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为什么你的代码看起来像“野路子”出来的?

现在阶段主要的问题是, 1、一些常用的方法、语句还是会出现拼写错误;这是因为写的少,没什么可说的,多写就ok了。 ? 要有空格,0 -134px ?...3、有的同学会抄写一部分我在讲课中的js代码,但却没有运行;我是怎么发现的呢?是因为有一些代码我一眼就看出来运行的时候一定会报错,但却在作业里发给我了。那么很明显,这个作业写完之后并没有运行。 ?...因为代码这个东西,它是秩序的,你这分号、空格不致,就导致秩序当中有杂音,导致代码看起来,不艺术。...以后你面试也好,工作也罢,人家一看你的代码,就知道,虽然你是前端新人,但是看你写的代码,很规矩,很整齐,就知道你做事应该是靠谱的。 而另有一些人,他是完全靠自己的自学搞定前端开发的,这个没问题。...所以我就要求, - 空格,要有; - 换行,要适当; - 分号,要有; 这三个方面做好,第一、你的代码不会太乱;第二、其它同事也不会多说你什么。

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这些一行 JS 实现功能的代码,让你看起来像一个前端专家

从复杂的框架到处理 API,有太多的东西需要学习。 但是,它也能让你只用一行代码就能做一些了不起的事情。 看看这 13 句 JavaScript 单行代码,会让你看起来像个专家! 1....反转字符串 有几种不同的方法来反转一个字符串。以下代码是最简单的方式之一。 ?...检查数字是否为奇数 最简单的方式是通过使用模数运算符(%)来解决。如果你对它不太熟悉,这里是 Stack Overflow 上的一个很好的图解。 ?...从日期中获取时间 通过使用 toTimeString() 方法,在正确的位置对字符串进行切片,我们可以从提供的日期中获取时间或者当前时间。 ?...(这个应该很少在国内用到吧) 处理温度有时会让人感到困惑。这 2 个功能将帮助你将华氏温度转换为摄氏温度,反之亦然。 ?

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    它看起来像只愤怒的小鸟,但其实是一个会说英语的机器人

    这款机器人能收集互联网上数量庞大的信息,为使用者提供云服务,从而根据使用者的英语能力与兴趣来进行应答,使用者可以借此享受地道的英语对话。...CAI MEDIA的相关负责人表示,Charpy是一款玩偶型机器人,它的定位为“喜欢巧克力的小鸟”。Charpy将用人工合成的8岁男孩的声音与用户进行对话。 ?...通过该系统,Charpy机器人、用户以及出现在终端画面上的动物三方可以围绕食物等特定的主题来进行对话。 ?...负责开发Charpy机器人的日本静冈大学信息系教授盐见彰睦对Charpy机器人满怀期待,他表示“这款机器人也可以应用至其他领域,是一款有发展前途的英语会话学习机器人”。...机器人的价格为4万2984日元(约合人民币2579元),云服务的使用费为每月864日元(约合人民币52元)。

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    这些一行 JS 实现功能的代码,让你看起来像一个前端专家

    做积极向上的前端人! ? 文章为翻译,老外也很会写标题,标题可能有 XX 党嫌疑,但是部分内容还是挺有用的。...从复杂的框架到处理 API,有太多的东西需要学习。 但是,它也能让你只用一行代码就能做一些了不起的事情。 看看这 13 句 JavaScript 单行代码,会让你看起来像个专家! 1....反转字符串 有几种不同的方法来反转一个字符串。以下代码是最简单的方式之一。 ?...从日期中获取时间 通过使用 toTimeString() 方法,在正确的位置对字符串进行切片,我们可以从提供的日期中获取时间或者当前时间。 ?...(这个应该很少在国内用到吧) 处理温度有时会让人感到困惑。这 2 个功能将帮助你将华氏温度转换为摄氏温度,反之亦然。 ?

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    当你在`bind 0.0.0.0`的时候,你实际在做什么

    用docker起一个web服务,比如监听8080端口 然后 -p 8080:8080 然后宿主机上可以起一个8080端口的服务 而且访问时,优先调用宿主机的8080 如果关掉宿主机上的服务,会访问docker...上的 起初,我只坚信一个事情:端口作为一种资源,应该是独占的。...在这种情况下,他是一个缺省的路由绑定。 所以在此时,你是可以再去绑定 127.0.0.1, localhost的,也可以绑定 如:169.254.217.146 内网地址。...(端口没有跟具体的绑定到某个地址) # 这也正是如我们之前所知道的那样:要想外网访问,就绑定到`0.0.0.0` ➜ ~ php -S 0.0.0.0:5000 结论 通常,对于 指定的IP+端口 只能有一个绑定...而 0.0.0.0 是一个缺省/默认的描述,当没有特定的地址来处理这个端口的请求,缺省/默认的绑定即会处理~

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    深度学习目标检测在实际场景中的应用(附源代码)

    开源代码:https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 01 前言 目标检测是现在最热门的研究课题,现在的框架越来越多,但是技术的新颖性到了瓶颈,目前开始流行...高斯YoloV3目标检测(文中供源码链接) Yolo轻量级网络,超轻算法在各硬件可实现工业级检测效果(附源代码) 不再只有Yolo,现在轻量级检测网络层出不穷(框架解析及部署实践) CVPR21目标检测新框架...其次,稍微修改了下自适应图片缩放策略,Yolov5代码中datasets.py的letterbox函数中进行了修改,对原始图像自适应的添加最少的黑边。...我是在自适应缩放后的图片,我在右下角位置填边,其实大多数数据没有什么变化,只是随便改改,因为在线都是在Yolo的基础上增加最近几年新出的策略,确实在最后的检查有一定效果的增加。...SPARSE DETR:具有可学习稀疏性的高效端到端目标检测(源代码下载) 自适应特征融合用于Single-Shot目标检测(附源代码下载) 目标检测:SmartDet、Miti-DETR和Few-Shot

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    在算法的时代,是什么让智能和人类越来越像

    几行代码即可告诉我们应该看什么媒体内容,与谁约会,甚至告诉司法系统应该把谁送进监狱。 image.png 我们把如此之多的决策权和控制权交给这些程序,是对的吗?...在一个不断变化的世界里,机器正在快速而出色地学习人类的行为方式,我们喜欢些什么,讨厌些什么,以及什么是对我们最好的。我们现在生活在由预测性技术主宰的空间里。...此后,该助理功能在互联网上掀起了一场风暴,很多人都批评它,称其量身定制的建议具有侵害性,让人看起来像机器,甚至有人认为,它的回复最终可能会影响我们的交流方式,甚至可能改变电子邮件的规范。...“我们不必创造一个由机器来告诉我们该做什么或者该如何思考的世界,尽管我们最终很可能会进入这样一个世界。”她说道。在整本书中,她多次问道:“我们有失去人性的危险吗?”...现在,我们还没有到人类被排除在外的阶段。我们在这个世界上的角色还没有被边缘化,在很长一段时间内都不会。人类和机器可以结合各自的优势和劣势一起运作。机器有缺陷,会犯和我们一样的错误。

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    为什么会有人想到要设计像蟑螂一样的机器人?

    这样的道理我们都懂,所以为什么会有人想到要设计一个像蟑螂这种地球上最恶心而且最惹人厌的东西做机器人? 作为头足类动物,蟑螂的躯体具有一些得天独厚的优势(如果不计较以扭动为代价的话)。...蟑螂可以把自己憋到 0.1 英寸那么扁,同时承重量可达自身体重的 900 倍之高(这也就解释了为什么,每次我们踩他们的时候需要格外地用力才行)。...在灾难现场使用机器人辅助开展施救活动的主意并不新奇,但就以往的经验,我们发现对大多数机器人来说,要想有效率,这对技能要求非常高,非常难以达到。尤其是对两足动物而言,在不平坦的地面平稳运行,是很难的。...蟑螂机器人非常敏捷,可以针对各种地形调节速度,通过加入仿生元素的行动力,很好地刷新了自动化机器人的发展进程。美国陆军的下一步目标是开发一个可以在翻倒后自动修正自己的状态和运行轨迹的蟑螂机器人。...虽然机械蟑螂的功用大大的有,但它们可能没法像真蟑螂那样能在微波炉的热烤下存活,另外,比起真蟑螂,它们也更容易让人感觉亲近些。

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    为什么在实际的 kaggle 比赛中 gbdt 和 random forest 效果非常好?

    这是一个非常好,也非常值得思考的问题。换一个方式来问这个问题:为什么基于 tree-ensemble 的机器学习方法,在实际的 kaggle 比赛中效果非常好?...1、理论模型 (站在 vc-dimension 的角度) 2、实际数据 3、系统的实现 (主要基于 xgboost) 通常决定一个机器学习模型能不能取得好的效果,以上三个方面的因素缺一不可。...现在的问题就是,为什么 tree-ensemble 在实际中的效果很好呢? 区别就在于 “模型的可控性”。...先说结论,tree-ensemble 这样的模型的可控性是好的,而像 LR这样的模型的可控性是不够好的(或者说,可控性是没有 tree-ensemble 好的)。为什么会这样?别急,听我慢慢道来。...综上所述,理论模型,实际的数据,良好的系统实现,都是使得 tree-ensemble 在实际的 kaggle 比赛中“屡战屡胜”的原因。

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    C# 中的委托和事件机制在实际开发中的最佳应用场景是什么?

    在实际开发中,C# 中的委托和事件机制的最佳应用场景包括: 解耦和模块化:委托和事件机制可以将代码逻辑解耦,使模块之间的依赖关系降低。...通过使用委托和事件,可以在异步操作完成后通知其他部分进行处理,而不需要阻塞主线程。 GUI 编程:在图形用户界面 (GUI) 开发中,使用委托和事件机制可以实现事件驱动的编程模型。...例如,当用户点击按钮时,可以使用事件来处理按钮点击的逻辑。 多线程编程:委托和事件机制可以方便地处理多线程编程中的同步和通信。例如,可以使用事件来通知其他线程有关某个操作已经完成。...总的来说,委托和事件机制适用于任何需要解耦、异步、事件驱动或多线程编程的场景。

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    为什么选择bcrypt而非MD5:安全性在实际应用中的重要性

    为什么选择bcrypt而非MD5:安全性在实际应用中的重要性 1. 不可逆性 无论是bcrypt还是MD5,它们都是哈希函数,旨在将数据转化为固定长度的字符串。...关键点在于,好的哈希函数会确保其不可逆性。 MD5的问题: MD5算法的不可逆性已经被破坏。目前有很多“彩虹表”存在,这些彩虹表存储了常见密码的MD5哈希值,使得攻击者可以轻松找到原始密码。...代码示例: import org.springframework.security.crypto.bcrypt.BCryptPasswordEncoder; public class BcryptExample...hashedPassword = bcrypt.encode("password123"); System.out.println(hashedPassword); } } 在上述代码中...哈希速度 MD5的问题: MD5是一个速度非常快的哈希算法。对于文件校验和其他一些应用来说,这是一个优势。但在密码存储中,这反而是一个问题。其快速的速度意味着攻击者可以在短时间内尝试大量的组合。

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    直播预告:我们为什么需要长得像人的机器人?|量子位智库 x 钢铁侠科技

    仿生机器人技术的发展也许能给出新的解决方案。仿生机器人可以在无氧、有害的环境下工作,也可以长期重复作业同时保证标准化和精确度。...然而,仿生机器人技术目前还处于原理研究的阶段,国内外公司都在积极研究如何实现仿生机器人的真正落地。为了解决双足动态平衡、大功率续航等技术难题,我们还需克服许多困难。...现阶段仿生机器人落地还面临哪些问题?仿生机器人可以在哪些领域帮助或代替人类?什么时候我们才能够在家庭里看到仿生机器人?...3月9日晚上19:00-20:00,「量子位智库·对撞派」邀请到了国内仿生机器人领军企业钢铁侠科技,将由钢铁侠科技创始人兼CEO张锐先生为我们分享他的观点和见解~ 对仿生机器人及机器人学感兴趣的小伙伴...One More Thing 在仿生机器人领域,智库后续还会推出深度报告与金句视频。欢迎扫码添加小助手,进入垂直社群: 如果您深耕于仿生机器人领域,欢迎扫码添加分析师进行深度讨论与交流。

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    为什么机器人非要像动物一样?UCLA的新设计颠覆了传统四足模式

    机器之心报道 机器之心编辑部 全球顶尖机器人实验室 RoMeLa 推出了一款能跑、能跳还会空手道的四足机器人——AlPHRED 2。...与波士顿动力等公司的四足机器人不同,这款机器人的四足不分前后,而是对称排布在身体周围,能向各个方向走动。而且,它还能变身两足或三足机器人,空出来的脚(手)可以用来劈木板。...对称的四足设计 这款 ALPHRED 2 的前身是在 IROS 2018 上亮相的 ALPHARED。...两款机器人的腿都是沿中央竖轴对称分布,这种设计意味着该机器人的腿不分前后,想往哪个方向走都不成问题。 ?...除了本文展示的这款四足机器人之外,Hong 博士的 ReMeLa 团队还研发出了很多其他形状和功能的机器人,如能够平稳行走的两足机器人 NABiRoS、专注于爬墙的六足机器人 SiLVIA 等。 ?

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    严谨解决5种机器学习算法在预测股价的应用(代码+数据)

    本期作者:Yibin Ng 本期编译:1+1=6 前言 机器学习有很多应用,其中之一就是预测时间序列。一个最有趣(或者可能是最赚钱)的时间序列是股票价格。...在一些文章有人说LSTM比我们目前看到的任何算法都要出色。但很明显,我们并不是comparing apples to apples here。 代码+数据如下(文末下载): ?...下图展示了验证集上实际值和预测值之间的RMSE,对于不同的N值,我们将使用N=2,因为它给出了最低的RMSE。 ?...下图是N=5的一个例子。实际复权收盘价显示为深蓝色的十字,我们想要预测第6天的值(黄色方块)。我们将通过前5个实际值拟合一条线性回归线(浅蓝色线),并用它来做第6天的预测(浅蓝色圆)。...自2014年推出以来,XGBoost已被证明是一种非常强大的机器学习算法,通常是许多机器学习竞赛中的首选算法。

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    在NVIDIA眼中,边缘AI和机器人的未来挑战是什么?

    所以再次,让我们庆祝开发者在这个平台上所做的所有工作,这帮助我们继续投资并使其变得更好。 但是边缘AI和机器人技术面临的挑战是什么呢?我们都看到过ChatGPT,在五天内吸引了一百万用户。...有许多因素导致为什么扩展很困难。有技术因素,有市场因素,还有工程挑战。因此,我们在思考未来的边缘AI和机器人技术时,重点是为我们的开发者和客户提供扩展能力。...这对于机器人来说非常重要,因为它们需要了解如何根据给定的指令或目标来行动。 代码生成:基础模型在生成代码方面表现出色。对于机器人项目,可以使用基于LLM的代码生成技术,从而大大简化了编程工作。...这些基础模型需要部署在边缘设备上。正如我之前所说,你的编程接口将发生很大的变化。每个新的应用不再需要编写新的代码或新的代码路径。...Orin非常出色,它拥有运行当今模型所需的所有计算能力,并且我们在边缘设备上展示了几个例子。但如果你考虑像具有30到40个自由度的人形机器人这样的应用,以及复杂性的显著增加,那么我们就需要更大的模型。

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    dotnet 在 GitHub 的 Action 上部署自动代码编码规范机器人

    为了解决文件编码的问题,咱需要一个编码规范工具,本文将告诉大家在 GitHub 上仓库,可以利用 GitHub 的 Action 部署自动代码文件编码规范的机器人,这个机器人可以自动协助咱规范文件的编码规范...或者在每次代码合并到主分支之后,机器人将会尝试修复文件的编码,如存在文件需要修复的,那机器人将会创建一个代码审查 只想配置机器人,而不想看原理?...BOM编码格式的文件的编码,因此这个工具也许会判断错文件的编码,如果判断错了编码,也许就会在修复之后让文件乱码 有了这个工具的支持,在 GitHub 上的 Action 做自动代码编码规范机器人就简单很多了...,参考 dotnet 基于 dotnet format 的 GitHub Action 自动代码格式化机器人 的方法,可以在 GitHub 的 Action 中通过 dotnetCampus.EncodingNormalior...GitHub 机器人的账号,这里的代码可以自行替换 在上面代码没有判断是否存在文件变化,是因为在 Git 里面,如果没有文件更改,那么执行 git commit 将会失败,也就是啥都不会做。

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    . | 人工智能机器学习在药物发现中的实际应用与实践经验

    DRUGAI 人工智能(AI)和机器学习(ML)在药物发现领域的兴起,得益于计算机科学、基础设施的重大进步以及“大数据”的爆发式增长。...AI/ML 方法学与应用 化学空间的机器表示 深度学习在化学信息学中的一个重要发展是化学空间的机器表示。通过在大型化合物数据库上训练深度神经网络,化合物可以用向量表示。...机器学习(ML) ML 预测分子结构的活性、吸收、分布、代谢、排泄及毒性(ADMET)终点和理化性质的应用广泛。预测模型的质量取决于训练数据的质量。...QSAR 长期存在的问题(如活性断崖和稀疏训练数据下的非加性现象)在 AI/ML 的时代仍未彻底解决。 研究人员认为“人机协作”(或更确切地说是“机器协作”)仍是最佳方法。...然而,这种算法与主观决策的混合方式使得两者的相对贡献难以解耦。此外,如何通过组合方式最大程度减少人类和机器的偏见,仍是一个开放性问题。

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    演讲 | 亚马逊机器学习总监Alex Smola:为什么你的机器学习代码运行速度慢

    机器之心原创 作者:高静宜 2017 年 3 月 27 日,亚马逊云服务(AWS)机器学习总监 Alex Smola 到北京大学招贤纳士,并呈现了一场题为《为什么你的机器学习代码运行速度慢(Why your...3 月 28 日上午 10:00,Alex 在北京大学理科教学楼进行了一场针对现代硬件的算法设计的题为《为什么你的机器学习代码运行速度慢(Why your machine learning code is...这里,Alex 介绍了在推荐系统中的用例: ? ? 可以看出,在这种情况下,内存消耗较大、运行时间较长。 然而,更好的工程代码是可以大大缩短运行时间的,怎样做到的呢? ? 协同过滤带来的影响: ?...命令式和说明式编程 语言支持 后端和自动并行 这一部分一开始,Alex 就提出了一个问题:为什么我们还需要另外一种深度网络工具?这是出于对资源效率、速度、简单性的考虑。 ?...节省&资源效率 用小内存的廉价 GPU 编程网络 速度 用机器和 GPU 进行线性延展; 在单个机器上也有高效率 简单性 混合命令式和说明式的代码 关于代码的简洁以及效率 ?

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    在机器人的眼里到底能看到什么,它们和人类的视觉系统有什么区别?

    上海科技馆的“机器人世界”展区,有一个引人注目的展项:机场服务机器人。一个机器手臂被安装在行李传送带中央,不同颜色的行李散布在传送带上。...它们的目力能否超过人类?它们究竟能看到什么? 这些问题将我们引向了一个新兴的热门领域:计算机视觉。计算机视觉是人工智能的子学科,而人工智能则是仿生学的一种。...像滤波这样的信号处理方法在初级视觉中被广泛应用,除了特征提取外,还有降噪、平滑等。 图像上各种颜色的像素并不是随机分布的,它们一般都在图像上形成一定含义的组合。...于是在随后的图像中,视觉系统都将注意力放在了彼得的脸上,试图跟踪该对象。视觉系统在继续跟踪的同时,将从图像中得到的信息发送给决策器。 即使是当代最成功的算法和视觉系统都无法像人类一般高效地识别物体。...因此,对于哪怕是当今世上最聪明的机器人来说,像人类一样看到酒吧里沮丧的彼得并上前安慰,也是天方夜谭。

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    试一试在没有操作系统的机器上运行下我们的代码

    好了,当然,我们也可以把我们的代码放到硬盘的第一个扇区,然后按下开机键,让BIOS把我们的代码加载到内存中,让CPU去执行我们的代码,这样,就实现了在计算机裸机上直接去运行我们的代码了。...因此,我们要将我们编译之后的代码凑够512个字节,并且在最后两个字节使用“55 AA”作为结束标志。...[wqqk0bhwij.png] OK,代码已经写完了,使用NASM编译器编译一下,得到了bin文件,即为二进制文件。因此我们的代码就被编译为基于Intel 8086处理器的机器指令了。...完整代码 mov ax,0xb800 ;将b800传送到ax寄存器中 mov es,ax ;将ax寄存器中的值,也就是b800传送到附加段寄存器es中 ;为什么不写成 mov es,b800 ?...;因为intel处理器不允许,它只允许:mov 段寄存器,通用寄存器/内存单元 ;b800这个数是干什么用的?

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