第五届全国高校软件定义网络（SDN）应用创新开发大赛正顺利开展，经过初赛阶段的专家评审，已得出30支入围决赛的队伍名单，具体可浏览网址：
2）switch(expert1)中的expert1只能是常整数（整数表达式或枚举常量），不能是变量
我们在学习C语言的时候可能经常会遇到各种各样***稀奇古怪***（==你不会）的理论题，虽然在实际应用中可能遇不到这些情况，但是掌握这些基础理论知识对加深我们对C语言的理解和学习有很大好处。
所有的数学模型 都为算法提供了严格的数学模型 , 这些数学模型之间是相互等价的 , 这是一个论题 , 不需要证明 ;
多项式等价 : 所有的 确定性的计算模型 之间是 相互等价 的 , 两个带子图灵机 与 单个带子图灵机 , 计算相同的问题时 , 它们之间的计算复杂度的差距是平方差别 , 这两个图灵机是等价的 ;
最近读了《学会提问》，原版全称是《ASKING THE RIGHT QUESTONS - A GUIDE TO CRITICAL THINKING》。
本文主要探讨了科学技术与社会研究（Science, Technology and Society，STS）在2017年的两个主要关注点：“人工智能”和“基因编辑”。人工智能的发展代表着科学技术的革新，而基因编辑则涉及到生命科学的突破。这些技术不仅改变了我们对世界的认知，还带来了前所未有的伦理挑战。然而，这些技术所带来的影响，也引发了一系列深刻、复杂的问题，需要STS研究者从哲学的角度展开研究。
人类的灵魂，也许只是图灵机的一个极为复杂的算法。 作者 | Lawrence C. Paulson 编译 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 1950年10月，一篇题为“机器能思考吗”的论文横空出世。这篇论文中提出了一个令人细思极恐的测试，即在测试者与被测试者（一个真人和一台机器）隔开的情况下，通过通讯装置向被测试者随意提问，并让测试者猜测与自己对话的对方到底是真人还是机器。 在多次测试后，如果机器能平均让每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。 人们第一次意识到机器人可能具
形式语言与自动机 内容 : 自动机 , 确定性有限自动机 , 非确定性有限自动机 , 正则语言 , 泵引理 , 上下文无关语法 , 下推自动机 , 都属于 形式语言 与 自动机 部分 ;
存在着一种思维：它让我们形成意见、做出判断、做出决定、形成结论。同时，还存在着另一种思维——批判性思维：它批判前一种思维，让前述思考过程接受理性评估。批判性思维就是对思维展开的思维，进行批判性思维是为了考量我们自己（或者他人）的思维是否符合逻辑、是否符合好的标准。 批判性思维而言最重要的两点：
此部分包含第15、16、17和18章，包含了计算机中传输的数据压缩(有损与无损)、网络数据在传输过程中如何保证其数据安全, 讨论计算理论，即哪些是可计算的，哪些是不可计算的，最后介绍当前热门的人工智能(AI)的观点，加深我们对计算机数据处理的的认识，为后续学习扩展基础认识。
几年前从ToC转到ToB时，请教了几位前辈 “什么是B端设计师的核心能力”，得到回答最多的是设计推理能力。但有时花了很长一段时间，把方案背景、设计推理过程打磨得“天衣无缝”，结果方案一拿出来，就被劈头盖脸的问题问到怀疑人生。我开始思考，通过逻辑自洽的推理，究竟能不能做出好设计？如果不能，怎么做才能更好？ 一.设计推理是什么 设计之所以需要推理，是为了让我们在面临复杂的情况时能更好地决策，推理本身是从已知的命题得出新命题的思维过程 ，已知命题是前提，新命题是结论。推理最常见的方法是三段论，举个例子：所有的植物
经过长期与各位同学、老师们的交流论证，应各位同学老师们要求，在马上结束的2020年里，Dotcpp编程重磅发布全新版本，除了之前已经支持的在线编程、完整代码评测的功能之外，新版Dotcpp编程目前已新增支持单选题、多选题、判断题、代码填空、问题求解等多题型，至此，Dotcpp编程几乎完成了在编程学习教学全题型全场景下的支持，全方位提升大家编程学习训练的维度、更全面的帮助老师完成教学训练、评测比赛，赋能老师教学！
② 下推自动机 ( PDA ) 所 认识的语言是否是空集问题 , 是可判定的 ,
《如何编写高质量的 JS 函数（1） -- 敲山震虎篇》介绍了函数的执行机制，此篇将会从函数的命名、注释和鲁棒性方面，阐述如何通过 JavaScript 编写高质量的函数。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | Shawn Sicara团队精挑细选,了10篇在今年7月发表的大数据相关文章（Sicara是一家从事Agile数据开发的公司，总部位于巴黎），
1981年，理论物理学家理查德·费曼提出：“大自然不是经典的，所以如果你想模拟它的话，那你最好用量子力学” 原文：Nature isn't classical, and if you want to make a simulation of nature, you'd better make it quantum mechanical 这一观点催生了量子计算领域的兴起与发展。 在过去的四十年里，学者们已经在理论上成功基于量子力学原理设计的算法来求解某些经典难于计算的问题，提出了量子密码协议来进行信息的安全
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队 | 小浪 邱猛 杨捷 作者 | Sabine Hossenfelder 黑洞可以吞噬宇宙万物，但若想再次获取信息仍然不易。图片来源：ESO, ESA/Hubble, M. Kornmesser. 据谷歌数据指出，史蒂芬霍金是当今在世最著名的物理学家，如果你对物理有所了解，那么你应该知道他最著名的理论就是黑洞信息悖论。在霍金之前，黑洞并不是自相矛盾的，如果你扔一本书到黑洞，你将再无法阅读到这本书。这是因为外界无法触及从黑洞视界（event horizon）穿过
Normal From是数据库理论里面最恶心的问题，从1NF到6NF，加上BCNF，DKNF以及UF。不像编程作业，有运行结果作参考，做这种理论题简直是受罪，每一题都得反复推理。 像下面给出的这个作业，除了题量大以外，每个问题都是多解问题，拿满分几乎是不可能的事情。
6、String s = new String（“xyz”）；创建了几个String Object？
选自machine learning mastery 机器之心编译 参与：刘晓坤、蒋思源 深度学习正在给自然语言处理带来巨大的变革。但是，作为一个初学者，要从哪里起步才好呢？深度学习和自然语言处理都是很宽泛的领域。哪些方面才是最重要的，还有，深度学习又是从哪个层面深刻影响了 NLP 呢？ 看完这篇文章之后，你将会知道： 给自然语言处理领域带来最深刻影响的神经网络结构； 深度学习可以对自然语言处理的各个层面制定学习任务； 密集词汇表示的重要性和学习表示的方法。 让我们开始吧。 概览 这篇文章将分成 12
答案要点： a、进程是资源分配，每个进程拥有独立的资源空间，因为进程不共享资源，所以就涉及到进程间通信的方式，常见的方式有：消息队列、管道、信号量、socket套接字等。（这里会引申出几个面试题：进程间有通信方式有哪些？-> 使用过哪些消息队列？）
如果导师放养，怎么解决论文问题？ 我相信关注我的粉丝中，被这问题困扰的，不止一个。 分享一下我的心得，先抓主要矛盾： 从选题→看文献找创新点→行文→查重→交稿→答辩这个流程来看，90%同学都是卡在选题和创新点。 01、论题 选错论题，做了多少准备工作都没用，在这种导师放养的大环境下，临答辩前几天论题被导师推翻重来的惨案实在太多了.... 如果你目前对自己的论文选题毫无想法，建议先确定一下，自己对专业哪一部分内容最感兴趣，然后上知网搜索一下相关文献材料， 关于选题是否好写，这里有一个重要坐标可以参考，那就是各
利用 图灵 的结论 , 证明 有哪些 计算问题 是找不到 算法 进行判定的 ; 如 停机问题 , 就找不到算法进行判定 ;
在一般领域，对正整数n，如果用2到√n（根号n）之间的所有整数去除，均无法整除，则n为质数。
大家好，我是小鑫同学。一位从事过Android开发、混合开发，现在长期从事前端开发的编程爱好者，我觉得在编程之路上最重要的是知识的分享，所谓三人行必有我师。
最近很多小伙伴找小编咨询，如何系统的学习Python？相信这个论题应该困扰了许多想学习Python的人，今天小编给大家讲一下一个零根底的小白，应该如何体系化的学习Python编程语言，在学习的道路上少浪费时间去摸索，少走弯路。
导读：美国电视剧《西部世界》第二季的第一集一经播出就引起热议。一时间，人和人工智能这个话题又重新被辩论。由于程序功能越来越强大，人们开始担心：“人工智能程序会不会全面取代人类？”
它或许标志着量子计算正在走向实用化：谷歌已经利用一台 54 量子比特的量子计算机实现了传统架构计算机无法完成的任务。在世界第一超算需要计算 1 万年的实验中，量子计算机只用了 3 分 20 秒。
【新智元导读】谷歌 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 等人近日在细胞出版社期刊发表评论，拓展辅助学习系统（CLS）理论，为研究通用人工智能提供了框架。CLS 理论认为，哺乳动物学习需要两个系统：一个缓慢学习结构化知识，一个快速存取信息，这些快速存取的信息能够回放，最终整合进入第一个系统。玩游戏达到人类水平的人工神经网络也含有类似结构。通过研究人类如何学习，我们或能开发更加智能的机器。 据 ScienceDaily 报道，谷歌 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 等人
同学投稿：我从研三上学期，就焦虑得厉害，论文不仅要大改，投的SCI还没有接收。 害怕延毕，不停地熬夜，但是并不知道要去做什么。 成宿成宿的失眠，每天晚上噩梦不断，导师对我是放养型，和导师、同学之间关系一般，甚至一度很紧张。 如果导师放养，怎么解决论文问题？ 我相信关注我的粉丝中，被这问题困扰的，不止一个。 分享一下我的心得，先抓主要矛盾： 从选题→看文献找创新点→行文→查重→交稿→答辩这个流程来看，90%同学都是卡在选题和创新点。 01、论题 俗话说得好，“题好一半文”，学术论文能否选取一个好选题，是论文
同学投稿：我从研三上学期，就焦虑得厉害，论文不仅要大改，投的SCI还没有接收，今天直接在寝室突然站不稳，被室友送去校医院。 害怕延毕，不停地熬夜和失眠，但是并不知道要去做什么。 成宿成宿的失眠，每天晚上噩梦不断，导师对我是放养型，和导师、同学之间关系一般，甚至一度很紧张。 如果导师放养，怎么解决论文问题？ 我相信关注我的粉丝中，被这问题困扰的，不止一个。 分享一下我的心得，先抓主要矛盾： 从选题→看文献找创新点→行文→查重→交稿→答辩这个流程来看，90%同学都是卡在选题和创新点。 01、论题 俗话说得好，
CYaRon 是一个用于生成随机测试数据的 Python 库，内置多种数据结构，例如随机图、树、向量、字符串、数列、多边形等，可以帮助生成有一定强度的测试数据。
( 题记：近来在网上学习到一个新的观点(应该是来自刘未鹏的BLOG :) )：书写是为了更好的学习，这与之前脑子里传道授业解惑的观点颇为迥异，品一品又颇以为然，事物不都是两面的吗，这只是看待角度的不同罢了，所以后来想想，确实应该将自己的一些学习经历或是思想记下，不仅有益于自身的提高，说不定以后还能帮助帮助他人，如此这般好事，何乐而不为？(看来我是在渐渐脱离火星了，想想以前我可是强烈无视网上论坛的...) )
地球人都知道，现在AI专业很火，其中尤以机器学习方向人气最高。 AI风口行业，毕业生待遇连年创新高。网络上，有AI青年才俊毕业即拿下高薪的消息已经数不过来了。 无论是媒体还是公众，都更倾向于关注处于金字塔尖的一小部分人。 对于更多的普通人来说，事情可能完全是另外一个样子。 更多的人还是要被如何发文章、如何顺利毕业、如何在学术会议上露脸这些挠头的问题搞得压力很大。 今天来找我们小享倾诉的学员，表示扛不住这种压力了。他自称是一个已经在一所很好的大学内进行了5年的“机器学习核心研究”，但仍感到一事无成。 目前还
一年一度的“答辩大战”已经拉开序幕，这个时候还有同学在台咨询论文的问题，情况看起来也不太乐观。 以下为同学投稿： 211本科，机器学习方向，导师对我是放养状态，马上要答辩了，最终稿还在修改，虽然一直在改改改，但是不知道要去做什么。 随着答辩日子的临近，心里越来越焦虑，成宿成宿的失眠，每天晚上噩梦不断。 文件夹中的文件如上 如果导师放养，怎么解决论文问题？ 我相信关注我的粉丝中，被这问题困扰的，不止一个。 分享一下我的心得，先抓主要矛盾： 从选题→看文献找创新点→行文→查重→交稿→答辩这个流程来看，90%同
前面说到了十大管理、过程组以及计算挣值公式。都是些考试时必考的内容。高项信息系统管理考试类型为笔试。
在Microsoft Excel中，要计算A1到A10的和，可以使用公式 =__________。
---- 很多人都有写技术文档的经验，还有发表职称论文，如何写专业的论文？下面的文章会对你有帮助！！！ 怎样撰写技术论文 1 技术论文 的一般格式和具体要求论文是按一定格式撰写的。内容一般分为：题目，作者姓名和工作单位，摘要，前言，实践方法(包括其理论依据)，实践过程，参考文献等。具体要求如下： 1)数据可靠必须是经过反复验证，确定证明正确、准确可用的数据。 2)论点明确论述中的确定性意见及支持性意见的理由要充分。 3)引证有力证明论题判断的论据在引证时要充分，有说服力，经得起推敲，经得起验
之前博客中介绍的 自动机 , 确定性有限自动机 , 非确定性有限自动机 , 正则语言 , 泵引理 , 上下文无关语法 , 下推自动机 , 都属于 形式语言 与 自动机 部分 ;
Dependence Inversion Principle，DIP High level modules should not depend upon low level modules.Both should depend upon abstractions.高层模块不应该依赖低层模块，二者都应该依赖其抽象 Abstractions should not depend upon details.Details should depend upon abstractions.抽象不应该依赖细节；细节应该依赖抽象
由于 fuck 在英语中是脏话，Brainfuck 有时被称为 Brainfsck，甚至被简称为 BF。它是大多数学生们学习编译器理论知识的好朋友，这一切都是因为它 fuck simple。我们对 JIT 编译器的第一次尝试是如此的简单，甚至有点可笑。不过你想笑就笑吧，很快就会轮到编译器嘲笑你了，你会被告知自己写的解释器有多么的慢。
最近在看《18讲》题目的时候，在一条区间讨论题上花了一段时间，记录一下，下次再看到的时候就不会花那么多时间了。
最近大火的ChatGPT，获得微软巨额投资，连比尔·盖茨都盛赞：“AI将成为2023年最热门的话题，那是合适的。
但是AI一直黑箱问题存在，如果AI对过程都不能做到可解释，又怎么能放心让它来诊断病患呢。而关于机器学习可解释问题的书籍少之又少。
AI科技评论按：在九月下旬，「谷歌实现量子优越性（quantum supremacy）」的消息占据了各大媒体的头版头条。
特别声明：本文仅有的一点贡献就是用自己的理解翻译了 Leon Bottou 等人的论文 <Optimization Methods for Large-Scale Machine Learning>，初窥门径，才疏学浅，疏漏之处，望不吝指教。
本书是经典的编译器著作，与“龙书”齐名。书中针对现代语言和体系结构全面介绍了编译器设计与实现的高级论题，从编译器的基础领域中的高级问题开始，然后深入讨论了各种重要的代码优化。本书专为编译器专业人士和计算机专业本科生，研究生编写，在设计和实现高度优化的编译器以及确定优化的重要性和实现优化的最有效的方法等方面，为读者提供了非常有价值的指导。
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