在前面的时间，我学习了Logistic回归，这是用来进行二分类学习的一种算法。虽然按照书上的介绍，编写了算法实现代码，但对其原理并不清楚，总感觉没有理解透。于是我又找到吴恩达的Marchine Learning课程，再次学习了线性回归和Logistic回归。
强化学习读书笔记 - 09 - on-policy预测的近似方法 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 强化学习读书笔记 - 01 - 强化学习的问题 强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题 强化学习读书笔记 - 03 - 有限马尔科夫决策过程 强化学习读书笔记 - 04 - 动态规划
表单分页在后台管理系统中最为常见，几乎所有的表格页面都会用到，但是一般的UI框架分页组件在点击切换分页后，都没有自动滚动置顶的功能，为了更好的用户体验以及全局复用，有必要自己封装一个分页组件。
本篇开始学习排序算法。排序与我们日常生活中息息相关，比如，我们要从电话簿中找到某个联系人首先会按照姓氏排序、买火车票会按照出发时间或者时长排序、买东西会按照销量或者好评度排序、查找文件会按照修改时间排序等等。在计算机程序设计中，排序和查找也是最基本的算法，很多其他的算法都是以排序算法为基础，在一般的数据处理或分析中，通常第一步就是进行排序，比如说二分查找，首先要对数据进行排序。在Donald Knuth 的计算机程序设计的艺术这四卷书中，有一卷是专门介绍排序和查找的。
1.软件的质量属性 1.1 性能 指系统的响应能力，即要经过多长时间才能对某个事件做出响应，或者在某段时间内系统所能处理事件的个数。 1.2 可用性 系统能够正常运行的时间比例。 1.3 可靠性 指软件系统在应用或错误面前，在意外或错误使用的情况下维持软件系统功能特性的基本能力。 1.4 健壮性 指在处理或环境中，系统能够承受压力或变更的能力。 1.5 安全性 系统向合法用户提供服务的同时能够阻止非授权用户使用的企图或拒绝服务的能力。 1.6 可修改性 指能够快速地以较高的性能价格比对系统进行变更的能力。
本文是为既没有机器学习基础也没了解过TensorFlow的码农、序媛们准备的。如果已经了解什么是MNIST和softmax回归本文也可以再次帮助你提升理解。在阅读之前，请先确保在合适的环境中安装了TensorFlow（windows安装请点这里，其他版本请官网找），适当编写文章中提到的例子能提升理解。
传统的方法通常通过将大量文档拼接并切分成等同于模型的上下文长度的训练序列。这虽然提高了训练效率，但也常导致文档的不必要截断，损害数据完整性，导致关键的上下文信息丢失，进而影响模型学习到的内容的逻辑连贯性和事实一致性，并使模型更容易产生幻觉。
在硬件设计领域，模块化设计是通用的设计准则，特别是大规模集成电路出现之后，硬件工程师并不需要从头设计，而是寻找合适的模块，将它们组合起来，完成所需的功能。软件设计领域也同样如此，比如Windows时代的COM组件、中间件，等等。当然，由于软件的灵活性和复杂性，无法做到像硬件领域集成度那么高，但这种思想始终会影响到软件设计方式。比如今天，做前端的软件设计人员，可能会在代码中用到JQuery、Bootstrap等框架。Android开发人员可能会使用Taurus、ActionBarSherlock、Android-Universal-Image-Loader之类的UI组件。
前面我们学习了很多线性的数据结构，包括数组，栈，队列，链表等，当需要操作其中的元素时，大多时候是通过遍历数据结构来实现的。
MestReNova14的用户界面设计简洁、直观，易于上手。用户可以通过菜单栏、工具栏和状态栏等方式快速进入各个功能模块。同时，MestReNova14提供了许多帮助文档和视频教程，使用户能够快速掌握软件的使用技巧。
网络相关性在传统的MMORPG游戏中有另外一个名称AOI（Area Of Intrest）。
现在后端面试中比较喜欢问一些 Redis 的问题，比较常见的就是 内存淘汰算法。下面我们通过源码来分析 Redis 内存淘汰算法的实现，从而不会被面试官问到哑口无言。
文末留下了一个问题，就是当我们使用梯度下降算法时，选择的参数学习率是不是越大越好呢？
projection的作用是设置一个投影大小，坐标的传输可以按照这个大小来设置，比较好理解，比如设置宽高 100 * 100的投影矩阵，100扔进去，会缩小到1，50扔进去缩小到0.5，顶点着色器最后输出的坐标就是[-1.0, 1.0, 1.0] 背景和ball精灵的矩阵计算还没彻底弄明白：opengl::math::glm的矩阵运算是左乘还是右乘？ learnopengl最后一章游戏实践完成了，终于持续两个月左右的opengl学习之旅结束了，也是一个新的开始。没有涉及新的知识，简单总结 一、项
题目描述 将一个字符串转换成一个整数(实现Integer.valueOf(string)的功能，但是string不符合数字要求时返回0)，要求不能使用字符串转换整数的库函数。 数值为0或者字符串不是一个合法的数值则返回0。 示例1 输入 +2147483647 1a33 输出 2147483647 0 思路： 1.处理负号 2.处理正号 3.字符串中包含非数字字符的直接返回0 4.'0'字符的ascii码是48 4.遍历字符串，从0位置开始扫描，当前数字字符ascii码减去
上一篇文章我们说了阻塞控制的原理,在本篇文章中我们将结合实际说一说TCP阻塞控制的原理.
1.AutoTCG OnLine是一款在线自动化测试用例设计平台，通过在线创建可视化测试模型，自动生成测试用例
1986年，辛顿教授和他的团队重新设计了BP算法，以“人工神经网络”模仿大脑工作机理，又一次将人工智能掀起了一个浪潮。但是，当风光不再时，辛顿和他的研究方向，逐渐被世人所淡忘，一下子就冷藏了30年。但在这30年里，辛顿有了新的想法。
【新智元导读】新智元智库专家、华为诺亚方舟实验室主任李航博士4月11日在信工所发表报告《数据、计算和未来》。报告中，李航结合华为诺亚方舟实验室开发的算法——象流预测LD-Sketch和线上高斯回归过程
NMF，非负矩阵分解，它的目标很明确，就是将大矩阵分解成两个小矩阵，使得这两个小矩阵相乘后能够还原到大矩阵。而非负表示分解的矩阵都不包含负值。
+ 加算 - 减算 * 乘算 / 除算 DIV 整除 MOD 取模 ** 乘方
PCA（主成分分析），它是一种维度约减算法，即把高维度数据在损失最小的情况下转换为低纬度数据的算法。
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)作为进化计算的一个分支，是由Eberhart和Kennedy于1995年提出的一种全局搜索算法，同时它也是一种模拟自然界的生物活动以及群体智能的随即搜索算法。 粒子群优化算法起源于鸟群觅食的过程，一个核心机制是每只小鸟各自觅食，并记住一个离食物最近的位置，通过和其他的小鸟交流，得到整个鸟群已知的最佳位置，引导鸟群朝着这个方向继续搜索。 还有两个关键设置：粒子历史最优位置(pBest向量)、群体历史最优位置(gBest向量)。 这里pBest向量是一组向量，它包含了每个粒子的历史最优位置，gBest向量为pBest向量中适应值最高的向量，即全局最优。 说明：算法中一般取要优化的目标函数作为适应值函数，评估适应值的大小，然后更新pBest向量和gBest向量。
移位相减除法器 基本算法 与使用移位相加实现加法一样，移位减法可以实现除法，基本算法如下描述 将除数向左移位直到比被除数大 使用移位后的除数与被除数比较，若除数大，则商向左移位1位后末尾补0；若除数小，则被除数累减除数，商向左移位1位后末尾补1 除数向右移位1位，重复2，知道除数小于原除数 RTL代码 移位相减算法比较简单，一个Verilog模块即可描述 module shiftsub_divider #( parameter WIDTH = 4 )( input clk, // Cl
当 Redis 内存超出物理内存限制时，为了保持高效的可用性，Redis 需要对内存中部分数据进行淘汰。Redis 早起版本使用的数据淘汰策略是 LRU (Least Recently Used，最近最少使用) 策略，LRU 策略是基于最近访问时间进行排序、淘汰的。后来加入了 LFU (Least Frequency Used，最近最低频率) 策略。 Redis 主要使用的还是 LRU 策略。
今晚是我们学长第二次讲课，讲了一个三分！认真听了一下，感觉不是很难，可能会比二分还简单些！我就把上课讲的内容归纳为一篇文章概述吧！以后也会重点讲解的！ 简单点说二分是查找区间，相当于一次函数，三分就是二次函数了，求它的极值，怎么做，数学常用的是求导，计算机就用查找咯，那么请看下面的简单概述吧！ 一. 概念 在二分查找的基础上，在右区间（或左区间）再进行一次二分，这样的查找算法称为三分查找，也就是三分法。 三分查找通常用来迅速确定最值。 二分查找所面向的搜索序列的要求是：具有单调性（不一定严格单调）；没有单调
如果想进行快速安全的金融财务有关的算术计算，也就是浮点的加减乘除算术运算，请遵循下列条件：
—R.J.帕拉西奥《奇迹男孩》
◆ 在回归分析中，自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合
之所以写这个，是因为我前两周在参加 LeetCode 周赛的时候，碰到了一个这样题，点击「阅读原文」可以直达题目链接，题目具体如下：
Facebook的智能摄像头团队一直致力于研究各种计算机视觉技术，并进行工具开发以便人们加以应用。比如，应用实时“风格迁移”技术，可以将你的照片或视频渲染成梵高风格。或者应用实时面部捕捉技术，对你的照片进行美颜，甚至直接用化身（比如卡通形象）替换你的头像。更进一步，如果能用化身（Avatar）对你整个身体进行替代会怎样呢？
注）template:自定义标签模板,当其值长度过大时，可以用templateUrl代替，即把模板指向一个独立的HTML文。如果想保留模板内的标签，只需加上即可。
读完本文，可以去力扣解决如下题目： 875.爱吃香蕉的珂珂（Medium） 1011.在D天内送达包裹的能力（Medium）
说到优化算法，入门级必从SGD学起，老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad / AdaDelta，或者直接无脑用Adam。可是看看学术界的最新paper，却发现一众大神还在用着入门级的SGD，最多加个Moment或者Nesterov ，还经常会黑一下Adam。比如 UC Berkeley的一篇论文就在Conclusion中写道：
这一轮人工智能浪潮，就是在原来深度学习的基础上，把神经网络做大，当参数规模做到700亿以上时，出现了智能涌现的现象。
前端发展至今，研发同学们为了解决提效问题，衍生出多种建站模模式，核心思路是：把多而重复的工作尽可能磨平，只针对定制化需求进行开发。这里分享一种新的建站模式 - 通过构建多个 领域模型 搭建系统。
典型的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、希尔排序、计数排序、双调排序等。这其中，双调排序以其高度的并行性著称，非常适合于在FPGA上实现。
上周提交了更改，过了周末回来说要撤销上个story。于是，需要找到上周提交的版本，rollback回来。 git版本管理命令，自从习惯使用管理工具之后就很少接触了，当突然寻找其他指令的时候就成浆糊了，ctrl+k只能顺利的提交而无关管理。因此，工具简化操作却弱化了技能。就像前几天听到的BBC 6分钟英语的一段对话。 Rob说他当年在酒吧实习，对钱的加减算法很熟悉很强，因为那时候计算机还没有推广。 计算器的出现使人们放弃了自己计算的本领。有时候即便仅仅是简单的加减法也不愿用自己的脑袋计算了。不说好坏，自己的感
为了证明这个结论，我们可以使用霍夫曼编码（Huffman Coding）作为示例，它是一种广泛使用的最优前缀编码方法。霍夫曼编码满足题目中的要求：如果我们将字母表中字符按频率单调递减排序，那么其码字长度是单调递增的。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （56）-- 算法导论6.3 2题
给定长度分别为 m 和 n 的两个数组，其元素由 0-9 构成，表示两个自然数各位上的数字。现在从这两个数组中选出 k (k <= m + n) 个数字拼接成一个新的数，要求从同一个数组中取出的数字保持其在原数组中的相对顺序。
请你返回至少有多少个学生没有站在正确位置数量。该人数指的是：能让所有学生以 非递减 高度排列的必要移动人数。
TCP使用的是端到端的拥塞控制而不是网络辅助的拥塞控制，因为IP层不向端系统提供显示的网络拥塞反馈。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G AlphaFold 虽好，但耗时且成本高，现在首个用于蛋白质结构预测模型的性能优化方案来了。 机器之心报道 蛋白质结构预测一直是结构生物学中的一个重要的研究问题。直接从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质的三维结构在许多领域都有广泛的应用，包括药物设计、蛋白质设计等。 预测蛋白质结构的方法主要有两种：实验方法和计算方法。实验方法需要以高昂
前两天有同学私信我，让老梁推荐一下算法工程师入门书单。今天就和大家抛砖引玉聊聊这个话题。
粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是Kennedy和Eberhart受人工生命研究结果的启发、通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法，自然界中各种生物体均具有一定的群体行为，而人工生命的主要研究领域之一是探索自然界生物的群体行为，从而在计算机上构建其群体模型。自然界中的鸟群和鱼群的群体行为一直是科学家的研究兴趣，生物学家Craig Reynolds在1987年提出了一个非常有影响的鸟群聚集模型，在他的仿真中，每一个个体遵循：
计数器算法的意思呢就是当接口在一个时间单位中被访问时，我就记下来访问次数，直到它访问的次数到达上限。
——老子
新冠大流行给世界带来了巨大的改变，全球科学家和研究人员在研制有效的疫苗。他们正在做的就是从广阔的样本空间中近似地收紧可能性范围，并尽力得到一些有效解。近似在我们的生活中发挥了重要作用。
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