这是受国防科大刘万伟老师委托发的概率编程方面的内容，这方面我不懂，为了避免解释错了，我就直接把刘老师的PPT资料截图发了。 代码执行结果为： 0.236 对于上面这个例子（均匀分布的情况），当然可以通
问题的复杂，加上递归本身的细节，我们想要 "学会"，"学好"，再 "用好"，是需要一个漫长的过程的。所以还希望读者有足够的耐心。
所谓递归，简单点来说，就是一个函数直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解。
来源 | https://www.61mon.com/index.php/archives/208/
因为一直想使用HDMI控制相机，所以这些是我写文章的动力。 本文最一开始来至于一个应用的文档，名字是： an4066-developing-an-hdmicec-network-using-an-stm32f0xx-microcontroller-stmicroelectronics 文档的内容 里面介绍的板子是这个 设计的硬件框图，就是使用了的资源 两个HMDI的接口 具体HDMI的连线，即使我们没有这个板子，也可以来设计电路和程序 接下来看看文档; 对于相机来说，它
https://en.wikipedia.org/wiki/Newton%27s_method
一、单一职责原则（SRP: Single responsibility principle）
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】AI模型不光要学会理解语言，还得成为语言学家！ 试图让计算机理解人类的语言一直是人工智能领域迈不过的难关。 早期的自然语言处理模型通常采用人工设计特征，需要专门的语言学家手工编写pattern，但最终效果却并不理想，甚至AI研究一度陷入寒冬。 每当我开除一个语言学家，语音识别系统就更准确了。 Every time I fire a linguist, the performance of the speech recognizer goes up.
---恢复内容开始--- 写完这篇Lua脚本语言入门,自己就要尝试去用Lua脚本语言写esp8266了,,自己现在挺心急的,因为朋友使用esp8266本来说自己帮忙写好程序的,但是用的单片机不一样自己没有,没有办法测试,用AT指令就显得不方便,还要根据单片机改程序,,而且自己以前用感觉AT指令发信息那块,麻烦,,,,自己知道用脚本去操作8266要比AT指令灵活和稳定的多,真想赶紧学会用Lua脚本去操作8266,那样的话就可以很方便的帮到朋友了......本来答应了,,,,,,,竟然食言了.......心中.
j=5：T′="abaa"，前缀为"a"，后缀为"a"，相等且l=1；前缀为"ab"，后缀为"aa"，不等；前缀为"aba"，后缀为"baa"，不等，因此next[5]=l+1=2；
5、缺陷报告 当找开发而对方不愿意理你的时候，当感觉绩效考核对你不公的时候，当看到是别人晋升加工资而非你的时候，当提了问题而开发不改的时候，也许一种可能是你在测试报告上存在问题。 顺便说一句，个人看法：测试人员的责任不是保证所有错误都能得到改正，而是准确报告问题，使项目干系人能够理解问题的影响，不过具体如何，还需看测试员在自己公司的使命，可以看一下我的另一篇文章《测试员职责浅谈》。 5.1 报告缺陷之描述 缺陷报告需要尽可能提高可读性： 一次只走查该程序错误一步 为每一步编号 不要跳过重
在之前的系列中。我们学习了DFS、BFS，也熟悉了平衡二叉树，满二叉树，完全二叉树，BST（二叉搜索树）等概念。在本节中，我们将学习一种二叉树中常用的操作 -- 剪枝。这里额外说一点，就本人而言，对这个操作以及其衍化形式的使用会比较频繁。因为我是做规则引擎的，在规则引擎中，我们会有一个概念叫做决策树，那如果一颗决策树完全生长，就会带来比较大的过拟合问题。因为完全生长的决策树，每个节点只会包含一个样本。所以我们就需要对决策树进行剪枝操作，来提升整个决策模型的泛化能力（ML概念）... 听不懂也没关系，简单点讲，就是我觉得这个很重要，或者每道算法题都很重要。如果你在工作中没有用到，不是说明算法不重要，而可能是你还不够重要。
递归是一种非常重要的算法思想，无论你是前端开发，还是后端开发，都需要掌握它。在日常工作中，统计文件夹大小，解析xml文件等等，都需要用到递归算法。它太基础太重要了，这也是为什么面试的时候，面试官经常让我们手写递归算法。本文呢，将跟大家一起学习递归算法~
这两天越来越多的读者私信小浩，说觉得只看题的话，不是很系统，想让我系统的讲一讲各类数据结构。对于这个问题，我统一回复一下，首先后面肯定是有系统的讲解各类数据结构的打算的，这个目前正在筹划中，所以大家请放心！另外对于看题，如果担心缺乏基础知识看不懂的朋友们，大家请一万个放心。老读者都知道，我讲题，一般都是会把这个题涉及到的基础知识都给你过一遍的。当然后面我也会用系列篇，把这些题目再串起来，所以大家还是耐心点的去看。记住，干就对了！
当我们碰到诸如需要求阶乘或斐波那契数列的问题时，使用普通的循环往往比较麻烦，但如果我们使用递归时，会简单许多，起到事半功倍的效果。这篇文章主要和大家分享一些和递归有关的经典案例，结合一些资料谈一下个人的理解，也借此加深自己对递归的理解和掌握一些递归基础的用法。
语法 for {%variable|%%variable} in (set) do command [ CommandLineOptions]
最简单和常见的数学归纳法是证明当n等于任意一个自然数时某命题成立。证明分下面两步：
1. daemon函数 Daemon程序是一直运行的服务端程序，又称为守护进程。通常在系统后台运行，没有控制终端不与前台交互，Daemon程序一般作为系统服务使用。Daemon是长时间运行的进程，通常在系统启动后就运行，在系统关闭时才结束。一般说Daemon程序在后台运行，是因为它没有控制终端，无法和前台的用户交互。Daemon程序一般都作为服务程序使用，等待客户端程序与它通信。我们也把运行的Daemon程序称作守护进程 int daemon (int __nochdir, int __noclos
牛顿迭代法(Newton's Method) 简介 牛顿迭代法（简称牛顿法）由英国著名的数学家牛顿爵士最早提出。但是，这一方法在牛顿生前并未公开发表。 牛顿法的
祝大家五一快乐。今天是小浩算法 “365刷题计划” 位运算超长 - 整合篇。估计五一期间，大家也没有什么心思好好做题。所以我就把之前已经出过的位运算系列，进行了一次整合。
因为很多算法思想都基于递归，无论是DFS、树的遍历、分治算法、动态规划等都是递归思想的应用。学会了用递归来解决问题的这种思维方式，再去学习其他的算法思想，无疑是事半功倍的。
持续准备面试中。。。准备的过程中，慢慢发现，如果死记硬背的话很难，可当推导一遍并且细细研究里面的缘由的话，面试起来应该什么都不怕，问什么问题都可以由公式推导得到结论，不管问什么，公式摆在那里，影响这个公式的变量就在那，你问什么我答什么。。共勉！！
b)360杀毒安装包。有老版本的尽量使用老版本的安装包。应为新版本的即使你关了上传还是会上传。
一位过来的老鸟程序员总结了自己多年的程序员经历，把程序员分为以下五类： 补漏型：当哪里出现差错的时候他会迅速的修补 完美主义强迫症型：“你想对我的代码做什么！” 反编程型：“我是一个程序员，但是老子不写代码！” 半吊子型：“你还想怎样？它已经能工作了不是吗？” 理论型：“好吧，这样是可行的，但事实上还有一个更好的选择。” 就个人而言，我认为自己是一个完美主义型。那么，你是哪一种呢？欢迎在评论中写下你的观点。 由于原文是英文，大家可看热心的CSDN用户赖信涛对此文的编译：五种类型的程序员。 一、 你已经毁
师兄：按照惯例，我还是先说说图优化的背景吧。SLAM的后端一般分为两种处理方法，一种是以扩展卡尔曼滤波（EKF）为代表的滤波方法，一种是以图优化为代表的非线性优化方法。不过，目前SLAM研究的主流热点几乎都是基于图优化的。
系统命令还有很多，这些是我比较常用的，其他的可自行百度，除了这些和编程相关的命令外，我再教大家一个获取wifi密码的系统命令。
使用谷歌OR-工具的数学优化指南 图片由作者提供，表情符号由 OpenMoji(CC BY-SA 4.0) 线性编程是一种优化具有多个变量和约束条件的任何问题的技术。这是一个简单但强大的工具，每个数据科学家都应该掌握。 想象一下，你是一个招募军队的战略家。你有 三种资源。食物、木材和黄金 三个单位：️剑客，弓箭手，和马兵。 骑士比弓箭手更强，而弓箭手又比剑客更强。下表提供了每个单位的成本和力量。 图片由作者提供 现在我们有1200食物，800木材，600黄金。考虑到这些资源，我们应该如何最大化我们的军队
假设有一棵树，最上层的是root节点，而父节点会依赖子节点。如果现在有一些节点已经标记为无效，我们要删除这些无效节点。如果无效节点的依赖的节点还有效，那么不应该删除，如果无效节点和它的子节点都无效，则可以删除。剪掉这些节点的过程，称为剪枝，目的是用来处理二叉树模型中的依赖问题。
dnSpy 是 0xd4d(https://github.com/0xd4d)开发的 .NET 程序调试神器。
小白：师兄师兄，最近我在看SLAM的优化算法，有种方法叫“图优化”，以前学习算法的时候还有一个优化方法叫“凸优化”，这两个不是一个东西吧？
Python编程近两年来可谓是C位出道，简单易学，吸引了无数编程圈里圈外人的围观。 然而，当无数圈外人入坑后，学习Python处处是难点： 理解类和对象的关系，并且相互调用作用范围； 解变量的赋值，浅拷贝，深拷贝； 函数的参数； 装饰器； ...... 好不容易学成归来，却总是面试中频频落榜！然而市面上学习Python的入门书通常都是通常的入门书及视频都是从入门安装讲起，找上一本面试书比学习还困难！ 看过不少书籍，但应对面试提问还是没有头绪，紧张犯难。 想学python却不知如何入手，面对五花八门的入门教
2018-05-22 14:02
这篇文章写的算法是高斯消元，是数值计算里面基本且有效的算法之一：是求解线性方程组的算法。
很多人都觉得软件工程师们是一群聪明绝顶但装模作样的家伙，通常身边有这种朋友，大家心里都是又敬又惧又恨啊! 但其实要让他们把你当自己人倒也不难，先赢得他们的尊重即可。以下提供「内行人」的七大绝招，让软件工程师们对你另眼相待! 第一招： 发送纯文字电子邮件 工程师们不欣赏内容繁琐又花俏的电子邮件，有人喜欢加上一堆修饰用语、花俏字体格式来丰富邮件内容，这种图文并茂的风格不会得到工程师青睐的!他们要看的是简洁有力的内容，最好是类似程序用语的写法，如果你想要加粗什么关键字，就在**关键字**两边加上
多个线程顺序执行，方法有很多，例如CountDownLatch，wait，volatile，join，semaphore，Automatic。。。
编译器：在一个程序运行之前，首先需要被翻译成一种能够被计算机执行的形式，完成这项翻译工作的软件系统就是编译器。
总第81篇 (本文框架) 01|概念及原理： 支持向量机是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。 说的通俗一点就是就是在特征空间里面用某条线或某块面将训练数据集分成两类，而依据的原则就是间隔最大化，这里的间隔最大化是指特征空间里面距离分离线或面最近的点到这条线或面的间隔(距离)最大。 看下面的图来感受一下，SVM的目的就是要找打能把红色点和蓝色点准确分开的线或面。 上图来源于链接：https://www.zhihu.com/question/210944
于是我问出版社要来《算法导论》的书摘看看，然后又去网上查了很多的资料，真的没想到《算法导论》这本书的评价那么好，而且书籍里涉及的内容非常的全面，在豆瓣上达到了9.3的高分。
对于机器学习问题，我们最常遇到的一个问题便是过拟合。在对已知的数据集合进行学习的时候，我们选择适应度最好的模型最为最终的结果。虽然我们选择的模型能够很好的解释训练数据集合，但却不一定能够很好的解释测试数据或者其他数据，也就是说这个模型过于精细的刻画了训练数据，对于测试数据或者其他新的数据泛化能力不强。
产生式系统的基本结构
这次是写公众号以来最久一次没有更文了，主要是刚进新公司，要熟悉一下环境，而且由于开发项目催的紧，压力比较大，以至于下班时间比较晚；同时在交流群里面也比较少回答网友的问题，不过如果你私聊我，我还是会抽出时间来给你解答；现在终于适应了开发节奏，不会那么难了；同时在今天这篇文章里面申明一下，下次私聊我问问题的网友，不要称呼我大佬和大神哦（大佬和大神的称呼，自己的能力远远达不到），自己也是从啥都不懂，即使现在找到合理的岗位，每天也在努力学习（这里讲个笑话，这几天办理那个社保号的问题，一开始我不知道社保号就是电脑号，直到昨天问同事才知道。）学习是不会中断的，特别是干我们这一行的，正所谓活到老学到老，而且人一生不是来享受的，而是生来都要吃一点苦的，先苦后甜嘛。
1.1 Introduction to Compilers and interpreters
逻辑回归是一个非常经典，也是很常用的模型。之前和大家分享过它的重要性：5个原因告诉你：为什么在成为数据科学家之前，“逻辑回归”是第一个需要学习的
yix今天我们来看看机器学习中的SVM,SVM是什么呢，它的中文名叫支持向量机（Support Vector Machine），是机器学习中的一种分类算法。
你现在手里有一份大小为 N x N 的『地图』（网格） grid，上面的每个『区域』（单元格）都用 0 和 1 标记好了。其中 0 代表海洋，1 代表陆地，你知道距离陆地区域最远的海洋区域是是哪一个吗？请返回该海洋区域到离它最近的陆地区域的距离。 我们这里说的距离是『曼哈顿距离』（ Manhattan Distance）：(x0, y0) 和 (x1, y1) 这两个区域之间的距离是 |x0 - x1| + |y0 - y1| 。 如果我们的地图上只有陆地或者海洋，请返回 -1。
在项目中后期，如果想调整索引的 Mapping 结构，比如将 ik_smart 修改为 ik_max_word 或者 增加分片数量 等，但 Elasticsearch 不允许这样修改呀，怎么办？
今年七月份，我开始写公众号。有两个目的，第一是为了增加自己在技术圈内的影响力，第二是促进更多人来重视算法。于是我写了一系列文章来讲解一些大学课本上有的但是被很多人忽视的算法。比如并查集、快速幂、RMQ 问题等等。
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