用于Wang Landau算法的Python程序在一个点后停止 - 腾讯云开发者社区

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冰与火之歌：「时间」与「空间」复杂度

「时间」与「空间」复杂度

算法的时间复杂度和空间复杂度-总结[通俗易懂]

通常，对于一个给定的算法，我们要做两项分析。第一是从数学上证明算法的正确性，这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式，如循环不变式、数学归纳法等。而在证明算法是正确的基础上，第二部就是分析算法的时间复杂度。算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级，在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否。因此，作为程序员，掌握基本的算法时间复杂度分析方法是很有必要的。算法执行时间需通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。而度量一个程序的执行时间通常有两种方法。

阅读准备-构建redis容器

docker容器默认只提供一个服务，我试图ssh进去 gdb git tcpdump strace valgrind 又安装redis 折腾很长时间主要遇如下3个问题用容器内如何安装Supervisor ？ RUN wget https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py -O - | python RUN easy_install supervisor 编译失败造成空间不足—如何清理？语法 ADD src 是相对被构建的源目录的相对路径, dest

111页，张益唐攻克朗道-西格尔零点猜想论文公布，8号B站直播开讲

终于！数学家张益唐攻克朗道 - 西格尔（Landau-Siegel）零点猜想的预览版论文放出了。

Anesthesiology：儿童神经生理复杂性随发育年龄增加而增加但全身麻醉可降低

背景：大脑皮层的神经生理学复杂性已经被证明反映了成人意识水平的变化，但在发育中的大脑中仍然不完全了解。本研究旨在探讨与年龄和麻醉状态转变相关的皮质复杂性变化。本研究验证了以下假设：皮质复杂性(1)随着发育年龄的增加而增加，(2)在全身麻醉时降低。

15年磨一剑！张益唐111页「零点猜想」论文终于来了

昨天，著名华裔数学家张益唐教授在攻克数学界著名难题之一——郎道-西格尔零点猜想问题的道路上再进一步！

学霸用 Python 分析相亲网站数据，在两万异性中找到真爱！

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Python面向对象程序设计之静态方法、类方法、属性方法原理与用法分析

本文实例讲述了Python面向对象程序设计之静态方法、类方法、属性方法原理与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

快讯 | 玩游戏玩出一篇论文，清华大学团队获信息检索顶会 SIGIR 最佳学生论文奖

作者|周翔最近几个月，以《王者荣耀》为代表的游戏受到了各方的攻击，其中以家长和老师的反应最为激烈。不过，玩物真的就一定会丧志吗？清华大学的几位学霸告诉你，玩游戏也能玩出新高度。 8 月 7 日，信息检索领域的顶级会议 SIGIR 2017 在东京开幕。9 日，大会公布了最佳论文、最佳学生论文、最佳短论文等 4 大奖项。其中，最佳论文奖被微软团队拿下，而清华大学的论文“Evaluating Web Search with a Bejeweled Player Model（使用宝石迷阵玩家模型评估网络搜索）”

光棍极客告诉你：如何用大数据找到女朋友？

今天是520，你是否还在迷茫如何向喜欢的女生表白？是否还在百度有趣的撩妹技巧？生活在一个充满“数据”的世界，找个女朋友真的很难么？回答是否定的，有了大数据，找女朋友的成功率会高很多。请看来自美国的Chris McKinlay给我们分享的经典案例——如何通过大数据找到你的另一半。

屌丝必看案例：加州大学光棍极客通过大数据搞定女朋友

在加州大学洛杉矶分校数学楼5层的一个阁楼里，显示器上闪烁着微弱的灯光。Chris McKinlay正在使用罗拉多州超算为他博士论文（大规模数据处理和并行数值方法）做实践，而凌晨三点却是能压榨这个计算机资源的最佳时间，他打开了第二个窗口——OkCupid（美国在线约会网站的领头羊）的收件箱。 McKinlay， 35岁，体型偏瘦，一头蓬乱头发的中年男子。在4000万通过Match.com、J-Date、e-Harmony这些网站在网络上寻找浪漫的美国中，他是非常不起眼的一个

一个App卖了4亿美元，这家听声识曲公司为何得到Apple的青睐？

2018 年 9 月，苹果最终以 4 亿美金完成对 Shazam 公司的收购，让不少人为之振奋，在当时对外公布的一份声明中可以看到，自Shazam应用登陆App Store以来，是其最受欢迎的iOS应用之一。

Drug Discov. Today | 主动学习在药物发现中应用的现状和前景

主动学习(AL)是一个迭代反馈过程，其能迭代性的从化学空间中识别有价值的数据，从而实现以较少的有标签数据高效的完成对空间的探索和开发。AL的这一特性正好与药物发现过程中所面临的探索空间不断扩大和有标签数据存在缺陷等问题互补，因此，AL已经被广泛的用于药物发现领域以推动药物发现的进程。最近，曹东升教授课题组和曾湘祥课题组在Drug Discovery Today上发表了一篇综述“The Present State and Challenges of Active Learning in Drug Discovery”，这篇综述首先介绍了AL工作流，然后对AL在药物发现领域中的应用进行了全面且系统的回顾，最后总结了AL在药物发现领域的研究现状和研究前景，具体见下文。

提示工程（prompt engineering)：技术分类与提示词调优看这篇就够了

在人工智能盛起的当下，出现了一个新兴的行业——提示工程(prompt engineering)。提示词，简言之，就是我们和AI说的话。在人机交互模式下，一个好的提示词，往往能产生事半功倍的效果。文本领域，好的提示词往往能超越RAG/Agent所能发挥的能力；图片对应的视觉领域，好的提示词往往能产生更好地图片/视觉效果。

Python学习手册之类和继承

在上一篇文章中，我们介绍了 Python 的函数式编程，现在我们介绍 Python 的类和继承。

模型调参和超参数优化的4个工具

作者 Bunmi Akinremi 我清楚地记得两年前参加的一次机器学习黑客马拉松，当时我正处于数据科学职业生涯的初期。这是由尼日利亚数据科学组织的训练营的资格预审黑客马拉松。该数据集包含有关某些员工的信息。我必须预测员工是否应该升职。在尝试改进和设计功能几天后，该模型的准确率似乎在 80% 左右波动。我需要做点什么来提高我在排行榜上的分数。我开始手动调整模型——得到了更好的结果。通过更改参数，移动的准确度提高到 82%（这一移动非常重要，任何参加过黑客马拉松的人都会证明这一点！）。很兴奋，我开始调整其

从小白到入门编程的成长之路

前段时间在知乎看到这个问题「想请教现在的在职程序员第一次编程入门的是怎样的？」，现在又到了大学新生入学的日子，这里把答案贴过来（会有很多外链，可以拖到文章末尾点击阅读原文进文章），希望对大家有所帮助。

Python学习没有捷径，但可以加速

针对生信领域的零基础爱好者及生信分析中遇到的种种问题，生信领域知名公众号“生信宝典”团队组织了中科院系统项目经验丰富的一线科研人员开展系列培训活动。本期零基础Python编程班，应用Python处理生物信息数据和作图，三天高强度学习你也可以入门编程。

Python基础知识点总结

学了一年多的Python，去年做了一段时间的爬虫项目，近来在做数据分析和机器学习的东西，抽空整理一下以前学的Python基础知识点，有借鉴与总结。具体知识点后续会分段展开深入。

Python基础知识点总结[通俗易懂]

Github项目推荐 | DeepHash - 深度学习哈希开源库

DeepHash - An Open-Source Package for Deep Learning to Hash (DeepHash)

Transformer将在AI领域一统天下？现在下结论还为时过早

点击机器学习算法与Python学习，选择加星标精彩内容不迷路选自 Quanta Magazine 机器之心编译从自然语言处理任务起家，又在图像分类和生成领域大放异彩，所向披靡的 Transformer 会成为下一个神话吗？想象一下你走进一家本地的五金店，在货架上看到一种新型的锤子。你听说过这种锤子：它比其他锤子敲得更快、更准确，而且在过去的几年里，在大多数用途中，它已经淘汰了许多其他锤子。此外，通过一些调整，比如这里加一个附件，那里拧一个螺丝，这种锤子还能变成一把锯，其切割速度能媲美其他任

Python实现所有算法-二分法

我准备开算法专栏了! 在Github上面看我的叭叭消息的时候,看见了以前star的算法项目,这里认真的读了一下,觉得内容很棒,但是文档不是很全面.我希望补全这个内容.

设计模式之 —— 状态模式 State

在软件开发过程中，应用程序中的部分对象可能会根据不同的情况做出不同的行为，我们把这种对象称为有状态的对象，而把影响对象行为的一个或多个动态变化的属性称为状态。

一文带你了解检索增强生成中的神兵利器 —— 近似近邻搜索

随着大语言模型Chatgpt的横空出世，大语言模型（Large Language Model, LLM）频繁地出现在公众的视野中，成为了商业、娱乐、教育等领域讨论的热点。在LLM众多的出色能力中，其强大的检索能力（Information Retrieval）能力备受瞩目。大语言模型本身不联网，但却好像能回答互联网上能搜到的大部分问题，包括包括事情发生的具体时间、人物关系和前因后果等等。然而，LLM的记忆能力和检索能力也不是无限的。比如，LLM的幻觉（Hallucination）问题就是学术界和工业界目前致力于解决的问题 [1]。幻觉指的是即使在不确定答案的情况下，LLM不但不会承认无法回答，还会以自信的口吻凭空捏造出事实，通常可以以假乱真。为了解决这一现象，许多研究方向被提了出来，而检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）就是其中的一种方法。对于用户的提问，RAG首先生成信息检索请求，然后在数据库中寻找相关的信息，最后，结合相关信息和用户的提问向大语言模型进行提问（流程示意图见图1）。因为在数据库中寻找到的信息都是真实可靠的，大语言模型会根据提供的真实数据进行回答，减少其幻觉的可能。不仅如此，RAG的范式极大的扩展了大语言模型的应用场景，使得其可以实现大规模内容的记忆与整理。许多应用也由此催生出来，包括虚拟人设、文章理解/总结等。在RAG中，如何在大量的内容向量（数以万计）中找到与检索向量相匹配的内容直接决定了生成的质量和效率。能否在短时间内得到丰富翔实的内容对于最后回答的生成起到了近乎决定行性的作用。在本篇文章中，我们将介绍近似近邻搜索的概念，并介绍其中三种常见的方法。

打造 .NET Core 链接转发服务

我最近使用 .NET Core 2.2 造了个名为"Link Forwarder" （链接转发器）的 URL 转发服务，并已开源。目前预览版已部署到我的子域"go.edi.wang"。本文将分享我如何构建这个项目，以及我学到的东西。

一份可以令 Python 变快的工具清单

其实前面讲算法的文章，也有提到过。比如适用于双向队列的 deque，以及在合适的条件下运用 bisect 和 heapq 来提升算法的性能。

ROS2性能分析

作者：Deepak Charan Logavaseekaran, Rakshith Macha Billava

Python学习(七)---- 面向对象学习（类）

原文地址： https://blog.csdn.net/fgf00/article/details/52449707 编辑：智能算法，欢迎关注！

python里的单引号和双引号的有什么作用

在Python当中表达字符串既可以使用单引号，也可以使用双引号，那两者有什么区别吗？

Cell Reports : 人脑中的湍流状动力学

湍流促进了物理系统中跨尺度的能量/信息快速传输。这些特性对大脑功能很重要，但目前尚不清楚大脑内部的动态主干是否也表现出动荡。利用来自1003名健康参与者的大规模神经成像经验数据，我们展示了类似湍流的人类大脑动力学。此外，我们还建立了一个耦合振荡器的全脑模型，以证明与数据最匹配的区域对应着最大发达的湍流样动力学，这也对应着对外部刺激处理的最大敏感性(信息能力)。该模型通过遵循作为布线成本原则的解剖连接的指数距离规则来显示解剖学的经济性。这在类似湍流的大脑活动和最佳的大脑功能之间建立了牢固的联系。总的来说，我们的研究结果揭示了一种分析和建模全脑动态的方法，表明一种湍流样的动态内在主干有助于大规模网络通信。 2.简介

Python中sort与sorted函数

python中列表的内置函数sort（）可以对列表中的元素进行排序，而全局性的sorted（）函数则对所有可迭代的序列都是适用的；

大语言模型距离替代程序员还有多远？

“AI 助手”与程序员并肩工作的想法存在于我们的想象几十年了，它催生了来自编程语言Ferdowsifard et al. 2020; Miltner et al. 2019; Ni et al. 2021; Raychev et al. 2014和机器学习Guo et al. 2021; Kalyan et al. 2018; Xu et al. 2020社区的大量工作。由于大型语言模型(LLMs) Li et al. 2022; Vaswani et al. 2017的最新突破，这个梦想变得接近了。OpenAI的Codex模型Chen et al. 2021包含120亿个模型参数，训练了GitHub上5400万个软件库，能够正确解决30-70%的常规的Python问题，而DeepMind的AlphaCode Li et al. 2022在竞争性编程平台Codeforces上排名前54.3%，超过了5000名人类程序员。凭借这种令人印象深刻的表现，大型代码生成模型正在迅速逃离研究实验室，为工业编程助手工具提供动力，例如Github Copilot Friedman 2021。

见证历史！数学家张益唐北大讲座：本质上已证明“零点猜想”，111页论文已公开

大数据文摘授权转载自AI前线整理：凌敏有数论学者表示，张益唐有关朗道 - 西格尔零点猜想的论文结果意义重大，使得以前的很多结果从假设性结果变成了确定性结果。张益唐在北大作“零点猜想”学术报告 11 月 8 日上午 9 点，数学家张益唐在北京大学作“关于朗道 - 西格尔零点猜想”学术报告。张益唐表示，在本质上，他已经证明了朗道 - 西格尔零点猜想。只是像他此前关于孪生素数猜想的研究结果一样，其结果可以被改进。最新研究突破将有很多应用，带来很多定理。换句话说，张益唐的最新论文表明，在特定范围内，朗道 -

还在用肉眼找不同吗？这个技术轻松搞定

概述来源：pyimagesearch 编译：AI算法与图像处理我想应该很多人都玩过腾讯的这款游戏《大家来找茬》，想当年不知道多少人用鼠标对着美女图一顿输出，就是找不到哪里不一样。今天我们要用到图像技术可以应用到这个上面。

combo：机器学习模型合并工具库

机器学习中的模型合并（model combination）可以通过合并多个模型达到提升性能与稳定性的目的。模型合并往往被认为是集成学习（ensemble learning）的一个子领域，但其实也可以被单独拿出来讨论，作为一项实用的性能提升的手段。在绝大部分的机器学习/数据挖掘竞赛中（比如Kaggle），最终获胜的方案都是多个模型的合成体。除此之外，模型合并也常被用于减少数据和模型中的随机性，提高模型的稳定性，详情可以参考：「大部分机器学习算法具有随机性，只需多次实验求平均值即可吗？」

【干货】十大流行AI框架和库的优缺点分析

近年来，由于AI领域的迅猛发展，AI这一词汇已经成为一个流行语。AI曾被称为是一个书呆子和天才的领域，但由于各种库和框架的发展，使更多的人开始了他们的AI之旅。不知道自己应该选哪个AI框架和库？看看

Java虚拟机是怎么样进行垃圾回收？

导读：乍一看，垃圾收集应该处理顾名思义的问题-查找并丢弃垃圾。实际上，它所做的恰恰相反。垃圾收集正在跟踪所有仍在使用的对象，并将其余对象标记为垃圾。牢记这一点，我们开始深入研究如何为Java虚拟机实现称为“垃圾回收”的自动内存回收过程的更多细节。

Science：深度学习建模，AI巧手设计特定蛋白质

---- 新智元报道编辑：Joey 如願【新智元导读】蛋白质设计最近风头正盛，这不又来了新作品，华盛顿大学的研究人员开发了两种深度学习算法可预设计特定功能的蛋白质。蛋白质是构成生命的基石，而如何快速、准确地确定蛋白质的三维空间结构，在生命科学领域一直是个难题。复杂的蛋白质结构图源：science 而现在研究人员利用全蛋白质组氨基酸协同进化分析和基于深度学习的结构建模，可完成对蛋白质结构的系统性预测。随后，来自华盛顿大学生物化学系的Jue Wang等人提出了两种深度学习方法来设计「预

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