各位好！今天很高兴和大家分享我们在实验室里看到的男女大脑的不同所带来行为上的关系。
心酱当初报志愿的时候，其实并没有填任何计算机相关的专业，但是手贱的选择了“服从志愿调配”。
在遥远的2007年也是如此。彼时某大学研究生院，有两个课题组，六个基友关系特别好。临近过年，他们中四个人都会遭遇催婚，煞是辛苦。等等！六个人为啥只有四个被催婚？因为他们基本情况如下：
假设你是个妹子，你有一位男朋友，于此同时你和另外一位男生暧昧不清，比朋友好，又不是恋人。你随时可以甩了现任男友，另外一位马上就能补上。这是冷备份。 假设你是个妹子，同时和两位男性在交往，两位都是你男朋友。并且他们还互不干涉，独立运行。这就是双机热备份。 假设你是个妹子，不安于男朋友给你的安全感。在遥远的男友未知的地方，和一位男生保持着联系，你告诉他你没有男朋友，你现在处于纠结期，一旦你和你男朋友分开了，你马上可以把自己感情转移到异地男人那里去。这是异地容灾备份。 假设你是个妹子，有一位男朋友，你又付了钱给一
假设你是个妹子，你有一位男朋友，于此同时你和另外一位男生暧昧不清，比朋友好，又不是恋人。你随时可以甩了现任男友，另外一位马上就能补上。这是冷备份。 假设你是个妹子，同时和两位男性在交往，两位都是你男朋友。并且他们还互不干涉，独立运行。这就是双机热备份。 假设你是个妹子，不安于男朋友给你的安全感。在遥远的男友未知的地方，和一位男生保持着联系，你告诉他你没有男朋友，你现在处于纠结期，一旦你和你男朋友分开了，你马上可以把自己感情转移到异地男人那里去。这是异地容灾备份。 假设你是个妹子，有一位男朋友，你又付了钱
假设你是个妹子...... 假设你是个妹子，你有一位男朋友，于此同时你和另外一位男生暧昧不清，比朋友好，又不是恋人。你随时可以甩了现任男友，另外一位马上就能补上。这是冷备份。 假设你是个妹子，同时和两位男性在交往，两位都是你男朋友。并且他们还互不干涉，独立运行。这就是双机热备份。 假设你是个妹子，不安于男朋友给你的安全感。在遥远的男友未知的地方，和一位男生保持着联系，你告诉他你没有男朋友，你现在处于纠结期，一旦你和你男朋友分开了，你马上可以把自己感情转移到异地男人那里去。这是异地容灾备
现在的编程概念已经普及化非常多了，国内程序员已经有百万之众了，在这些程序员中男生居多，当然其中也不乏女士豪杰，女生做程序员在思维上显得更加细腻，女生在程序员领域做得非常出色也大有人在，不是女生不适合做编程普遍来讲很多家庭不希望女生去做编程，相对来讲编程的行业加班程度都比较大，在年轻的时候可能感觉不出来，但在有了孩子之后精力牵扯的就会比较多了，所以很多年龄大点的女程序员都转行做测试别的行业了。
今天学习了下匈牙利算法，发现这个早在几个月前学过的知识已经忘记的一干二净了，记得当初学习的时候只是看书，看论文，现在要好好的总结下，防止以后再次忘记。 此次总结依据实例进行，hdu2063 不同的女生喜欢的男生不一样，有可能喜欢的是同一个人，也有可能喜欢多个，至于谁和谁在一起男的说了没用，现在要求的是，如何搭配使数目达到最大 为了解决这个问题，我们先理解基本的两个概念 交替路径（Alternating Path）是指这样一条路径，其中的每一条边交替地属于或不属于匹配 M。比如说，第一、三、五条边属于 M，而
游戏在今天的普及度已经不是端游时代可以比肩的了。如今人手一台手机、平板就可以吃鸡、打农药，不仅是男生，也有很多女生加入了游戏圈。相信现在在看文章的你也玩游戏，虽然爱玩的程度不同，但是至少都是感兴趣的，当然你也知道，手游行业利润高，游戏程序员自然也吃香，能一边赚钱一边玩游戏，岂不是人生一大幸事呢？其实当年我也是这么想的。
匈牙利算法用于求解无权二分图（unweighted bipartite graph）的最大匹配（maximum matching）问题
This time you are asked to tell the difference between the lowest grade of all the male students and the highest grade of all the female students.
什么是一对一直播系统开发，一对一直播顾名思义就是一个直播面对一个用户之间的互动。随着直播市场的不断扩大，直播形式也在不断地进行改进和改变，直播平台既要考虑的内容与流量的问题，同时也要满足需足观众求，很大一部分观众是渴望能够和主播进行互动的，但是我们也知道，在一对多的直播模式中，这是受到限制的，因此对一直播开始出现，不少的直播平台也是在原有的基础上加入了一对一直播。
互联网提供丰富的物质与信息让我们尽情享受自己的空间，让世界近到我们可以触手可及。但没有人是一座孤岛，繁忙的工作让我们接触到的人和圈子是非常有限的，陌生人社交是人们获得陪伴的一剂“良药”，但那个对的人又往往远到遥不可及。 约会是陌生人社交中最大的诉求，从1995年有互联网开始，就已经有了线上交友网站，我们在一个做了25年的领域尝试了一些新的探索，通过轻聊让人们遇见对的人。 《他人的力量》将人分成四种连接： 第一种是连不上的人； 第二种是连上了但是是坏的连接。比方说女生经常在社交网站上受到骚扰，刚认识就聊
大家可能都听说过“上迁婚”，指社会习俗中，女性总是要选择比自己高一个阶层的男性为婚姻对象。
jd发财报之前，我又买进了一些jd的股票。mt发财报之前也买了一些mt的股票。目前手里个股的股票主要是腾讯系的公司：tx，mt，jd，pdd。
有同学问：陈老师，每次被面试都被问“你使用过哪些数据分析的方法”。结果都感觉答不上来。我回答做了相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析又经常被人怼。所以到底数据分析有什么方法？为啥我在做数据分析，却感觉没什么方法？
当我们漫不经心浏览网站时，如果蹦出一张美女图，您的眼睛会盯向哪里？近日国外有一间调查公司借助眼球追踪技术，分析了消费者的网站浏览重点。其中有几项调查是针对男女生看到广告后的眼球轨迹，发现男生与女生所注意的“重点”差异很大。下面就让我们通过13组比较图来看我们“看法”的差异。 主要技术来源：EYETrackshop。很多时候，你的眼睛背叛了你的心。EyeTrackShop是一个用摄像头来追踪眼球运动轨迹的研究调查平台。使用该技术可以全面的分析计算机用户正在凝视着屏幕的哪一个区域。（在眼球轨迹分布图中，颜色越
机器学习在我们生活中的用处有多大，就不用我们多说了，大到医疗诊断，小到手机应用，机器学习都应用的风风火火。但是用机器学习帮自己在学校找对象，你听说过吗? 最近滑铁卢大学一位叫 Bai Li
前段时间，arXiv上线了提交源代码功能，从此看机器学习论文不怕找不到官方代码了。
假设你是一位女性，你有一位男朋友，于此同时你和另外一位男生暧昧不清，比朋友好，又不是恋人。你随时可以甩了现任男友，另外一位马上就能补上。这是冷备份。
一直以来，IT行业对技术的高要求让人们把这个行业标签为男生专属，近些年随着互联网科技的发展与普及，很多女孩子发现原来IT技术没有自己想象中难，而且还可以毕业拿高薪掌控自己的人生。女孩儿可以学IT而且很适合学IT，她们比男生更细心、有耐心，尤其思维的创新与关注细节的特质，让她们在IT领域的优势甚至超过男孩。
我大学的专业是数学。有一次，教授给出了《波斯公主选驸马》题「1」，如下： 波斯公主到了适婚年龄，要选驸马。候选男子100名，都是公主没有见过的。百人以随机顺序，从公主面前逐一经过。每当一位男子在公主面前经过时，公主要么选他为驸马，要么不选。如果选他，其余那些还没有登场的男子就都遣散回家，选驸马的活动也 over 了。如果不选，当下这名男子就离开，也就是 pass 掉此人，下一人登场。被pass 掉的，公主不可以反悔再从选。规则是，公主必须在这百人中选出一人做驸马，也就是说，如果前99人公主都看不中的话，
大学时的一道数学题 我大学的专业是数学。有一次，教授给出了《波斯公主选驸马》题「1」，如下： 波斯公主到了适婚年龄，要选驸马。候选男子100名，都是公主没有见过的。百人以随机顺序，从公主面前逐一经过。每当一位男子在公主面前经过时，公主要么选他为驸马，要么不选。如果选他，其余那些还没有登场的男子就都遣散回家，选驸马的活动也 over 了。如果不选，当下这名男子就离开，也就是 pass 掉此人，下一人登场。被pass 掉的，公主不可以反悔再从选。规则是，公主必须在这百人中选出一人做驸马，也就是说，如果前99
大学时的一道数学题 我大学的专业是数学。有一次，教授给出了《波斯公主选驸马》题「1」，如下： 波斯公主到了适婚年龄，要选驸马。候选男子100名，都是公主没有见过的。百人以随机顺序，从公主面前逐一经过。 每当一位男子在公主面前经过时，公主要么选他为驸马，要么不选。如果选他，其余那些还没有登场的男子就都遣散回家，选驸马的活动也 over 了。如果不选，当下这名男子就离开，也就是 pass 掉此人，下一人登场。被 pass 掉的，公主不可以反悔再从选。 规则是，公主必须在这百人中选出一人做驸马。也就是说，如果前9
大家好，我是小方。 同学会的意义，在于让我们看到时光在每个人身上流淌过的痕迹，毕竟一个人的人生远远不足以满足对这个世界的贪恋。 今天给大家分享一则，北京某985高校同一个寝室6位女生，在毕业15年后，近40岁的生活状况。 看完后，确实还挺感慨的。我在原文的基础上，把一些涉及个人隐私的部分给予了删除。 现在分享给大家，希望也能给大家带来一些感悟。 985高校毕业15年后 近日，网上流传出北京某985高校同一个寝室6位女生，在毕业15年后，近40岁的生活状况。整体上还是不错的，但都有各自的酸甜苦辣。 最
在 B 出现的前提下 A 出现的概率，等于 A 和 B 都出现的概率除以 B 出现的概率。
有些书上对进程的描述是这样一句话：进程是在内存中的程序。一个运行起来(加载到内存)的程序称作进程。
比如要查询所有借钱男性中年龄最大的人的信息，首先要查出所有男性的信息，再查在这些人中间年龄最大的人的信息，这就是子查询。
前言： 感谢微信群的各位大牛们和忆臻学长的帮助，让我能够完成这个文章。这个文章的开始是这一段时间看到我周围的小伙伴在跟很多的妹子聊天后总是无疾而终，过程虽然有所不同，但是起点和终点大致相同，联想到以前看过的炮灰模型（前半部分是炮灰模型），所以我想能不能可以用一些统计学的方法去概述这个现象并且发现这其中的规律，以便让广大的男屌丝们找到自己合适的另一半。 众所周知生活中涉及到感情的事情是很复杂的，把所有可能影响的因素都考虑到几乎是不可能的。为此我们先对现实进行简化，并做出一些合理的假设，考虑比较简单的一种情况
常言道，90后的心思你不懂，00后的兴趣你不晓，男生女生各有秘密。大数据时代，通过用户的群体行为分析，能让我们真实地窥探身边TA的兴趣。本期跟大家分享由腾讯开放平台统计的一份数据报告,一起窥探男生女生的心思。 游戏、社交类应用喜好揭穿男生心思 在“游戏、社交、娱乐、工具、生活”五大类应用中，对性别和年龄进行分析发现，男同胞们对游戏、社交类的应用喜好会随着年龄增长而变化。 游戏类应用中，00后男生喜欢玩“大话神仙”等角色扮演类游戏，而90后男生更偏爱大型策略型游戏如“塔防三国志”。70后则代表了中国最传统的中
很多人会说小公司能接触更多业务，什么都能干，成长快。除非这个公司一直成长得很好，从一人多能慢慢走向系统化和规范化，不然干来干去多是野路子。
尤娜系统经过一次拆分改造，又过去几个月了。目前系统运行稳定。但是并未向尤娜所说的有其他业务接入。在《提高用户体验的三种技术》中，我印象最深的是说学习要学一些工作中用得着的技术。最近在梳理业务，很想了解自己的下游小B公司是怎么做的。
因为现实并没有我们想象的美好，激励函数是为了解决我们日常生活中不能用线性概括的问题而提出，如二分类问题。假设女生越漂亮，喜欢的男生人数越多，这是一个线性方程（Linear）问题，但假设场景发生在校园里，校园里男生人数有限，这就变成了一个非线性问题，并且女生不可能是无线漂亮的。
索引是数据库的重要技术，本质是用空间换时间，或者放慢写入加速查询。通常我们会将索引和全表扫描来对比，并且一般都会觉得全表扫描很 low，真的是这样吗？
输入数据的第一行是三个整数K , M , N，分别表示可能的组合数目，女生的人数，男生的人数。0<K<=1000 1<=N 和M<=500.接下来的K行，每行有两个数，分别表示女生Ai愿意和男生Bj做partner。最后一个0结束输入。
机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上，还吸引了那么多世人的目光。
在上一篇文章当中我们介绍了一个有趣的稳定婚姻问题，模拟了男男女女配对的婚恋场景，并且研究了一下让匹配更加稳定的Gale-Shapley算法。如果错过了这篇文章的同学可以从下方的传送门回顾一下婚姻稳定问题的具体内容。
计算机网络——TCP三次握手详解为什么两次不行 计算机网络——TCP四次挥手过程详解
付完款那一刻我忍不住吐槽“哇塞，我可真有钱”，一看余额“我去，伤心的人那么多～我变成了其中一个～”（这首歌叫啥来着，好像有点应景）。
本文主要讲ListView等列表可以根据内容不同，使用不同模板的列表模板选择器，DataTemplateSelector。 如果在 UWP 需要定义某些列的显示和其他列不同，或者某些行的显示和其他行不同，那么可以使用 列表模板选择器 来定义自己的列表，让列表中存在不同的显示。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 学java目前现状是男生多于女生，从事java工作的也是男生多于女生，那么这种现状是说女生学java不好找工作吗? 一、女生适合从事java吗?
来源：深度学习初学者本文约6800字，建议阅读10分钟本文通过案例带大家学习EM算法的推导。 估计有很多入门机器学习的同学在看到EM算法的时候会有种种疑惑：EM算法到底是个什么玩意？它能做什么？它的应用场景是什么？网上的公式推导怎么看不懂？ 下面我会从一个案例开始讲解极大似然估计，然后过渡到EM算法，讲解EM算法到底是个什么玩意儿以及它的核心的idea是什么。之后讲解EM算法的推导公式，鉴于网上很多博客文章都是直接翻译吴恩达的课程笔记内容，有很多推导步骤都是跳跃性的，我会把这些中间步骤弥补上，让大家都能看懂
作者授权转载 作者：龙心尘&寒小阳 摘自：http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50471682, http://blog.csd
2017年8月17日，主讲人曾经做过一个分享：《我，女生，程序员》，讲述了自己从非计算机专业转行成为程序员的经历。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来源：Python数据科学 估计有很多入门机器学习的同学在看到EM算法的时候会有种种疑惑：EM算法到底是个什么玩意？它能做什么？它的应用场景是什么？网上的公式推导怎么看不懂？ 下面我会从一个案例开始讲解极大似然估计，然后过渡到EM算法，讲解EM算法到底是个什么玩意儿以及它的核心的idea是什么。之后讲解EM算法的推导公式，鉴于网上很多博客文章都是直接翻译吴恩达的课程笔记内容，有很多推导步骤都是跳跃性的，我会把这些中间步骤弥补上，让大家都能看懂EM算法的推导过程。最后以
机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上，还吸引了那么多世人的目光。 我希望自己能通俗地把它理解或者说明白，但是，EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白，因为它很简单，又很复杂。简单在于它的思想，简单在于其仅包含了两个步骤就能完成强大的功能，复杂在于它的数学推理
清华2019新生中，理工类专业男生也比女生多得多，电气、自动化能达到4：1左右，数理和计算机甚至能到7：1左右；
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