Google 与 Yahoo 等网站的背后，都有一个强大的网页收集程序，可以将全世界的网页通通抓回去储存以便提供搜寻之用，这个程式就称为 "爬虫 (Crawler)"，也有人索性称为蜘蛛 (Spide
在时间敏感型网络中（例如在IEEE TSN和IETF Detnet中）使用流重塑，以减少网络内部的突发性并支持计算保证的时延边界。使用每流调节器（例如令牌桶过滤器）或交错式调节器（与IEEE TSN异步流量整形（ATS）一样）执行此操作。两种类型的调节器都是有益的，因为它们消除了由于网络内部的复用而导致的突发性增加。通过使用网络演算，可以证明它们不会增加最坏情况的延迟。但是，假设所有网络节点的时间都是完美的，则建立了调节器的属性。实际上，节点使用本地的、不完美的时钟。时间敏感型网络有两种形式：（1）在非同步网络中，本地时钟在每个节点上独立运行并且其偏差不受控制；（2）在同步网络中，本地时钟的偏差保持在很小的范围内使用例如同步协议（例如PTP）或基于卫星的地理位置系统（例如GPS）。在这两种情况下，我们都会重新审视监管机构的性质。在非同步网络中，我们表明忽略时序不正确可能会由于每流或交错式调节器的无限延迟而导致网络不稳定。为了避免此问题，我们提出并分析了两种方法（速率和突发级联以及异步双到达曲线方法）。在同步网络中，我们表明流量调节器没有不稳定，但是令人惊讶的是，交错的调节器会导致不稳定。为了建立这些结果，我们开发了一个新的架构来捕获非同步和同步网络中时钟的工业需求，并且我们开发了一个工具箱，该工具箱扩展了网络演算以解决时钟缺陷。
文章开头先说明：这个不是什么新闻了，大概是08年的事。最近突然看到一些言论，才又想起了这么一回事。拿出来做文章只是当做科普，因为好多人都还不了解这么一回事。那我就科普一回，给各位介绍一下。
函数式编程是一种历史悠久的编程范式。作为演算法，它的历史可以追溯到现代计算机诞生之前的λ演算，本文希望带大家快速了解函数式编程的历史、基础技术、重要特性和实践法则。
本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的历史
1-30ms：极快，几乎察觉不出延迟，玩任何游戏都特别顺畅。 31-50ms：良好，可以正常游戏，没有明显的延迟情况。 51-100ms：普通，对抗类游戏能够感觉出延迟明显，有卡顿情况。 >100ms:差，无法正常游戏，会有丢包并掉线现象。 可以查看是否延迟 第一招：修改无线路由器的信道 1，首先我们进入无线路由器的设置页面，在无线网络设置中找到信道设置。 信道设置 2，开启WDS并扫描周围无线网络情况。 开启WDS 3.根据周围无线网络信道选择比较少人知道的信道。 选择比较少人知道的信道 4.重启路由器，看一下网络延迟是否降低了？ 第二招：更改无线频段 此种方法与更改信道的原因相同，因为现在我们使用的路由器大部分都在使用2.4GHz的频段，5GHz频段使用的比较少，我们可以可以把路由器更改并使用5GHz的频段。 更改频段为5GHz 第三招：升级无线路由器固件 有的时候，由于固件原因，无线路由器会因为估计错误导致WIFI的不稳定情况，所以建议大家每隔一段时间登陆路由器检查更新固件。 家里的WIFI出现延迟，也有可能是连接的人数过多，可以查看下，自己家里的WIFI是否被其它人盗用，最好可以绑定MAC进行连接，或者更换一个比较复杂的密码。
作者简介：黄玉栋，北京邮电大学网络与交换国家重点实验室研二在读，研究方向为未来网络体系架构，确定性网络，邮箱地址: hyduni@163.com.
电视机面前的女性观众，碰过这样的烦恼吗?买内衣不想被店员贴身量胸围，或花了时间排队试穿，又买到不合身的内衣，但美国一家网路内衣公司True&Co，居然还推出填问卷测胸围的购物服务，而且有8成的女性
支持人工智能（AI）的技术有很多种，如机器学习（ML），这是计算机科学（CS）的成熟领域，根据统计和优化的深厚技术，可以建立数据的行为模式。在过去10年，ML某些子领域（尤其是深度学习）的技术进步快速。深度学习（DL）采用多层神经网路模型，学习复杂的数据，这种演算法的设计和部署，通常包括一个训练阶段和一个推理阶段。训练阶段包括解决优化问题，根据某种学习准则，使模型符合最佳训练数据；推理阶段则在新数据中，使用训练后的模型查找相似行为模式。
近年台湾知名社群网站痞客邦开始使用AI打造更多元的服务，包括个人化文章推荐演算法等，而为了让新开发的演算法可以更快上线，他们也积极运用云端技术来克服过去流程的问题，让部署过程变成只要1天。
在Python 中，and 和 or 执行布尔逻辑演算，如你所期待的一样，但是它们并不返回布尔值；而是，返回它们实际进行比较的值之一。
上周，Google Research 举办了一个关于深度学习概念理解的在线研讨会。研讨会上，获奖的计算机科学家和神经科学家发表了演讲，讨论了深度学习和神经科学的新发现如何帮助创造更好的人工智能系统。
原标题：How to Read a Research Paper 翻译 | 王飞 J叔 字幕 | 凡江 整理 | 林尤添 无论是对于机器学习，密码学，分布式一致性，还是网络学科，阅读文献
本文将通过 SPSS Modeler 介绍决策树 (Decision tree) 演算法于银行行销领域的应用实例。通过使用网路公开电销资料建立不同决策树模型，分析、解释并讨论模型结构，您将会了解各种决策树演算法及其不同之处，针对不同资料特征选择合适的决策树模型。 引言 随着资讯科技的演进，如何通过方法有效的分析海量数据，并从其中找到有利的规格或资讯已经成为一种趋势。而决策树演算法是目前在进行数据分析时很常用的分类方法，本文将使用 IBM SPSS Modeler 进行实作，介绍决策树 (Decision t
本文将通过 SPSS Modeler 介绍决策树 (Decision tree) 演算法于银行行销领域的应用实例。通过使用网路公开电销资料建立不同决策树模型，分析、解释并讨论模型结构，您将会了解各种决策树演算法及其不同之处，针对不同资料特征选择合适的决策树模型。
6月15日，由“科创中国”未来网络专业科技服务团指导，江苏省未来网络创新研究院、南京未来网络产业创新有限公司联合主办，SDNLAB社区承办的2022确定性网络技术与应用创新峰会成功召开。中国移动研究院项目经理刘鹏先生为大家带来了演讲《面向端到端确定性网络演进的思考、挑战和实践》。 确定性网络的背景与现状 5G、工业互联网的发展促使网络从提供“尽力而为”的服务向着提供“确定性”服务演进，面向用户的新兴业务进一步丰富了确定性网络的场景和需求。确定性网络是一系列通过对网络资源以及数据转发行为的控制，实现可预期
本瓜很喜欢看历史，读史可知兴替、使人明智，作为程序员看“技术的演替历史”同样如此。过程是越看越有味，仿佛先贤智慧的光照亮了我原本封闭的心，每每只能感叹一个“服”字。所以，专栏第一篇打算先从技术历史讲起，从函数式编程的渊源讲起。
方法一 : 写出推理的 形式结构 , 查看该推理的形式结构是不是 永真式 ; 如果是永真式 , 那么该推理是正确的 ;
等小写字母或字符串表示，称为常元(constants) 个体变元(variables):不确定的个体常用字母
微软为ML.NET的时间序列NuGet套件加入两个预览功能，分别是异常侦测演算法以及全新支援奇谱分析的时间序列预测元件
从2012年，全球吹起了大数据风潮，任何行动方案，言必称大数据。三年过去了，似乎仍是外热内冷：言者谆谆，听藐藐。究其原因，实乃企业不知为何着手（不知为何而战），以及不知如何着手。现在将为各位分享如下。 为何实施大数据？ 现在市面上一些讨论大数据的文章，或是书籍，大多从“如何"开始讨论，少有从“价值为何”切入的。 要实施大数据，必须全体企业上下一心，目标一致，套句08年北京奧運的Slogan,One World,One Dream。要做到这个层次，个人建议引用平衡计分卡，Blance Scord Card来理
今天看书，无意中看到了Python的and和or的一个有趣用法，最后在网上查找这种用法的机制，归根结底还是要仔细理解python中and和or的机制。
英国资安研究公司ContextInformation Security发布声明警告所有与物联网相关的公司，由LIFX公司生产，支持无线连网的LED灯泡存在安全风险。 这些由新创科技公司LIFX生产的LED灯泡，采用802.15.46LoWPAN网络，让灯泡可以在连接Wi-Fi后透过手机App连结进行遥控。只要监听网络封包，即可透过这些灯泡发现加密的网络设定讯息。基本上，要攻破所使用的加密方式，可将两个微控系统单元（TI及 STM，均为Cortex-M3）与JTAG测试用连接埠连
女巫攻击(Sybil Attack), 是一种在线网路安全系统威胁，是指个人试图通过创建多个帐户身份，多个节点或电脑坐标从而控制网络。生活中常见的就是利用多个ip地址刷量、刷赞。
100多年前，爱因斯坦提出了他最漂亮的广义相对论，描述物质和能量如何弯曲时空，时空弯曲又如何影响宇宙中的物质运动.
1982年 拜占庭将军问题 Leslie Lamport等人提出拜占庭将军问题（Byzantine Generals Problem），把军中各地军队彼此取得共识、决定是否出兵的过程，延伸至运算领域，设法建立具容错性的分散式系统，即使部分节点失效仍可确保系统正常运行，可让多个基于零信任基础的节点达成共识，并确保资讯传递的一致性，而2008年出现的比特币区块链便解决了此问题。 David Chaum提出密码学网路支付系统 David Chaum提出注重隐私安全的密码学网路支付系统，具有不可追踪的特性，成为
机器之心专栏 作者：网易互娱AI Lab 网易互娱 AI Lab 提出了一种基于单幅图片的实时高分辨率人脸重演算法，分别在台式机 GPU 和手机端 CPU 上支持以实时帧率生成 1440x1440 和 256×256 分辨率的人脸重演图像。 近年来，面部重演 (Face Reenactment) 技术因其在媒体、娱乐、虚拟现实等方面的应用前景而备受关注，其最直接的帮助就是能够帮助提升音视频的制作效率。 面部重演算法是一类以源人脸图像作为输入，可以将驱动人脸的面部表情和头部姿态迁移到源图像中，同时保证在迁移
所有的相互递归都可以被转化为一般的递归，从而最终可以用lambda演算来完成。
TDOA (Time Difference of Arrival) 是指同一音源的訊號傳遞到兩支麥克風的時間差由麥克風所取樣的訊號來估算。而時域上常見的計算方法有四種：AMDF(Average Magnitude Difference Function)、ratio AMDF、最小平方法、Cross Correlation。我们採用最常見且穩定性高的Cross Correlation。
AI 科技评论按：昨日（3月27日）毫无疑问是振奋人心的一天，深度学习界的 3 位「巨头」齐齐获得计算机界最高荣誉「图灵奖」，这里再次祝贺 Yoshua Bengio、 Yann LeCun 以及 Geoffrey Hinton！
维基百科上对闭包的解释就很经典： 在计算机科学中，闭包（Closure）是词法闭包（Lexical Closure）的简称，是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外。所以，有另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。 Peter J. Landin 在1964年将术语闭包定义为一种包含环境成分和控制成分的实体。 百度百科： 闭包是可以包含自由（未绑定到特定对象）变量的代码块；这些变量不是在这个代码块内或者任何全局上下文中定义的，而是在定义代码块的环境中定义（局部变量）。“闭包” 一词来源于以下两者的结合：要执行的代码块（由于自由变量被包含在代码块中，这些自由变量以及它们引用的对象没有被释放）和为自由变量提供绑定的计算环境（作用域）。
lamda演算至少从表面上看，有着这样一种企图： 将所有运算操作，以及自然数都抽象成“函数”（再一次见识到函数这个概念的伟大）。下面简单的介绍下lamda演算 lamda演算的原始定义看起来比较无聊：
腾讯音视频实验室杰出科学家刘杉博士以大会联席主席身份，一席“以视频编解码标准的历史看未来”的演讲揭开了“LiveVideoStackCon2019”盛会的序幕，接着借由一系列的专题演讲，涵盖视频处理及AI修复增强，图像与屏幕内容编码技术，以及人眼视觉无参考视频质量评估等，实验室公开分享了多项先进视频编解码与人眼视觉技术完美结合的进展与成果，同时也勾勒出新世代多媒体以AI+音视频为主轴的蓝图，期待未来产学界多媒体菁英们的共襄盛举。
https://techcommunity.microsoft.com/t5/excel-blog/announcing-lambda-turn-excel-formulas-into-custom-functions/ba-p/1925546
For example, in Lisp the 'square' function can be expressed as a lambda expression as follows:
基于上一篇博客 【数理逻辑】命题逻辑 ( 命题与联结词回顾 | 命题公式 | 联结词优先级 | 真值表 可满足式 矛盾式 重言式 ) ;
随着大数据时代的来临，数据挖掘和分析在商业决策中扮演着越来越重要的角色。商店的顾客消费行为数据是商业决策的关键信息之一，通过对这些数据的深入分析，可以更好地理解顾客的消费习惯和偏好，从而优化商品销售策略，提高销售业绩。
TypeScript 是一种静态类型检查的 JavaScript 超集，它通过类型注解和类型推断来提供更强大的类型系统。在 TypeScript 中，类型演算是一种重要的概念，它允许我们在编译时对类型进行操作和计算。本文将深入探讨 TypeScript 类型演算的原理和应用。
---- 新智元报道 来源：TNW 编辑：LQ 【新智元导读】上周，Google Research举办了一个关于深度学习概念理解的在线研讨会。研讨会由著名的计算机科学家和神经科学家主持，讨论了深度学习和神经科学领域的新发现如何有助于创造更好的人工智能系统。 这次的在线研讨会有一个演讲特别引人注目: 哥伦比亚大学计算机科学教授Christos Papadimitriou关于「大脑中的文字表征」的演讲。 △ 哥伦比亚大学计算机科学教授Christos Papadimitriou，哥德尔奖和高德纳奖
"函数式编程", 又称泛函编程, 是一种"编程范式"（programming paradigm），也就是如何编写程序的方法论。它的基础是 λ 演算（lambda calculus）。λ演算可以接受函数当作输入（参数）和输出（返回值）。
教学内容：本章讨论知识表示的各种方法，是人工智能课程三大内容（知识表示、知识推理、知识应用）之一，也是学习人工智能其他内容的基础。
分析 Chap.5.1 (Lec.17) 自动售货机软件例子生成的判定表图例的第6列和第23列，分别给出：
我当然听说过 lambda 演算，但直到我读了这本书 《类型和编程语言》（Types and Programming Languages） 我才体会到其中美妙。
1在python中，and 和of执行布尔逻辑演算，如你所期待的一样，但是它们并不返回布尔值：而是，返回
只有确定了x是某类事物中的具体个体，或对x使用量词进行量化之后才能得到命题。（如：存在整数x,使 x是5的倍数）
《如何编写高质量的 JS 函数（1） -- 敲山震虎篇》介绍了函数的执行机制，此篇将会从函数的命名、注释和鲁棒性方面，阐述如何通过 JavaScript 编写高质量的函数。
函数式编程是一种编程范式，在其中它试图将每个函数都绑定到纯数学函数中。这是一种声明式的编程风格，着重于解决什么而不是如何解决。
【导读】将DBPedia和Freebase这样的大规模知识库组织并存储在一个结构化的数据库，这已成为支持开放领域问题问答的重要资源。 KB-QA的大多数方法基于语义解析，其中问题被映射到其形式表示（例如，逻辑形式），然后被翻译成KB查询。 问题的答案可以很容易地通过查询语句得到。语义解析还提供了对问题的更深入的理解，不仅可以得到答案，而且可以为开发人员提供易于解释的信息以进行错误分析。本文通过应用实体链接系统和匹配问题和谓词序列的深度卷积神经网络模型，大大优于以前的方法，并在WEBQUESTIONS数据集上
DBMS 采用某种数据模型进行建模，提供了在计算机中表示数据的方式，其包括，数据结构、数据操作、数据完整性三部分。在关系模型中，通过关系表示实体与实体之间的联系，然后基于关系数据集合进行数据的查询、更新以及控制等操作同时对数据的更新操作进行实体完整性、参照完整性、用户自定义完整性约束。而在前期，通过关系代数和逻辑方式（关系演算）表示对关系操作的能力，而后出现了 SQL 语言，其吸纳了关系代数的概念，和关系演算的逻辑思想
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