当我们开车回家时，车上的传感器会记录下我们在车上所有活动，以及开车的转速，行驶的距离，经过的街道。更甚的是可以自动检测我们车辆寿命，保养状况。当我们网上购物时，网上商店会记录下我们看了什么，买了什么。...当然当我们在线下超市进行买东西时，线下超市也可以通过一系列的监控，看到我们在干什么，买了什么？甚至通过录像，可以像线上商铺一样分析下，我们停留在超市里具体看了什么？...我觉得这只是一个时间以及过度问题，目前我们肯定不愿意被监视，因为目前的监视是一个数据单向流动，举个简单的例子，警察可以监视我们在某些场合下的活动，反过来我们不可以监视警察的活动，这样会导致我们不愿意被监视...如果未来发展成我们也可以监视同时在监视我们的人，这又会发生什么事情呢？或者说，我们知道别人在监视我们的那些行动。...这些数据完全可以规避掉人类大脑天生记忆不稳定以及不擅长统计分析的特性，我们可以回到任何过去曾经发生的事情。再加上人工智能过滤分析完全可以预测我们的未来，想想觉得是一件很美妙的事情
我们可以做得更好，我希望我们作为社区的成员，能够更加积极主动地打击行业中各种形式的骚扰和偏见。 所以，这就是2017。紧随快速概览之后，让我们来看看，之前我是如何预测这一年的。...虽然我们可以调侃，更多的人是在谈论深度学习，而不是真正在做深度学习，但我更愿意用积极的眼光看待这一问题。2017年是医生开始认真对待人工智能的一年。...我以前谈论过这个任务，它很酷也很重要。这篇论文汇集了多个参与者的成果，并与表现良好的人类基线做过比较。我们以后再来讨论这项研究，现在只想公平地说，这项工作的重要性可以与谷歌视网膜病变的论文相提并论。...我们有3个中等质量或更高质量的第二阶段实验，另外还有6项实验也可以算作第二阶段，但是有一些局限性。 如果我们以谷歌视网膜病变的论文作为衡量标准，那么今年就只有1篇论文了。...几周内写一篇关于我对2017的预测表现如何(还有一段时间来证明我是正确/错误) 的博客会有问题, 但我认为评价我的预测的布莱尔分数（Brier score）将会是 ~. 45 +/-1...
就像许多开发人员一样，我也经常使用别人的工作成果（Medium 上的文章、GitHub 上的代码等），因此也很乐意与社区分享我的成果。...我完全同意他的观点，并且我希望我的文章可以帮助那些对机器学习不熟悉，以及还不清楚是否愿意从事机器学习的 PHP 开发人员降低 OpenCV 的使用门槛，同时我会尽力阐述我花了大量时间得到的观点，所以你们甚至都不需要很长的时间就可以了解它...因此，在 OpenCV 的示例中，你经常可以看到转换 BGR 到 RGB 的过程，反之亦然。 人脸检测 我第一次尝试的是这个功能。...从这个示例中可以看出，即使在僵尸妆容的照片上也可以找到一张人脸。特征点不会干扰人脸的定位。...从这个示例中可以看出，僵尸妆容使得找到人脸上的特征点变得更难。特征点也会干扰人脸的定位。光照也有影响，在这个实例中，嘴里的异物（草莓、香烟等）可能不会有干扰。
通过MVCC，能够保证在事务开启后，保证每次读取的数据都是一样的；但是却不能解决幻读的问题，庆幸的是mysql使用间隙锁解决了在可重复读级别下出现的幻读问题。...首先我们思考这样一个问题，在可重复读模式下，开启一个事务之后会是什么样的场景： 能看到本事务开启前的所有已经提交的事务产生的数据 不能看到未提交的事务产生的数据 假设每个事务都有自己的事务ID，并且这个...id是递增的，后创建的事务ID大于先创建的事务ID 所以如果想要实现这样一个场景，开启事务后，需要保存以下两个数据状态： 未提交的事务作为一个数组 un_commit[]，按顺序排列 生成一个下一个即将分配的事务...的记录 比较第一条，提取创建事务id=50，比较后发现创建事务id小于当前事务ID=300，进入下一步 判断 创建事务id小于最小的未提交事务id=100，则可以认为当前这条数据是在本事务开启之前就已经提交了...进入下一个判断 提取上一个版本指针的地址，定位到数据 比较发现当前数据创建的事务id是50，小于最小的未提交事务的id，所以返回此条数据 此时事务ID=200的删除了id=1 的数据，没有提交事务 此时数据长这样
而ViT这种泛化性的不足，可以通过加入池化层来弥补，因此作者认为池化层对于ViT的泛化性能提高是必要的。 2.3....因此，在CNN中，池化层可以调节空间上交互的区域大小。在ViT中，无论特征的空间维度是大还是小，Self-Attention都会进行全局的特征交互。...然而，在token数量比较多的时候，Self-Attention的交互也会受到一定影响（可以理解为token数太多时，Self-Attention关注重点的能力可能就没有那么强了）。...ImageNet classification 从上表可以看出，PiT比ViT不仅有更高的精度，还有更少的FLOPs和更快的速度。...个人觉得，其实本文做的工作非常简单，在ViT上改动也非常小；不过相对来说这篇工作做的还是比较完整的。 作者首先在ResNet上进行了研究，发现在空间维度上进行变换可以提高计算效率和泛化能力。
你可以选择直接购买或挑选其中5款内衣寄送到家中试穿，绝对包邮。试穿后不想要的内衣可以寄回，True&Co.只收取你购买的内衣费用。接着，他们会再度邀请你完成另一份调查问卷，了解每一款内衣的穿着效果。...我很喜欢身上穿的内衣，让我更有自信，更快乐。”...，我不确定这个术语是否准确，但我一直称之为‘大众化定制’(mass customization)。”她说道。...“我们能够获取顾客反馈，了解到她们的需求，比如她们希望这款内衣罩杯做小一些，或者在背后加跨栏背心式的支撑结构，没问题，我可以做。我会在外观上添加自己的设计元素，同时确保在功能上满足顾客需求。”...假如说True&Co.的顾客群体与这幅画有任何关联的话，那她们可以说是维特鲁威人的反面：大千世界里的万千女性之一，不完美，却独有魅力。 “我满脑子都是这首歌。”林笑着说。“我们比男性要迷人得多。”
每次数学建模看周老师写的东西都觉得自己很菜，老师可以在课堂上信手拈来一段仿真代码，也可以使用LaTeX绘出让我目瞪口呆的动图，我很少有崇拜他人的时候，所以我什么时候才能和周佬一样，可能就像老师说的，你每天写
最近更新，由于用了 SStap ，我的子系统上也成功安装了， VSCode yes！...输入命令行，好像就可以安装了，但是速度十分慢，一直卡着，用了 pip 豆瓣源也还是不行，然后我就想直接用 python3 来安装了，我惊奇地发现 WSL 里虽然有 python3 ，但是并没有配对的...$ sudo apt-get install python3-pip 输入命令之后，系统报错安装 pip3 需要一些依赖，但是这些依赖在我当前源中找不到，google 了一下，才发现是因为我的 apt...WSL 里面拷贝进去，这样子做的话理论上是可以的，但我实际做的时候就发现拷贝进去后再执行 setup.sh 会出现莫名其妙的错误，说这个脚本有语法错误，最后老老实实在 WSL 中用 git clone...然后就是漫长的安装中，好在最后总算是安装完成了，在 terminal 中输入 gdb 如果看到了 pwndbg 字样就说明已经成功了 同样的方法我在双系统的 ubuntu 中也试了一遍，也成功安装了
然而不是所有人的身体都像超模一样，也不是所有人都会选择适合自己的内衣。 01 内衣，首先还是要舒服 胸罩，或者说“文胸”，是一个很近代的产物。...黑色，蕾丝加聚拢 “黑的白的红的黄的，紫的绿的蓝的灰的，你的我的他的她的，大的小的圆的扁的，好的坏的美的丑的，新的旧的各种款式各种花色任你选择。”...黑色、肤色、粉色是典型的内衣色，不论是商家购买界面推荐的默认颜色，还是消费者自己挑选的内衣颜色，都是这三种颜色居多。 ? 这也好理解，像黑色和肤色几乎可以和任何颜色相配，本身就在服装中占有重要地位。...03 胸大胸小，都要穿对内衣 中国女性偏好可以聚拢的内衣，和中国女性的胸型有关。 中国女性的的胸型大多属于扁平扩散型，这种胸型下乳房的底面积大，高度低，曲线也不明显。...虽然这是完全可以避免的，但是由于很多女性不了解自身的尺码，到了内衣店再碰上不靠谱的导购，最终胸部挤进过小的文胸，可能还以为是内衣的聚拢效果太好了。
如果在男友的衣柜中发现了其他女人的内衣，你一定认为这个没良心的家伙出轨了，对不起你了，瞬间，你已经想出来N种对策——马上跳楼？不，我先去砍了他！哦，不！我得先砍了她再砍了他！不，我还是......如果你的男友出轨了，那么很容易想象这件内衣是如何进入你的衣橱的。那么，即使他确实要做对不起你的事情，你也希望他能够小心行事。在他确实背叛了你的情况下，我们认为，这件内衣出现的概率是50%。...或许，他把衣服搞混了，或者你的伴侣有一位红颜知己，两人之间只存在纯友谊，而你对此也深信不疑，她寄宿一晚忘了带走内衣；或者这就是你的伴侣为你准备的一件礼物，只不过忘了把它包起来。...但有时我们可以依据经验推断某事件发生的概率。比如，研究发现，已婚夫妇任何一年的出轨概率都在4%左右，所以，我们可以将这个概率视为先验概率。...如果我们算出了以上三个概率值，就可以依据贝叶斯定理得出后验概率。 令我们感兴趣的是这样的数据：在发现内衣的情况下，男友出轨概率有多大？计算结果示例如下： 妹纸们，看到了吗？
/sleep.py成功 但我不想总带着当前路径./ 我想要直接输入sleep.py回车就自动运行 这可能么?...如果环境变量 $PATH 中没有/usr/bin 就找不到 ls 了 就连 ls 也不能执行了 真的是这样吗？...python3 都可以各自默认的执行目录 我们用的这个 python3 到底在哪呢？ ...但是只能被文件所有者root调用 我想让普通用户也能执行sleep.py 可以吗？...Python3 入门课程，对没有编程经验的同学也非常友好。
题目有点长，感觉好像也解释的不太清楚，但是大概意思就是，我们在逛一个网站的时候，譬如天猫，你会看到有“女装”、“男鞋”、“手机”等等分类，点击进去又会有相应的品牌，女装下面会有“snidle”、“伊芙丽...然并卵，我并没有天猫的相关数据，只有我公司的数据，但是这个数据肯定不能外泄，编数据又很麻烦，所以就不讲怎么用机器学习的算法去计算这个概率了，不过这也不难，待我有时间写个爬虫把数据弄下来再写，嘿嘿。...以第三行为例，我们可以看到“scofield”这个品牌被分类为“女装/内衣”的概率是0.87473829，“女鞋/男鞋/箱包”的概率是0.03394293，“化妆品/个人护理”的概率是0.21392374...这个的难点在于python的多层嵌套字典的输出和删除python字典中的值，譬如在这里就是删除字典中value = 0的值，我最开始的时候是把value值提取出来放到一个列表里去删除，但是删除之后至少还会保留一个...0值，后来想到可以把字典的key和value反转，用dict.pop删除key = 0的键值对就可以了。
你正走在回家的路上，突然，前面一个巍峨的身影挺立在路中间。它可能是张大爷养的狼狗，从不伤人；也可能是误打误撞跑到这里的野狼。你分不清，你没流量了，你给小善打电话求助。...“小善，”你惊恐道，“前面有只家伙，我不知道它是狗还是狼。” “说特征吧，三个便够了。”...那么，告诉你迎面走来的同学内衣是紫色的，你更倾向于认为他来自哪所学校？ 很显然，得知了“内衣颜色：紫色”这项信息，我们几乎可以判断这名同学来自南开大学。...显然，内衣颜色这个信息比主修学科这个信息价值更大，利用熵值计算公式，我们可以得到两种信息的信息熵。 ?...可见，相比什么信息都不知道的熵值，内衣颜色让这个值降得更多了，内衣颜色这个信息所带来的信息增益更大。可以说，如果只能知道一种信息的话，那我们应该选“内衣颜色”。 信息熵的简单应用如上。
但是要注意Python3和Python2的选择继承顺序的规则不一样。...多态 有了继承之后就可以享受多态的好处，以下是廖雪峰老师给的例子 当你调用run_twice()函数时，随着你传入类的不同，输出结果也会不同，这样使得了程序有着更好的扩展性，当你想增加多一个Animal...但我们不应该这么做，既然有意去隐藏该属性，那么我们不应该主动的去破坏封装，而且不同Python的解释器可能会把__name改成不一样的变量名，若执意访问，可能会导致异常的出现。...B （Built-in） 内建作用域 变量会以 L –> E –> G –>B 的规则查找，即：在局部找不到，便会去局部外的局部找（例如闭包），再找不到就会去全局找，全局找不到再去内建作用域中找，直到找到或者找不到...：可以用来定义类方法（不用实例就可以调用） @staticmethod：主要是方便将外部函数集成到类体中，并且用staticmethod包装的方法可以内部调用,也可以通过类访问或类实例化访问。
理解 其实也没啥好理解的，字面意思很清晰了。 今天我去做核酸，排了很长的队伍。...栈就可以想象成我们冬天穿衣服和脱衣服。 先穿一件保暖内衣，再套一件卫衣，再套一件羽绒服。脱衣服时，不可能先直接脱掉内衣，需要从外到内一件一件脱掉，先脱羽绒服，再脱卫衣，最后是内衣。...最先穿的是内衣，最后脱的是内衣，这就先入后出，最后穿的是羽绒服，最先脱的是羽绒服，这就是后入先出。 实现 js没有这个数据结构，也不要问我，怎么用c语言实现，不好意思，现在的我全忘光了。...我：呃呃呃，我想一哈 ......后面事情就不说了 通过这个事情，我总结出两点 字节的面试算法咩有想象得那么难 前提是你至少得刷一些简单的中等难度的算法题，不然可能题都读不懂 刷题 所以下面我们来点真实的...，一起看两道算法题，不想看的，您可以点在赞，关闭页面了，因为算法题甚是索然无味。
02 茵曼内衣选择微信生态的深层原因 从传统电商转战小程序电商，是茵曼内衣的无心之举，还是刻意而为？而其借力微盟，以娴熟的营销打法取得业绩爆发的背后，是否还有更为深刻的行业认知？...微盟创始人孙涛勇认为小程序是微信链接万物的一种表现形式：电商、餐饮、本地生活均可呈现在小程序上，且每一个应用之间是立体的网状，不仅线上线下可以互联互通，每一个应用之间也可以互联互通。...03 深耕小程序未来业绩增长或将进入快车道 和在京东、淘宝等平台电商相比，茵曼内衣入主小程序电商，拥有更大的自主性，其玩法也更具创新空间。 ?...此时，即便不买广告位没有平台推荐，自家商品、店铺也不再淹没在动辄百页的同类竞品中；类似公众号，用户不断在小程序中沉淀、培育，日常运营维护下，小程序IP影响力不断增强，流量、业绩也将稳定增长。...以微信生态作为底层基础设施，又有微盟等企服公司助力，茵曼内衣自身主动围绕用户进行高频链接，价值释放，品牌爆发可谓情理之中。而随着用户对茵曼内衣品牌认可度的逐步提升，其品牌粉丝号召力也将愈发强烈。
是不是迫不及待想要看过程了，来吧~ 如何爬取内衣数据 Python爬数据很简单，我个人总结大致就 3点： 请求数据 进行数据处理 写数据 第一点 请求的数据 会有几种可能： 1、很简单的html页面，就直接...requests就可以请求成功； 2、js渲染的页面 ，这种页面超多，requests请求一堆js数据； 3、需要登录才能获取，至今登录我都是用的cookie 请求登录，但应该有更好的办法； 4、json...3、商家的商品数量饼图 在Top100的商品占比中，Avidlove以28%的巨大优势称霸 而其他商家基本都是个位数的占比，没有很明显的优劣势 Avidlove的内衣是酷酷风的，我喜欢。...，夺得了第三名 N-pearI，没有任何优势，不出意料的光荣垫底 口碑最差的N-pearI，能搜到的商品也最少，不过图很劲爆，emm……然而不是我的菜 粗略来看的话，想要排名靠前，口碑一定不能太差，至少要保持在平均水平及以上...Color方面：非常直观：Black > red > blue > green > white > purple....所以黑色、红色永远不会错；绿色是出乎我意料的，商家也可以大胆尝试。
最开始想给华为的那个iptv盒子刷机还是好几年前，不过尝试了好多次，包括进入恢复模式之类的。最终也没刷成功，那时候想装app主要是原来的55寸的那个海信电视变得非常卡了。...给海信的400打电话，初六去看了一下，表示要带回去拆机才能知道是哪里的问题。由于初七就要回青岛，早上修不好就得一直扔在那里，于是就放弃了。甚至我都开始看新的电视了。...后面就是开启adb链接，点击启用远程登录，选择开之后点击提交，现在就可以使用adb链接机顶盒安装apk了 如果链接失败可以多长时间几次，任务管理器挂掉adb的进程。...install的时候要注意把apk放到adb的目录下，可以简化操作命令。提示安装成功之后去box上并找不到这个应用，需要在安装个第三方桌面，例如沙发桌面、当贝桌面之类的。...我就在这个地方放弃了，因为现在机顶盒是连得联通的iptv的专用百兆端口，不确定这个端口是不是能够访问互联网的其他资源。
鲜花固然代表着美丽，代表着各种美好的含义，但是也不能教师节送花，母亲节送花，情人节也送花呀！...钢铁直男的想法总是这么赤果果，其实想知道妹子喜欢什么颜色的内衣，尺码是怎样的，不一定需要直接询问，可以有各种方法可以获取到，这里就不展开这个话题了。...为了探究妹子们的平常对内衣的普遍选择，我连夜爬取了网易严选关键词为“文胸”的商品评论数据，从中挑选了几个代表性的属性来做分析。...我将获取到的评论数据放在文件中存储。预览如下： ? 存储数据 分析数据 抓取完数据后，我们就可以进入探索环节了，我想从颜色、尺码、评论三个角度去看看有没有什么惊奇地发现。...同时，我们多翻一些数据就可以发现，这个颜色和尺码并不是统一的，不同的产品可能有不同的格式。 经过总结，对于颜色，我可以根据特点去除噪音，获取到统一的格式。
前言 大家好，我是Bynn，数据团Python微专业和可视化微专业的优秀学员。前些天，我看到某公司对数据分析师的招聘要求有一条： 4、分析客户人群的购买习惯，并通过购买习惯做出相关数据分析。...正好我最近在找项目练手，于是我决定研究亚马逊上Top100的细分品类——女式情趣内衣的销售情况。 ?...刀间，说明这是情趣内衣市场的主要价格区间；但20-40刀区间居然没有任何商家，可以在这一块深入研究，看能不能找到证据说明该区间是蓝海，有更大的市场潜力 而从每个商家的价格区间来看，大多数都是采取多颜色或款式的策略...在Top100的商品占比中，Avidlove以28%的巨大优势称霸 而其他商家基本都是个位数的占比，没有很明显的优劣势 Avidlove的内衣是酷酷风的，我喜欢。 ?...Color方面：非常直观：Black > red > blue > green > white > purple....所以黑色、红色永远不会错；绿色是出乎我意料的，商家也可以大胆尝试。
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