥远。让我们用贝叶斯定理来获得一些观点。...计算的最终结果是: 计算结果 9% !我们得这种病的几率只有9% !“这怎么可能呢?”你可能在问自己。魔法吗?不，我的朋友们，这不是魔法，这只是概率:应用数学的常识。...现在想象一下，在第一次测试被诊断为阳性后，我们决定在另一个不同的诊所做另一次相同条件的测试来复查结果，不幸的是我们再次得到了阳性的诊断，这说明第二次测试也表明我们患有这种疾病。...现在患病的实际概率是多少?我们可以使用与之前完全相同的公式，只是将最初的先验概率(患病几率为0.1%)替换为之前的后验概率(在一次检测中被诊断为阳性的几率为9%)，以及其他项。

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