我对罗永浩更多的印象还是大学时代的“老罗语录”，唯一用过的产品只有“锤子便签”，谈不上有多关注，而喊我同去的朋友则曾经在微博上被老罗拉黑了。仅从一个旁观者兼创业者的角度来说，我挺佩服老罗的勇气。...从这点来看，我相信他确实是有他坚持的理想主义。 但无论是狂热的锤粉/罗粉，还是极端的锤黑/罗黑，我都不太能理解。还记得我之前发的一篇 [测试]一道分歧很大的数学题 吗？...实际上很多自媒体做的也就是这样的事情：事实和观点已不重要，读者想听什么会转发什么就写什么。 这个现象普遍存在，知乎也是如此，认认真真写的答案，往往是不如蹭热点抖机灵的。这是个令人沮丧的事实。...哪怕这些内容看起来并没有那么“热”，甚至有点吃力不讨好。因为我知道这些内容对于需要的人来说很有价值，而相反互联网并不缺一个评头论足输出情绪的营销号。...能够按自己的想法做正确的事，这本身已经很好了。如果有幸做得还不错，甚至以世俗的标准来衡量也不逊色，那我得借用老罗的一句话：很大程度上，这是正派、体面、原则性和理想主义的成功。
而整个2020年，理想ONE的总交付量为32624辆，成为最畅销的电动SUV。 而理想汽车的这份财报中，最亮眼的地方无异于是其实现了首个季度盈利，这也让理想成为新造车三势力中率先实现盈利的企业。...但这也从一方面说明，一直“抠门”的理想，如今在成本控制上也只剩下为数不多可以发挥的空间了。 但总体来说，理想汽车交出的这份成绩单还算不错，能看出理想汽车正在稳步的成长之中，未来似乎也一片光明。...但是如今理想在各项技术上并没有构成绝对的壁垒，这就需要理想长期的资金投入来支撑，但资金对刚实现盈利的理想来说并不好解决。 其次就是增程式红利的消退。...而扩充产品种类对于理想而言，自然会有很多的利好，最重要的就是帮助理想扩充产品矩阵。...而且纯电动车型对附属云服务平台的要求更高，理想也需要加大对服务平台的研发投入，这对资金的需求难免让理想为难。 其次是理想在纯电动车型上优势并不明显。
理想的“失控”三部曲：换代风波、高管减持、子公司注销 “失控”的理想：换代风波、高管减持、子公司注销… 当理想撞到现实，终归是有些不太「理想」的，这是现实，也是为理想而奋斗的必经之路吧。...李想有一个宏大的理想，而这样的理想现如今却只能困顿在现实之中——日前，泉州一位理想L9车主刚提车当天，新车累计行驶不到3公里，就发生了抛锚问题，再结合近期一桩又一桩的事件发酵，理想ONE降价停产引发车主不满...9月1日，理想汽车宣布理想ONE车型停产，从9月起购车优惠2万，一时间引起了上千理想ONE车主的抗议，黑猫投诉平台更是迎来大量针对理想汽车的投诉，直指理想汽车“涉嫌销售欺诈”。...当下赚不到钱，资本市场也就只能赌理想的未来成长性，但这样的博弈关系是不牢固的，也很难转化为信任关系，一旦品牌遭遇重大的负面舆论，博弈者（也就是现阶段的投资者）就很容易恐慌退出。...毕竟，在多配置策略地推动下，理想汽车要触达的是更多层次多样性的用户群体。 当理想撞到现实，终归是有些不太「理想」的，这是现实，也是为理想而奋斗的必经之路吧。
❝通过设置setvbuf函数达到打印输出不缓冲的功能，以消除输出延时。...「buffer」：指向流使用的缓冲区的指针，或指向仅更改大小和模式的空指针。 「mode」：缓冲模式使用。...使用 设置标准输出缓存为0(不缓冲)。 setvbuf(stdout, nullptr, _IONBF, 0);
今天上班遇到个下标不固定的jsjson对象,如图 ?...本人想实现的是忽略第一个元素,循环后面的数据, 一开始使用的是for循环 var i; for(i=1;i<data.length;i++){ } 没写完就发现这样不行,因为本身的下标是2,data...[i],当i=1时是没有值的 后来试了下$.each $.each(data,function(i,n){ if(i>1) { console.log(i + ',' + n); } }...); 这样也发现i还是下标的值,输出结果还是3个都输出,不能实现忽略第一个; 到后来大神跟我说了个for in <script type="text/javascript"...=1){ //遍历输出 } i++; } 这样子的话,当第一次执行时,i为1,这样就不会输出,而第一次过后,i会+1,i=2,这样的话就开始输出了,脑子真笨!
理想的程序员，和理想的建筑师、理想的财务师、理想的按摩师没有任何的差别，他们本质上都是一群手艺人。我相信理想的程序员人人皆可成为。...有意思的是，我发现这6个一点点都和意识有关，也就是程序员和其他一切新兴产业的工种一样，只需要意识加上时间的锤炼，人人皆可达到理想的阶段。理想的程序员必然也是一个优秀的problem-solver。...他们往往有各式各样的小梦想，比如做个小茶农、做个小鹅贩、做产品、做销售、做投资，却被程序员的高薪或是没有转行的魄力「耽误」了，而因为不专注，他们不在意做好自己的本分，不在意锤炼自己的技能，不在意学习新兴的技术...理想的程序员会着力找寻有效的资料保存方式，把工作里灵光闪现写下的代码、脚本、配置、经验等短的片段保存起来，以便任何时候都能复查。 理想的程序员必须懒惰。...不。能升职吗？也不见得。迎娶白富美呢？不如去卖狗。
而不稳定的协议内容让OpenFlow无法被广泛支持，因为设备厂家需要不断地开发新的交换机来支持新协议，而网络所有者如运营商也会担心协议版本不稳定带来的设备不兼容问题。...当交换机支持的协议增多时，支持特定协议的指令会大规模增长，从而增加了交换机的设计难度。 （2）在当前的交换机中，很难去对数据包进行修改或者增加一些辅助信息，更别说支持新的转发协议的运行测试了。...还存在许多其他网络的协议，以及未来诞生的协议需要支持。所以每增加一个新的协议或者特性都会带来很多的开发量，增加了支持新协议的成本。...在POF的论文中还介绍了转发性能测试的结果，其可以在40G的线卡测试中达到48Mpps的速率，虽然丢失了20%的性能，但是依然支持80-Bytes的线速转发。...作为一个理想的模型、一个开创式的技术，POF可以重新赋予SDN新的定义，带来具有完全编程能力的SDN。但是这个进程注定是艰难的。一个技术的发展，除了技术本身的技术缺陷以外，更多是收商业因素的左右。
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于tf-idf的余弦距离计算相似度。...本节将介绍两种实现：基于sklearn 和 基于gensim 基于sklearn的方式如下： import os import jieba import pickle import logging
小时候，老师问我，你的理想是什么？我不假思索说是工程师，于是长大之后果然成了工程师。 工作这么多年，一直在思考工程师这三个字的意义，终于有一天恍然大悟，原来就是：用技术手段改进世界。...图形化的东西，是最适合非技术人员理解的。 所以，要促进社会的信息化程度，最好是能够想办法把各行业的业务人员都拖进来一起搞。...因此，从整体趋势看，追求细节性能的程序员们恐怕会离自己的理想越来越远了，除非是在某些特定领域。 那么，绝大部分软件系统都可靠吗？...很多软件公司，一方面不注重架构的设计与宣贯，导致变更的时候问题多多，程序员也不能很好领会架构意图，一方面忽视整个过程中对架构的管控，认为架构只是最初那张静态图。...任何一种架构方案，都需要一个良好的管控机制。没有哪个盖大楼的只认真管设计图纸，不控制施工过程。架构其实是跟施工过程严格相关的，架构并不是一张扁平的图，而是一个立体的东西，作为整个系统工程的骨架。
老码农的技术理想 小时候，老师问我，你的理想是什么？我不假思索说是工程师，于是长大之后果然成了工程师。 ...之前有不少传统行业，进行了一定程度的信息化，但这个信息化仅仅能满足自身运作的基本要求，当它与整个社会的潮流相对接的时候，就显得非常落后，迟缓。...因此，从整体趋势看，追求细节性能的程序员们恐怕会离自己的理想越来越远了，除非是在某些特定领域。 那么，绝大部分软件系统都可靠吗？...很多软件公司，一方面不注重架构的设计与宣贯，导致变更的时候问题多多，程序员也不能很好领会架构意图，一方面忽视整个过程中对架构的管控，认为架构只是最初那张静态图。 ...任何一种架构方案，都需要一个良好的管控机制。没有哪个盖大楼的只认真管设计图纸，不控制施工过程。架构其实是跟施工过程严格相关的，架构并不是一张扁平的图，而是一个立体的东西，作为整个系统工程的骨架。
而在造车上几经周折的理想汽车，却显现出“晋级跃迁”的趋势。 据了解，理想汽车去年12月，才完成第一款量产车型理想ONE下线。...作为理想重要投资人的美团创始人王兴曾说。“（新势力）面临很大的挑战，创始人需要集大股东、CEO、产品经理三位一体。”而李想身上，恰好具备将这三种特质融为一体的本领，这也是理想获得投资人关注的原因。...据了解，在理想汽车最新一轮的融资中，美团再次领投5亿美元。合计算下来，在目前总估值仅40.5亿美元的理想汽车，美团王兴投入的资金就超过了8亿美元。可见，王兴对理想汽车是真的看好。...理想ONE的大卖，似乎也部分证明了投资人的猜想。 放手一搏，下一步仍然惊险 千呼万唤始出来的理想ONE，是李想全力一搏的产物。从目前的效果来看，他的这一搏效果初现，算是惊险入围了。...李想敢于说出这话，足以证明他对这款车的信心，但是目前的理想汽车交付数量距离其目标的销量仍有很大差距。 但相比那些被淘汰的车企，理想汽车是幸运的，至少在这个漫长的长跑赛事里面，它拿下了晋级赛资格。
我理想的列表是这样的： ?...即①前导符号要与前后段落对齐；②item间要悬挂对齐 单纯用ul/ol的list-style-position是搞不掂的，inside是可以让整个列表区块与段落对齐，但会失去项间悬挂对齐效果；outside...倒是悬挂对齐了，但前导符又超出正常范围了，倒是可以给ul加margin-left使之缩进来，但具体缩多少能刚好对齐前后段落，没个准数，而且不同设备不同字体都容易走样，所以这不是理想的办法。...今天在逛一个网站时留意到它的列表效果很理想，于是扒了一招，要点： ul { padding: 0; /* border-spacing: 0 0.5em; 调整item间距 */...题外，ul默认的实心圆符号disc，既不是\2022，也不是\25cf，还请知道的大佬告知正确的unicode编码。
知道了"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。...log表示对得到的值取对数。 3.计算TF-IDF ? 可以看到，TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。...则它们的逆文档频率（IDF）和TF-IDF如下： ? 从上表可见，"蜜蜂"的TF-IDF值最高，"养殖"其次，"中国"最低。（如果还计算"的"字的TF-IDF，那将是一个极其接近0的值。）...1.分词 句子A：我/喜欢/看/电视，不/喜欢/看/电影。 句子B：我/不/喜欢/看/电视，也/不/喜欢/看/电影。 2.列出所有的词 我，喜欢，看，电视，电影，不，也。...3.计算词频 句子A：我 1，喜欢 2，看 2，电视 1，电影 1，不 1，也 0。 句子B：我 1，喜欢 2，看 2，电视 1，电影 1，不 2，也 1。
知道了"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。...除了TF-IDF以外，因特网上的搜索引擎还会使用基于链接分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。...二 TF-IDF统计方法 本节中会出现的符号解释： TF(t,d)：表示文档d中单词t出现的频率 DF(t,D):文档集D中包含单词t的文档总数。...log表示对得到的值取对数。 TF-IDF 数学表达式 可以看到，TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。...所以，自动提取关键词的算法就很清楚了，就是计算出文档的每个词的TF-IDF值，然后按降序排列，取排在最前面的几个词。
由于TF-IDF的应用领域与电视节目的信息表示不符，因此将其应用于电视节目相似度计算当中是不合适的。...本文首先介绍视频语义的表示，接着对于文本语义的TF-IDF进行分析，最后描述提出的方案，解释当中的误区并做说明。...对于它的解释说明，TF-IDF表示词语对于文献的重要程度。专业解释为词语蕴含的信息在文献信息中所占的比重2。它有以下两个特点： 一篇文档中该词出现的次数越多，它的值越大。...这里词语“我”与“爱”在很多文档中会出现，认为它蕴含的信息量就少，因此TF-IDF值较低；“北京天安门”相较而言出现次数就少，因此认为它蕴含的信息量就大，TF-IDF值就大。...错误使用TF-IDF 混淆文本语义表示与视频语义表示 项目需求是计算两个视频相似度，采用的视频语义表示是标签化的列表。
我希望是后者，可以根据需要将合适的数据放在合适的时间和位置。 我对多云的愿望清单 如果我要执行多云任务，首先我会准备一些常用的工具。我会寻找与当前行业内任何公有云或本地平台无关的流程或产品。...在我的云之间查看，应该可以直接比较云 A 上的数据与云 B 上的差异。...然后，为了简化我的基础设施即代码(IaC)存储访问实现，我的工具必须有规范的、自记录的自动化，并对我选择的工作流程存储库进行检查和平衡，在整个所需环境中扩展。...我的多云世界将再次以基础的 IaC 和脚本执行为基础，采用以 API 为首要的数据流动性。有了这个，我就可以在正确的时间和地点使用数据。...然后，我可以将任何消费该数据的应用程序指向目标位置。我只想在多云目标之间移动我的存储和相关数据。 我对多云的愿望单中重要的部分包括我的朋友 Kubernetes。
但本文作者却对这一工具存在很多不满，认为其不是理想的 Notebook。 据报道，Jupyter notebook 是数据科学家首选的实战工具。...但是，值得记住的是，这不过是一款 REPL（读取-求值-输出-循环），你可以在整个历史记录中有效地导航。因此，这并不是一款生产工具。...此外，使用 notebook 的人往往容易混淆下面三种用途： 开发：定义一些实用的方法和工具； 调试/应用：用真实的数据运行一段代码，看看会发生什么； 可视化：以一种整洁、可复现的输出来呈现结果。...这样可以确保： 使用你的方法可以达到你的目的； 你的代码可以安全地用在项目中的其他地方。 因为你必须组织你的工具，所以这会让你思考流程的结构、你所需要的东西、你最可能改变的东西等等。...最好花十分钟时间写一下那些需要十小时调试错误输出的极限案例。 为了清楚起见，单元测试绝不能与定义方法的文件存在于同一个文件夹中。但是使用Jupyter 的话，这点就无法避免了。
数控编程、车铣复合、普车加工、Mastercam、行业前沿、机械视频，生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦 在加工过程中，切屑的形成和排出至关重要，因为它们确保切削过程顺利进行，而不损坏机器...这些材料形成所谓的“内置边缘”切屑。 图 3：芯片形态和形状的分类。 切屑形态和形状的分类 切屑可分为非常长和非常短的类型，理想的切屑应避免任何极端情况。...从刀具寿命的角度来看，切屑越长越好。长且形状光滑的切屑可减少加工过程中的微振动，从而提高表面质量。但从切削工艺本身来看，长切屑并不理想。它们会损坏机器、工件和工具，给操作员带来不安全的条件。...切屑形成 图 4：切屑的分类，从长到短。从左到右：带状、缠结、螺旋、长螺旋、螺旋、理想螺旋、螺旋管、长逗号和短逗号碎片。...螺旋形切屑既不太长也不太短，代表一种理想状态，为最佳切削操作提供了最佳机会。
1.对于文本型数据的分类处理（或者其他的处理），根据ik和jcseg等分词器先对它们进行分词处理之后，大家都知道，计算机是处理不了汉字的，对于文本型的词我们如何才能让计算机处理呢？...我们可以通过TF-IDF将文本型的数据向量化。对于TF-IDF的概念我就不再阐述，网上的资源非常多，这里我主要来看看是如何实现的。...2.测试数据的准备（pca.txt） 1,纵坐标 是 该词 在该 文章 中 的 权重 0,其 出发点 是 一个词 对于 分类 的 重要性 不但 取决于 其在 整个语料 中 出现 的 概率 0,那么...它 对于 分类 的 重要性 也是 不同 的 1,我们 是 祖国 的 接班人 说明：，前面的是类别，后面的是伪造的一些分词的结构，通过空格分割，具体的一篇文章，可以通过分词器将其分割成这样的。...说明：最左边的是类别（0，1）右边的10000是特征数，就是第一个[]里面的数据是每个词被转换成的数字，范围应该在特征数之间，后面的[]是这个词对应的tfidf的值。
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