年轻这个词儿一定是有意思的，如果我今天说“我是一个82年的，公司100个人，几个亿的估值”。那人家就会说，“你不行，人家欧帅（陈欧）都上市美国、40亿美元了”。 第二，特立独行。什么叫特立独行？ 这也是一种让信息更加自由化、人与人的交流更加自由化、带有一点技术宅的理想主义。现在所有人都在用微信、QQ，我们的生活确实比20年前方便了很多。 再比如刚演讲过的孙宇晨，他做锐波，全球的价值网络。 我是大二辍学创业，经常有人问我辍学创业父母同不同意，以后千万别问了。因为对于我而言，辍学根本不是一个无法理解的事情。我当时的专业叫创业学，专业里的7个人全部都辍学了。所以在精神上，我们不会有这个枷锁。 我不仅自己辍学，还把女朋友也忽悠辍学了，还忽悠她父母同意她辍学回来跟我一起创业，现在跟我一起做得很不错。所以精神上一定不能有枷锁，一定要自我独立，一定要去说服父母给父母洗脑。 精神上还包括向巨头挑战。 怎么管理比自己年纪大的人，是90后创业者可能面对的一个管理瓶颈。第二是商业瓶颈，就是这个东西能不能赚钱，怎么赚钱？毕竟“我有一个理想”是没人会投资你的。
然而直到如今，人们也无从搞清CEO与其他员工相比真正应得的薪水是多少。 例如，丹麦人的收入估计比例是3.7:1，理想比是2:1.韩国的估计比值高达41.7:1。而在中国台湾，薪资理想比值尤为高，高达20:1。 估计比和理想比例一览表 ? 那么人们的估计值和理想值与CEO们所挣得薪资的实际值又有多大差距呢？下面是16个国家的实际薪资比例图。 Kiatpongsan 和 Norton指出，下图涵盖了上图的薪资差距估计比值和理想比值，但这两项比值与真实薪资差距比值相比实在是微乎其微，以至在下图中估计值和理想值几乎可 以忽略。 举个例子，在估计CEO和非技术员工的收入差距时，强烈认同存在收入悬殊这一现象的被调查者比不认同这一现象的被调查者估计值要大得多。
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手机浏览器是把页面放在一个虚拟的窗口(viewport)中，通常这个虚拟的窗口比屏幕宽，这样就不用把网页挤到很小的窗口中，用户可以通过平移和缩放来看网页的不同部分。 好了，现在再来说下initial-scale的默认值问题，就是不写这个属性的时候，它的默认值会是多少呢？ 根据测试，我们可以在iphone和ipad上得到一个结论，就是无论你给layout viewpor设置的宽度是多少，而又没有指定初始的缩放值的话，那么iphone和ipad会自动计算initial-scale 总之记住这个结论就行了：在iphone和ipad上，无论你给viewport设的宽的是多少，如果没有指定默认的缩放值，则iphone和ipad会自动计算这个缩放值，以达到当前页面不会出现横向滚动条(或者说 我们可以用meta标签把viewport的宽度设为那个理想的宽度，如果不知道这个设备的理想宽度是多少，那么用device-width这个特殊值就行了，同时initial-scale=1也有把viewport
激活在模型中引入了非常理想的非线性。多年来，sigmoid激活功能一直是首选。 但是，一个sigmoid函数本质上有这两个缺点： 1. 03 隐藏单元和图层的数量 保持比最佳数量更多的隐藏单位，一般会得到更好的结果。 建议的上限是多少？什么概率分布用于生成随机数？此外，当使用sigmoid激活函数时，如果权重初始化为非常大的数字，则S形将饱和（尾部区域），那么会出现“死亡神经元”。如果权重非常小，那么渐变也会很小。 这具有非常理想的效果; 即 - 在训练期间引入噪音，模型变得不太容易过度拟合。 虽然这取决于具体的任务，默认值0.5是一个不错的选择。如果模型不太复杂，那么辍学0.2也许就足够了。 12 可视化 有一种方法可能会导致深度学习模式的训练出错。
提起回去，而且能来大城市拼搏的人，都是以年轻人为主，因为工作经验和年龄的原因收入相对这个高成本的生活环境来说相对微薄，所以他们都更倾向于选择更廉价的交通工具回家，所以旅途并没有我想想的那样拥挤，反而感觉人比平时还少一些 而且通常大部分人都会听过很多大道理，但依旧过不好自己的一生，真正能听取别人人生经验的人少之又少，而每个人的生活经历不同，你自以为的人生“秘诀”，不是对每个人都同样奏效，就好像说乔布斯、比尔盖茨等人辍学创业一样 ，好多媒体把他们等人的成功归结于“辍学”，然而在好多这样“辍学”的人当中成功的人少之又少，我们今天之所以，看到的是乔布斯，是比尔盖茨，是因为他们成功了，而大部分的人都失败了，所以“成功”也是一件极其复杂的事情 我的人生理想实现了吗？他现在还在吗？这五彩斑斓的未知时间我都见过了吗？这就是我的一生吗？我能听到自己内心最坚定的声音：“不”。
这个元素的宽度究竟是多少像素呢？ 事实上，这里已经涉及了两种不同的像素：物理像素和 CSS 像素。 视觉视口和缩放比例的关系为： 当前缩放值 = 理想视口宽度 / 视觉视口宽度 所以，当用户放大时，视觉视口将会变小，CSS 像素将跨越更多的物理像素。 显示在理想视口中的网站具有最理想的宽度，用户无需进行缩放。 理想视口的值其实就是屏幕分辨率的值，它对应的像素叫做设备逻辑像素（device independent pixel, dip）。 当设置屏幕分辨率为 1920px1200px 的时候，理想视口的宽度值是 1920px， 那么 dip 的宽度值就是 1920px。 其与理想视口宽度的比值为1.5（2880/1920），这个比值叫做设备像素比： 逻辑像素宽度 * 设备像素比 = 物理像素宽度 设备像素比可以通过 window.devicePixelRatio 来获取
，也可能比浏览器的可视区域要小。 好了，现在再来说下initial-scale的默认值问题，就是不写这个属性的时候，它的默认值会是多少呢？ 根据测试，我们可以在iphone和ipad上得到一个结论，就是无论你给layout viewpor设置的宽度是多少，而又没有指定初始的缩放值的话，那么iphone和ipad会自动计算initial-scale 总之记住这个结论就行了：在iphone和ipad上，无论你给viewport设的宽的是多少，如果没有指定默认的缩放值，则iphone和ipad会自动计算这个缩放值，以达到当前页面不会出现横向滚动条(或者说 我们可以用meta标签把viewport的宽度设为那个理想的宽度，如果不知道这个设备的理想宽度是多少，那么用device-width这个特殊值就行了，同时initial-scale=1也有把viewport
在《算法导论》第一部分练习中，有这样一道算法题： 1.2-3 对于一个运行时间为100n*n的算法，要使其在同一台机器上，在比一个运行时间为2^n的算法运行的很快，n的最小值是多少？ 下面给出我自己的解题思路： 对于100n^2和2^n两个算法进行比较，我们可以这样做：对100n^2-2^n操作，如果结果小于0，那么此时的n就是我们所求的值。 / 4 package com.b510.algorithms; 5 6 /** 7 * 《算法导论》第一部分：练习1.2-3：对于一个运行时间为100n^2的算法,要使其在同一台机器上,比一个运行时间为 2^n的算 8 * 法运行得更快，n的最小值是多少？ ; 17 } 18 19 /** 20 * 对于100n^2和2^n两个算法进行比较，我们可以这样做：对100n^2-2^n操作，如果结果小于0，那么此时的n就是我们所求的值。
包含此信息的实验值是酸度常数Ka。酸度常数可以跨越多个数量级，因此更容易查看pKa值。pKa计算器可轻松实现pKa和酸度常数的相互转换。 示例问题: 氢氰酸的酸度常数值为6.2×10-10。 相应的pKa值是多少？ 分步解决方案 可以通过“ pKa Ka = 6.2×10 ^ -10”直接向计算器提供已知信息。 ? 依数性 ? 溶液的物理性质不同于组成溶液的纯溶质和溶剂的物理性质。 示例问题： 假设理想溶液状态，在甲苯中包含非挥发性溶质的0.33 m溶液（Kb = 3.4 K kg / mol）的沸点是多少？ 所得混合物的质量分数是多少？ 2.对于在–5.00°C下冻结的溶液，乙二醇的摩尔浓度是多少？ 上周挑战问题的答案 ? 以下是上周化学解决方案挑战性问题的答案。 1.计算对乙酰氨基酚的分子量。 原子数最大的元素也是质量百分比最大的元素吗？ 除非您记得原子数和分子质量是在质量组成计算过程中计算出来的，否则可能会试着进行两次Wolfram | Alpha查询。 分子量为151.165 u。
题目： 思路： 先是说一说对这道题的理解吧，常规的容器的容量是由最短的边决定的，所以应该取左右两边的最短边减去底高就是容量，所以理想状态是将数组遍历一次，知道每一个低是否有容量，例如L与R是容器的两边 ，且L比R小，故L决定了容量，设X为容器底，则L-X,会出现两种情况，一是整数，则可以知道容量是多少；二是负数，即这个低比L要高，所以这时候容量应该为0，且这时候L应该变为X即L=X，成为新的容器边，探索下面的低的容量 maxWater(int[] arr) { int length = arr.length; if (arr == null || length < 3) { //当存在临界值的时候直接返回
对于dropout来说，理想的操作机制是当整个训练过程类似于参数共享约束下的bagging集合。这与理想的随机梯度操作制度有很大的不同，在这种制度下，单个模型通过小步骤稳步前进。 使用这种方法，我们得到了11.68%的测试集错误，这比目前的水平提高了两个百分点以上。(如果我们没有在验证集上进行训练，我们将获得13.2%的测试集错误，这也比以前的水平有所提高)。 8、优化maxout表现出色的第二个关键原因是它改进了辍学生的套袋式训练阶段。注意，第7节中激励使用maxout的参数也同样适用于经过矫正的线性单元。 如果我们在最大值中包含一个0，这个数字将上升到1.2%以上。我们认为，当训练与辍学，maxout更容易优化比矫正线性单位与跨渠道池。 整流网络，随着他们的梯度失去更多的饱和，可能导致辍学训练类似于一般的SGD接近网络的底部。
它也是一个正则化器，作者实验表明，批量归一化的网络比有丢失的网络具有更好的精度。在我们的例子中，由于残差块的扩大导致参数个数的增加，我们研究了辍学对正则化训练和防止过度拟合的影响。 我们使用交叉验证来确定退出概率值，CIFAR为0.3，SVHN为0.4。而且，与没有辍学的基线网络相比，我们不必增加训练时段的数量。 有趣的是，在大多数情况下，辍学部分地消除了这种影响，见图2、3。 辍学对SVHN的影响更为明显。这可能是因为我们没有进行任何数据扩充和批量标准化过度拟合，所以dropout增加了正则化效果。 这方面的证据可以在图3中的训练曲线上找到，其中没有脱落的损失下降到非常低的值。结果见表6。我们观察到在薄网络和宽网络上使用dropout的显著改进。 左边：窄而宽的网络，右边：辍学的影响。
昨天突然问我，MOOC中途辍学率高，那么如何才能提高课程完成率呢？ 我觉得这是一个非常好的问题。一两句话回答有些轻率，于是写了这篇短文来回复。 以下是我答复的正文： 关于MOOC“辍学率高”这个事儿，我是这么看的——比较方法有问题。 咱们不能拿汽车的问题和马车的问题比。 有的书，买回来就没有读过；有的读了几页，偶有所得，就觉得值回票价了。为什么对于MOOC就要求必须从头学到尾呢？ 要是一定要提升完成率，以下几个方面仅供参考。 提升课程独特性。
将数字和变量重新排列，以隔离x，并确定未知值，在求解不同的值，如能量、质量、体积等方面是如此重要。 我们举个例子，用乘除法求x，给定方程8*x=3*0.08206*298，x的值是多少？ 这其实是直接从理想气体定律中提取的方程，并插入了数值。理想气体定律问题可以让我们求解压力、体积、物质的量和温度。在所有的情况下，努力归纳出一个有x的表达式来求解。 鉴于这个例子，你应该能够确定一个变量的值，给定一个对数问题。例如，在 log10(x) = 4 中，x 的值是多少？Wolfram|Alpha有一个很好的分布解决方案： ? 对数主要用于pH值的计算，因为pH值是以10为基数来衡量的，也就是说，pH值为3的比pH值为4的要 "强 "10倍，也就是说，很多时候你最终得到的pH值不是一个整数。 例如，x^3 - x^2 + 9 * x - 9 = 0，在这种情况下，x的值是多少？
理想状态中的性能可以随着机器的增加而线性增长，但是在现实中，大部分系统只能以比线性扩展略低的扩展系数进行扩展。 规划可拓展性最困难的部分是估算需要承担的负载到底是多少。 在短期内可以通过向上扩展和删除一些冷数据来争取实现向外扩展的时间。 批量申请id，或者是分片号+id去实现复合值。 最好的拓展策略并不是一开始就建立一个超大的架构，最好的策略是实现应用所明确需要的，并为可能的快速增长做好预先规划。
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