[算例] 一根各向同性杆，一端固定，另一端施加轴向力做拉伸试验，荷载分级来加。某一时刻应力
中心极限定理是统计学中比较重要的一个定理。 本文将通过实际模拟数据的形式，形象地展示中心极限定理是什么，是如何发挥作用的。
人工智能的三个核心要素是算力、算法和数据，这是大多数人在初识人工智能时都会接触到的一个观点。不过，在深入阐述该观点时，很多材料都倾向于解释数据「大」的一面，毕竟当前的大模型一直在由不断增加的「大数据」来推动，而且这条路似乎还没有走到极限。
校核结构在极限工况或者设计里程下是否存在屈服、断裂等风险，重点关注应力、应变、残余变形。
看过我其他一些文章的人，可能想象不出我会写一篇关于斐波那契数列的文章。因为可能会感觉1,1,2,3…这样一个数列能讲出什么高深的名堂?嗯，本篇文章的确是关于斐氏数列，但我的目的还是为了说一些应该有95
1901年，天文学家、数学家Simon Newcomb表示，人类不可能造出比空气更轻的飞机。1908年，莱特兄弟的飞机试飞成功。
今天的干货，不是一般的干，噎死人那种干。没下面这些准备的话直接退出吧，回去度娘啊谷哥啊弄懂是什么东西再回来。 知识储备必须有这些： BitMap知识。概率论二项分布。泰勒展开。函数求极限。求期望值。求方差、标准差。log对数变换。极大似然估计。 照例甩一波链接。 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(一)No.47 <- HashSet 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(二)No.50 <- BitMap 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(三)No.51
这里要求的是货架数量只有200，也就是种类只有200，也就是说我们不用顾全大局，只要算200以内的就好。
标题： 机器学习为什么要使用概率 概率学派和贝叶斯学派 何为随机变量和何又为概率分布？ 条件概率，联合概率和全概率公式： 边缘概率 独立性和条件独立性 期望、方差、协方差和相关系数 常用概率分布 贝叶
摩尔定律提出的时候，人们从来没有想到过芯片的算力会有到达极限的一天，至少从来没有想到芯片算力极限会这么快到来。
现在AI技术有了长足的进步，算力正在变得越来越便宜，软件和生态变得越来越成熟。所以把AI引进了ISP技术，会有哪些优势和难度呢？
还是要面对HashMap的，这是个高频面试点，以前本身想着一口气讲投HashMap的，但是一口气讲投HashMap想来非常消耗肺活量，篇幅也让人生畏，所以将其分拆为几篇，每篇是独立的主题，最后又将主题合并起来。本篇就来看HashMap, 看的就是HashMap的构造函数:
深度学习需要大量数据和算力，这二者的发展是促进这一次人工智能浪潮的重要因素。但是，近期 MIT 的一项研究认为，深度学习正在逼近算力极限。
01 前言 以前做DDOS的实验都是用python来编写工具的，开始不会编写结构不会算校验和的时候就用scapy写，后来学会了报文结构开始自己构造各种报文，但是用python写成之后虽然是能实现基本功
现在是 2022-1-1，我简单的点评一下今年各位老师的出卷，如果读者想刷这一年的，可以作为参考
编程界这绝对不是一句空话，尤其是对于使用过多个语言进行工作的同学们来说，用Python的时间越长，越有一种我早干嘛去了的想法，没事，啥时候用Python都不晚，这篇分享主要集中在各种Python的经典用法、有趣的彩蛋等等，目的只有一个，让大家感受到Python的魅力；
很多老鸟可能还记得AMD及Intel曾经在CPU频率上展开竞赛，P4时代Intel许诺要推出首款4GHz的CPU，但最终没能实现，以致于当时的CEO贝瑞特下跪道歉。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 【新智元导读】我们已经开始体验到，硅计算体验到达上限的感觉。未来10年，将出现严重的算力差距，而无论是现有的技术公司还是政府，都没能解决这一问题。 现在，我们已经习惯了计算会变得越来越便宜，以至于我们从来不曾怀疑过，也许有一天我们会用不起它。 现在，Rodolfo Rosini，一家初创公司的CEO提出了一个令我们震惊的问题：如果我们正在达到经典计算模型的基本物理极限，就像我们的经济依赖廉价的计算一样，那该怎么办？ 大型计算的停滞 现在，由于缺乏技术创新，
机器之心报道 编辑：泽南、蛋酱 AI 的 iPhone 时刻，要有一块好的芯片。 曾何几时，人工智能因为算力不足进入了长达数十年的瓶颈，GPU 点燃了深度学习。在 ChatGPT 时代，AI 因为大模型再次面临算力不足的问题，这一次英伟达还有办法吗？ 3 月 22 日，GTC 大会正式召开，在刚刚进行的 Keynote 上，英伟达 CEO 黄仁勋搬出了为 ChatGPT 准备的芯片。 「加速计算并非易事，2012 年，计算机视觉模型 AlexNet 动用了 GeForce GTX 580，每秒可处理 26
一，需求缘起 互联网公司，这样的场景是否似曾相识： 场景一：pm要做一个很大的运营活动，技术老大杀过来，问了两个问题： （1）机器能抗住么？ （2）如果扛不住，需要加多少台机器？ 场景二：系统设计阶段，技术老大杀过来，又问了两个问题： （1）数据库需要分库么？ （2）如果需要分库，需要分几个库？ 技术上来说，这些都是系统容量预估的问题，容量设计是架构师必备的技能之一。常见的容量评估包括数据量、并发量、带宽、CPU/MEM/DISK等，今天分享的内容，就以【并发量】为例，看看如何回答好这两个问题。 二，容量评
技术上来说，这些都是系统容量预估的问题，容量设计是架构师必备的技能之一。常见的容量评估包括数据量、并发量、带宽、CPU/MEM/DISK等，今天分享的内容，就以【并发量】为例，看看如何回答好这两个问题。
我想和大家谈谈我对人工智能的几点思考，包括一些值得商榷的问题。从几千年前的原始社会，人们依靠石器工具来劳动；到农耕时期人们所使用的工具有所升级；到工业革命出现的蒸汽机进一步提升了生产力；电气革命更是极大提升了人类的生产效率；而今信息时代电子计算机的诞生延伸了我们的脑力，拓宽了我们的眼界和思想。马克思说过，“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。劳动资料更能显示一个社会生产时代的具有决定意义的特征。”
之前碰到的一个问题，第T+1期开始付息的永续债的久期和久期怎么算，查了很多网站，久期公式有，凸度公式没有查到，自己推了一遍，发上来有兴趣的可以看看，当然不确定对不对，有问题请后台留言。
“A/B测试不一定是最好的评估方法。它不是万能的，但不会A/B测试肯定是不行的。”
大家好，我是来自B站视频云技术部的技术专家叶天晓，今天和大家分享的主题是B站H.265编码器在直播和点播中的实践和应用。
分布式、微服务、Service Mesh目前都是大家耳熟能详的词语了，现在随便一个互联网公司说出来大家都是在搞微服务。
2月5日，由中国科学院主管、中国电子学会和中国科学院半导体研究所主办的学术刊物《半导体学报》正式发布了2023年度“中国半导体十大研究进展”。
3月1日，在2022世界移动大会(MWC)巴塞罗那期间，华为轮值董事长郭平在线发表了题为《向上，点亮未来》的主题演讲。郭平表示，面对挑战，华为将坚持全球化，大幅增加对根技术的战略投入，努力实现基础理论、架构和软件三个重构，以此持续提升华为的中长期竞争力，支撑ICT行业长期可持续发展。
前一两年抓过某工商信息网站，几三周时间大约抓了过千万多万张页面。那时由于公司没啥经费，报销又拖得很久，不想花钱在很多机器和带宽上，所以当时花了较多精力研究如何让一台爬虫机器达到抓取极限。
这篇文章主要介绍了决策树的python实现方法,详细分析了决策树的优缺点及算法思想并以完整实例形式讲述了Python实现决策树的方法,具有一定的借鉴价值,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了决策树的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 决策树算法优缺点： 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据 缺点：可能会产生过度匹配的问题 适用数据类型：数值型和标称型 算法思想： 1.决策树构造的整体思想： 决策树说白了就好像是if-else结构一
随着CV算法在业务场景中使用越来越多，给我们带来了新的挑战，需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理，推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离，2.使用TensorRT对模型进行加速，使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右，大量节约了线上GPU推理服务的成本。
收敛，且极限存在，再根据幂级数的收敛半径与收敛域的关系，利用已经得到的数列极限去算收敛半径，得出收敛域，但是在端点处单独讨论。
计算一般可分为解析计算和数值计算，解析计算是连续的求解过程，而数值计算则是离散的求解过程。在matlab中，原则上只要数学上能解析计算的，采用matlab符号计算就能够精确求解。
---- 新智元报道 编辑：David 【新智元导读】阿里达摩院发布2023十大科技趋势！生成式AI、Chiplet模块化设计封装、全新云计算体系架构等技术入选 1月11日，达摩院2023十大科技趋势发布，生成式AI、Chiplet模块化设计封装、全新云计算体系架构等技术入选。 达摩院认为，全球科技日趋显现出交叉融合发展的新态势，尤其在信息与通信技术（ICT）领域酝酿的新裂变，将为科技产业革新注入动力。 颠覆性的科技突破也许百年才得一遇，持续性的迭代创新则以日进一寸的累积改变着日常生活。 进入
随机变量 Random Variables 如果一个变量的值存在一个与之相关联的概率分布，则称该变量为“随机变量（Random Variable）”。数学上更严谨的定义如下： 设随机试验的样本空间为S={e}，X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数，称X=X(e)为随机变量。 一个最常见的随机数例子就是扔硬币，例如可以记正面为1，反面为0。更复杂的情况是扔10次硬币，记录出现正面的次数，其值可以为0到9之间的整数。 通常可以将随机变量分为离散型随机变量（Discrete Random Varia
摩尔定律是计算机科学界有名的趋势法则之一，揭示了硬件发展的高速规律。这个法则曾不断激励硬件生厂商进行产品更新。
今天是概率统计专题的第5篇文章，这篇文章的出现意味着高等数学专题我们已经告一段落了。高数当中剩下的内容还有很多，比如多重积分、微分方程求解等等内容。但对于算法领域来说，基本的微积分已经基本上足够了，本着学以致用，用不到就不学的精神(大雾)，所以我们就不再继续往下延伸，如果以后有相关的内容涉及，我们再来开文章单讲。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
该项目也说明在使用YOLOv3进行单类目标检测时，模型存在大量冗余，剪枝可以较好的减少参数、提高速度。
这固然是冰雪运动爱好者的一种有趣调侃，但也道出一个残酷事实：即大部分冰雪运动项目兼具速度、力量和技巧，使得冰雪运动员在挑战极限之时，亦面临着受伤的高风险。
机器学习的世界是以概率分布为中心的，而概率分布的核心是正态分布。本文说明了什么是正态分布，以及为什么正态分布的使用如此广泛，尤其是对数据科学家和机器学习专家来说。
我们从高中就开始学正态分布，现在做数据分析、机器学习还是离不开它，那你有没有想过正态分布有什么特别之处？为什么那么多关于数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布展开？本文作者专门写了一篇文章，试着用易于理解的方式阐明正态分布的概念。
计算是智慧时代一个永恒的话题。那边厢云计算已是热火朝天，这边厢边缘计算已呈燎原之势。
一个分布的随机变量可通过把服从(0,1)均匀分布的随机变量代入该分布的反函数的方法得到。标准正态分布的反函数却求不了。所以我们就要寻找其他的办法。
对于我们研究的大部分物理化学问题来说，由于原子核的质量比电子大很多，忽略它们之间的耦合（波恩-奥本海默近似），用量子化学的方法处理分子体系中的电子结构部分，用经典力学处理其中的原子核部分已经能得到较好的结果。然而在一些特殊情况下原子核的量子效应的贡献不能忽略，例如含有轻原子（如H）的体系、温度较低的情形或者涉及到多电子态的非绝热过程，此时需要使用量子力学的手段研究分子体系的统计或动力学性质。
软件历史上有过两次危机，有危机就有变革契机，第一次引出了“结构化编程”，第二次引出了“面向对象编程”，并直接导致软件工程的诞生。今天我们且不用“第三次软件危机”这样的表述，但可以看到的是，从 2010 年左右开始兴起的云计算是程序的运行环境继“大型计算机”转变到“客户端 - 服务器”之后的又一场巨变。与前两次软件危机带来的变革契机一样，现有的许多软件架构和开发方法，一定也会在以十年为计数单位的时间段内逐渐被颠覆，而今天你我所谈的云原生、微服务等话题，仅仅是这次变革浪潮的开端。那么，软件开发的下一个核心矛盾将会是什么？下一个时代的软件架构会具备何种特征？在今天由极客邦科技举办的 ArchSummit 全球架构师峰会 2021（深圳站）上，华为 SaaS 首席软件教练、《深入理解 Java 虚拟机》系列书籍作者周志明发表了主题演讲《从软件的历史看架构的未来》，以下为演讲内容整理。
毕业后我去了一家世界500强企业，从事的是搭建手机通信芯片里面一个小电路的工作。干了一年半，在转行的念头中挣扎了半年，然后裸辞回家，思考人生。
对于很多人来说定积分的内容其实早在高中就已经接触过了，比如在高中物理当中，我们经常使用一种叫做”微元法“的方法来解决一些物理问题。但实际上所谓的”微元法“本质上来说其实就是一种微积分计算方法。我们来看两个简单的例子。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
