奥卡姆剃刀原则是科学方法论当中的一条重要的原则， 以往对奥卡姆剃刀原则的内容阐释，主要可概括为八个字：“如非必要，勿增实体”。 看起来这八个字简单明了，但是真正理解对了、用对了是不容易的。首先我们要了解：奥卡姆剃刀既不是真理，也不是事实，只是一种科学共同体约定的行事方式。 不符合奥卡姆剃刀的结论，内容虽不一定是错的，但程序肯定是不妥的。比如，断言外星人的存在，在现阶段并没有充分的证据。但反驳任何外星人的存在，也没有任何经得起推敲的成熟理论。如果因为不能举证外星人不存在就在没有足够证据的情况下承认外星人存
所以综上所诉，用线性回归来用于分类问题通常不是一个好主意，并且线性回归的值会远远偏离0或1，这显示不太合理。
假设有如下的八个点($y=1 或 0)$,我们需要建立一个模型得到准确的判断，那么应该如何实现呢
品自行博客的解决办法是输入公式=MID(A2,FIND("http",A2,1),99)进行解决，下面是该公式的解释说明：
Q：最近，我的一项任务是需要比较包含多行数据的两列中，每行对应列的文本是否完全相同。例如，列A中有一系列文本，列B中也有一系列文本，比较A1中的文本是B1中的文本是否完全相同，A2与B2中的文本是否完全相同，……，等等。
数据服务在数据建设中发挥着重要的作用。数据服务到底啥样？ 是不是只对外提供一个API？ 这么简单？
光流法是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。 简单来说，光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”。光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。
Hi，大家好。 本文是新阶段正式开始的第一篇，想和大家介绍一下未来的写作安排。 ▍导图规则 为了最大程度上精炼思维导图，我制定了一套「ZOE 思维导图指导规则」。 ➮ 先看一下完整大图： ➮ 每部分的
本篇文章将带你使用C语言编写小游戏扫雷，来跟着试着一起思考和编写，锻炼你的代码能力吧。
人脸识别有四个步骤：人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取和特征比较。人脸特征提取是面识别过程中最重要的任务之一。为了提高面识别的准确性，有必要增强模型提取判别性人脸特征的能力。
这篇是一个朋友小鹿，公众号「一个不平凡的码农」的一篇递归的文章，从理解到讲解到举例子来全面的讲解了递归以及其用处，文章有点长，需要耐心点看，看完了一定会有收获的。
几个月之前就想写这样一篇文章分享给大家，由于自己有心而力不足，没有把真正的学到的东西沉淀下来，所以一直在不断的在自学。
上周四下午的是芒果给大家介绍的自动化相关知识——WebDriver定位元素，在这里芒果给大家做个小介绍：
本文提出了一种新的自适应连接神经网络(ACNet)，从两个方面对传统的卷积神经网络(CNNs)进行了改进。首先，ACNet通过自适应地确定特征节点之间的连接状态，在处理内部特征表示时可以灵活地切换全局推理和局部推理。从这个角度来说，现有的很多CNN模型，经典的多层感知器MLP以及最近（2017）提出的NLN（Non-local Neural Networks），都是ACNet的特殊形式。其次，ACNet还能够处理非欧几里德数据（ non-Euclidean data，关于非欧几里得数据，下文会有解释)。实验证明，ACNet不仅在分类、检测、分割任务上都有SOTA表现，而且还可以克服传统MLP和CNN的一些缺点。
关于64位程序.网上HOOK方法一大堆.这里也记录一下. 了解跨平台HOOK的真相与本质.
之前在Excel内部的分享交流群和别的讲师探讨了多条件匹配有哪些实现方式。 围观的市民刘先生表示：我活了二十多年，看见斗图的比较多，这么无聊斗Excel使用技巧的第一次见！ 为了更好的装逼，哦！不
PE格式第七讲,重定位表 一丶何为重定位(注意,不是重定位表格) 首先,我们先看一段代码,比如调用Printf函数,使用OD查看. 那么大家有没有想过这么一个问题,函数的字符串偏移是
论文：https://arxiv.org/abs/2103.04286 代码：https://github.com/hli1221/imagefusion-rfn-nest
近些日子又温习了一下《高性能 Android 应用开发》这本书，是的，又一本关于 Android 性能优化的一本书，顺便整理了一下书的内容以及知识点，把其中相对重要的内容梳理成了思维导图，见后文。
AI的TCPIP协议I：超维计算(向量符号体系结构)综述，第一部分:模型和数据转换
TLDR：本文提出将偏差感知的间隔纳入到对比损失中，并提出了一个简单而有效的新损失函数。它通过鼓励相似的用户/物品的紧凑性和扩大不相似的用户/物品的分散性，来同时学习更好的头部和尾部表示。
如图的树状逻辑相信大家已经见过许多回了。一般说明逻辑树的分叉时，都会提到“分解”和“汇总”的概念。
每个切片的颜色显示在图表左侧的工作表单元格区域内。根据单元格包含的字母“R”、“Y”或“G”将它们填充为红色、黄色和绿色。这在工作表中很容易做到，但在图表中没有像这样更改颜色的机制。
八皇后问题，是一个古老而著名的问题，是回溯算法的典型案例。该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出：在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法。
因为LSVRC-2010是ILSVRC的唯一一个有测试集标签的版本，因此在这个实验中大多使用该版本。
皮质内脑机接口(iBCIs)有望恢复肢体瘫痪患者的自主活动能力。运动学iBCI使用“解码器”将神经活动转换为信号，可用于控制光标或机器人肢体。相反，通过使用解码器来推断肌肉活动(EMG)的模式，甚至可以使用功能电刺激(FES)来激活瘫痪的肌肉，使用户的肢体本身恢复活力。但是对于没有运动输出的瘫痪患者，由于无法控制肌肉运动，就无法得到肌电数据。基于这个背景，本文提出一个假设，可以将在神经系统完整的猴子身上记录到的神经活动数据和肌电图数据来训练解码器，并将解码器运用在瘫痪病人身上。
上一篇文章我们复习了函数求导的定义和一些常见函数的导数，今天这篇文章我们回顾一下复杂函数的求导方法。先强调一下，今天的文章很重要，想要看懂机器学习各种公式推导，想要能够自己推一推各种公式，函数求导是基础中的基础，在算法这个领域，它比积分要重要得多。
Canny 边缘检测算法由计算机科学家 John F. Canny 于 1986 年提出的。其不仅提供了算法，还带来了一套边缘检测的理论，分阶段的解释如何实现边缘检测。Canny 检测算法包含下面几个阶段：
一、对于数据存储的思考 为什么使用计算机？ 为了存储、处理数据 数据存在哪里？ 数据存储在内存中 内存是怎么存储数据的？ 首先要弄清楚怎么存储数字 二、内存 概念 内存是计算机中重要的部件之一，它是与CPU进行沟通的桥梁。计算机中所有程序的运行都是在内存中进行的，因此内存的性能对计算机的影响非常大。内存(Memory)也被称为内存储器，其作用是用于暂时存放CPU中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器交换的数据。只要计算机在运行中，CPU就会把需要运算的数据调到内存中进行运算，当运算
学习zepto.js(对象方法)[2] 今天来说下zepto那一套dom操作方法, ['prepend', 'append', 'prependTo', 'appendTo'
所谓反向传播，与之相对的就是正向传播。神经网络执行是从前到后的，这是正向传播，而为神经网络的各个节点求导，则需要从最后一个输出节点向前推导，因为顺序是从后往前的，所以成为反向传播。
两个数组lin1[100],lin2[100]保存两个大数，结果保存在lout[201]中。公式是lout[i+j] = lin1[i] * lin2[j]; a、b的实际长度保存在lin1[0],lin2[0]中。
AI 科技评论按：富有挑战的新测试环境和任务，极具竞争力的基准模型，你感到兴奋和压力了吗？ 为了方便快速开发迭代以及对比测试，各大人工智能机构都会在专门开发的模拟器（实验平台）内布置测试环境和测试任务
看到这张图片，相信很多小伙伴都非常熟悉，很多小伙伴都玩过扫雷这个小游戏，扫雷是一款益智类游戏，在放松娱乐的同时可以锻炼各位小伙伴的智商。
目录 公式化简法 指定器件的逻辑函数化简 最小项 定义 性质 编辑 最大项 定义 性质 两者之间的关系 “最小项之和”形式 “最大项之积”形式 卡诺图 定义 实例 编辑特点 逻辑函数的卡诺图表示 基本性质 并2消1 并4消2 并8消3 推论 化简的基本步骤 总规则 示例 约束项 定义 任意项 定义 无关项 定义 应用 Q——M法 ---- 公式化简法 我们来介绍一下公式化简法，主要包含5种方法，接下来我们来一一介绍！ 📷 📷 接下来我们来总结一下这五种方法！
AI 研习社按：富有挑战的新测试环境和任务，极具竞争力的基准模型，你感到兴奋和压力了吗？ 为了方便快速开发迭代以及对比测试，各大人工智能机构都会在专门开发的模拟器（实验平台）内布置测试环境和测试任务，
对抗生成网络（GAN）是一种在给定一组旧的「真实」样本的情况下，生成新的「人造」样本的工具。这些样本几乎可以是任何的东西：手写数字、人脸图片、表现主义绘画作品，等等所有你能想出的物体。
支持向量机（Support Vector Machine）是由Vapnik等人于1995年提出来的，之后随着统计理论的发展，支持向量机SVM也逐渐受到了各领域研究者的关注，在很短的时间就得到了很广泛的应用。支持向量机是被公认的比较优秀的分类模型，同时，在支持向量机的发展过程中，其理论方面的研究得到了同步的发展，为支持向量机的研究提供了强有力的理论支撑。
所有源码都在github上（https://github.com/seasonyao/eight_queen_question）
IT互联网行业有个有趣现象，玩资本的人、玩产品的人、玩技术的人都能很好的在这个行业找到自己的位置并取得成功，而且可以只懂其中一样，不需要懂其余两样。玩技术的人是里面最难做的，也是三者收益最低的，永远都要不停学习，不停把画饼变成煎饼。 在今年5月底，Alphago又战胜了围棋世界冠军柯洁，AI再次呈现燎原之势席卷科技行业，吸引了众多架构师对这个领域技术发展的持续关注和学习，思考AI如何做工程化，如何把我们系统的应用架构、中间件分布式架构、大数据架构跟AI相结合，面向什么样的应用场景落地，对未来做好技术上的规划
向量空间一组基中的向量如果两两正交，就称为正交基；若正交基中每个向量都是单位向量，就称其为规范正交基。
泰勒公式，是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的公式。如果函数满足一定的条件，泰勒公式可以用函数在某一点的各阶导数值做系数构建一个多项式来近似表达这个函数。
根据百度百科，生命游戏，简称为生命，是英国数学家约翰·何顿·康威在 1970 年发明的细胞自动机。
假设告诉你有一种新的方法可以像相关性一样衡量两个变量之间的关系，甚至可能更好，你会怎么想呢？具体来说，2020年发表了一篇名为《一个新的相关系数》的论文，介绍了一种新的衡量方法，当且仅当两个变量独立时等于0，当且仅当一个变量是另一个变量的函数时等于1，而且具有一些良好的理论性质，可以进行假设检验，同时在实际应用中对数据不做任何假设。
以前在工作中遇到了一个数据错误的问题，顺便写下 用 Math.Net 解决的思路。
好久没用正儿八经地写博客了，csdn居然也有了markdown的编辑器了，最近花了不少时间看RNN以及LSTM的论文，在组内『夜校』分享过了，再在这里总结一下发出来吧，按照我讲解的思路，理解RNN以及LSTM的算法流程并推导一遍应该是没有问题的。
导数是高等数学中非常重要的知识点，也是人工智能的算法应用中比较常用的一个知识，这一章我们的重点就是讲解一下导数和其求导法则。首先我们来看一下导数的基本概念:函数的变化率，即函数的变化速度，叫做函数的导数。 设函数y = f(x) 在函数x0的某邻域内有定义，当x在点x0有增量∆x（x0+∆x仍在该邻域内）。这时y=f(x)有增量∆y=f(x0+∆x)-f(x0)，当∆x无限趋近于零时，∆y/∆x存在，则这个极限值就叫做函数y=f(x)在点x0处的导数，公式如下：
根据 百度百科 ，生命游戏，简称为生命，是英国数学家约翰·何顿·康威在 1970 年发明的细胞自动机。
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