偏见又来了，以下文字请注意阅读姿势： 我觉得JS的知识点，在学习的时候要有侧重。有些是面向工作的，有些是面向面试的，例如接下来的数值范围这个知识点。 数字是无限的，即使有一张无限大的纸，你也不可能写完所有的数字。所以在内存中，ECMAScript也存不了所有的数值。 那这就有一个范围的问题，即ECMAScript所能够表示的最大和最小值。 最小值，5e-324。昨天学过e表示法，就是0.000(324个0)0005，那么小。 最大值，1.799....257e+308，那么大的数。 （第29页有） 最小值是
实际上，Dijkstra 算法在现实生活中有很多应用，它的思想：在图中的两点，算出最短路径，即花费最小的开销，具备很有价值的现实意义。
上一次我们说完了用 HashSet 来进行计数了。我们可以发现，如果我们估计有N个数，那么我们至少需要N*32bit（按照int在32位操作系统下占用32个bit）的空间来进行存储，这太费钱了。有没有
微信搜索 【大迁世界】, 我会第一时间和你分享前端行业趋势，学习途径等等。 本文 GitHub https://github.com/qq44924588... 已收录，有一线大厂面试完整考点、资料以及我的系列文章。
传输媒体并不是物理层。由于传输媒体在物理层的下面，而物理层是体系结构的第一层，因此有时称传输媒体为0层，在传输媒体中传输的是信号，但传输媒体并不知道所传输的信号代表什么意思。也就是说，传输媒体不知道所传输的信号什么时候是1什么时候是0.但物理层由于规定了电气特性，因此能够识别所传送的比特流。
JavaScript是一种非常容错的编程语言，许多在其他编程语言中不合法的表达式在JavaScript中都能正常工作。
显然计算机中不可能保存这个无限循环的小数，那么这个 0.3333333......
计算机是能做数学运算的机器，因此，计算机程序可以处理各种数值，但是计算机不仅能处理数值，还能处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据，所以不同的数据，就需要定义不同的数据类型。【就像人会分成男人和女人一样。】
1. 数据类型 计算机能够处理的各种数值以及文本、图形、音频等。 1.1 整数 python 可以处理任意大小的整数、负整数，写法和数学上一致，但是有的时候可能用十六进制来展示 1 ， 100，-8080 // 十进制 0xff00, 0xa5b4 // 十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示 1.2 浮点数 浮点数也就是小数，之所以成为浮点数，是因为浮点数的小数点是可变的。浮点数可以用数学写法如：1.23， 如果很大或者很小的浮点数，就需要用科学计数法表示，把10 用 e 来代替。整数和浮点数在计
目前，机器学习和量子计算的热度可谓不相伯仲，从数学基础上看，二者在某些方面也确实非常相似。
Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation），或者大批量数据操作 (bulk data operation)。
今天来了解一下linux里面的一些小知识，学习一下linux里面的最大进程数，最大文件描述，最大线程数的问题。下面依次介绍： （一）Linux系统中最大可以起多少个进程？ （1）32位系统中最多可以起
不限制计算长度的整数运算【BigInteger】 目录 BigInteger四则运算 累加值：（从1++++到无限大） 测试数据： 结果： BigInteger取模运算 外星日历 BigInteger四则运算 package Action; import java.math.BigInteger; public class demo { public static void main(String[] args) { BigInteger x = new BigInteger("11111");
在十大漏洞中，逻辑漏洞被称为“不安全的对象引用，和功能级访问控制缺失”。现如今，越权和逻辑漏洞占用比例比较高，包括任意查询用户信息，重置任意用户密码，验证码爆破等。
1987年,是印度传奇数学家拉曼努扬(SrinivasaRamanujan,1887-1920)的百年诞辰。为了纪念他,有一系列的活动。当代著名统计学者, 出生于印度的劳氏(C. Radhakrishna Rao,1920),也应邀做了三场演讲。之后,印度统计学研究所(IndianStatistical Institute)基于劳氏的演讲稿,于1989年,为他出版了统计与真理一书。此书于1997年发行第二版。 在第一版的序文中,劳氏提到: 学生时代,我主修数学一种从给定前提下演绎结果的逻辑。后来我念统计学一
浮点数是Python基本数据类型之一，表示实数，包括小数、负数、零和无限大等。在Python中，浮点数类型的变量可以使用float类型表示。
在 C# 里面可以使用 IEnumerable 表示枚举值，而我提供了一个库给小伙伴用，这个库包含了这个方法，需要在某个不知道从哪里来的枚举值进行反转然后处理业务
首先我们先来说整数，我们在数学中学习的123456789等等，就是整数啦~，当然python的整数长度也是不受限制的，换句话说python的的整数有无限大的精度，随意我们可以随时随地的行进超大数的运算。
机器人奇点是个让生产商和用户都很头痛的问题，碰上了，严重点可能造成“机毁人亡”。那到底什么是机器人奇点，它是怎么形成的，怎么样才能避免机器人奇点？下面这篇文章由Robotiq公司的Alex Owen-
当一个循环可以执行无限次，也就是没有终止条件，我们称这个循环是死循环。编写死循环程序实际上是不对的，一旦写出来一个程序运行后发现是死循环，一定要立即终止程序的运行！用Python实现一个死循环非常简单，while True就可以。
两者相差的时间为100倍以上，这边使用的线程池回头再来看，由这个例子可以看出，线程的创建到运行过程，会花费大量的cpu时间，争对需要大量并发的操作，使用线程池可以大大提高程序性能
如果你对科学感兴趣，“奇点”很可能会让你想起黑洞。自从美国LIGO实验室证明了引力波的存在之后，黑洞就被媒体广泛报道，为大众所熟知。根据物理学家推论，在黑洞的中心，存在一个“引力奇点”，这意味着那里的引力非常大，甚至趋于无穷大。机器人奇点的概念跟黑洞完全一样。 机器人奇点是什么？他们怎么会像黑洞一样？ 我的机器人要“疯”了 想象一下，你想用你的机器人喷qiang画一条线，如果这条线想要画得完美，机器人需要以一个恒定的速度移动。如果机器人改变速度，则这条线可能会有粗有细，看起来就不是很好。如果机器人减速太多，
Flink是一个分布式大数据计算引擎，可对有限流和无限流进行有状态的计算，支持Java API和Scala API、高吞吐量低延迟、支持事件处理和无序处理、支持一次且仅一次的容错担保、支持自动反压机制、兼容Hadoop、Storm、HDFS和YARN。
基数排序也可以称为多关键字排序，同计数排序类似，也是一种非比较性质的排序算法。将待排序集合中的每个元素拆分为多个总容量空间较小的对象，对每个对象执行桶排序后，则完成排序过程。
当你看着你的博客的阅读量慢慢增加的时候，内心不禁有了些小激动，但是不得不吐槽一下--博客园并不会显示你的博客的总阅读量是多少。而这一篇博客就将教你怎么利用队列这种结构来编写爬虫，最终获取你的博客的总阅读量。
机器学习和量子计算在技术炒作方面都达到了惊人的程度，除此之外，二者数学基础的某些方面也有着惊人的相似性。今天 Nature 发表了一篇论文《Supervised learning with quantum-enhanced feature spaces》（Havlíček 等人），研究者探索了二者的联系，展示了如今的量子计算机理论上可以怎样的方式从数据中学习。他们给出的方法是：将数据映射到只存在量子态的空间里。
随着人工智能、大数据、云计算、区块链等新技术日益出现，不断的使传统行业产业链进入到互联网的世界，从而开始这让互联网技术的使用范围辐射得更加的广泛，而正是因为有了这些技术的出现，使大数据成为了它们的基石，万物互联，数据挖掘，机器学习都是大数据的应用场景！
小A和小B两人写了相同一个功能代码，而小A的代码老板运行后发现耗时为100ms，消耗内存10MB。而小B的代码老板运行以后，发现耗时为100S，消耗内存100MB。如果你是老板你会选则使用谁的代码。对于超过3秒即划走的用户而言，100s显然是不行的。小A和小B代码耗时与运行时占用内存的2种方式，是判断算法好坏的最重要的2种标准，分别为时间复杂度与空间复杂度。上面都是程序运行以后才知道耗时与占用内存，那么如何在没有运行程序时对算法进行提前预估呢？
目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
1，设0为源点，建立两个集合S，T，S保存节点0，T集合保存节点1，2，3，4。（S，T是官方定义名称，个人理解S应该是source的缩写，T是target的缩写，看了英文是不是就明白点了）
平时难住我们的是，有再多资源也承载不了无限大的网络。但其实可以证明无限宽的网络和核方法是等效的，给了我们揭开无限宽网络面纱的机会。另外我们还有一些额外的收获——原来核方法和神经网络也沾亲带故。
Python 中的变量赋值不需要类型声明。 每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。等号（=）用来给变量赋值。等号（=）运算符左边是一个变量名,等号（=）运算符右边是存储在变量中的值。 python是允许多个变量赋值的，这个也会是python的独特之处，如a，b，c变量同时复制a=b=c=常数
大数据已经成为时代发展的趋势，很多人纷纷选择学习大数据，想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大，包括的知识较多，系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识？
计算机处理不同的数据需要定义不同的数据类型。 改变数字数据类型的值，意味着要重新分配内存空间用来存储新的数值。
李四家也要开始生娃了，但是李四突然离婚了，为了不让这个生娃指标浪费，就送给了张三家，于是张三家继续生。
编者注："概率与我们的生活习习相关，因此若能善用概率，将有助于在随机世界中，更精准地做决策。"这是中国台湾著名数学家黄文璋撰写的一篇关于概率与统计的文章。文章通过大量日常生活例子，深入浅出地介绍了概率的意义以及常见应用误区。文章编辑过程中略有删减。 ---- ◆ ◆ ◆ 导语 1987年，是印度传奇数学家拉曼努扬(SrinivasaRamanujan，1887-1920)的百年诞辰。为了纪念他，有一系列的活动。当代著名统计学者， 出生于印度的劳氏(
本文是我国台湾著名数学家黄文璋撰写的一篇关于概率与统计的文章。文章通过大量日常生活例子，深入浅出地介绍了概率的意义以及常见应用误区。文章编辑过程中略有删减。
注意有个坑： 测试集[[0,0],[94911151,94911150],[94911152,94911151]]，由于数字大，直接内置除法斜率会算成一样的，用numpy库运算
阿姆达尔法则（Amdahl's Law）是一种用于预测计算机程序或系统改进后的理论最大性能提升的方法。这一法则由吉恩·阿姆达尔（Gene Amdahl）在1967年提出，主要用于并行计算领域，用来估算通过增加处理器数量对整体性能的潜在提升。
贪心算法（greedy algorithm ，又称贪婪算法）是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解 。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择 。
print("-------------queue.Queue----------------")
网络就如同蜘蛛网，而数据相当于里面的节点，爬虫如同蜘蛛，通过节点去获取蜘蛛网上的内容，获取想要的数据信息
由于 JavaScript中没有将小数的 二进制转换成 十进制的方法，于是手动实现了一个。
比如每年把钱存在银行的平均利率，或者高三的成绩从一百分到零分取平均值，最后得70分的是最多的，这都是正态分布。
Digital Roots Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 79339 Accepted Submission(s): 24800 Problem Description The digital root of a positive integer is found by summing the digits of
2、去除冗杂状态 如上题，区间中的两个元素a[i],a[j](假设现在再求最大值)
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