今天讲的这个小问题，没有用过 PyCharm 的同学会完全不知所云，但用过的人，可能有一半以上概率会遇到这个算不上 bug 但也可能让人迷惑的坑。...情况就是：当你写了一段代码，点击 PyCharm 右上角的绿色小三角运行程序时，发现结果跟你预期的完全不相干。然后，无论你怎么修改代码，结果丝毫不会改变。甚至你一怒之下删光所有代码，竟然仍有输出！...其实原因也很简单：在 PyCharm里面，切换了当前编辑的 py 文件后，默认运行的代码文件是不会跟着变的。这时候用快捷键或者点运行按钮执行的都还是一开始设定的那个代码文件。 ?...不过这样一来，如果你不是写单个文件的代码，而是开发有固定执行入口的项目，就反倒不方便了。所以具体就看你自己的需要了。 ?...如果你在编程学习中有疑问，可选择以下方式向我们提问： 1. 加入码上行动答疑群（最及时响应） 2. 加入知识星球 https://t.zsxq.com/IiAiiQj 3.
用户的评论生成器是希望生成和用户相近的评论，而评论判别器则希望能将生成的样本和真实的评论分开。本文采用卷积的形式来进行此操作，具体的框架如上图所示。...1.3. reinforce的评论生成对抗训练 我们假设生成器是一个虚拟的agent, 它的目的是在每次尝试中尽可能获得多的reward(由判别器的置信度给出)。...也就是说生成器的目的是尽可能的制造能骗过判别器的生成样本。 此处我们判别器的训练目标为(最大化真实样本,最小化假的生成样本)： 其中表示从真实评论中采样的样本, 表示生成器生成的样本。...我们假设所有的评分带有噪音(均值为0，方差为的高斯噪音), 所以我们的评分为： 如果用户对商品进行评分，那么为1，否则为0....个性化的MT-P方法倾向于在所有测试数据集中执行所有MT方法中的最佳性能，并且在每种情况下，MT结果始终优于所有基线； 3.判别器效果 ? 判别器逐渐学习有助于区分敌方样本和真实样本的关键因素。
10 种有保证的解决方案，可加快慢速 Mac 的运行速度 1.后台运行过多 如果您的 Mac 无法再处理简单的任务，并且您想找到“为什么我的 Mac 这么慢？”...如果您在完成上述工作后仍然问为什么我的 MacBook 这么慢，请确保您的 Mac 已安装所有最新更新。 4....在同一个应用程序中，优化模块中有针对“挂起的应用程序”和“大量内存消费者”的控件——使用它们来禁用最大的内存占用者。 7. 网速慢 有时，运行缓慢的不是您的 MacBook，而是您的 MacBook。...我们所有人都会下载一开始看起来有用且令人兴奋的应用程序，但结果却使我们的磁盘变得杂乱无章，而不是经常使用。 快速修复：卸载未使用的应用程序 回答“为什么我的 iMac 这么慢？”...这就是为什么最好使用CleanMyMac X等工具清除设备上的残留物。它的卸载程序模块显示您有多少应用程序，并方便地将所有剩余应用程序收集在一个选项卡中。
这里【甯同学】发现了问题所在，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。 修改后的代码可以正常的爬出结果。...E5DC3B4CB152A27DBF1D270E3503794B; PSTM=167872138 ZFY=DqhB1QpFu:APeJVy:AOeNNGsu1YREtMxYZgrqntwJNQlE:C; delPer=0;...result_list = soup.find_all(class_='result c-container xpath-log new-pmd') print('正在读取：{}，共查询到{}个结果...这篇文章主要盘点了一个Python网络爬虫的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...大家在学习过程中如果有遇到问题，欢迎随时联系我解决（我的微信：pdcfighting1），应粉丝要求，我创建了一些高质量的Python付费学习交流群和付费接单群，欢迎大家加入我的Python学习交流群和接单群
在20年前，Salesforce只是一个在浏览器中运行的Sales Pipeline，它的复杂度甚至不如今天月费20美元的轻型CRM。...为什么客户的需求都要通过一个产品满足呢？因为我们既无法说服客户，又无法调动行业。...我相信顿悟的SaaS厂商接下来会不遗余力地推动它，让产品聚焦不至于在满足客户需求的压迫下而土崩瓦解。...任何有商业常识的人都知道，客户的需求应该满足，但绝不是没有取舍的。 "流量从何而来" 最后的一个顿悟，其实是不言自明的。用户流量从何而来？钉钉吗？企业微信吗？绝不是。...我相信未来SaaS产品的主要流量除了来自自己品牌本身口碑以外，就来自于自身的开放性，而不是因为巨头产品中有一个应用市场。
我在这里的目的是粗略地概述 ChatGPT 内部正在发生的事情，然后探索为什么它可以很好地生成我们认为有意义的文本。虽然会提到一些工程细节，但我不会深入探讨它们。...这是一个随机的例子。它比开始单词（temperature=0）的情况要好，但仍然有点奇怪： 这是使用简单的 GPT-2 模型（2019 年起）完成的。使用更新、更大的 GPT-3 模型，结果会更好。...这是使用相同“提示”生成的开始单词（temperature=0），但是还是有一点奇怪： 这是“temperature=0.8”下的随机示例： 03—概率从何而来？...有一段时间我们的函数仍然“识别”它，这里是“2”。但很快它就“失去了它”，并开始给出“错误”的结果： 但为什么我们说这是“错误”的结果呢？在这种情况下，我们知道我们通过模糊“2”获得了所有图像。...但如果我们的目标是建立一个人类在识别图像方面可以做什么的模型，那么真正要问的问题是，如果人类看到其中一张模糊图像而不知道它来自哪里，他会做什么。
想要“看破”很难，因为很难清楚的认识到“惑”来自于哪里，不知道“惑”从何而来，就更别提去何处问道、破惑了。先说“小惑”从何而来那就是来自于我们的原生家庭环境、人生经历。一个个具体的因素。...再说“大惑”从何而来那像是一种看不到、指不出的诡异云气，天天笼罩于头顶，盘缠于心间。我在微信公众号看到一篇文章《如何避免被“体制化”》里面讲一了个“早酒文化”，很适合来描述这种“诡异云气”。...在充满苦的环境中，早上的几杯劣质白酒是唯一可以确定的甜，是生活唯一的“正反馈”来源。这也就是为什么有人劝他们戒酒，他们就会来一句“这是我唯一的爱好，戒了活着还有什么劲”。...这也就是为什么很多人下班以后，选择看综艺、刷短视频、打游戏，而不是学习的原因。...当你以一个商人的视角看待这个世界时，你会更加客观，你没有得到你想要的东西，只会是你错了，因为市场永远不可能出错，它只会给正确对待的它的人以回报。
我喜欢它们的色彩，它们和真实的图片十分相似。 ? 尽管这些图片里面有些重影，但它们看上去更好。我猜窍门是放大图像，仅仅只看人脸。 结果表明，GAN 的优异表现令人印象深刻。这让我倍感压力。 额......我认为答案是肯定的，但是它并不想通常说的那么简单。例如，这个目标函数来自哪里的问题，以及 KL 散度分量在这里有什么作用。在这篇帖子中，我会试着去解释 VAE 背后隐藏的奥秘。...这就是为什么你看到 KL 散度的实现是一个近似的解。不明白吗？.... - log_var) return kl Python 语言编写的 KL 散度近似形式的表达式 这个等式怎么能成为一个自编码器呢？ 等式中有两类参数。...自制的变分自编码器的示意图。绿色和蓝色的部分是可微的，琥珀色的部分代表不可微的白噪声。每个人都用著名的猫的图片，所以这里我使用了狗。我不知道我从哪里得到的这张可爱的狗狗图片。
也许有人说 Alexa 排名很虚，而且还可以刷，但是我的博客从来没刷过，排名再虚，他也是一个有价值参考值。但是频繁更换主机，折腾博客结构之后，现在掉到了 48W 多名： ?...虽然，不知道 Alexa 的排名数据是从何而来，但是他给出的跳出率、平均 pv 等数据却和百度统计/CNZZ 都非常吻合： ? 所以，不得不说 Alexa 排名还是具有一定的参考价值的！...一般我都是在站长之家查看 Alexa 排名。今天，心血来潮到官网看了下，结果让我小小的惊喜了下，因为我在 Alexa 查询结果页面的底部，看到了一个熟悉的字眼： ? 这不是国际版的 dmoz 么？...另外发现，被 DMOZ 收录之后，Alexa 也会自动出现相近站点的信息： ? ? ?...又小小的激励了一把，Fighting！
来自：简书，作者：kuntoria 链接：https://www.jianshu.com/p/ab2a1c1e87fa 0. 如果软件正在占领全世界，为什么程序员得不到尊重？...现在你明白了吧，为什么那么多程序员要写技术博客。 17. 有哪些老鸟程序员知道而新手不知道的小技巧？ 程序不等于数据结构加算法，而等于搜索引擎加英语。 18. 程序员的核心竞争力是什么？为什么？...会写脚本的程序员如何去阿里工作？ 告诉面试官，我不吃月饼。 21. 码农们最常说的谎言是什么？ // TODO 22. 程序员的优越感从何而来？...北京西直门嘉茂广场外面有很大一个招牌“mysql”,当年我就是好奇这家餐厅和“mysql”到底有啥关系才去这家韩国餐厅的，结果服务员告诉我那是“明月三千里”的缩写，我有种被忽悠的赶脚。 25....0 error 0 warning 37. 乞求代码没有bug，该拜哪个神仙？ 拜雍正，专治八阿哥。 38. 产品死了，如何安葬？ 开源。 39.
为什么呢？这是因为这些技术用的是“硅谷语言”，与我们身体的“感官语言”完全不同。但事实是，这两种语言可以沟通，只要大脑弄清楚如何“翻译”就可以了。 ? 该怎么理解呢？...其实，你的大脑既看不到也听不到，它深陷寂静黑暗的头骨内。它所看到的其实是不同路径传输过来的电化学信号，然后它提取、分配、整合这些信号，得出了你所认知的主观世界。...关键在于你的大脑并不知道，也不关心信息从何而来。只要有信息进来，它就知道该怎么处理。人脑的确是强大的机器，本质上它就是一个通用计算设备。...还有一个绝妙的产品，叫作brainport，放在舌头上的小小电网。盲人通过舌头识别信号。这听起来完全疯了，对不对？不要忘了，你的大脑不知道信号从何处来，它只负责处理。...就像现在，我说话时，我的声音被平板电脑捕获，通过蓝牙传输到布满震动小马达的马甲上，形成不同的震动图案。 ? ? 实验证明，聋人在练习几天后就可以根据不同的震动图案辨别出少量单词。
谢博德博士给出了3个方法： 1、列出自己的偏见 回忆一下，自己曾经存在的种种偏见，比如地域歧视、比如性别歧视、比如看待问题的主观…然后思考一下，它们到底从何而来，由什么形成的？...2、评估信息来源 每一次从外界接受到一个信息，不要先急着认同这个信息，而是先问一下自己，这个信息从何而来的？这些信息的来源，到底有没有权威性？...你应该待在你的能力半径之内，别瞎折腾（什么钱都想赚，最后就事倍功半）关于能力圈，有两句话最让我难忘：一句是，如果能力没有边界，就不是真正的能力；还有一句是， 能力圈大或者小不重要，关键在于你知道自己的能力圈...这就牵涉到对规模的理解了。规模，本质上不是能力强的结果，而是一个简单动作大量重复的结果。要想上规模，做的动作就得少、就得简单。比如，世界上所有上规模的餐饮企业，都是快餐企业。为什么？...“对大多数投资者来说，重要的不是他们知道多少，而是他们能在多大程度上认识到自己不懂什么。”巴菲特如是说。风险来自于你不知道自己在做什么。
骁龙625还能存活多久是时代发展和趋势的结果，如果要求不高，重视续航和日常使用，那么这款芯片还是很不错的。 谷歌眼镜未来能代替手机吗？...，因为眼镜和手镯还是不一样的，它完成这个功能所需要的技术得更加细腻，研究的过程更长，需要倾注更多的心血。...它的价钱也就不需要我来说了吧。 ?...不说眼镜，来看现在智能手机的发展，一年中，全球售出的十几亿部手机，其中接近3/4都是智能手机，看看身边的人，哪个走在路上，手里不拿个智能手机，指指戳戳的,“低头族”这个词从何而来，还不就是智能手机“惹的祸...如果发生的话，应该会在很久很久的未来吧，至于多久，我也不知道，毕竟世界每天都在千变万化。
说实话，我不知道为什么有些人会把数据看做很高大上的东西，对其敬畏有加。 为什么要盲目崇拜数据呢？...所以，告诉我为什么我们要崇拜数据呢？数据往往是为了迎合它的人类作者的喜好而对现实进行的经过「加工」之后的描述。这里面充满了微妙的选择，我们应该记录物体的干重还是湿重？如何处理容量的单位？...而「互联网」则是我最崇敬的「圣人」，它的洞晓世间的一切。 在浏览器的 Jupyter 开发环境下运行代码片段的结果。我在代码中加入了一些注释，用来解释每一行的作用。...而在 R 语言中，这个过程要快得多： hist(weight) 下面是我们通过这行代码得到的结果： 这是一个看起来很「丑」的直方图，但是我已经习惯了生活中美好的事务，而且知道你可以通过几行 R 语言代码让它变得更漂亮...为什么这些规则在方程的第一个符号出现时就被忽视了呢？ 你还在盲目崇拜数据吗？ 我很高兴能够将数据作为人类科学进步的燃料，但盲目崇拜数据，把它奉为神秘的东西是没有意义的。
天空为什么是蓝色？因为太阳光发生了散射。 鸟为什么会飞？因为鸟有翅膀。 苹果为什么会掉下来？因为万有引力。 每个问题我们都可以为它找到一个答案，我们也总是习惯于为每个问题找到一个合理的解释。...我想，你应该知道太阳光其实是由七种颜色构成，那为什么我们看到的偏偏是蓝色？而不是其他颜色？ 鸟会飞是因为鸟有翅膀，那鸡也有翅膀，为什么鸡不能飞？ 既然存在万有引力，为什么地球没有掉进太阳里？...但我不接受这样的答案，因为这个答案太简单了。如果这个世界真的是神所创造，那神又是从何而来？宇宙之大，必然还有其他星球也存在生命和高级文明，那为何这些神又如此钟爱地球呢？...对于那些不知道事，如果真的很感兴趣，那便过去铲上几铲子，挖出背后的金矿来。 可以允许自己不知道答案，但却不能没有探索答案的能力。 那又该如何去做呢？...在《三体》中有一句让我印象深刻。“弱小和无知不是生存的障碍，傲慢才是”。 什么是傲慢，傲慢便是自以为掌握了这个世界的所有答案，并且拒绝接受其它可能的答案。
这就好比我问了一个问题：“川建国的小名叫什么？” 有人会回答说：“我不知道川建国的小名是什么”。对于这种情况，可以在数据库中使用Nickname列来表示川建国的小名，而这一列的值为 NULL。...如果我这样写： SELECT * FROM SOME_TABLE WHERE 1 = 0 表达式“1=0”是 false，这个查询语句不会返回任何数据。...你可能会想：“既然这样，那我为什么要去关心是 false 还是 NULL？它们不是都不会返回数据吗？” 接下来，我来告诉你在哪些情况下会有问题：我们来看看 NOT( ) 方法。...SELECT * FROM SOME_TABLE WHERE 5 NOT IN (1, 2, 3, 4, NULL) 这里的 WHERE 不会返回数据，因为它的结果不是 true。...数字 5 在括号列表里可能不存在，也可能存在，因为当中有一个 NULL 值（数据库不知道 NULL 的值是什么）。 这个 WHERE 会返回 NULL，所以整个查询不会返回任何数据。
我念中学时曾读过他的很多书， 其中有一本叫作《阿西莫夫论数》，而那其中有篇文章叫做 “忘掉它！” (Forget It!)， 我到现在还没忘掉。...这段话让阿西莫夫深感不安， 甚至感到 “世界好象在我身边崩溃了”。 为什么呢？...谷歌翻译的这种缺陷在更长的句子中显得更为清楚， 比如牛顿 (Isaac Newton) 的那段名言： 我不知道我在别人眼里是怎样的， 但对我自己来说我只不过象是一个在海边玩耍的男孩， 因为时不时地找到一块比通常更光滑的卵石或更漂亮的贝壳而兴奋...用谷歌翻译的结果是： 我不知道我可能会出现的世界， 而是为了自己， 我似乎已经不仅就像一个男孩玩海上岸上， 和挪用自己现在然后找到平滑卵石或比普通漂亮外壳， 而大洋的真相躺在我面前的所有未被发现。...谷歌技术当然不无优越之处， 比如它具有所谓的统计学习 (statistical learning) 功能 (细心的网民会注意到， 不同时候用谷歌做同样的事情得到的结果通常会有一定的差异)， 但这种纯粹建立在统计关联之上的结果具有无可避免的模糊性
为什么要以这种方式来处理 NULL？ 因为，在 SQL 中，NULL 表示“未知”。也就是说，NULL 值表示的是“未知”的值。...这就好比我问了一个问题：“川建国的小名叫什么？” 有人会回答说：“我不知道川建国的小名是什么”。对于这种情况，可以在数据库中使用Nickname列来表示川建国的小名，而这一列的值为 NULL。...如果我这样写： SELECT * FROM SOME_TABLE WHERE 1 = 0 表达式“1=0”是 false，这个查询语句不会返回任何数据。...SELECT * FROM SOME_TABLE WHERE 5 NOT IN (1, 2, 3, 4, NULL) 这里的 WHERE 不会返回数据，因为它的结果不是 true。...数字 5 在括号列表里可能不存在，也可能存在，因为当中有一个 NULL 值（数据库不知道 NULL 的值是什么）。 这个 WHERE 会返回 NULL，所以整个查询不会返回任何数据。
想象一下，有个大学时的朋友联络你说：「嘿，我有个商业设想。我想开发一个做市机器人。不管谁来询价，我随时都能报出一个价格，我的定价算法会用 x * y = k。差不多就这些。想投资吗？」...这就形成了一个常数积的等式：x * y = k。 这种对两种资产进行定价的方式，你可能会觉得非常怪异且过于独断。让两种代币的库存数相乘所得的积维持固定，为什么就能确保正确的报价呢？...由于之前池中有 50 个香蕉，因此我们还需要 1.02 个香蕉（在这个宇宙中我们允许碎片化香蕉的存在），因此，这位客户买一个苹果会得到的报价是：1.02 香蕉 / 苹果。...他们的利润从何而来？当然这是以牺牲资金池为代价的！而且，如果数一下你会发现，与某个持有最初的 50 个苹果和 50 个香蕉的人相比，Uniswap 池现在恰好下降了 76.4 个苹果的价值。...Uniswap 出售香蕉的价格太便宜，因为它不知道香蕉在现实世界中变得如此值钱。 这种现象称为「套利损失」。每当交易价格发生变动，就会出现套利者窃取廉价资产，直到资金池的定价达到正确为止。
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
云直播
对象存储
腾讯会议
