中一样简单。请问您需要了解哪方面的内容？
互联网花了10多年的时间，已经培养出了用户在线购物的习惯，如今稍作点击，在京东11点之前下单，当天就能拿到我们中意的商品。
在电商平台中，商品往往拥有多个属性（如颜色、尺寸、材质等），每个属性下又有多个选项。我们如何快速生成商品的所有属性组合呢？答案就是通过计算属性的笛卡尔乘积。
3 月 11 日，零一万物宣布推出基于全导航图的新型向量数据库 「笛卡尔（Descartes）」，其搜索内核已包揽权威榜单 ANN-Benchmarks 6 项数据集评测第一名。
3 月 11 日，零一万物宣布其成功研发出基于全导航图的新型向量数据库 “笛卡尔（Descartes）”，并包揽权威榜单ANN-Benchmarks 6 项数据集评测的第一名。
上一篇文章中，我们回顾了今年的一个大新闻：谷歌一个名为 LaMDA 的人工智能聊天机器人据称拥有了人的情感，这会是真的吗？
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表示方法：一张二维表，行对应元组，列对应属性【域】 3. 关系 定义： D1×D2×…×Dn的子集叫作在域D1，D2，…，Dn上的关系，表示为 R（D1，D2，…，Dn） R：关系名，n：关系的目或度 当n=1时，称该关系为一元关系 当n=2时，称该关系为二元关系 相关概念
当前互联网上女性的影响越来越大。从表面上看，女性在网上更喜欢社交、购物等等，但这些只是表面现象，而且都是在说女性本身在怎么样。
随着笛卡尔实验室的迅速发展，我们不断增加执行团队，Gary Lang成为了新工程主管。
有人会疑问了，这怎么算最美代码？其实，今天之所以写这篇文章，要从下面的这幅图说起，我们慢慢道来。
各位小伙伴，看到标题大家肯定会联想许多，到底怎样算最美的代码？话不多说，代码先上：
机械臂是典型的多体系统，研究机器人操作能力，机械臂是典型的研究对象之一。关于机械臂的基本理论知识主要涉及到机器人的路径规划、轨迹规划、运动学以及动力学。机器人的相关概念具体如下所示：
序列是指一组数据，按存放类型分为容器序列与扁平序列，按能否被修改分为不可变序列与可变序列。
表示方法：一张二维表，行对应元组，列对应属性【域】 3. 关系 定义： D1×D2×…×Dn的子集叫作在域D1，D2，…，Dn上的关系，表示为 R（D1，D2，…，Dn） R：关系名，n：关系的目或度 当n=1时，称该关系为一元关系 当n=2时，称该关系为二元关系 ... 相关概念
E.F.Codd, "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks"《Communication ofthe AcM》，1970
前些日子在做绩效体系的时候，遇到了一件囧事，居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了，尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法，还是十分的惭愧。实际上，当时有效偏颇了，忽略了问题的本质，解决数据分析和可视化问题，其实也是Python的拿手好戏。
在博客上面看见的一位老师对这个问题的思考，我忘了复制地址，这里说句抱歉，老师用程序的方式模拟出真实的飞行情况，思路和应用都很好~
漂浮基座机器人存在动力学耦合，机械臂的关节运动将会引起基座位置和姿态的改变。根据基座的控制方式，可以将漂浮基座机器人分为四种模式：
寄语：本文将对传统图像算法的数据增广方式进行学习，以最常用的平移和旋转为例，帮助大家梳理几何变换的概念和应用，并对其在OpenCV的框架下进行了实现。
文章：RadarSLAM: Radar based Large-Scale SLAM in All Weathers
个人主页：天寒雨落的博客_CSDN博客-C,CSDN竞赛,python领域博主 💬 刷题网站：一款立志于C语言的题库网站蓝桥杯ACM训练系统 - C语言网 (dotcpp.com) 特别标注：该博主将长期更新c语言内容，初学c语言的友友们，订阅我的《初学者入门C语言》专栏，关注博主不迷路！ 目录 一、数据类型 1.说明 2.概念模型 1.实体 2.属性 3.码 4.实体型 5.实体集 6.联系 2.数据模型 1.数据结构 2.数据操作 3.数据的完整性 2.常用的数据模型 1.层次模型 2
提到机械臂，大多数人的第一反应就是工业机械臂，在工厂中做着流水线的工作，实则不然。机械臂就以我们人类的手臂仿生的产品，其功能就像是一个真正的手臂。平时我们日常生活中用到手臂的时候，都有可能让机械臂代替我们完成。例如，会拉花（latte art），跟人类下棋，餐厅的传菜员，按摩，做B超，绘画等等。机械臂早已经融入了我们的日常生活当中，未来它会以各种各样的形式出现。
原标题：Training Loop Run Builder - Neural Network Experimentation Code
为了有效的进行冗余机械臂位置控制，本文采用基于运动学的构型控制策略，选择臂角为构型控制中的运动学函数，以此参数化其“自运动”。为了检验算法的正确性，本文建立了空间七自由度机械臂的数值仿真系统，仿真结果表明，基于该算法可以有效控制冗余机械臂的运动。
年初最常要做的事情就是各种报告、总结、计划等，所谓一图胜千言，可视化图表如果能用得好，绝对可以做到事半功倍的效果，但是往往领导总是会嫌弃图表做的太丑。
脏读：读取到了没有提交的数据, 事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的 数据是脏数据。 不可重复读：同⼀条命令返回不同的结果集（更新）.事务 A 多次读取同⼀数据，事务 B 在事务A 多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同⼀数据时，结果 不⼀致。 幻读：重复查询的过程中，数据就发⽣了量的变化（insert， delete）。
线性代数是用来描述状态和变化的，而矩阵是存储状态和变化的信息的媒介，可以分为状态（静态）和变化（动态）信息来看待。
所谓多表查询，又称表联合查询，即一条语句涉及到的表有多张，数据通过特定的连接进行联合显示。
在上一节中，我们用threejs成功创建了一个蓝色的立方体。但是如果我们仔细观察一下，会发现几个非常有意思的现象，比如：
首先我们来看一下什么叫笛卡尔积，笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尔积（Cartesian product），又称直积，表示为X × Y，第一个对象是X的成员和第二个对象是Y的所有可能有序组合成对的集合。举个例子：假设集合A={a, b}，集合B={0, 1, 2}，则两个集合的笛卡尔积为{(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}。
对于CURD之一的查找，他作为最重要的操作，仅仅在一张表之中查是不够的，还需要在多表之间进行查询，复合查询就是解决多表查询的问题。
作者在《推荐系统的工程实现》（点击蓝字可回顾）这篇文章的第五部分“推荐系统范式”中讲到工业级推荐系统有非个性化范式、完全个性化范式、群组个性化范式、标的物关联标的物范式、笛卡尔积范式等 5种 常用的推荐范式。本文会按照这5大范式来讲解常用的推荐算法，但不会深入讲解算法的实现原理，只是概述算法的实现思路，后面的系列文章我会对常用的重点算法进行细致深入剖析。
MySQL cross join是mysql中的一种连接方式，区别于内连接和外连接，对于cross join连接来说，其实使用的就是笛卡尔连接。在MySQL中，当CROSS JOIN不使用WHERE子句时，CROSS JOIN产生了一个结果集，该结果集是两个关联表的行的乘积。通常，如果每个表分别具有n和m行，则结果集将具有n*m行
势能面扫描可以用来研究势能随少数几个坐标变化的情况，分为刚性扫描和柔性扫描两种。刚性扫描是指被扫描的坐标变化后，不改变未被扫描的坐标，相当于做一系列单点能计算。对于刚性扫描，本公众号之前已经有过介绍，见《用高斯做势能面扫描（一）：刚性扫描》。柔性扫描是指被扫描的坐标变化后，固定被扫描的坐标优化分子结构，相当于做一系列限制性优化。刚性扫描所需的计算资源更少，但是由于刚性扫描只考虑了一个自由度，其计算结果对势能面的描述不如柔性扫描更真实。
来源：机器之心本文约3000字，建议阅读10分钟本文介绍了图力学网络（GMN）的构造与理论分析。 近年来，AI for Science 利用人工智能方法与物理、化学、生物等自然科学进行交叉融合，在一些重要的科学问题上（如蛋白质结构预测）取得了瞩目的进展。鉴于物理学科的基础性与重要性，AI+Physics 无疑是 AI for Science 不可缺失的一环。 为此，清华 AIR、计算机系与腾讯 AI Lab 合作共同发表论文《Equivariant Graph Mechanics Networks with
李林 编译整理 量子位·QbitAI 出品 一家名为笛卡尔实验室（Descartes Labs）的创业公司今天发布了GeoVisual搜索系统，让任何人都能从卫星图上搜索所有地标建筑，比如说风力涡轮、太阳能农场、大烟囱、立交桥、体育馆，甚至玉米地…… 这家创业公司位于美国新墨西哥州，他们的主要业务是向企业界、学术界和政府提供基于人工智能的卫星图像分析服务。 不过，今天发布的GeoVisual不只限于美国，这个系统可以搜索3个卫星图数据集，美国的Aerial Imagery(NAIP)、中国的Plan
上周， 在北京举办的《全球科技通史》新书发布会上，吴军博士为读者们带来了《科技的力量和叠加效应》的主题演讲。他从工业革命给人类带来的收入、寿命和思维方式的转变开始，讲述了科技的叠加进步，给人类文明的贡献；并通过讲述科技史上关键人物的故事，告诉我们成功的必然性规律；提出使用科学的方法去叠加自身的技能，站在前人的贡献上获得叠加式进步的动力。
数据库中的JOIN称为连接，连接的主要作用是根据两个或多个表中的列之间的关系，获取存在于不同表中的数据。连接分为三类：内连接、外连接、全连接。另外还有CROSS JOIN(笛卡尔积)，个人认为如果要理解MySQL中JOIN的各种连接，只需要理解笛卡尔积就足够了。
在周四举行的纽约广告周中，Snapchat母公司Snap的首席战略官Imran Khan宣布推出Sponsored 3D World Lenses。Snapchat的3D World Lenses支持
英国《金融时报》报道，近年来，硅谷科技圈似乎越来越迷恋于交通技术，从无人驾驶汽车到超级高铁，再到太空旅行，硅谷的这些科技从业者们乐此不疲地研究着这些不断涌现出的新交通技术。然而，他们最近正在追捧的一个项目即便是对这些梦想家们来说，也显得有些可望而不可及，那就是飞车（flying cars）。 本周，Uber公司承诺最快将于2020年，在迪拜和美国达拉斯上线“一键打飞车”的服务。 “就像人工智能一样，人们对飞车已经期盼了几十年，现在属于它们的时代终于要到来了，”本周二，Uber的首席产品官杰夫·霍尔登（Jef
今天给大家介绍一篇WSDM2022阿里妈妈在CTR预估方面的工作，这篇工作重点探讨了什么样的特征交叉才是最有效的，并提出了一种代价较小的近似笛卡尔积的特征交叉模型。
ps：不按照原文进行翻译，整理两篇博客，根据自己的实践进行验证，本博客可以作为mysql cross join的学习参考手册
机器人阻抗控制是机器人力控制中的一种重要方式。了解机器人的阻抗控制需要首先了解刚性机器人的阻抗控制方法，并且首先需要了解刚性机器人的动力学方程和运动学方程。在本栏中给出的机器人为非冗余机器人，即机器人的关节空间自由度与笛卡尔空间运动自由度是相等的。
后来，生物学家又提出来昆虫趋光性这一假说来解释飞蛾扑火。不过，这个假说似乎也不成立。如果昆虫真的追逐光明，估计地球上早就没有昆虫了——它们应该齐刷刷整体移民到太阳或月亮上去了。
那时，落魄、一文不名的笛卡尔过着乞讨的生活，全部的财产只有身上穿的破破烂烂的衣服和随身所带的几本数学书籍。生性清高的笛卡尔从来不开口请求路人施舍，他只是默默地低头在纸上写写画画，潜心于他的数学世界。
距离上一篇文到现在有十天左右了，现在我又来更新啦！现在正值我们专业课程多的一个学期，还赶上疫情在家学习效率低，所以没能有精力写推文了，不过幸好大家都还在，我会一直更新的。
为了严格实现图形语法，ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素，而且在很大程度上简化了代码的可读性。
CAN: Revisiting Feature Co-Action for Click-Through Rate Prediction(ArXiv2020)
很多小伙伴要求讲一下数据模型的多种形态。这是一个很重要很重要的问题，我们必须通过实际的案例来说明，在具体展开的时候，本文先从一个宏观视角来解释数据模型为什么那么重要以及它的形态，以及和传统认知中的不同。
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