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大象微分

一个简单的问题:如何计算上图大象的阴影面积呢?...在数学的课堂上,我们谙熟于心:三角形,正方形,矩形,圆形等图形面积的计算公式,大象形真的让人无从下手; 有公式可以解决的问题只是一种练习而已,真正的能力是解决没有常法的现实问题。...接触过微积分数学的同学,脱口而出:使用微积分,但对于计算机来说计算复杂度很高,这里我们用简单的“微分”,如下图将大象微分成若干个我们熟悉方形小网格。 这些微分的小网格,虽然渺小却可以度量一切。...认识MapReduce:Map好比将大象分成若干方形网格,Reduce就是将若干网格的面积相加最后输出的面积之和=大象。 突然明白了“大事必作于细”,不管多大的事,都可以分解成细小的事,一件件做成。

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大象装冰箱,要几个步骤?

比如: 需求V1.0版:我想把大象装冰箱,从泰国运到杭州,我怕我们这里太热,热到大象了 方案1:出发点不符合事实。杭州当地气温比泰国低。...需求V1.1版:我想把大象装冰箱,从泰国运到杭州,我怕用闷罐车太热了,热到大象了 方案2:出发点成立,但路上可以用专用车辆,没必要装冰箱。...于是有各种流派: 大佬流:加微信群,然后发“有懂大象的大佬吗,有问题请教,可付费,但回答一定得有用!” 翻书流:有么有讲放大象的书,比如《21天0基础精通大象放进冰箱》求推荐!...国标流:有么有国家通用的大象放冰箱的做法?BAT是怎么把大象放冰箱的? 学术流:我要认真学习《大象学》《冰箱学》《放大象学》学完一定会了!...百度流:百度关键字:大象如何放冰箱,看一个回答抄一个 知乎流:《如何评价让下属把大象放冰箱的公司》——匿名回答:老板傻逼!

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生物学家建立大象行为库,参考上百篇文献,“翻译”500种大象行为

这群大象一路“逛吃”、“逛喝”,目前在玉溪市易门县十街乡活动,在整个北迁过程中,大象的一举一动受到了全国网友的关注。...事实上,全球有许多生物学家目前在从事着大象的研究工作,其中重要的一项就是研究大象各种行为背后的含义,但是由于大象的行为是如此复杂,分散的研究很难彻底将大象的行为搞清楚。...为了改变这一现状,一位研究濒危草原大象近50年的著名生物学家乔伊斯·普尔与他人合作开发了一个“大象行为库”(The Elephant Ethogram)——一个储存有关大象行为和交流的所有已知信息的库。...在大象行为库里,一共收录了10条关于大象互相帮助的视频,上面还有对该视频的详细描述,非常具有参考意义。...区别大象的行为对于更好的认识大象有着非常重要的意义。 比如最近云南北迁象群中一头年轻的公象与象群脱离,许多网友认为这就是大象离群,但是专家却表示这只是”青春期叛逆“。

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电商直播风起,阿里再次大象起舞

大象跳舞”这个说法被大家所熟知,始自于IBM前任CEO郭士纳的自传《谁说大象不能跳舞(Who Says Elephants Can't Dance?)》...,在这本书中,郭士纳详实地介绍了他如何通过一步步改革让IBM起死回生,最终证明“大象就是能跳舞”。...第一次大象起舞 在PC互联网向移动互联网过渡阶段,其实阿里和腾讯一样,都经历过移动互联网转型的惊险一跃。 从2012年到2014年这几年间,正是移动互联网高速爆发的阶段。...这就是阿里这头“大象”第一次“起舞”的过程。 新增长危机 大象能跳舞,但总有停下来歇一歇的时候。 2018年,中国移动互联网的增长红利消退殆尽。...大象再次起舞 电商直播的风口由阿里亲手塑造形成,目前来看,最大的受益者也还是阿里。 目前的带货平台以淘宝直播、抖音、快手几大平台为主,其中抖音下单购买动作很多会直接跳转到淘宝。

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看屁股,你是一头大象

「保护亚洲象」已见成效,但随之而来的,是大象逐渐走出雨林,来到人类生活区,造成「人象冲突」事件。 于是,人与象如何在雨林家园内和谐相处成为了当地的新难题。...为了获取更多的样本数量,他们在野象谷大象经常出没的区域搭建了众多采集站,收集到上万张图片资料。 在模型训练阶段,研究人员在三个月内不断优化深度学习模型。...这就要求模型对大象的「局部特征」有精准识别的能力,还要克服其他物种的特征干扰。 尤其在夜晚光线不足的情况下,大象活动频繁,根据一个尾巴、一个背影很难识别出来,甚至还会把牛、羊等家畜误判为亚洲象。...为了解决这一问题,他们在有效样本中标注亚洲象的特征,涵盖大象的头部、脚部、背部、尾部,以及测定亚洲象的身高来进行「预处理」。

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错看一头大象后,这个AI“疯了”!

然后,研究人员在场景中引入了一个异常物体:一张大象的图像。接着,“恐怖”事件开始上演。 大象的存在导致系统忘记了自己。...(f)图中添加了一只大象的侧身像,系统便出现了问题。左下角的椅子变成了沙发,附近的杯子消失,大象被误以为是椅子。在其他情况下,系统忽略了在此前试验中正确检测到的物体。...甚至将大象从图片中移除后,也会发生这些错误。 “如果房间里真的有一头大象,那么你可能会注意到它。”“该系统甚至没有检测到它的存在。” Rosenfeld 说道。...其次,我可以通过看到大象的外观模型,与“大象”这个词联系起来。我不需要颜色或细节就知道它是大象。事实上,仅凭颜色和细节,我还是很难识别出大象。...(假设我们基于大象的真实图片训练了一款神经网络)如果你将大象的白色雕塑(图片)拿给神经网络识别,那么它很可能不会输出“大象”这个词。但如果你给出一个大象的真实图片进行识别,那它可以正确识别大象

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