地址:https://github.com/lindelof/power-mode-input
零零总总花了半天的时间，希望对自己后面涉及H5游戏有所帮助，也希望大家通过这篇文章有所收获。
在上周，【前端自习课】与大家分享了 7 篇文章，有介绍算法，也有极少 Vuejs，还有一些好玩的CSS技巧，这里我们在一起回顾下：
GitHub: https://github.com/nzbin/CardShow/ Demo: https://nzbin.github.io/CardShow/ 前言 这个小项目（卡片秀）是一个卡片抽奖特效插件，用开源项目这样的词语让我多少有些羞愧，毕竟作为一个涉世未深的小伙子，用项目的标准衡量还有很大差距。不过该案例采用 jQuery 插件方式编写，提供配置参数并且做了浏览器兼容优化，整体而言作为一个小项目也不为过。目前正在持续更新。 当然，博主写这篇文章不是为了炫耀这个 Demo，而是交
组件是指Web页面上抽出来的一个个包含模块（HTML）、样式（CSS）和功能（JS）的单元。好的组件具备封装性、正确性、扩展性、复用性。实现组件的步骤：结构设计、展现效果、行为设计，三次重构：插件化重构、模板化重构、抽象化重构。
Author：Mr.柳上原 付出不亚于任何的努力 愿我们所有的努力，都不会被生活辜负 不忘初心，方得始终 想要作为全栈工程师的梦想 任重而道远 node果然搭配起ajax 真是超级好用 再配上MongoDB 前端要独霸全球编程领域了吗 再加上pug 连html页面都能用后端数据来驱动 怎么看怎么觉得 前端发展的趋势 就是整合前端和后端 然后全部用js来实现效果啊 <!DOCTYPE html> <html lang='en'>
写再前面：本系列作品由MathMagician独家首发，一共有七篇，从数学和魔术两个角度对日常生活中“洗牌”这一现象作了挂一漏万的分析。之所以说是挂一漏万，是因为无论数学还是魔术，洗牌中的任何一个小点都够写几篇了。所以，本系列主要选取了一些常见的洗牌方式和相关内容展开作了一些介绍，包括洗牌分类，混乱度评价，过程建模，近似计算，以及几个基本但是及其巧妙的利用洗牌规律设计的魔术。相信聪明的你读完以后，会在数学和魔术上，都对“洗牌”这一现象有着更加深入的认识。
小菜：老鸟，我在 openprocessing 网站上看到了一个作品，点赞数蛮多的，作品也挺有意思。
写再前面：本系列作品由MathMagician独家首发，一共有七篇，从数学和魔术两个角度对日常生活中“洗牌”这一现象作了挂一漏万的分析。之所以说是挂一漏万，是因为无论数学还是魔术，洗牌中的任何一个小点都够写几篇了，这点篇幅不可能绝对全面。所以，本系列主要选取了一些常见的洗牌方式和相关内容展开作了一些介绍，包括洗牌分类，混乱度评价，过程建模，近似计算，以及几个基本但是及其巧妙的利用洗牌规律设计的魔术。相信聪明的你读完以后，会在数学和魔术上，都对“洗牌”这一现象有着更加深入的认识。
按照我们正常的抽奖的最简单做法，一般是把工号写到一个球上面，摇 n 次，然后每次摇出1个号，该号码即为中奖号码，同时将该球拿出去，重复 n 次。
阿里的面试的时候做的一道笔试题:题目：写一个方法,入参为自然数n (n > 0)，返回一个自然数数组，数组长度为n，元素为[1,n]之间，且每个元素不重复，数组中各元素顺序要求随机；
补充一下落下的3月份的面试题，关于春季面经可以看我的上文 。从出师不利、面面具挂，到拿到阿里2个offer
本文由携程技术中心投递，ID：ctriptech。作者：饿了么数据运营部资深算法工程师陈一村，在携程个性化推荐与人工智能Meetup上的分享。 陈一村2016年加入饿了么，现从事大数据挖掘和算法相关工作，包括推荐系统、用户画像等。 随着移动互联网的发展，用户使用习惯日趋碎片化，如何让用户在有限的访问时间里找到想要的产品，成为了搜索/推荐系统演进的重要职责。作为外卖领域的独角兽, 饿了么拥有百万级的日活跃用户，如何利用数据挖掘/机器学习的方法挖掘潜在用户、增加用户粘性，已成为迫切需要解决的问题。 个性化推荐系
本实战使用了HTML5，CSS3和JavaScript的基本的技术。 我们将讨论数据属性、定位、透视、转换、flexbox、事件处理、超时和三元组。 你不需要在编程方面有太多的知识和经验就能看懂，不过还是需要知道HTML，CSS和JS都是什么。
随着移动互联网的发展，用户使用习惯日趋碎片化，如何让用户在有限的访问时间里找到想要的产品，成为了搜索/推荐系统演进的重要职责。作为外卖领域的独角兽, 饿了么拥有百万级的日活跃用户，如何利用数据挖掘/机器学习的方法挖掘潜在用户、增加用户粘性，已成为迫切需要解决的问题。 个性化推荐系统通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算，发现用户的兴趣点，从而引导用户发现自己的信息需求。一个好的推荐系统不仅能为用户提供个性化的服务，还能和用户之间建立密切关系，让用户对推荐产生依赖。 本次分享介绍饿 了么如何从0到1构建一个可
本文来自陈一村在携程个性化推荐与人工智能Meetup上的分享。 陈一村 ，饿了么数据运营部资深算法工程师。2016年加入饿了么，现从事大数据挖掘和算法相关工作，包括推荐系统、用户画像等。 *视频时长约43分钟，请在wifi环境下观看* 随着移动互联网的发展，用户使用习惯日趋碎片化，如何让用户在有限的访问时间里找到想要的产品，成为了搜索/推荐系统演进的重要职责。作为外卖领域的独角兽, 饿了么拥有百万级的日活跃用户，如何利用数据挖掘/机器学习的方法挖掘潜在用户、增加用户粘性，已成为迫切需要解决的问题。 个性
就像数学总是走在所有科学的前沿，因为思绪飞扬的速度一定是最快的。那在数学魔术里，我们也可尝试一把用理论来倒推魔术效果的实验。
导语：最近在做棋牌项目，总结一下思路。 斗地主游戏的主要流程大致分为五步： 1、洗牌 2、发牌 3、抢地主 4、进入出牌阶段 5、分胜负
关于如何评价洗牌质量的猜想 洗牌算法是卡牌类游戏中必须使用的算法，本质上说洗牌算法的目的是使某个给定的顺序更加的无序，因此出现了很多种洗牌算法。我们不重点讨论如何洗牌，我们将眼光关注于洗出的牌是否达到我们预期的要求，以及如何衡量洗出的牌无序的程度。首先先看一个简单有效的洗牌算法。 一、一个简单的洗牌算法 一个比较容易实现的洗牌算法是这样的，通过随机选出两张牌进行交换，通过多次这样的重复操作，就能达到洗牌的目的。事实证明这种洗牌方式还是比较可行，最重要的是比较简单，代码如下。 //洗牌算法，随机交换数组的两个
写代码首先应该先关注其正确性，如果正确性都保证不了，会造成业务逻辑失败，上线后会引起客户投诉。这一说法听起来有些滑稽，作为前端开发工程师怎么会提交错误的代码上线呢？但在实际开发中，我们可能会写出错误的代码而不自知。比如：洗牌算法的陷阱。
在我们训练机器学习模型时，为提高模型拟合效果，经常使用K-Fold交叉验证，这是提高模型性能的重要方法。在这篇文章中，我们将介绍K-Fold交叉验证的基本原理，以及如何通过各种随机样本来查看数据。
在本系列前面的文章里，我们已经介绍了纠错码的基本原理和Hamming码的内容，相关内容请戳：
笔者去年曾写过一个类似的拼拼乐小游戏，技术栈采用自己的Xuery框架和原生javascript实现的，脚手架采用gulp来实现，为了满足对vue的需求，笔者再次使用vue生态将其重构，脚手架采用比较火的vue-cli。
首先我们肯定要有一个类去把我们的一张扑克抽象出来，扑克有花色和点数，那么我们就可以这样写：
哈哈这个程序的精髓是，由于时(lan)间(de)有(xie)限(le)，打牌是哪个线程抢到了就出牌，直到牌出完了，就赢了。（多线程写斗地主，是我大学操作系统课程的实验项目，当时是完整实现了斗地主算法的，用的是C++和MFC，可以在界面上交互打牌）
近期在测试公司的游戏时我发现一个问题，那就是在游戏中，每次发牌后，似乎每个人的牌都很好，这让我对发牌的随机性产生了质疑。尽管我们都知道，所谓的随机其实都是伪随机，但看到大家的牌都这么好，我不禁开始怀疑洗牌的算法到底怎么样。
在前面的系列文章中，我们已经通过7篇文章的论述，详细介绍了Gilbreath两个原理的理论和魔术应用，相关内容请戳：
在本系列前面的4篇作品中，我们从数学和实际操作角度对Si Stebbins Stack的各种性质作了全面的介绍，上一篇讲到了其第一个经典应用《恐怖透视术》，相关内容请回顾：
在这篇文章中，我将分享12个非常有用的JavaScript技巧。这些技巧可以帮助你减少并优化代码。 1) 使用!!将变量转换成布尔类型 有时，我们需要检查一些变量是否存在，或者它是否具有有效值，从而将它们的值视为true。对于做这样的检查，你可以使用||（双重否定运算符），它能自动将任何类型的数据转换为布尔值，只有这些变量才会返回false：0，null，""，undefined或NaN，其他的都返回true。我们来看看这个简单的例子： Js代码 function Account(cash) {
God does NOT play dice with the Universe! 什么是随机(random)？字典中给出的定义是无计划，无序和无目的，纯靠运气。随机是生活中必不可少的成分，比如彩票，游戏，安全，早餐吃什么，这些行为都有一些随机的成分，但我们能说这些行为都是随机的吗？ 比如早餐，吃的人以为是随机的，做什么吃什么，对厨师而言，可能是精心安排的，就不算随机行为。游戏也是如此，随机掉了一件装备，你如获至宝，其内部是一个概率算法，如果你掌握了这个算法做了一个外挂，对你而言，这也不是随机行为了。同
不过由于随机数产生器产生的随机数不太随机，所以排序的结果页有很多相似的地方。换一个好的随机数产生器，会达到更好的效果，就能用于洗牌了，呵呵。
今天给大家分享一个mini游戏案例：用Python开发一个命令行斗地主小游戏，利用跑程序的时间来一把斗地主岂不是非常快乐？关键是没有时间限制，可以随时断点续玩。赶紧喊上老板和产品经理一起开一局吧
在这篇文章中，我将分享12个非常有用的JavaScript技巧。这些技巧可以帮助你减少并优化代码。 1) 使用!!将变量转换成布尔类型 有时，我们需要检查一些变量是否存在，或者它是否具有有效值，从而将它们的值视为true。对于做这样的检查，你可以使用||（双重否定运算符），它能自动将任何类型的数据转换为布尔值，只有这些变量才会返回false：0，null，""，undefined或NaN，其他的都返回true。我们来看看这个简单的例子： function Account(cash) { this
在Kaggle Google Brain序列大赛中，第三名的选手在特征工程的基础上融入三种数据扩充策略大大提升了模型的预测效果，直接从银牌外的分数冲进了前五，究竟是哪三种数据扩充策略呢？今天我们一起来学习研究一下Top选手的秘密：
谈到人像抠图想必大家都不陌生。在影视剪辑、直播娱乐、线上教学、视频会议等场景中都有人像分割的身影，它可以帮助用户实时、精准地将人物和背景精准识别出来，实现更精细化的人物美颜、背景虚化替换、弹幕穿人等，进一步提升视觉应用体验。
在前面的系列文章中《加加减减的奥秘——从数学到魔术的思考》系列文章中，我们已经提到过关于预测未来的一个基本思路：寻找不变量。即无论观众如何选择，最后总有某些性质是和这些选择无关的（比如通过一个运算和其逆运算），由此产生一些神奇的魔术效果。
sklearn.model_selection.KFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=None)
Vue 提供了一种简单优雅的处理动画的方法。你可以通过添加一个 <transition /> 指令轻松应用它们，该指令为你完成所有繁重的工作。或者，你可以利用 JavaScript 钩子将更复杂的逻辑纳入你的动画中，甚至可以添加第三方库（如 gsap）以实现更高级的用例。
金融科技并未像互联网玩家们所预想的那个方向发展，而是朝着另外一个方向迈进。按照互联网玩家们对于它的规划，所谓的金融科技应当成为互联网玩家将自身利益最大化的工具和手段。因为无论是从互联网的角度来看，还是从金融的角度来讲，两者都具备与人们的生产和生活深度融合的特质，而将两者结合在一起，无疑可以实现「躺赚」的终极目的。
近日，极光大数据公布的2019Q4移动互联网行业数据研究报告显示，2019年第四季度，互联网家装APP平均MAU份额中，土巴兔装修占83.3%，齐家网占到8.8%，惠装装修占2.7%，爱空间家装占2.5%，其他占2.7%。
“成语接龙”的话，大家应该很熟悉，就是以一个成语开始，根据成语最后一个字，找到另一个可以接上的成语；再根据最后一个字继续找，一直连接下去。本身就是一个递归的过程，这是一个富有挑战且充满乐趣的语言游戏。
在前面的文章中，已经陆续介绍过《Woody on Stebbins》系列的作品了，这也是我在写这个系列的时候难得的参考，里面很多魔术演绎方法和数学应用方式都十分的精品。相关内容请戳：
图是一种通用、灵活的数据结构，可以用来编码不同对象之间的关系，并且在现实世界中非常普遍，如社交网络、引文图、蛋白质相互作用图、知识图谱等，涵盖了多个应用和领域。最近，由于图在多个任务中表现出色，越来越多的研究人员开始尝试学习图的有效表征。然而，这是一个颇具挑战性的问题，因为现实世界中的图可能非常庞大，并且是异质的。因此，业界和学界的不同任务和应用都迫切需要可扩展的通用图表征系统。
在上一篇里，我们着重介绍了一个硬核的数学魔术的改造过程，一方面看到实际发挥作用的数学原理在背后掌控着全局，另一方面，魔术的艺术包装使得这更像是一个艺术作品。那么今天，我们再来看一个新的奇偶性原理的魔术设计，比起上一篇那个，看看又会有着怎样不一样的体验。
扑克牌洗牌是我们生活中比较喜欢玩的一个游戏。那么我们有没有什么办法自己设计一个扑克牌洗牌的方法呢？在运行库当中有一个随机函数rand，它可以生成0~32767之间的任意数。那么有没有可能利用这么一个函数对我们扑克牌进行随即洗牌呢？ 在这里我抛砖引玉一下，谈一谈自己目前已经看到的两个算法。欢迎朋友们谈一谈其他的方法。两种算法的异同我已经标注注释。 两种算法需要包含的库文件： import ( "math/rand" "time" ) 复制代码 （1）全局洗牌法
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