如果一个函数在内部可以调用自己本身, 那么这个函数就是递归函数,就是自己调用自己
自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了巨大的进展。其中，更深层次的语义理解是NLP领域的一项关键任务。本文将深入探讨NLP在更深层次的语义理解中的创新应用，通过结合实例详细介绍语义理解的重要性以及NLP技术在这一领域的应用。
最近经历了一些事情，貌似也更深层的懂得了一些之前就“懂得”的道理，也理解了之前一些不能理解的人和事。最近也反思之前所做的一切，其实都和爱有关，乔布斯曾经说过，如果你爱他，你能更深层次的切入，因为任何一件事情如果想深层次的理解，都和你爱不爱他有关，越往深层次去做，越枯燥，越难受，只有你爱了他，才能继续走下去。 这也是为什么大部分“混社会”的人都只能叫，从业者，而不是专家的原因之一吧。
“回?掏”。最近做东西，有点儿玩不转复杂数据类型，写篇博文再回顾下深、浅拷贝相关知识。深、浅的区分主要在对复杂数据类型进行操作的时候。 By the way：时间过得很快，十月了，之前定了个小目标：
浅拷贝只是拷贝一层，更深层次对象级别的只拷贝引用； 它只拷贝内存地址，只要有一个对象改变了，另外一个对象也会跟着改变。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
1、Java 8引入了全新的Stream API。这里的Stream和I/O流不同，它更像具有Iterable的集合类，但行为和集合类又有所不同。
递归：如果一个函数在内部可以调用其本身，那么这个函数就是递归函数。简单理解:函数内部自己调用自己, 这个函数就是递归函数
注意：递归函数的作用和循环效果一样，由于递归很容易发生“栈溢出”错误（stack overflow），所以必须要加退出条件return。
ICML 是 International Conference on Machine Learning的缩写，即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。
导读：网络爬虫也叫做网络机器人，可以代替人们自动地在互联网中进行数据信息的采集与整理。在大数据时代，信息的采集是一项重要的工作，如果单纯靠人力进行信息采集，不仅低效繁琐，搜集的成本也会提高。
AI将会与当初的互联网一样，为各行各业赋能。有自然语言处理、机器学习、计算机视觉、AI算法驱动的语言增强现实和聊天机器人等等，每一项技术都可以给企业提供相当大的机会，能够为客户提供更加个性化、更有用、
今天我遇到了编程中的一件让人棘手的事情，在开发前期需求调研的时候，产品跟我讲了需求，说好了上游过来的数据都是我需要的，不需要考虑其它情况的。我就按照这个需求做了，项目已经开发要完毕了，然后破天荒突然间的发现上游有大量的数据垃圾流向了我。最让人无语的是原先的产品拍拍屁股辞职走人了，我的内心几乎是奔溃的……
【导读】今天给大家推荐一篇百度联合Syndney在CVPR2020上发表的关于Attention机制的文章。它提出了一种通用且轻量型的转换单元，GCT 结合了归一化方法和注意力机制，并使用轻量级的、易于分析的变量来隐式地学习网络通道间的相互关系。同时便于与网络本身参数联合训练。
对于这个问题，可以考虑从深拷贝和浅拷贝的使用或者起源说起，也就是为什么会出现这个问题。
大家好，这里是零基础学习 Python 系列，在这里我将从最基本的Python 写起，然后再慢慢涉及到高阶以及具体应用方面。我是完全自学的 Python，所以很是明白自学对于一个人的考验，所以在这里我会尽我最大的努力，把 Python 尽可能简单的表述清楚，让更多想要学习 Python 的朋友能够入门。同时写这个教程也算是对自己之前所学知识的一个巩固和提高，喜欢的朋友们可以点个关注，有问题欢迎随时和我交流。本文所有的代码编写均是Python3 版本。
在前面《循环、递归与魔术（一）——递归与循环的数理逻辑》系列中，我们曾介绍过递归与循环的逻辑结构以及他们在魔术中的应用。而在我早期的公开分享中，往往还会带上对称这一结构，并且举过我在泰姬陵上看到图案的例子。您看：
从金字塔看思考的三个层次，首先塔底是经验，大多数人都是根据自己直接经验或者从别人那里得到的信息做判断；其实是对个体化经验的解释，有时以偏概全，有时基于集体或文化的思想，基本都有一定的逻辑及理论支撑，但并不可靠；最后是塔尖，可靠分析，批判性地审视自己或别人对于经验的解释，绝不采纳狭隘或者过于宽泛的解释。
【磐创AI导读】：本文主要带大家一起剖析ResNet网络，查漏补缺。想要学习更多的机器学习、深度学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
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图像识别的深度残差学习————联合编译：李尊，陈圳、章敏 摘要 在现有基础下，想要进一步训练更深层次的神经网络是非常困难的。我们提出了一种减轻网络训练负担的残差学习框架，这种网络比以前使用过的网络本质上层次更深。我们明确地将这层作为输入层相关的学习残差函数，而不是学习未知的函数。同时，我们提供了全面实验数据，这些数据证明残差网络更容易优化，并且可以从深度增加中大大提高精度。我们在ImageNet数据集用152 层--比VGG网络深8倍的深度来评估残差网络，但它仍具有较低的复杂度。在ImageNet测试集中，
最近找人帮忙内推了几个大公司的web前端开发岗位，简历筛选没通过，跟几个网友聊了下加上内推人给我的简历反馈结果，我找到了自己的问题所在。
在学习《问题分析与解决》时学到了一种找到问题根源的方法——问五次为什么。具体内容是：当遇到一个问题，不要只看当前答案，要继续往下问，为什么，连问五次，就能够找到更深层次的问题。
今天来回顾一下二叉树，翻转二叉树，绝对是面试题目了，代码不长，又考察对二叉树的操作。
【导读】边缘检测是计算机视觉中的一个基本问题。近年来，卷积神经网络(CNNs)的出现极大地推动了这一领域的发展。现有的方法采用特定的深层CNN，但由于尺度和纵横比的变化，可能无法捕捉到复杂的数据结构。今天分享的paper提出了一种利用更丰富的卷积特征(RCF)来精确的边缘检测方法。
在之前的文章中，我们介绍了使用JOL这一神器来解析java类或者java实例在内存中占用的空间地址。
面试官 知道String吗？String是什么类型的？用的时候需要注意什么？String和StringBuffer、StringBuilder的区别都是什么？ 小白 呃.......，我只知道String是不可变的字符串，是一个final类型的类，每一个String都是一个对象，创建的时候可以new也可以直接赋值。用的时候不要在循环中直接进行字符串连接操作，其他的就不知道了。 总结 面试考察点和解答 小白说的都正确，但是知识还是欠缺，这个问题只能说是回答对了30%。 这个面试题经常会出现在初级面试中，考察的
信息安全行业在转变求创新，因为它所服务的对象本身在变化，传统业务在逐步地使用互联网工具往前推进，推进过程中发生了很多阻力很多问题，这个时候信息安全就尤为重要，所以我们选择这个典型的金融行业来讲信息安全，金融行业是最快速使用互联网模式的，像P2P以及其他业务线，是业务比较复杂的体系。
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
> 如果不指定target，则给jQuery命名空间本身进行扩展。这有助于插件作者为jQuery增加新方法。 如果第一个参数设置为true，则jQuery返回一个深层次的副本，递归地复制找到的任何对象(递归合并)。否则的话，副本会与原对象共享结构。 未定义的属性将不会被复制，然而从对象的原型继承的属性将会被复制。
边缘检测是计算机视觉中的一个基本问题。近年来，卷积神经网络(CNNs)的出现极大地推动了这一领域的发展。现有的方法采用特定的深层CNN，但由于尺度和纵横比的变化，可能无法捕捉到复杂的数据结构。今天分享的paper提出了一种利用更丰富的卷积特征(RCF)来精确的边缘检测方法。
三个连续的点具有两个含义：展开运算符（spread operator）和剩余运算符（rest operator）。
ES6 的数组中提供了 flat 函数。这个函数是 Array.prototype 上的一个函数。而且可以指定要提取嵌套数组的结构深度，默认值为 1。
提到九九乘法表，大家可能都不会陌生，从小学接触乘法开始，九九乘法表就要求我们每一个人能够倒背如流，所以想必大家都能从善如流的背诵，但大家是否考虑过一件事情：如果要我们来做九九乘法表，我们应该如实现呢？
从纯table 布局html开始，到使用div+css写网页，再到使用jquery来制作更具动感的效果。我的学习之路很是艰辛~
heap是什么意思，有什么作用。Heap作为一个单纯的英文单词来讲名词就是：一堆、许多、大量的；做为形容词就是：堆积（东西）；堆置；在…上放很多（东西）；对（某人）大加赞扬（或批评等）；这也是做为healp这个单词最纯粹的意思，是不是很好理解呢。如果只是做为一个单词，那就有点小瞧它了，heap在程序行业同时也代表了基本的数据结构，那么这些数据结构又是怎样表现的呢，简单了解一下吧。
使用逻辑判断语，具体看代码 把(n-1)>=0放在最开始的判断上，利用&&操作符的性质，只有在（n-1)>=0的条件下才会执行后面的语句，temp = temp+n是每次进行累加的过程，temp是一个全局变量，可以保留累加和，最后的complex(n-1)>0用来进入到更深层次的递归层里面
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟在机器学习技术不断加速发展的今天，数据在构建智能模型、模拟现象、预测值、做出决策等方面起着至关重要的作用。 在机器学习技术不断加速发展的今天，数据在构建智能模型、模拟现象、预测值、做出决策等方面起着至关重要的作用。在越来越多的应用中，数据以网络的形式出现。网络数据固有的图结构推动了图表示学习领域的发展。它的作用范围包括为图及其组件(即节点和边)生成有意义的表示。随着消息传递框架在图上的成功应用，即图神经网络，加速了图表示学习的研究。学习图上的信息和表达性表示在广泛的
register 方法，入参是我们的配置类 JavaConfig.class ，下面跟着源码继续往下走！
在黑客帝国中，一边是物理世界，一边是母体的数字世界，数字世界由海量的1和0构成，只是0与1构成的世界对于大部分人来说过于复杂，最终只有救世主尼奥能够看清：
本文介绍了CNN中pooling层的作用，主要包括使构建更深层次的网络变得可行、使得filters获得更多的全局和contextual（上下文）信息、使训练可行，也可以说使得训练变得更高效、针对深层次的网络结构来说、使得特征map大小和数量进行更好的选择（权衡）以及具有旋转不变性等优点。
继《宋宝华：一个简单的python脚本看透Linux程序对库的依赖》之后，作为一个python的初级用户，学习和实践python的步伐根本就不下来！
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在子组件中，你可以使用inject选项来接收父组件提供的数据。你可以在模板中直接使用这些数据，也可以在子组件的逻辑中进行进一步处理。
2015年11月，谷歌宣布将推出一项名为“智能回复”的邮件功能。通过分析所收到邮件的上下文，该功能可以提供三种可以忽略或定制的回复。该智能回复功能将以收件箱应用的形式出现在智能手机与平板电脑中。 这个功能看上去可能很简单，但在底层，它需要复杂的深度学习技术支持。这种技术被看作发展了几十年的人工智能的新进展。谷歌利用深度学习技术为它的服务赋予了人的某些精神特征。谷歌已经将这种技术用于筛选垃圾邮件、识别照片主题、翻译文本，并尝试判断电子表格数据的趋势。智能回复功能以智能手机应用程序的形式出现，一方面可以减少谷歌
首先深拷贝和浅拷贝都是对象的拷贝，都会生成一个看起来相同的对象，他们本质的区别是拷贝出来的对象的地址是否和原对象一样，也就是地址的复制还是值的复制的区别。
题目：Feature Overcorrelation in Deep Graph Neural Networks: A New Perspective
目前国内从事软件开发的，java的占比是越来越高，不说别的在培训视频的绝对量上，java几乎占据了半壁江山，很多小伙伴直接从网上搜到一些视频，然后制定好计划开始了java的学习计划，然后大部分的开始对着视频学的非常有意思，但是慢慢的学到一半，发现离了视频不知道就不知道怎么写的代码了。然后让东西写代码一些很常见的程序也是别别扭扭的才弄出来，全然没了看视频的那种自信满满的感觉。 俗话说磨刀不误砍柴工，无论学习什么语言，都还是要讲究一些技巧，那么如何学java？ 第一步：确定学习java的决心，万事开头难，其
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