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德国机械:无敌让多么寂寞....

德国日尔曼 机械体现的 淋漓尽致 无敌多么寂寞 ▼ 这收割机自动化程度 ▼ 超乎想象 飘飘的草 瞬间成捆 ▼ 美女与草 成捆的草 迅速装车 自动化的哟 ▼ 迅速成田梗 ▼ 整齐划一 拿你的千分尺量一量...▼ 环卫工人 一样先进 自动化程度不逊色 ▼ 自动感触 躲避障碍物 ▼ 这是变形金钢 还是伐木机 一具几得 ▼ 效率之得 超乎想象 ▼ 植树竟然这样 为以后的移载做好准备 ▼ “挖个坑埋点土 小小树苗进小坑...第一步: 连根拔起 胜似鲁智深 但是我们连根带土 ▼ 第二步: 原封不动 放你入新家 ▼ 第三步: 放稳 坑平 ▼ 鲜花采摘 一直不敢想象 ▼ 鲜嫩花朵 会不会损坏 也许不可想象 ▼ 摘菜 收菜 是不是自动化有点浪费呢...看看这后期初加工 是不是效率很高 ▼ 一动一闪 呼呼呼 ▼ 去皮还能这样玩 我家萝卜全拿去 明年多种点 ▼ 运输货物怎么办 铁路运输 看下如何铺的 ▼ 如何让铁轨更牢固 牢固不牢固全靠这个 公路高速 无论你出城还是返程...▼ 圆艺工 在国外技术活 更重要的还是劳动力很高 ▼ 这插秧 与我们的插秧高手相比 如何呢?

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大数据分析多么的重要!

“大数据”需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。...大数据三个特征 第一个特征数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 第二个特征数据价值密度相对较低。...如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,大数据时代亟待解决的难题。 第三个特征处理速度快,时效性要求高。...1、变革价值的力量 2、变革经济的力量 生产者有价值的,消费者价值的意义所在。有意义的才有价值,消费者不认同的,就卖不出去,就实现不了价值;只有消费者认同的,才卖得出去,才实现得了价值。

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    一个好的驱动多么的重要

    我们知道时钟整个系统的基础,所有的外设配置都与时钟有关系,我们以PWM模块为例来介绍。 在PWM初始化中我们要来配置PWM的周期,用于PWM的定时器,占空比等。...那么PWM的定时器与系统时钟有关系的,如下图所示: ?...根据上面的公式我们可以计算PRx的值,进行PWM配置 在46k22的手册中有详细的模块介绍,我们知道用于PWM的定时器2/4/68位定时器,用于PWM的话有三种预分频1/4/16,所以PRx最大只能取...如果这时候客户需要的1k频率的PWM,那么怎么办呢,从公式入手,则可以调整系统时钟,首先可以关掉PLL,使用板载10M晶振,则带入公式可以计算出 PRx为156 PWM周期 = 【(PRx)+1】*4...4)/16 = 156 < 255, 满足要求,也可以考虑使用内部晶振,如果你的系统时钟模块设计不好的话,这时候改起来就比较麻烦,所以最初我们就要考虑时钟模块的可配置性,可以参考许多官方的SDK,尽量你的驱动模块化

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    什么随机和伪随机

    其实真正的随机不存在的, 至少在代码层面不存在, 因为随机数在代码层面都是用算法来计算, 而算法只能通过优化来确保随机数在某个空间上均匀分布。...这里的原理, Random会用算法把 100 转换成随机数区间 0 - 10 中某一个点, 之后生成的随机数都会与上一次结果有关而且呈均匀分布。...虽然这样子可以生成接近理想的随机数, 但是也有个严重的问题, 如果我们用同样的种子去生成随机数的话, 就可能导致结果可以预测的。...10)); System.out.println(r4.nextInt(10)); System.out.println(r4.nextInt(10)); } } 我这边的输出结果...这里的原因就是种子, 当选用同样的种子时,在同样的算法下,在相同区间中生成的随机数序列一致的, 也就是说如果年会的抽奖算法用了某一个固定的种子, 那么结果早在年会前就确定了。

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    一篇文章来告诉你可视化多么重要

    总第199篇/张俊红 今天这一篇文章希望通过一个例子来告诉大家可视化或者说绘图多么重要。在1973年,统计学家F.J. Anscombe造了四组非常神奇的数字,这四组数字具体有多神奇呢?...x_I 和 y_I一组数据、 x_II 和 y_II一组数据, x_III 和 y_III一组数据, x_IV 和 y_IV一组数据,我们可以看到这四组数据完全不一样的。...我们可以看到x_I、x_II、x_III、x_IV这四个指标的均值和标准差完全一样的,y_I、y_II、y_III、y_IV这四个指标的均值和标准差也是完全一样的(忽略小数点差异),几列完全不同的值,...也是我们本篇文章要告诉大家的核心,可视化多么重要,如果不做散点图,我们怎么也不会想到这四组之间的实际分布相差会这么大。

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    随机森林森林吗?

    随机森林(Random Forest)将多个决策树(Decision Tree)组合在一起形成一个强大的分类器或回归器,一种集成学习(Ensemble Learning)方法。...随机森林的主要思想通过随机选择样本和特征来构建多个决策树,并通过集成这些决策树的预测结果来达到更准确的分类或回归结果。...具体而言,随机森林可以通过引入随机性来降低过拟合的风险,并增加模型的多样性。对于分类问题,随机森林采用投票机制来选择最终的类别标签;对于回归问题,随机森林采用平均值作为最终的输出。...鲁棒性强:随机森林对于噪声和异常值具有较好的容错能力,因为它的预测结果基于多个决策树的综合结果。...总的来说,随机森林一个强大的机器学习方法,它通过构建多个决策树,并根据一定规则进行集成,以提高模型的准确性和稳定性。喜欢点赞收藏,以备不时之需。

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    男人的三十岁多么大的分水岭?

    一名老程序员,也早过了30岁。因此,无论我本人的经历,还是曾经见过的,还是眼前的30岁的程序员都不少。所以,今天我就以“过来人”的身份谈一下,程序员该如何度过30岁的关键岁月。...今天回头看,对一名程序员来说,职业生涯有3个关键点:一个刚毕业入行时,一个30岁的时候,另一个35岁的时候。每个点都有自己的关键所在。...师哥个挺热心的人,前前后后给我分享了不少东西,都是肺腑之言。很多观点,就拿现在的标准看,也不过时,也对我此后10年的职业生涯帮助巨大。...因此无论Spring配置,还是代码,都非常粗糙和丑陋。真出了问题也是惊慌不堪,只能东改一下代码、西修一下配置。到最后,代码可能正常运行了,但细细审视,其中却充满了冗余和腐烂。...这尽管一个糟糕的现实,但也给那些“有心人”带来了提升的契机:何不去阅读Spring源码,彻底理解它,掌握它,“无真相不自由”。虽然这个过程很痛苦,但痛苦之后却是超越,脱颖而出。

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    【spark】什么随机森林

    1.什么随机森林 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(Ensemble Learning)方法。...解读下上面的话: 1.随机森林属于集成算法,属于集成算法中的bagging,另一种就是boosting了,集成意味着着该算法多个算法组合而成 2.随机森林由决策树集成的...所以它叫森林,所以你想弄明白什么随机森林,就必须先整明白什么决策树。...随机森林的出现是为了解决决策树泛化能力比较弱的特点,因为决策树就有一棵树,它的决策流只有一条, 泛化能力弱。而随机森林就比较好解决了这个问题。 森林我们知道是什么了,那么随机是什么?...随机主要是2个方面,一个随机选取特征,一个随机样本。比如我们有N条数据,每条数据M个特征,随机森林会随机X条选取样本数据和Y个特征,然后组成多个决策树。

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    在游戏中,爆出神装随机还是假随机

    本文公众号来源:漫话编程 作者:漫话编程 你觉得你在游戏的抽奖随机还是假随机? 周末,陪女朋友去电影院看了《复仇者联盟4:终局之战》,作为一个漫威粉三个小时看的意犹未尽。...并且,灭霸还说,这个抹除过程随机性的、不夹私情、绝对公平、无论贵贱。 ? 那么,到底什么随机?他所谓的随机真的如他所说是不夹私情、绝对公平以及无论贵贱的吗?...随机随机性这个词用来表达目的、动机、规则或一些非科学用法的可预测性的缺失。一个随机的过程一个不定因子不断产生的重复过程。...真随机数生成器 真正的随机使用物理现象产生而不是计算机程序产生的。生成随机数的设备我们称之为真随机数生成器。...量子力学在产生随机性方面表现更好,量子随机真正的随机,因为对处于‘叠加’状态的量子粒子进行测量,得到的结果基本上不可预测的。”

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    【学术】你真的知道什么随机森林吗?本文关于随机森林的直观解读

    对于那些认为随机森林一种黑箱算法的人来说,这篇文章可以提供不同的观点。我将介绍4种解释方法,这些方法可以帮助我们从随机森林模型中得到一些直观的解释。我还将简要讨论所有这些解释方法背后的伪码。...把思想分解成简单的步骤: 1).训练随机森林模型(假设具有正确的超参数) 2).找到模型的预测得分(称为基准分数) 3).发现更多的预测分数p,p特征的数量,每次随机打乱第i的列特征 4).比较所有的...(这4张图片4个不同的组合) 如果我们有高偏差和低方差(第三个),我们就会不断地远离中心。相反,如果我们有高方差和低偏差(第二个),结果就是随机的。...制作PDP图的步骤如下: 1.训练随机森林模型(比方说F1…F4我们的特征和Y目标变量。...与线性模型相比,随机森林的缺点于对结果的解释。但我们可以通过讨论来解决错误的反对意见。

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    随机如何生成的

    引出 在现实中, 会有抛硬币猜正反的操作, 硬币要么正, 要么反, 在揭晓之前, 我们谁也不知道它现在的状态....但是在计算机中, 要想生成一个随机数, 就需要通过一个算法来实现, 那么生成随机数的算法如何实现的呢? 简单想一下这个事情, 通过确定的输入, 确定的步骤, 输出不确定的值?...当然不是, 所以一直都在说函数生成的随机数而不是真正的随机数. 伪随机数是什么呢?...我理解的就是, 虽然生成的数不是随机的, 但是在进行概率统计时均匀分布的, 虽然数字不是真正随机的, 但是可以满足日常使用就够了..... ---- 等等吧, 有很多生成随机数的方法, 不过具体怎么生成并实现我并不关心, 我只是想了解一下它大概如何工作的, 能够如何生成随机数.

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    女朋友生气随机事件???

    我们试着从概率上解释下,女朋友生气是不是随机的(滑稽脸.jpg)。 说到概率,有一个特别经典的问题:存在三个盒子,其中一个盒子中存放着大奖。现在你随机挑选了其中一个,中奖的概率1/3。...随机 随机我们进行概率推导的基石之一。我们的统计学中经常说一枚硬币抛正面的概率50%,就是基于每次抛硬币都是随机事件。 插播一条笑话:一个身患重病的人决定去动手术。...拿上面的笑话举例,每次手术的成功率都应该是1%,这种相互独立的,不受其他事件的发生而影响,才是真随机。 伪随机 我们程序员都知道,程序给定条件,得到的确定的结果。...而很多伪随机算法更多的在照顾用户的感受。 介绍几个程序里经常使用的伪随机方案。 洗牌算法 各大音乐播放器中的“随机播放”之中。...图2 PRD公式 其中,C一个小于1的常数(算法复杂,可以查表),N表示尝试次数,P为概率。公式表明的意义:从事件发生起,每次不成功的尝试都会增加1个固定值。 当触发暴击后,概率N重新计算。

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    高级码农设计的程序能解耦,多么重要的一件事情!

    一、前言 能解耦,多么重要的一件事情! 摔杯为号、看我眼色行事、见南面火起,这是在嘎哈么?这其实是在通过事物传播进行解耦引线和炸弹,仅仅是这样的一个解耦,它放到了多少村夫莽汉,劫了法场,篡了兵权!...如果A.isAssignableFrom(B)结果true,证明B可以转换成为A,也就是A可以由B转换而来。 四、实现 1....ApplicationEventMulticaster 接口注册监听器和发布事件的广播器,提供添加、移除和发布事件方法。...// isAssignableFrom用来判断子类和父类的关系的,或者接口的实现类和接口的关系的,默认所有的类的终极父类都是Object。...如果A.isAssignableFrom(B)结果true,证明B可以转换成为A,也就是A可以由B转换而来。

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    面试突击38:notify随机唤醒吗?

    开发的小伙伴,对 wait 方法和 notify 方法应该都比较熟悉,这两个方法在线程通讯中使用的频率非常高,但对于 notify 方法的唤醒顺序,有很多小伙伴的理解都是错误的,有很多人会认为 notify 随机唤醒的...,但它真的随机唤醒的吗?...顺序唤醒的,否则则是随机唤醒的,notify 测试代码如下: import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class NotifyExample...也就是说 notify 的唤醒规则,最终取决于 JVM 厂商,不同的厂商的实现可能不同的,比如阿里的 JVM 和 Oracle 的 JVM,关于 notify 的唤醒规则可能不一样的。...总结 notify 唤醒线程的规则是随机唤醒还是顺序唤醒取决于 JVM 的具体实现,作为主流的 HotSpot 虚拟机中的 notify 的唤醒规则是顺序的,也就是 notify 会按照线程的休眠顺序,

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    什么条件随机场 CRF: Conditional Random Fields

    Conditional Random Fields 条件随机场,一种判别模型,可以用于预测序列数据,通过使用过去的上下文信息,使模型达到更好的预测效果。 定义: ?...CRF 一个无向图模型,它的节点可以分为两个不相交的集合 观测集 X,输出集 Y,然后可以对 P(Y|X)进行建模。...它们的区别是: HMM 有向图,CRF 无向图; HMM 计算的状态和观测的联合概率,而 CRF 计算的状态基于观测的条件概率。 HMM 多用于那种状态“原生”,观测状态“生成”出来的场景。...如,用 HMM 来生成一段语音,则状态对应的音节(声韵母)或文字,而观测则是这个音节所对应的声学特征。 CRF 则多用于那种观测“原生”。状态“后天”产生,用来标记观测的情况。...这个时候,“苹果”观测,而“水果”则是对应的状态。

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    Linux 中的 devrandom 和 devurandom 是什么?

    在Linux系统中,/dev/random和/dev/urandom两个特殊的设备文件,用于生成随机数。在本文中,我们将深入探讨这两个设备文件的区别,以及它们在Linux系统中的作用。...由于它只在系统上有足够的环境噪声时才能生成随机数,因此/dev/random生成的随机高质量的。.../dev/urandom 与/dev/random不同,/dev/urandom一个伪随机数生成器设备文件,它通过使用内部熵池来生成随机数。它会持续生成随机数,无论系统上的环境噪声有多少。...因此,/dev/urandom生成的随机数速度比/dev/random快得多。 由于/dev/urandom使用的随机数生成算法,因此在某些情况下,可能会产生较低质量的随机数。...总结 在Linux系统中,/dev/random 和 /dev/urandom 用于生成随机数的特殊文件。

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