P only need to fullfill l : the_type but not n:nat since we are proving property of the_type.
最近闲下来的时候其实一直有在玩Agda。其实之前也知道Agda，但是由于Coq的相关资料更多，而且那时候我在Windows平台上无法安装Agda（old-times库的问题），于是拖到近来PLFA这本书的中文翻译动工才开始跟着看。
作为一个对数学和编程语言充满激情的人，谁也不能阻止我分享我总结的10个超棒的用于数学的编程语言。 正文共：2619 字 预计阅读时间：7 分钟 作为一个对数学和编程语言充满激情的人，谁也不能阻止我分
we can write an Inductive definition of the even property!
来自马萨诸塞大学、谷歌和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）的研究人员发表了一篇论文，利用大语言模型自动生成定理的完整证明。
“Base Types”, only Bool for now. — 基类型 …again, exactly following TAPL.
From now on, importing from std lib. (but should not notice much difference)
Pair of Numbers Q: Why name inductive? A: Inductive means building things bottom-up, it doesn’t have
It also works with conditional hypotheses:
So the book material is designed to be gradually reveal the facts that
The .v code is a gorgeous example of literal programming and the compiled .html website is full-fledged. So this note is intended to be NOT self-contained and only focus on things I found essential or interesting. This note is intended to be very personal and potentially mix English with Chinese (You can Lol) So yeah. Don’t expect it to be well organized and well written. I posted it on blog mainly for my own references purpose. The quotes could either come from the book or saying from someone (even including me).
如果不做任何处理的话…生成的 ml 里的 nat 则都会是 Church Numeral…
The equality operator = is also a function that returns a Prop. (property: equality)
Until today, We were living in the monomorphic world of Coq. So if we want a list, we have to define it for each type:
I have been long confused with Unary Relations vs. Binary Relation on the Same Set (homogeneous relation) I thought they were same…but turns out they are totally different!
A weird convention through out all IMP is:
4、项目团队发现造成产品缺陷的原因可以归纳为5种，而且每种原因导致的缺陷数量是不同的，以下哪个工具有助于帮助项目经理确定解决这些缺陷原因的优先顺序？
本期节目请来了一位使用 Emacs 15 年之久的编辑器专家领蜂，在高中竞赛时获奖后，父母送给他一台个人电脑，这打开了他的 Emacs 之旅。
Inductive ty : Type := (* record types *) | RNil : ty | RCons : string → ty → ty → ty. we need
概述 质量与等级有什么区别？ “质量“与”等级“不是相同的概念。质量作为实现的性能或成果，是”一系列内在特性满足要求的程度“（ISO 9000）。等级作为设计意图，是对用途相同但技术特性不同的可交付成果的级别分类 如何通过质量管理来达到客户满意？ 了解、评估、定义和管理要求，以便满足客户的期望。这就需要把“符合要求”（确保项目产出预定的成果）和“适合使用”（产品或服务必须满足实际需求）结合起来。在敏捷环境中，相关方与项目管理团队合作可确保在整个项目期间始终做到客户满意 高层在质量管理中起什么作用？ 项目的成
The toy lang from SmallStep is too “safe” to demonstrate any runtime (or dynamic) type errors. — 运行时类型错误 So that’s add some operations (common church numeral ones), and bool type.
本文列出2019年最新整理的用于区块链开发的43种流行的开发库、开发工具与开发框架。
basically, parser combinator (But 非常麻烦 in Coq)
在上一篇 java学习原理篇|java程序运行套路中, 我们提到了元素/属性,方法的概念.这个抽象的方法, 同样的适用于IDEA的学习,在这里, 我们在第一个界面和大家一起来抽象和提炼,在后面的界面,大家可以尝试这样自己来抽象提炼. 大多数教程,都只会教导1+1,然后告诉你答案直接写2就可以了,在这里,我希望大家能真正的充实,提升自己,我们也是拿简单的举例,但不同的是, 我会阐述是怎样去思考,怎么去构建一个稳固的java知识大厦根基
《Advance in Financial Machine Learning》的作者Marcos López de Prado，于今日发表了其在ADIA Lab的第一篇研究论文Causal Factor Inversting: Can Factor Investing Become Scientific，主要讨论了当前传统因子研究中的现状。很多人都说，当前的因子研究更多的是一门艺术而不是科学。如何根据因果推断的理论，按照科学发现的步骤进行因子研究，并有效避免研究过程的错误假设与错误结论，是本文探讨的主要内容。文章综合9个章节，从因果推断到蒙特卡洛实验，系统的梳理了因子投资与因果推断的相关内容。
说明：CAS是国科大的简称，KG是知识图谱的缩写，这个栏目之下是我整理的国科大学习到的知识图谱的相关笔记。
数据收集技术： 1.头脑风暴：收集关于项目方法的创意和解决方案。 2.焦点小组：召集预定的相关方和主题专家，了解他们对所讨论的产品服务或成果的期望和态度。主持人引导大家互动式讨论。 3.访谈：通过与相关方直接面谈，来获取信息的正式或非正式的方法。 4.标杆对照：将实际与计划的产品过程和实践，与其他可比组织的实践进行比较，以便识别最佳实践。 5.问卷调查：设计一系列书面问题，向众多受访者快速收集信息。地理位置分散，受众多样化，适合开展统计分析的调查。也可用来收集客户满意度。 6.检查表：又称计数表，用于合理排列各种事项，以便有效地收集关于潜在质量问题的有用数据。用核查表收集属性数据就特别方便。 7.统计抽样：从目标总体中选取部分样本用于检查。 8.核对单：需要考虑项目，行动或要点的清单。它常被用作提醒。应该不时地审查核对单，增加新信息，删除或存档过时的信息。 9.市场调研：考察行业情况和具体卖方的能力。在规划采购管理中使用。
知识推理是知识图谱中很重要的一部分，主要用于推理暗含的知识（丰富知识图谱），检查知识库的不一致（知识清洗）
类有很多种提炼角度，需要根据系统地目标、业务的场景，选取合适的角度对事物进行归纳。
面向知识库或者知识图谱的事实补全 如图谱中给出了出生地但没有国籍，即可以通过推理的方法把实体或关系预测出来。称为链接预测。 它是利用已知知识预测未知的隐含知识，利于完善现有知识图谱。 包含两个评测任务：
Python: What if everything was a dict? Java: What if everything was an object? JavaScript: What if e
逻辑归纳，需要拥有良好的逻辑思维，并结合领域知识形成该领域的分析方法。而领域方法，进一步归纳则能够成为通用了方法论。
机器学习中有几个关键的概念，这些概念为理解机器学习这个领域奠定了基础。
一、数据挖掘技术的基本概念 随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产
对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。但是如何利用新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏呢？ 在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术的概念和技术就应运而生了。 1、关联分析 association analysis 关 联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、 时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信
AI科技评论按：近年来，深度强化学习（Deep reinforcement learning）方法在人工智能方面取得了瞩目的成就，从 Atari 游戏、到围棋、再到无限制扑克等领域，AI 的表现都大大超越了专业选手，这一进展引起了众多认知科学家的关注。不过 Deep RL 需要大量的训练数据，人们开始质疑深度强化学习过于依赖样本，导致效率低下，无法与人类学习的合理模型相匹配。
在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术的概念和技术就应运而生了。
对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。但是如何利用新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏呢？ 在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术的概念和技术就应运而生了。 基本概念 数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。 还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。 基本任务 数据挖掘的任
对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。但是如何利用新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏呢？
一、概念/类 描述 概念/类描述就是通过对某类对象关联数据的汇总，分析和比较，用汇总的简洁的精确的方式对此类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为：特征性描述和区别性描述。 特征性描述：是指从与某类对象相关的一组数据中提取出关于这些对象的共同特征。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的同性。。 区别性描述：描述两个或者更多不同类对象之间的差异。生成区别性描述则涉及目标类和对比类中对象的共性。 数据特征的输出可以用多种形式提供：包括 饼图，条图，曲线，多维数据方和包括交叉表在
随着信息技术和网络技术的快速发展，人类所存储的数据越来越多，数据已经从量变走向了质变，成为了“大数据”(Big Data)。大数据概念首见于1998年《科学》(Science)中的《大数据的管理者》(A Handler for Big Data)一文。 2008年《自然》(Nature)的“大数据”(“Big Data”)专刊之后，大数据便爆发了，成为了学术、产业和政府各界甚至大众的热门概念，美国等发达国家已经制定并实施大数据战略。 刘红、胡新和指出，大数据带来了第二次数据革命，使得万物皆数的理念得以实
本文对数据挖掘概念的产生，数据挖掘与常规数据分析的主要区别，所能解决的几大类问题和所应用的领域都有着非常清晰的论述。作者在此篇文章中认为数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。丰富的业务知识是设计有效的相关变量的必要条件，而分析人员的思维模式从另外一个方面也保障了设计变量的结构化和完整性。所以我们在掌握丰富的业务知识同时，如果能够按照正确的思维模式去思考问题，将会发现解决问题并不是很困难的。 一、数据挖掘的本质 一般来说，比较狭义的观点认为数据挖掘区别于常规数据分析的关键点在于：数据挖掘主要
众所周知，谷胱甘肽过氧化物酶 4 (GPX4) 和铁死亡抑制蛋白 1 (FSP1) 构成了铁死亡的两大主要防御系统→
编者的话：本文对数据挖掘概念的产生，数据挖掘与常规数据分析的主要区别，所能解决的几大类问题和所应用的领域都有着非常清晰的论述。作者在此篇文章中认为数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。丰富的业务知识是设计有效的相关变量的必要条件，而分析人员的思维模式从另外一个方面也保障了设计变量的结构化和完整性。所以我们在掌握丰富的业务知识同时，如果能够按照正确的思维模式去思考问题，将会发现解决问题并不是很困难的。 一、数据挖掘的本质 一般来说，比较狭义的观点认为数据挖掘区别于常规数据分析的关键点在于：数
监督式学习指的是你拥有一个输入变量和一个输出变量，使用某种算法去学习从输入到输出的映射函数
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户。大数据分析与挖掘包含了哪些技术呢？
往期周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 本周更新了两期视频：
工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量（或因变量）组成。这些变量由已知的一系列预示变量（自变量）预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。
机器学习这个词是让人疑惑的，首先它是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译，在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法，说明了这门技术是让机器“学习”的技术。机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。
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