从概念上讲，悖论是一种基于问题的原始前提得出明显自相矛盾的结论的陈述。即使是最著名的悖论也经常愚弄领域专家，因为它们从根本上违背了常识。
自 从⻨克斯⻙的开创性工作以来, 几乎所有的现代物理学都根据场论进行了阐述。 20 世纪之交后, 由于其描述性优势, 所有物理学都根据空间扩展场进行了重新表述[44]。场是正式表达机械理论如何应用于时空单一路径(即所谓的世界线) 范围内的系统的一种方式。也就是说, 场约束运动方程以应用于特定的、 物理上可实现的时空轨迹。 (同样, 由于几何学的描述性优势, 大多数现代物理学都被几何化了[45]。）
不幸的是，你会错的！这个Markdown可以简单地呈现为一条直线：我是否与自己矛盾？那么很好，我就与自己矛盾了（我很大，很多人。）。
变量默认：public static final (1)public static的 ,是所有实现类共有的 .假如可以是非static的话，因一个类可以继承多个接口，出现重名的变量，如何区分呢？ (2)接口中如果可能定义非final的变量的话，而方法又都是abstract的，这就自相矛盾了，有可变成员变量但对应的方法却无法操作这些变量.
自动存储类别的变量具有自动存储期、块作用域且无链接。默认情况下，声明在块或函数头中的任何变量都属于自动存储类别。使用auto作为存储类别说明符。
日本波岩书店《数学百科辞典》关于悖论辞条是这样说的：能够导出与一般判断相反的结论，而要推翻它又很难给出正当的根据时，这种论证称为悖论。
大数据文摘出品 很多人谈AI色变，是因为担心AI有一天会统治人类。 他们的担心并不毫无道理，但是这或许不并不是因为AI自己强大了，而是有人类认为AI似乎应该走上政策制定者的位置。 「合成人党」（The Synthetic Party）是丹麦的一个新兴政党，由艺术家组织Computer Lars和非盈利的艺术和技术组织MindFuture Foundation在五月份创立。 「合成人党」的公众形象和名义领袖是AI聊天机器人「领袖拉尔斯」（Leader Lars），该党希望在11月份的丹麦大选中获得一个议会席位
在很久之前我一直认为，决定未来的是技术。技术在人类五千年的发展进程中，具有不可磨灭的作用，妇孺皆知的天才人物也大都因技术而出名，比如爱因斯坦、冯·诺依曼，前者为物理学的天才人物，推动世界物理技术进步一百年不止，后者为计算机之父，他推动人类由工业时代亦或者核前时代，直接跨向信息时代。不可否认他们都是最伟大的人，可是他们真的用技术决定了世界的未来吗？答案或许是：否。
OpenAI创始人Sam Altman也表示：对GPT-3的宣传有点过了，它还存在很严重的缺点，也会犯很严重的错误。
BN的理解，其实一句话就是：对于每个隐层神经元，把逐渐向非线性函数映射后向取值区间极限饱和区靠拢的输入分布强制拉回到均值为0方差为1的比较标准的正态分布，使得非线性变换函数的输入值落入对输入比较敏感的区域，以此避免梯度消失问题。因为梯度一直都能保持比较大的状态，所以很明显对神经网络的参数调整效率比较高，就是变动大，就是说向损失函数最优值迈动的步子大，也就是说收敛地快。BN说到底就是这么个机制，方法很简单，道理很深刻。
一个资深的数据科学家不会在拿到数据后就直接信任它的。他们会反复查验数据，寻找其中的偏移、丢失的数据、重复数据等等。
10月21日，朋友圈被一篇名为《估值175亿的旅游独角兽，是一座僵尸和水军构成的鬼城？》的文章刷屏。文章作者小声比比指控在线旅游网站马蜂窝存在点评大量造假的情况，包括从其他网站如大众点评、携程等抓取相关点评，及通过水军撰写虚拟点评。
导读：三门问题（Monty Hall problem）出自美国的电视游戏节目Let's Make a Deal。虽然该问题的答案在逻辑上并不自相矛盾，但十分违反直觉。这个问题也跟条件概率及贝叶斯定理有关，你能给出正确答案吗？
白噪声是时间序列预测中的一个重要概念。如果一个时间序列是白噪声，它是一个随机数序列，不能预测。如果预测误差不是白噪声，它暗示了预测模型仍有改进空间。 在本教程中，你将学习Python中的白噪声时间序列
新粉请关注我的公众号 说起来很惭愧，我苟活了这几十年在这世界上，我那愚笨的脑袋，最近才发现，原来屁股才是人身上最有智慧的器官。 我们的屁股坐在哪里，脑袋才会从哪里开始工作。一旦我们的屁股换了一个地方坐，脑袋也就从不同的地方开始工作了。您还真别不信。 屁股要是开始罢工，把肛门给堵起来，类似静态全域管理以后，别说脑袋了，身体哪个器官都要投降。 所以，不管你信不信，屁股才是人身体上最有智慧的器官。虽然很多人都说自己的脑袋很有智慧，而屁股只是一堆屎出没的地方。 但是没办法，真的，我们大部分人的智慧，和一堆屎可以等
https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior
Oracle的Hint是用来提示Oracle的优化器，用来选择用户期望的执行计划。在许多情况下，Oracle默认的执行方式并不总是最优的，只不过由于平时操作的数据量比较小，所以，好的执行计划与差的执行计划所消耗的时间差异不大，用户感觉不到而已。但对于书写操作大数据量的SQL而言，其SQL的书写则需要先了解一下执行计划是否最优或满足生产需要。通常当从开发环境迁移到生产环境下时，往往会出现此类情况。
给定一个正整数 n，将其拆分为至少两个正整数的和，并使这些整数的乘积最大化。返回你可以获得的最大乘积。
李剑，携程技术保障中心系统研发部资深软件工程师，负责Redis和Mysql的容器化和服务化工作，以及维护容器宿主机的内核版本，喜欢深入分析系统疑难杂症。
相比于其他体育运动，足球的数据统计和分析工作开展得很晚，而且鉴于比赛的特殊性也没有太多的经验可供参考。不过，随着大数据时代的到来，这种趋势越来越明显，我们需要做的不仅是搜集数据，而且需要更好的分析数据
是对当前无人驾驶现实的一种看清，还是计划出现了什么问题？ 昨天，英特尔大手笔的斥资153亿美元收购了无人驾驶技术公司Mobileye，进一步加快自己在自动驾驶的布局。另外，在接受采访时，英特尔CEO科
沟通的基本模型用于显示信息如何在双方之间被发送何被接收，日常与人交往过程中发生的误解，通常在______环节发生。
我们都知道，点乘的几何意义是一个向量在另一个向量上的投影长度乘上另一个向量的长度；这意味着从几何上来看，最优值Z表示的是向量C在X上的投影乘上X的长度。为了方便表示，我们假设
《非随机漫步华尔街》是由Lo和MacKinlay撰写的一本在学术上具有挑战性的教科书：
mutalbe的中文意思是“可变的，易变的”，是constant（即C++中的const）的反义词。在C++中，mutable也是为了突破const的限制而设置的。被mutable修饰的变量将永远处于可变的状态。
自从写了上一篇《大数据应用之双色球算奖平台总体设计大纲篇一》，受到许多园友的关注和指导，在此表示感谢，尤其是园友个人知识管理给出的一个评论，让我深思，原文如下“双色球算奖这么简单的活，也称大数据。先生：不是数据多，叫大数据。双色球算奖，用Oracle数据库的索引，1分钟内就算完。关键是人家不想这么快”。话不太好听，尤其是称我为先生那句，但却发人深思，是啊：到底什么是大数据呢？选择双色球算奖作为大数据应用的切入点是否合适呢？然后就是让我诧异的1分钟理论很是吓了我一跳的。
mutalbe的中文意思是“可变的，易变的”，是constant（即C++中的const）的反义词。在C++中，mutable也是为了突破const的限制而设置的，被mutable修饰的变量将永远处于可变的状态。
目录 前言 geopandas简介 子区域数据分类统计 总结 一、前言 最近碰到一个需求，需要统计某省内的所有市的某数据分布情况信息。现有该省的数据分布情况以及该省的行政区划数据。我通过geopandas库实现了这一需求，在这里简单记录之，供需要的人借鉴。 二、geopandas简介 想必大家对pandas都不陌生，它是一个开源的强大的Python数据分析工具。pandas确实做到了灵活、快速、高效的进行数据处理，而geopandas是在pandas的基础上添加了对空间数据的支持，实现了读取空
在每个问题中，小 B 指定两个数 l 和 r，小 A 回答 S[l∼r] 中有奇数个 1 还是偶数个 1。
image.png ---学习并不需要很多教程 人都要进步，都要向上，但路径并不十分清晰，这时需要更宽的视野，更多的勇气，从哪来？书籍，博客，网络，指南，视频，各种各种。。这些东西确实能够丰富我们的视野，增强我们的勇气。但不可否认的是，当它们的量达到一定程度的时候，它们本身就会成为一种“杂音”。互相验证，自相矛盾。而且当这种收集成为一种习惯的时候，就会变成仅仅是为了获取一种我很努力的满足感而收集资料了。但事实上，超过一定程度的资料一点用都没有。 那么，这种不停收集资料的需求是怎么产生的呢？要么是受了广告
昨天的文章中，遗留了一个问题就是，为什么Java内部类字段和方法不能使用static修饰。
viterbi算法是一个特殊但应用最广的动态规划算法，利用动态规划，可以解决任何一个图中的最短路径问题。而viterbi算法针对的是一个特殊的图——篱笆网络的有向图（Lattice）的最短路径问题而提出的。它之所以重要，是因为凡是使用隐马尔可夫模型描述的问题都可以用它来解码，包括今天的数字通信、语音识别、机器翻译、拼音转汉字、分词等
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AM
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。以前写文章的时候，有些过于草率，本来以为作为科普，把这个名词告诉大家就可以了，结果应该是这个东西国内的科普性文章太少，很多同学都拿来做入门读物了，而且还多次阅读，读着读着，就发现，虾神你文章里面好多坑啊……该说的没有说清楚，关键还有很多说错的地方…… 每次遇见这种情况，我都想这样：
神经发育障碍是根据不同临床综合表现进行分类和研究。然而，神经发育合并症具有较高的发生率，表明跨诊断的共性可能比目前所认识的要大。核心-外围模型认为，核心感知和运动区域内的大脑区域彼此的连接，要比多模态关联的灵活外围区域更紧密。该模型可以作为理解正常发育和临床疾病中神经数据的框架，有助于解释神经发育障碍的合并症以及个体认知系统之间竞争处理的优势和劣势。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队 | 小浪 邱猛 杨捷 作者 | Sabine Hossenfelder 黑洞可以吞噬宇宙万物，但若想再次获取信息仍然不易。图片来源：ESO, ESA/Hubble, M. Kornmesser. 据谷歌数据指出，史蒂芬霍金是当今在世最著名的物理学家，如果你对物理有所了解，那么你应该知道他最著名的理论就是黑洞信息悖论。在霍金之前，黑洞并不是自相矛盾的，如果你扔一本书到黑洞，你将再无法阅读到这本书。这是因为外界无法触及从黑洞视界（event horizon）穿过
2012年2月，美国《纽约时报》发表了一篇主题为“大数据时代”的文章，称大数据时代已经来临，数据分析大师们正在获得更多发展机遇。 大数据是全球新型工业化进程的必然产物，与计算机科学技术的发展息息相关。所谓大数据，一般是指规模巨大的数据集，这些数据由于存储量和结构规模庞大，无法用现有的软件系统和统计模型进行分析和处理，无法完成数据的撷取、分类、关联和趋势等方面的分析，更难以达到数据分析运用于经营和管理等方面的目的。从统计学的角度来看，大数据包含四个基本特点：一是数据的体量庞大，从TB级别跃升到PB级别；
看到这个标题，疑问句。可能同学你会立马回答：是，当然要听，不然你自娱自乐？
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/integer-break
企业网站公司站点推广营销的较高境界，让用户使用者心甘情愿为商品产品付款，如今的用户使用者消费大都偏理性化，毕竟，谁的钱都不是天上掉下来的，商品产品没有足够的价值，用户使用者是不会买单的，企业网站公司站
有时候为了让一个对象尽量小，能够把数据放在另外一个辅助的struct中，然后再让一个类去指向它。看以下的代码：
在介绍protocol的时候我们知道Category实际上就是非正式协议。文中我也提到了一个问题：Category是不能够添加变量，当添加变量成员变量时Xcode会主动报错Expected identifier or '{'，但是却能够添加属性。 系统的定义的类基本上都会有Category，例如UIView中的UIView(UIViewGeometry)、UIView(UIViewHierarchy)、UIView(UIViewRendering)等等，每部分实现一个功能。
背景 最近老是看到各种面试中的lanchMode和Intent Flag, 大多数分析停留在表面， 并且有些还自相矛盾。lz 最近 做一个需求需要用Intent flag， 查阅了下相关资料， 并从源码论证了原因。添加Intent.FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TOP我们来看看系统是怎么做的？ 别问我怎么找到源码的，我不告诉你是通过androidxref查找的。 整体流程 private int startActivityUnchecked 整体的逻辑就在这个函数中了，逻辑也比较清楚， setI
今天，公众号要给大家介绍，区分真实的金融时间序列和合成的时间序列。数据是匿名的，我们不知道哪个时间序列来自什么资产。
活着真累 不过，没关系。人工智能来了，它或许是解救苦海中通信人的一味良药。 1 随着网络越来越复杂，运营成本日益攀升。5G时代，网络更像是一个大熔炉，各种技术混杂于网络，不管是网络规划、维护，还是优化，对于运营而言，简直是一场可以想象的噩梦。运营商收入下滑，运营成本上升，呼唤人工智能的声音越来越激越。 2 NGMN在2008年就提出了SON需求，并迅速被3GPP采纳，开始标准化进程。从R8开始，3GPP就定义了SON接口，后续的版本不断增强SON功能。但是，这一旨在降低运营商opex的选
现在的AI能干的事情太多了，写作文、画画、下棋、玩游戏，别说是一般人类，就是专业高手都拍马难追。
摘要：统计是数据科学的一个重要部分，它为我们分析和理解数据提供了各种工具和技术。然而，有时通过统计得出的结果会违背我们的直觉，甚至自相矛盾，从而引起人们的困惑与误解。在这篇博客里，我们将探讨每个数据科学工作者都应该熟悉的5个统计学悖论。我们也将解释每个悖论是什么，为什么会发生，以及如何避免落入它的常见陷阱。读完本博客，你将对统计分析中可能出现的一些奇怪和预想之外的结果有更好的理解，从而能更好地在项目中处理它们。
可以使用解释或显示计划工具来显示SELECT、DECLARE、UPDATE、DELETE、TRUNCATE TABLE和一些INSERT操作的执行计划。这些操作统称为查询操作，因为它们使用SELECT查询作为其执行的一部分。InterSystems IRIS在准备查询操作时生成执行计划；不必实际执行查询来生成执行计划。
图片来自一篇微信公号文章，名叫《三亿中产不生孩子的真相》，发布者是一位大V，该文又被更大的V转发。单就我看到的两篇，就有2万多的转发量。
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