微商已经存在了很久了，这个套路也可能很多人知道，甚至有些人被套路过，只是有的没有发现。 就是咱们做微商会经常看到一些普通宝妈朋友圈，一天发个十几条，各各都是那种鸡血和复制的文案。 其实他们好多就是被团队给洗脑和捧杀了，拿了大量的货，只能这样去清货，不然几千上万就栽到自己手里
基本类型 基本类型的值就是一个数字，一个字符或一个布尔值，也就是八大基本类型 引用类型 引用类型是一个对象类型，值是什么呢？它的值是指向内存空间的引用，就是地址，所指向的内存中保存着变量所表示的一个值或一组值。 主要有类class、接口interface、数组array等，也就是除了基本类型外
在运行项目的时候我们可以看到这有一个404的报错，这个就是浏览器在向我们请求左侧图标没有获取到，而报的一个错误，左侧图标就是 这个就是左侧图标，如果要设置的话需要对favicon进行一个处理，进入views，导入一个 current_app这个就是利用他调用一些函数和一些app的设置。
1.前沿知识 区块链的基础： 区块链顾名思义就是很多区块链在一起： 区块头（Head）：记录当前区块的特征值比如 上一个区块的哈希+当前哈希+时间 等等 区块体（Body）：实际数据 比如 具体的交易情况 xxx转给了xxx多少比特币 特征值主要是用于计算这个整个区块的完整性和不可修改性 自身的哈
A laminar augmented cascading flexible neural forest model for classification of cancer subtypes based on gene expression data 注：该文章的图片均来自该论文 该分类算法来自上面这篇文章。这是一篇关于生物信息工程领域的一篇
0、抱歉标题党。 其实是模拟退火…… 众所周知，检验 \(\huge\color{red}{RP}\) 的最佳方式就是退火。。。 然而有时并不是 \(\huge\color{red}{RP}\) 的问题，可能就是写挂了。。。 为了有效地提升 \(\huge\color{red}{RP}\) 并减少因写挂而带来的RP--的心理创伤，还是有必要注意一下的
目录 机器学习原理 梯度就是方向 2 代码实现 机器学习原理 在机器学习的核心内容就是把数据喂给一个人工设计的模型，然后让模型自动的“学习”，从而优化模型自身的各种参数，最终使得在某一组参数下该模型能够最佳的匹配该学习任务。 那么这个“学习”的过程就是机器学习算法的关
简介 笛卡尔树是一种特殊的二叉树，处理一些序列问题 有一些二元组\(k,w\)，那么如果对他们建出一棵树来，满足\(k\)满足\(BST\)性质，\(w\)满足堆性质，那么就是一颗笛卡尔树 容易发现\(treap\)就是一种特殊的笛卡尔树，只不过他是平衡的 通常情况下笛卡尔树不保证平衡，所以不能作为平衡树维护
这个怎么说呢，你代替不太清楚，你这个具体代替指的是什么，首先来说的话，我们可以在自己的服务器上面安装数据库，比如说我们程序代码啊，这些全部放在我们的自己的服务器上面，包括数据库也安装在自己的服务器上面，这种是可行的。 阿里云ECS共享型S6、计算型、突发性能型、通用型服务器区别可
A - Consecutive Sum Riddle 题意： q个测试用例，每行给个n，求l，r，满足l到r之间的数相加等于n。 分析： 可以是负数，那么从-n到n直接相加是0，把-n给去掉，相加不就是n了，他们之间的数刚好是相反数，多出来一个n，所以，就是-n+1到n就是结果。 代码： C - Make Them Equal
每次回家开灯时你有没有想过，用你按的简单开关实际上能打造出复杂的 CPU 来，只不过需要的数量会比较多，也就几十亿个吧。 伟大的发明 过去200年人类最重要的发明是什么？蒸汽机？电灯？火箭？这些可能都不是，最重要的也许是这个小东西： 这个小东西就叫晶体管，你可能会问，晶体管有什么用呢？
为了反复地说明这个意思，我想将两种互相对立的态度对照地讲一下。 第一种：主观主义的态度。 在这种态度下，就是对周围环境不作系统的周密的研究，单凭主观热情去工作，对于中国今天的面目若明若暗。在这种态度下，就是割断历史，只懂得希腊，不懂得中国，对于中国昨天和前天的面目漆黑一团。
一、面向对象与面向过程的区别 面向过程时，解决问题的思路通常是 1.分析出解决问题所需要的步骤，2.将解决问题的方案写成一个个的函数，3.按照解决问题的思路一个个的调用这些函数； 面向对象是把构成问题事务 分解成各个 对象，建立对象的目的不是为了完成一个步骤，而是为了描叙某个事物
首先我们要知道，什么是多维随机变量？： 意思就是，w是样本空间里的一个事件，这个w对应着两个属性（平时都是一个w对应一个属性）这个X(w)就是一个常数，也就是概率了。 我们过去的样本空间就像是一条线，现在变成一个面了，也就有了两个要素。 二维随机变量的联合分布函数： 确实很像向量
xProtoNet和ProtoNet：可解释的图像分类 ProtoNet之前的分类模型最后一层h前的随机梯度下降prototype的投影h层的学习结果 xProtoNet ProtoNet 论文地址：This Looks Like That: Deep Learning for Interpretable Image Recognition 代码地址：https://github.com/cfchen-duke
前几天他们谈论上海名媛的事情，这两天他们谈论985大学生自杀的事情，我对这些事情想来不关心。 我以前写过，每年我们县的大桥上都有几个跳桥的，有的没死，有的一下子就过那边去了。 没死的你问他还要不要再跳一次，没有人会回答要再跳的。鬼门关回来的人对生命的重视超乎一切。 大多数
对于一个创业者来说，把事情的逻辑想清楚是再重要不过的了。纵然现象千头万绪，本质也总有主次在心。逻辑是形成业务闭环——所谓业务闭环是如何在供给与需求之间形成一个对应的平衡关系或者简单的说就是回答一个谁为谁付费、谁为谁买单的问题。很多创业项目在描述这个逻辑时总是避
遇到不懂的指令，不用到网上查，自己用OD测试一下就知道了。 neg a neg指令执行的操作是把a的每个二进制位取反之后再加1。效果就是数学上的求相反数，比如neg 3的结果就是-3，neg -3的结果就是3. neg 0的结果就是0 看一下可以法线，如果a不等于0，那么neg a之后的结果也不等于0，也就是说ZF
前言 使用美团 APP 时，发现了 天天领现金 活动，在好奇心(想领现金)的驱使下，点进去玩了一会。 发现这个玩法，怎么有些熟悉呢？ 2 个 1 级的蔬菜可以合成 1 个 2 级的蔬菜 2 个 2 级的蔬菜可以合成 1 个 3 级的蔬菜 我首先就想到了 斐波那契 数列： f(n) = f(n-1) + f(n-2) 在这个活
主要想从以下几个方面来分享我的一些看法， 1、何为学习 经常听到“学习”这个词，在大多数人的脑海里，学习就是读书，就是在学校里学习的孩子们，这个观点是没有问题的，只不过人们把参与到学习活动中的对象给人为的缩小了，或者说犯了固定模式这样一个错误，其实学习不仅仅是对于孩子，对于
HashSet是采用哈希算法实现，底层实际是用HashMap实现的(HashSet本质就是一个简化版的HashMap)，因此，查询效率和增删效率都比较高。我们来看一下HashSet的源码： 我们发现里面有个map属性，这就是HashSet的核心秘密。我们再看add()方法，发现增加一个元素说白了就是在map中增加
还记得自己学习51单片机发现有趣的现象，就是你给寄存器上附上一定的值，然后进行一些设置，他就能自动将这个值通过一定的格式去发送，如果用其他单片机或者电脑就可以接受这个数据，实现单片机和其他系统的通信。 那么，接下来我讲解一下自己的见解。 一：硬件基础 通信：就是发送和接受。
我是今年六月份找工作，至于换工作的原因也很简单（原先的公司钱没到位）一共找了差不多一个月不到，期间面试了好几家公司，列一下主要几家 1.恒生电子 2.海康威视 3.网易 4.阿里巴巴 1.恒生电子 两轮（一轮技术，一轮经理面试） 第一轮是电话面试，总的来说问的问题还是比较基础，主要的技术栈
强化学习所需要了解的知识 强化学习是一种机器学习方法，强化学习能够使Agent能够在交互式环境中年通过试验并根据自己的行动和经验反馈的错误来进行学习。 创建一个基本的强化学习问题，我们需要了解以下内容： 1.环境，也就是Agent操作的现实世界。 2.状态，也就是Agent的现状。 3.奖
统计学是一门怎样的学科 重新梳理一遍自己对统计 概率 随机过程等的理解 数学本身是一门用数字刻画世界的语言，用给定的公理进行推理得到新的结果。本质就是类比 探索 寻找和发现。 将一种东西转化为使用数字表示，通过数字之间的运算得到规律，再返回到实践中去指导了解和探索。 那么
