大家都知道，学习前端，有三大神器，html+css+js。如果用武学来比喻，html就好像骨架身躯，学习html就是习武之人所谓的打熬身体，身体底子好，习武才能又快又好，这个阶段，没有太多的捷径可走。而css就如你的拳脚功夫，武功招式。掌握了css，你才能正式算是一个习武之人。精妙的招式往往让你的武学充满美感和力量，优雅地击败敌人。而被人推崇之至的js呢，就是传说中最神秘的内功心法了。可以完美协调我们的身体和招式，打的敌人无可招架。俗话说外练筋骨皮，内练一口气，只有身体招式心法都练到炉火纯青，你的武学才算是融会贯通。
在下载的源码目录中找到这个文件，运行它即可。本步源码不要求手写，仅是能够在终端中使用Babel工具运行它即可。关于Babel工具的详细安装及使用方法，在前端篇第1课中有详细介绍。
上周我们一起聊了贪心法的原理，并且一起解析了两道例题。可能因为标题起的不好，很多小伙伴当成广告了。错过的小伙伴可以点一下下方的传送门，回顾一下上期的内容。
最优化问题：问题给出某些约束条件，满足这些约束条件的解称为可行解；为了衡量可行解的好坏，问题还给出了目标函数，使目标函数取最大（小）值的可行解称为最优解。 贪心法是求解最优化问题的一种设计策略。贪心法通过分步决策来求解问题。在对问题求解时，总是做出在当前这一步看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。 贪心法在每一步上用作决策依据的选择准则被称为最优量度标准或贪心准则，这种量度标准通常只考虑局部最优性。 贪心法基本要素： 最优度量标准：所谓贪心法的最优度量标准
贪心法用于求解最优化问题，即求解某一问题的最优解。 既然能用贪心法求解的问题是一个最优化问题，那么我们首先来了解下最优化问题的几个基本概念。 最优化问题的几个基本概念 目标函数 解决一个最优化问题，首先要将问题抽象成一个数学函数，这也就是一个数学建模的过程，这个能够描述问题的函数就称为『目标函数』，这个函数的最大/小值就是我们要求的最优值。 约束条件 任何函数都有它的取值范围，所有取值范围的集合就称为『约束条件』。 可行解 满足所有约束条件的解称为『可行解』。 最优解 满足约束条件，并
关于本科《传热学》简单温度场数值求解，早先有2018年的视频： 一维常物性无内热源无穷大平板温度场数值模拟(基于基于HTML5编程)。2019年重新录制了视频，并逐渐完善了配套程序，分别是：
服务剔除，服务自保，这两套功法一邪一正，俨然就是失传多年的上乘心法的上卷和下卷。但是往往你施展了服务剔除便无法施展服务自保，而施展了服务自保，便无法施展服务剔除。也就是说，注册中心在同一时刻，只能施展一种心法，不可两种同时施展。
检查一个 ndarray 数据的维度和大小，分别用 ndim 和 shape 属性。
老系列分为NLP.TM、R&S和ML&DEV三个系列。由于规划问题，很多文章可能会属于这里的多个系列，不好整理，所以目前已停止更新，但已写的文章不会重新改系列。
所谓贪心法，是c语言针对c程序组合符号（“==、++、--、+=等”）结合上下文识别的一种方法。“每个字符应该包含更多的字符。也就是说，编译器将程序分解成符号的方法是，从左到右一个字符一个字符的读入，如果该字符可能组成一个符号，就再读入下一个字符，判断已经读入的两个字符组成的字符串是否可能是一个符号的组成部分；如果可能，继续读入下一个字符，重复上述判断，直到读入的字符组成的字符串不再可能组成一个有意义的符号。这种处理方法，又称为“贪心法”，或者“大嘴法””。
英语：greedy algorithm，又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。
回看近年的前端发展，不管是之前的散装前端时代，还是后来插件化、模块化的演进，亦或是现如今如火如荼的前端工程化迭代，发展速度实在是太快了，各种框架层出不穷，这些难免会让我们这些学习者眼花缭乱，满腹疑团。
小o表示实际的时间复杂度，大O表示时间复杂度。将真实的时间复杂度中的每个式子的常数项设成1，并取多项式中单项最大的那个项，就成了大O
千平 发自 LZYY 量子位 出品 | 公众号 QbitAI “ 少年，我看你骨骼精奇，是万中无一的武学奇才。我这有套《街霸2》心法，见与你有缘，就十块钱卖……” 慢！ 苦练《街霸2》可能已经没前途了
今日TW洞见 文章作者来自ThoughtWorks： 扎西。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 相传达摩祖师面壁九年，功成坐化，少林僧众于其面壁之处获铁函一只，内有两部不世绝学:《易筋经》和《洗髓经》，易筋功法强筋健骨，洗髓心法采纳调息，故少林冠
http://blog.csdn.net/xywlpo/article/details/6439048
夏乙 问耕 假装发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 📷 假期模式已经开启了~ 学生党已经赋闲在家，工业党不少也已带着橘子返乡。 阖家欢乐，面对亲朋的时候就要来了。 那么，如何才能在乡亲们面前，显得特立独行、与众不同？ 你看这样如何。 喧嚣的人群之中，只见你端坐其间，面单不易察觉的微笑。 突然，你出手了！ 📷 手型扑朔变换，位置迷离转移。 最新版喝酒划拳？不
从事软件开发也有好几年了,和一开始那个懵懵懂懂的小菜鸟相比,自己也感觉到了 一些变化. 也许是熟能生巧,趟过很多坑,但核心的绝不是这些细节的东西. 打个比方,如果说对某种语言的特性和技巧的掌握属于身法, 那么对应核心的东西, 就叫心法. 没有身法,心法难以实战;但是没有心法,身法再炫也不过是无谓的杂耍而已. 今天,就来讲讲多年浸淫软件开发所感悟的一些"心法”.
我在生物信息学：全景一文中，阐述了生物信息学的应用领域非常广泛。但是有一点是很关键的，就是细胞内的生命活动都遵从中心法则，生物信息学很多时候就是在中心法则上做文章：
■ PolyFast 转染试剂 (PolyFast Transfection Reagent)
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
今天和大家聊聊贪心法，贪心法算是非常简单的算法，原理非常简单，和二分法一样，一两句话就可以说明白。
在一个月黑风高的夜晚，怪盗基德潜入了一个著名的珠宝会馆。他面前有三个装着珠宝的柜子，这三个规则分别是A、B和C。每个柜子里装了一个珠宝，这三个珠宝的体积分别是6，5，5，价值分别是10，5， 6。基德每次只能打开一个柜子，他需要将偷出来的珠宝放进随身携带的包里。他的包的体积是10，那么请问，基德应该采取什么策略呢？
顾名思义，贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。当然，希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。如单源最短路径问题，最小生成树问题等。在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似。
动态规划法：与贪心法类似，动态规划法也是一种求解最优化问题的算法设计策略。它也采取分布决策的方法。但与贪心法不同的是，动态规划法每一步决策依赖子问题的解。直观上，为了在某一步做出决策，需要先求若干子问题，这就使得动态规划法是自底向上的。 按照多部决策方法，一个问题的活动过程可以分成若干阶段，每个阶段可能包含一个或多个状态。多部决策求解方法就是从初始状态开始做出每个阶段的决策，形成一个决策序列，该决策序列也成为策略。对于每一个决策序列，可以用一个数值函数（目标函数）衡量该策略的优劣。问题求解的目标是获取最优决
摘 要: 线结构光扫描是三维重建领域的关键技术。光条纹中心提取算法是决定线结构光三维重建精度以及光条纹轮廓定位准确性的重要因素。本文详细阐述了光条纹中心提取算法的理论基础及发展历程，将现有算法分为三类，传统光条纹中心提取算法、基于传统光条纹中心提取的改进算法、基于神经网络光条纹中心提取算法，并提出每一类算法的优势与不足。最后，对线结构光中心提取算法的发展提出展望，生产更高质量的线激光器，扩充基于神经网络的光条纹中心线检测模型的训练样本。
层次聚类（Hierarchical Clustreing）又称谱系聚类，通过在不同层次上对数据集进行划分，形成树形的聚类结构。很好体现类的层次关系，且不用预先制定聚类数，对大样本也有较好效果。
这篇文章是我写过的所有文章里最难产的一篇，前前后后斟酌酝酿了好几个月。因为重构对于我来讲真的太重要也太深刻了，包含的内容和想说的也太多了。如果说这几年自己觉得在哪些方面的收获最大的话，非重构莫属了。 重构的威力 软件开发的难点在于不确定性，前几天邱大师刚写了一篇《软件开发为什么很难》就提到： 软件的复杂性来自于大量的不确定性，而这个不确定事实上是无法避免的。 需求在变，语言在变，框架在变，工具在变，框架在变，架构在变，趋势在变，甚至连组织结构都在不断的变化。 随着变化的不断产生，软件变得越来越复杂。就
如今，“图像分类”、“目标检测”、“语义分割”、“实例分割”和“目标追踪”等5大领域是计算机视觉的热门应用。其中“图像分类”与“目标检测”是最基础的应用，在此基础上，派生出了“语义分割”、“实例分割”和“目标跟踪”等相对高级的应用。
聚类分析是数据挖掘方法中应用非常广泛的一项，而聚类分析根据其大体方法的不同又分为系统聚类和快速聚类，其中系统聚类的优点是可以很直观的得到聚类数不同时具体类中包括了哪些样本，而Python和R中都有直接用来聚类分析的函数，但是要想掌握一种方法就得深刻地理解它的思想，因此自己从最底层开始编写代码来实现这个过程是最好的学习方法，所以本篇前半段是笔者自己写的代码，如有不细致的地方，望指出。 一、仅使用numpy包进行系统聚类的实现： '''以重心法为距离选择方法搭建的系统聚类算法原型''' # @Feffery
所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在 当前看来是最好的选择 。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的 局部最优解 。
IT的武林 如果把IT圈当成一个武林，里面有各大门派并充斥着各种武功的话，ansile绝对是一项杀伤力极强的内功。ansible本身配置和使用极为方便，并能够以此驱动其他武功，如操作系统、虚拟化、云计算、应用的部署和配置管理。接下来，我们先看一下这项神功的精妙所在。 IT武林的Ansible 而Ansible是什么？一句话而言：其本质是能够提供配置管理、应用部署、服务自动化的工具。这样的描述是不是太简单了？非也，我们进行展开讨论。 配置管理的对象通常是操作系统，谈到操作系统，Ansible管理操作系统的可以
自从开始做公众号开始，就一直在思考，怎么把算法的训练做好，因为思海同学在算法这方面的掌握确实还不够。因此，我现在想做一个“365算法每日学计划”。 “计划”的主要目的： 1、想通过这样的方式监督自己更
贪心算法（英语：greedy algorithm），又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。比如在旅行推销员问题中，如果旅行员每次都选择最近的城市，那这就是一种贪心算法。 贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地说，问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解能递推到最终问题的最优解。 贪心算法与动态规划的不同在于它对每个子问题的解决方案都做出选择，不能回退。动态规划则会保存以前的运算结果，并根据以前的结果对当前进行选择，有回退功能。 贪心法可以解决一些最优化问题，如：求图中的最小生成树、求哈夫曼编码……对于其他问题，贪心法一般不能得到我们所要求的答案。一旦一个问题可以通过贪心法来解决，那么贪心法一般是解决这个问题的最好办法。由于贪心法的高效性以及其所求得的答案比较接近最优结果，贪心法也可以用作辅助算法或者直接解决一些要求结果不特别精确的问题。在不同情况，选择最优的解，可能会导致辛普森悖论（Simpson’s Paradox），不一定出现最优的解。（摘自维基百科）
这节只列举问题，思路放下一章。这里是给大家去定位问题的思路，通过这些渠道能发现一些问题，而不是对问题束手无策了。
（一） 贪心法 贪心法在解决问题的策略上是根据当前已有的信息做出选择，不管将来有什么结果，这个选择都不会改变。换言之，贪心法并不是从整体最优考虑，它所做出的选择只是某种意义上的局部最优。 用贪心法求解的问题一般具有2个重要的性质： （1） 最优子结构：当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时，称此问题具有最优子结构。问题的最优子结构是该问题能采用贪心法求解的关键性质。 （2） 贪心选择性质：指问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来得到。这也是贪心法和动态规划法的主要区别。
顾名思义，贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。希望贪心算法得到的最终结果是整体最优的。贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。 在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似。
单片机怎么学，学哪款单片机呢？入门级推荐学习51单片机。因为——51单片机简单易上手资料多，当然最最重要的是，本人发现了51单片机的一套秒杀本人接触过的所有教程的资料——金沙滩宋老师的手把手教你学51单片机，绝对经典。
自从开始做公众号开始，就一直在思考，怎么把算法的训练做好，因为思海同学在算法这方面的掌握确实还不够。因此，我现在想做一个“365算法每日学计划”。
招聘网站有个各种五花八门的架构： Android/iOS架构师、PHP架构师、 构师、前端架构师、后端架构师、数据架构师、搜索 架构师、中间件架构师、大数据架构。
上篇《雷神之锤》介绍了uikiller的基本用法，有人说长按功能可以取名为蓄力攻击、重击，我觉得还真是可以的，但就是感觉招数名字不够大气。在这里还要给大家道个歉，上篇中我说了这一样句话:
在过去的三年时间了，作为曾经的研发部经理，我和我的技术总监始终在为一件事而努力着，那就是选择一门合适我们团队的技术语言。 我们研发团队一共有9个人，分为三个小组：移动手机组、后端接口组、web前端组，如果按照大公司的做法，我们完全不必为每组应该选择什么技术语言而担心，我们可以在每组中选择一个组长，由他全权负责即可，公司层面只要最终的结果即可，可事情并没有那么简单。 现实总是残酷的，其中的原因有这么几个：第一：岗位经费不高，想要低成本找一个技术合格的人非常难；第二：知名度有限，一般的技术人才都有更好选择的条件
Remark. Greedy algorithm do not always give an optimal solution but can produce a solution that is guaranteed to be close to optimal.
2021-03-18：给定一个字符串str，只由‘X’和‘.’两种字符构成。‘X’表示墙，不能放灯，也不需要点亮，‘.’表示居民点，可以放灯，需要点亮。如果灯放在i位置，可以让i-1，i和i+1三个位置被点亮。返回如果点亮str中所有需要点亮的位置，至少需要几盏灯。
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