给出方程式 A / B = k, 其中 A 和 B 均为用字符串表示的变量， k 是一个浮点型数字。 根据已知方程式求解问题，并返回计算结果。如果结果不存在，则返回 -1.0。
固定焦距镜头，也称为传统或近心镜头，是一款具有固定视场角(AFOV)的镜头。尽管视角保持不变，但通过针对不同工作距离调整镜头焦距，仍可获得不同大小的视场(FOV)。AFOV通常被指定为搭配镜头使用的传感器的水平尺寸（宽度）相关的全角（以度为单位）。
化学方程式的书写原则遵循两个原则： 一是必须以客观事实为基础，绝不能凭空设想、主观臆造事实上不存在的物质和化学反应；
今天休闲一下，分享一道LeetCode上medium难度的题目：Evaluate Division
Python作为一种编程语言，拥有简洁、高效的表达能力。与此同时，Python语言环境中还配备各种软件库，即模块。结合实际问题，选择适当的模块，便可生成简单、快速、正确的程序。
(1)写：根据实验事实写出反应物和生成物的化学式。反应物在左，生成物在右，中间用横线连接，如: H2+O2——H2O，H2O——H2+O2。
由于静态网站的某些功能有限，所以我们需要第三方服务来扩展我们的网站。在任何时候，你都可以使用 NexT 支持的第三方服务来扩展所需的功能。
单变量是规划求解的简化版，顾名思义就是一元函数的求解，而规划求解不管是一元一次，还是一元多次都可以运算。
大多数人在高中，或者大学低年级，都上过一门课《线性代数》。这门课其实是教矩阵。 刚学的时候，还蛮简单的，矩阵加法就是相同位置的数字加一下。 矩阵减法也类似。 矩阵乘以一个常数，就是所有位置都乘以这个数
教科书告诉你，计算规则是，第一个矩阵第一行的每个数字（2和1），各自乘以第二个矩阵第一列对应位置的数字（1和1），然后将乘积相加（ 2 x 1 + 1 x 1），得到结果矩阵左上角的那个值3。
线性内插是假设在二个已知数据中的变化为线性关系，因此可由已知二点的座标(a, b)去计算通过这二点的 斜线
给出方程式 A / B = k, 其中 A 和 B 均为代表字符串的变量， k 是一个浮点型数字。根据已知方程式求解问题，并返回计算结果。如果结果不存在，则返回 -1.0。
Mathematica 12 为偏微分方程（PDE）的符号和数值求解提供了强大的功能。本文将重点介绍版本12中全新推出的基于有限元方法（FEM）的非线性PDE求解器。首先简要回顾用于求解 PDE 的 Wolfram 语言基本语法，包括如何指定狄利克雷和诺伊曼边界条件；随后我们将通过一个具体的非线性问题，说明 Mathematica 12的 FEM 求解过程。最后，我们将展示一些物理和化学实例，如Gray-Scott模型和与时间相关的纳维-斯托克斯方程。更多信息可以在 Wolfram 语言教程"有限元编程"中找到，本文大部分内容都以此为基础（教程链接见文末）。
Paper本身有一定的技术门槛，缺乏网络安全知识的小伙伴儿看起来可能有些吃力。今天轩辕尝试用简单易懂的方式带大家来感受一下，来自这个星球上顶级的安全机构开发的后门，到底是什么样的。
去年8月Shadow Brokers入侵了NSA的方程式小组，获取了部分软件和黑客工具——这件事大概足以让Shadow Brokers名垂青史了，虽然有关Shadow Brokers的身份仍然成迷。最初他们打算公开拍卖这些工具，但是效果并不好，据说只收到了2比特币，随后他们又转到ZeroNet平台销售部分黑客工具。然而就在今天，Shadow Brokers宣布退隐江湖，停止售卖黑客工具。 如果读者对该事件并不熟悉，可以阅读以下FreeBuf的文章了解详情<点击文末的阅读原文查看这些资讯>： 2016-08-
在 Android 中有一个类 PorterDuffXfermode ，它是用来设置颜色混合方式的，也就是在已有颜色的基础上再绘制一笔颜色，这两个颜色是如何进行混合的，是新绘制的颜色覆盖了原有颜色，还是新绘制的颜色和原有颜色混合组成另一种颜色呢。
前面给大家分享了五篇关于解一元三次方程的一些特殊技巧，现在在知乎上有了越来越多的阅读（40000+）和回答，问的人也很多，这里再给大家写一个另一类的解法吧，前面写的文章如下 ：
号外号外，Rstudio最近在9月底更新了！！提供了很多实用的新功能，对于这些新功能你又知道了解多少呢？据说万众期待的支持可视化的Markdown编辑的功能已经上线了，下面让我带大家一起来具体了解了解。
今天给大家介绍的是nature communications上有关化学反应实验步骤预测的文章 "Inferring experimental procedures from text-based representations of chemical reactions"。
G题正确率跌破5%，ID为HDU8的用户刷屏提交记录四页，这一切的背后，到底是人性的灭亡，还是道德的沦丧……
但是，近日，来自佐治亚理工学院的华人学者彭泱（Richard Peng）却凭借“迭代猜测”策略，提出了一种能够更快求解线性方程组的方法，并因此获得 2021 年算法顶会 ACM-SIAM 的最佳论文奖！
动态规划英文 Dynamic Programming，是求解决策过程最优化的数学方法，后来沿用到了编程领域。
如果您正在学习化学，或者正在学习要求化学先修课程的学科，那么您就会知道所需教科书的价格是多少。为了解决这个问题，化学教育界已经开发了开放的教育资源，以提供免费的化学教科书。但是，尽管免费教科书将现金存放在您的钱包中，但它们并未包含针对所有家庭作业问题的解决方案指南。
前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习心得，这次是第8章 - 预测数值型数据：回归。 基本概念 回归(regression) - 估算一个依赖变量和其它独立变量的关系。不同于分类的是，它计算的是连续数值，也就是数值型数据。 回归多用于预测。 回归方程(regression equation) : 就是回归分析的结果。一个方程式使用独立变量来计算依赖变量。 线性回归(linear regression) : 回归方程是一个多元一次方程，它是由常量乘以每个独立变量，然
大数据文摘授权转载自zzllrr小乐 作者：Whitney Clavin 译者：zzllrr小乐 在过去的几十年里，当研究人员不得不敲打打字机来撰写他们的科学论文时，他们经常会遇到障碍。这些机器，包括1960年代至1980年代流行的IBM Selectric系列，不包含数学符号的键，例如用于表示微积分的长“S”。当需要输入等式时，研究人员不得不寻找高尔夫球大小的银色球体，其中包含适当的字符以卡入打字机。有些人寻求解决方法来避免麻烦。 “我没有耐心使用IBM Selectric并切换球，”理查德·费曼理论物理
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刚刚过去的这个周末，影子经纪人（Shadow Brokers）和方程式（Equation Group）赚足了安全圈媒体的眼球。一个名为影子经纪人的组织或个人声称入侵了网络间谍组织方程式，并在社交媒体上公开了从方程式获取的大量网络攻击工具包。而根据各类媒体的报道，方程式组织与美国国家安全局（NSA）有着千丝万缕的联系，本次影子经纪人曝光的部分文件中也显示了NSA曾经入侵中东SWIFT（环球银行金融电信协会）银行系统的证据。 DanderSpritz框架是这次公开的攻击工具包中很有价值的一个。早在斯诺登的棱镜门
在很多敏捷群中，经常会有人问这些问题。那有没有一个可以解决所有问题的方法呢？答案是：没有，因为没有银弹。
因此实际上，我们需要求出的则是圆弧终点坐标就能够完成最终换算到Svg椭圆弧线字符串了
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📷 Wolfram|Alpha for iOS 于 2010 年首次推出。从那时起，它一直是全球学生、教师和专业用户不可或缺的工具，经常跻身 App Store® 中排名前 10 的参考应用程序之列。
日前，英伟达在GTC大会上公布新一代显卡Tesla P100的时候，顺便宣布两样新产品：其一是需要大量GPU运算加持的人工智能深度学习服务器；另一个则是一辆无人驾驶的类F1外形赛车——自然，这辆车里装备了英伟达基于新显卡的无人驾驶行车电脑Drive PX 2。英伟达CEO黄仁勋在发布会上表示，这种无人驾驶赛车将会应用在今年即将举行的无人驾驶赛车赛事Roborace当中。 你没听错，人工智能在围棋上击败人类之后，今年又要挑战赛车运动了。不过这项名为Roborace的赛事并不打算让人工智能和人类车手同场竞技。相
乘法公式 平方差公式： a^2-b^2= (a+b)(a-b) 立方差公式： a^3-b^3 = (a-b)(a^2+ab+b^2) 立方和公式： a^3+b^3= (a+b)(a^2-ab+b^2) 完全平方和(差)公式： (a \pm b)^2 = a^2 \pm 2ab +b^2 根式运算公式 \sqrt[n]{ab} = \sqrt[n]{a}\sqrt[n]{b} (a\geq0,b\geq0) (\sqrt[n]{a})^m = \sqrt{a^m} (a\geq 0) 一元二次求根公式
大数据文摘作品 编译：李雷、笪洁琼、夏雅薇 一只南美洲的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，两周后可以引起美国德克萨斯州的一场飓风…… 极小的扰动，将会引起结果的巨大差异。不可重复、不可预测，这就是混沌现象。 不可预测？那么，有了机器学习之后呢？ 半个世纪前，混沌理论的先驱们发现由于存在“蝴蝶效应”，长期预测是不可能的。对于复杂系统（如天气，经济等等），即使是最小的扰动也能触发一连串事件，导致极为不同的后果。 我们生活在不确定的阴影之下，无法确定这些系统的状态以预测它们将如何发展。 最近，美国马里兰大学的研究表明，人工
十五、方程式求根 15.1 symbolic variable 我们以一个例子开头，有一个方程式：y=x^2-2x-8，我们要求y=0时，x的值。首先我们试着把y输入到matlab里去看看 图15-1
你有没有想过做自己的乐器？做一个乐器的数学模型听起来怎么样？无论你是否在寻找一个划算的替代品，或者是一位简单派但想要最好的声音，或者是一位对声音设计好奇的Wolfram语言爱好者，你可以使用Wolfram System Modeler搭建一个虚拟版本的模块化合成器。
“理论不懂就实践，实践不会就学理论”，非常赞同bluedavy的这句话。实践过程中经常会遇到某个属性的使用，浏览器渲染效果与预期效果不符，虽然通过死记硬背能避免或巧妙应用这种效果，但总感心虚发慌、毫无自信，因为不知晓背后的原理。这时就不要再用“就是这样的”的借口来搪塞自己，我们需要重新认识它。 实践与现象 绝对定位是一种常用的定位方式，也经常会看到一些使用技巧，轻松搞定一些不太容易实现的效果。现介绍两个绝对定位的使用技巧： 1. 绝对定位元素，水平方向（top和bottom）或和垂直方向（left和righ
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你以为，斑马的黑白条纹，贝壳的复杂花纹，都只是随便长长？ 并不！ 这些自然界的重复图案，有相当一部分能用一组方程式描述。 听上去有些离谱，但确实是图灵本人搞出来的——60年前，他对大自然进行一番研究后，给出了这组方程式。 △反应扩散方程的一般形式 后来人们发现，这组方程式适用于不少自然界的图案，包括斑马、贝壳、鱼类、豹的条纹等。 △图源：维基百科 他们给这类图案统一起了个名字，叫图灵斑图 （turing pattern）。 但无论是斑马、豹
ChemDraw Professional 20是一款专业的化学绘图软件，可以帮助化学研究人员、教育工作者和制药行业从业者轻松地创建高质量的分子结构和化学反应方程式。该软件提供了丰富的化学符号和模板，支持多种文件格式的导入和导出。
使用内置的曲面建模功能、有限元方法、控制系统和复杂的优化例程（一个系统、一个集成的工作流程），以交互式应用程序方式设计和仿真机械系统。
题目：Maximum Product Subarray Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest product. For example, given the array [2,3,-2,4], the contiguous subarray [2,3] has the largest product = 6. 这道题属于动态规划的题型，之前常
我们在日常工作中经常会碰到类似问题，通常我们都是定性来分析，根据经验来估算，但是如果做成定量分析该如何操作呢？另外是否可以通过Excel来达到定量分析的目的呢？
我们正处于“GoPro 物理学”的风口浪尖。无论摄像机聚焦于什么事件，算法都可以识别其中潜在的物理方程。 作者 | Charlie Wood 编译 | 王玥、刘冰一 编辑 | 陈彩娴 2017 年，西北大学化学与生物工程系的助理教授Roger Guimerà和罗维拉-威尔吉利大学的物理学教授Marta Sales-Pardo发现了细胞分裂的原因。 该研究推动了生物学的进展，但他们并没有从自己的数据中发现关键信息，反而是他们的一个未曾公开的发明——他们称之为“机器科学家”的虚拟助理将这些信息指了出来。 Gu
早在今年5月份的时候，神秘的Shadow Brokers黑客小组就宣布针对其各类入侵工具、0day exploit、恶意程序等采用月度订阅的方式出售，FreeBuf当时进行了报道<点击阅读原文查看链接
“理论不懂就实践，实践不会就学理论”，非常赞同bluedavy的这句话。实践过程中经常会遇到某个属性的使用，浏览器渲染效果与预期效果不符，虽然通过死记硬背能避免或巧妙应用这种效果，但总感心虚发慌、毫无自信，因为不知晓背后的原理。这时就不要再用“就是这样的”的借口来搪塞自己，我们需要重新认识它。
这是《孙子算经》中鸡兔同笼问题的经典描述。我们知道，二元一次方程组可以解决这个问题。求解线性系统有矩阵乘法等多种方法，但或许你不知道，靠「猜」也是可以的。
来源 | hackernoon 编译 | 孙薇 每当 DeepMind 发表一篇新文章时，媒体都会有狂热的报道，而你常常会在这些报道中读到一些充满误导性的词句。例如，有充满未来主义色彩的媒体是这样报道 DeepMind 关于关系推理网络的新论文的： DeepMind 研发了一种可以感知周围事物的神经网络。 这样的表达不仅是误导，也使得对于人工智能领域并不是那么熟悉的用户感受到威胁。在这篇文章中，笔者整理了 DeepMind 的新论文，尝试用简单的方式来解释这个新的架构。 你可以在这里（https://arx
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