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。
【导读】专知这两天推出概率论之概念解析系列：极大似然估计和贝叶斯推断进行参数估计，大家反响热烈，数据科学家Jonny Brooks-Bartlett的系列博客深入浅出地给大家讲解了极大似然估计和贝叶斯推断的原理，把枯燥的数学公式用简单的例子给大家解释清楚，今天专知推出其系列博客引言部分——概率论之概念解析：引言。这篇主要是介绍概率一些基本的定义以及概率论的一些概念，博文内容涉及到什么是随机变量，边缘概率、联合概率和条件概率的关系。这是一篇非常不错的概率基本概念入门文章，希望对大家有所帮助。 概率论基础概念系
首先，我们创建一组随机圆，位于边界正方形的中心部分，较小的圆比较大的圆更常见。我们将圆的大小表示为面积。
如果只是看 Fabric.js 文档可能还不太明白 图案画笔 PatternBrush 是如何使用。
为方便描述，用数组points记录每个气球的两端点位置，points [i] = [xstart,xend]。
我们在日常生活中，到处都有关于对称的美的痕迹，无论是宏伟到泰姬陵的建筑，还是家里铺设的大理石瓷砖，这种性质总能给我们带来美感的视觉享受。但是，对称的数学定义又和其直观感觉有一些区别：对称数学上的定义是在某变换下的不变性；在物理等数学模型上通常就描述为某种规律或定律；而直观感受上，就是一个图案有好几个类似的成分而已，他们通过翻折，旋转等关系可以重合在一起。而在应用对称原理解一些数学题时，依然无从下手，找到对称背后的抓手。
在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文Wassertein GAN 却在 Reddit 的 Machine Learning 频道火了，连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论，这篇论文究竟有什么了不得的地方呢？
媒介和技术的发展使设计艺术打破了原本界限：从静到动到可交互，从二维到三维到沉浸体验，技术结合设计形成的审美价值在未来是无止境的。视觉设计师们普遍形成了不断从文化、艺术中汲取风格和元素，采用计算机设计软件结合自定义传达内容在媒介载体上传播的工作模式。然而设计软件赋予了设计绚丽的视觉语言却也限制了内在的可能性：设计在不断反复之前出现的文化浪潮，许多设计因软件功能出现了泛同质化难以应对复杂多变的应用场景。现有的设计语言不够丰富，而生成艺术的发展优化了设计创造力的新路径。正如维拉·莫尔纳所言：“这听起来可能很矛盾
小菜我在看到这些图片时，忍不住想这种图片是怎么创作出来的呢？他们是怎么贴合的如此天衣无缝呢？一定有什么方法论吧。
在iphone开发中，最基本的布局方式是通过frame，将控件的位置和大小固定在屏幕上，后来，由于手机屏幕的尺寸有了略微变化，有了autoresizing的布局框架，我们可以设置子视图随父视图的改变做一些相应的变化，再后来，iphone的尺寸与分辨率也越来越多，适配各个屏幕也成为了iOS开发者遇到的新的问题，幸运的是，autolayout机制的出现，大大减小了开发者在适配方面的成本。以上提到的两种布局方式，在以前博客中有讨论：
相对熵又叫KL散度，也叫做信息增益，如果我们对于同一个随机变量，有两个单独的概率分布和，我们可以用KL散度来衡量这两个分布的差异。
前几天朋友圈突然被一个小游戏 “羊了个羊” 刷屏了，出于好奇我也打算小玩一把试试，结果没想到上头了。。。
比如透视，能看到最下方两列叠起来图案依次是什么，这感觉，相当于斗地主把最后三张看完了。
📷 1 贪心算法一次遍历 📷 重叠则合并 不重叠则添加 class Solution { public: static bool cmp(const vector<int>& a, const vector<int>& b) { return a[0] < b[0]; } vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) { if (intervals.empty()) return {
你知道吗，于 2012年12月在纽约曼哈顿正式对外开放的美国国家数学博物馆没有一个固定的馆标，它有无数个馆标！博物馆官方使用的标志不是由专业人士设计的，而是由博物馆的参观者设计的。馆标本身就是博物馆的展品之一。 博物馆独特的元徽标 (Meta-Logo) 概念是由 Wolfram Research 构思并实现。我所说的“实现”不是“计算”或“描绘”，而是“用程序设计”，这是一个需要参观者亲自实际制作的 Logo。 故事要从 2009 年 Stephen Wolfram 加入博物馆的董事会开始。Stephen
近段日子与几位同事聊到了“连连看”这个小游戏，感觉还颇有些趣味，虽然其本身规则并不繁琐，但玩起来确实很能让人投入。出于自己的一点追究癖，自己这几天还认真考虑了一些“连连看”游戏的实现方式，并且也有事没事的写了一点代码，发现虽然“连连看”这个游戏看上去挺简单，想要比较好的实现却也需要不少的努力（当然也可能是自己的能力有限啦……），所以决定将其间的一些思考记录下来，整理一下自己思路的同时，也可以给一些想要了解的朋友一些参考，当然我最希望的是有兴趣的朋友可以交流指正 ：）
詹士 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 「羊了个羊」有多恶心？ 能逼程序员气到撸起袖子自己上…… 这两天，GitHub上就出现这么一个仿制版，名曰「鱼了个鱼」。 不同于以「极低通关率」肝死玩家的原版，此版作者放出话来—— 没广告！可自定义关卡和图案！道具无限！。 甚至可以定制出这（离）样（谱）的界面： 目前，该项目已登GitHub热榜，获297个Star。（链接已附在文末） 比「羊」更让人舒适 先看看这款「鱼了个鱼」体验如何。 从最简单模式开启，简直不要太Easy，道具都无需使用。 再
在游戏开发中，我们经常会回使用到边框检测。我们知道，边框检测是计算机视觉中常用的技术，用于检测图像中的边界和轮廓。在Python中，可以使用OpenCV库来实现边框检测。具体是怎么实现的？以下是一个简单的示例代码，演示如何在Python中使用OpenCV进行边框检测：
上篇一文学会动态规划解题技巧 被不少号转载了，其中发现有一位读者提了一个疑惑，在求三角形最短路径和时，能否用贪心算法求解。所以本文打算对贪心算法进行简单地介绍，介绍完之后我们再来看看是否这道三角形最短路径问题能用贪心算法来求解。
静电说：可视化不是单纯的数据展示，其真正价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示。设计过程中的每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非设计者个人。你也许很少做图表，但是你要知道怎么做。
将介绍一些利用 CSS 中的 background、mix-blend-mode、mask 及一些相关属性，制作一些稍微复杂、酷炫的背景。
机器之心报道 编辑：泽南 想要看到电子的固体形态，还得靠石墨烯。 电子是带有负电的亚原子粒子，是构成物质的基本粒子之一，质量极轻，自旋速度很快，通常会被束缚在原子内部，然而它也可以「形成固体」。 在完美的条件下，电子可以在某些材料内自行排列成整齐的蜂窝状图案——就像固体中的固体。物理学家们首次对这些「维格纳晶体」进行了成像。 这种晶体以匈牙利 - 美国理论物理学家、数学家，量子力学对称性理论基础奠基人尤金 · 维格纳（Eugene Wigner）的名字命名，他在 1934 年首次预测了维格纳晶体的存在。
注意：默认情况下 <canvas> 元素没有边框和内容,width 和 height 属性定义的画布的大小.
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
在列表中插入一个新的区间，你需要确保列表中的区间仍然有序且不重叠（如果有必要的话，可以合并区间）。
以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间，并返回 一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。
(1) vue.js 兄弟组件通信 生命周期 vue router vuex 原理 (2) angular (3) react (4) 开发依赖的框架、库、环境对比
导读：可视化不是单纯的数据展示，其真正价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示。设计过程中的每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非设计者个人。
贪心法，又称贪心算法，贪婪算法，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择，期望通过每个阶段的局部最优选择达到全局最优，但结果不一定最优
返回每个区间起始索引的列表（索引从 0 开始）。如果有多个结果，返回字典序最小的一个。
实际上，这道题和 贪心算法之活动安排问题 很类似，贪心策略应该是每次选取结束时间最早的活动。直观上也很好理解，按这种方法选择相容活动为没有安排的活动留下尽可能多的时间。这也是把各项活动按照结束时间单调递增排序的原因。
█ 本文译自2017年6月1日的 Stephen Wolfram 博文：Oh My Gosh, It's Covered in Rule 30s! 英国火车站 一个星期前，一个名为“剑桥北”的新火车站
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其实我们大家都能经常看见它，尤其是我们前端的小伙伴们，在浏览器中打开f12就能看见这样一个动态变化的图。
可以说在过去几十年，半导体产业在摩尔定律的推动下持续高速发展。但随着晶体管缩放尺寸逐渐逼近物理极限，半导体工艺制程的推进也越来越困难，“摩尔定律”已死的说法被越来越多的人认同。目前台积电、三星、英特尔等少数的尖端制程制造商，也只能依靠着越来越昂贵的EUV光刻机在艰难的推动半导体制程微缩，但是这依旧面临着非常多的工艺上的挑战以及成本难题。对此，科技界也希望寻找一些新的技术路径来改变目前的半导体制造困境，比如定向自组装（DSA）技术。
省去了很多东西，但总体大概就这么个样子。手柄是输入设备，电视为输出设备，CPU 为处理器，PPU 为图形处理器，卡带可以看作是存储的一部分
转自|FreeBuf黑客与极客（FreeBuf.COM） 对于密码，我们究竟还能做些什么呢？ 密码密码，难说爱你 通常我们建议用户采用独特、复杂、最好包含一个怪异字符的密码，却得到用户“任性地”根本无
对于密码，我们究竟还能做些什么呢？ 密码密码，难说爱你 通常我们建议用户采用独特、复杂、最好包含一个怪异字符的密码，却得到用户“任性地”根本无法记住这些密码的回应，特别是对于登录不同网站时最好设置不同密码的建议，大家通常一笑置之！ 电脑用户需要使用一个密码管理器来帮助记忆复杂的登录凭证，而大多数人却认为这是根本没有必要。 然后呢？人们继续使用类似“123456”的密码、自己的生日或者偶像的名字作为“安全”密码。 在理想情况下，人们通过使用密码管理软件——生成复杂而且随机的密码，并在任何需要查看时便于检索
训练一个庞大的深层卷积神经网络，将ImageNet LSVRC-2010比赛中的120万张1000种不同类别的高分辨率图像进行分类。在测试数据上，top-1和top-5的误差率分别为37.5%和17%，这比以往的先进水平都要好得多。它具有6000万个参数和650,000个神经元，该神经网络由五个卷积层，其中一些有池化层，和三个全连接层且有1000-way的softmax回归模型。使用非饱和神经元和GPU加速加快训练速度，并采用dropout正则化方法来减少全连接层中的过拟合，取得了不错的实验效果。同时，在ILSVRC-2012比赛中加入了该模型的一个变式，以15.3%的top-5误差率胜过第二的26.2%。
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第一个原因是刚找到一份前端的工作，业务上都需要尽快的了解，第二个原因就是懒还有拖延的习惯，一旦今天没有写文章，就由可能找个理由托到下一周，进而到了下一周又有千万条理由拖到下下一周，所以解决的办法就是当成任务来做，让自律成为一种习惯，做起事来就不会有太大的抱怨。
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；
彩码指彩色二维码、一般使用QRcode类型，彩码的作用主要是防伪，软件自带8种样式，可以设置颜色的顺序或随机属性，颜色值默认9个，可以自己定义，最多20个颜色值。下图是Label mx 制作的彩码范例：
生成图片实验中总会出现各种各样的artifacts，这几天跑实验遇到了棋盘伪影，在前辈指导下了解了如何解决这个问题，记录一下
摘要：典型的病例对照研究往往忽略了精神疾病患者的个体异质性，这种研究依赖于群体均值比较。在此，我们对1294例诊断为6种疾病(注意缺陷/多动障碍、自闭症谱系障碍、双相情感障碍、抑郁症、强迫症和精神分裂症)的患者和1465例匹配对照患者的灰质体积(GMV)异质性进行了全面、多尺度的表征。规范模型表明，个人对区域GMV预期的偏差是高度异质性的，在同一诊断的人群中，影响同一地区的<7%。然而，在多达56%的病例中，这些偏差嵌入在共同的功能电路和网络中。显着-腹侧注意系统与其他系统有选择性地涉及抑郁症、双相情感障碍、精神分裂症和注意缺陷/多动障碍。因此，相同诊断的病例之间的表型差异可能源于特定区域偏差的异质定位，而表型相似性可能归因于共同功能回路和网络的功能障碍。
今天的力扣打卡题是 57. 插入区间 ，我们再顺便练习两道类似的简单区间题目，比如：判断区间是否重叠（252. 会议室）、56. 合并区间。这类面试题目还挺讨巧的，因为不需要掌握什么数据结构与算法的先验知识，看懂题目之后模拟一遍即可，很容易考察出应聘者到底会不会写代码。
在很多学习、工作场合中，我们往往需要绘制如下所示的一些带有具体时间进度的日程安排、工作流程、项目进展等可视化图表。
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