一道积分计算题（暴力因式分解） 计算积分 \displaystyle \int \dfrac{dx}{x^8+x^4+1} 解析：分解因式，将原式拆分成积分和， x^8+x^4+1=(x^4+1)^2-x^4=(x^4+x^2+1)(x^4-x^2+1) x^4+x^2+1=(x^2+1)^2-x^2=(x^2+x+1)(x^2-x+1) x^4-x^2+1=(x^2+1)^2-3x^2=(x^2+\sqrt{3}x+1)(x^2-\sqrt{3}x+1) 带入，则有 \begin{align*}&\df
题目就到这里了，主要讲的就是三重积分的计算方法，注意题型，加强练习。成功来源于积累。
为了理解这种方法，考虑图1左边所示的区域，也就是，第一象限数轴和所示示曲线 y=f(x) y=f(x)围成的区域。如果这个区域绕 x x轴旋转，那么图中的垂直窄带生成一个圆盘，我们能够从 x=0 x=0到 x=b x=b区间上积分这些圆盘的体积得到总体积。当然，这是上篇文章中描述的圆盘法。然而，如果区域绕 y y轴旋转，就像图中间的那样，那么我们获得完全不同的物体，垂直窄带产生了很薄的圆柱壳。这个壳可以看做一个罐头，只是其顶部和底部已被去掉，或者很薄的纸板。其体积 dV dV本质上是内圆柱表面积 (2πxy) (2\pi xy)乘以厚度 (dx) (dx)，所以
有心学习一下Python，多门技术多条路啊。经历了找教程，看代码，写demo，这东西入门容易精通难啊！又因为请了两周婚假彻底忘光光。想了想自己还是边复习边写点什么东西吧。很多技术，新东西都是看了n多，看了n多但是却不会写，不会用。一是没有实践，二是没有养成那种思维方式！这篇就当是一篇流水账好了！
Julie Zhuo，Facebook产品设计总监。毕业于斯坦福大学。是一位乐于分享，喜欢文字、美食、人文的产品设计师。
我们平常看到的搜索结果都是普普通通，并没有什么特别。但实际上有很多关键字会搜索出意想不到的结果，我们一起来看看有哪些有趣的搜索结果吧
在python2中得到的结果 (<type 'classobj'>, <type 'instance'>) a是一个类对象，a1是一个实例
2016年，AlphaGo先后战胜李世石和柯洁。在这个导火索下，关于人工智能的讨论迅速蔓延到世界各地，在少数互联网巨头的领军下，无数大大小小的企业争先进入人工智能领域，各行各业都在谈论人工智能和自身的关系，不愿意被落下。
有一天看到了一个开发同学提的问题，感觉蛮有意思，就稍花了些时间总结了下，问题描述如下：
早在2008年他们在中佛罗里达大学计算机系做科研时，他就和乔尔·雷曼一起发明了一种新的算法叫做新奇性搜索算法，这个故事被写入了最近畅销的《为什么伟大不能被计划》一书中。
如图，假设圆的半径为1，可知圆的周长为2π，我们现在只需要用积分的方法求出 1/4 周长，即为π/2。
, 把公式放到 python 中， 借助 sympy 这个库,确认这个公式是否可行。
关于 newbee-mall-vue3-app 这个开源项目的开发背景和详细介绍之前都已经介绍过，可以在上述两篇文章中查看。
目录 简介 参考 Snap7 简介 Snap7 用途 适用系统 支持语言 西门子S7通信介绍 Snap7 组件 Sanp7 API 源码、手册、样例下载 简介 最近在开发一个项目，作为技术帝，已经
掌握一门编程语言最好的办法或许是将它的编译器设计出来。毫无疑问那些开发Python编译器的人应该是世界上对Python了解最深刻的人群之一。我用python开发过不少程序，但是每次反思或复盘的时候总是感觉对Python的认知还不到位，由此也看了很多讲Python的书，但看的时候感觉好像懂了，但过了一段时间后又忘了，也就是说单纯看书很难将某一项技术完全内化。当然技能的掌握必然要从实践中来，但是我发现在使用Python开发程序时，我总是使用它的一部分功能就够了，或者说居于我的思维模式限制，我在使用python开发时总是落入一个套路，这使得我只能掌握python技术的冰山一角，就如同井底之蛙一样只了解一小块内容，为了能够打破认知局限，让我自己能更全面的对python的设计原理有更深入的了解，我打算尝试做一个能运行的python编译器。
多目标规划模型的求解方法 1.传统优化算法 1.1主要目标法 📷 1.2分层序列法 📷 📷 📷 1.3加权法 📷 1.4理想点法 📷 2.智能优化算法 遗传算法等… 例题实战：MATLAB中多目标遗传算法求解法 通用形式 📷 例1： 📷 matlab求解： Fun.m function y=Fun(x) y(1)=x(1)^4-10*x(1)^2+x(1)*x(2)+x(2)^4-x(1)^2*x(2)^2; y(2)=x(2)^4-x(1)^2*x(2)^2+x(1)^4+x(1)*x(2);
非常时期，春季学期还没开学，各课程的期末考试却如期而至。由于不能正常返校，很多学校的高等数学、线性代数等公共基础课程的期末考试也不得不选择了线上复习与考试！
1 前言 如今编程成为了一个越来越重要的「技能」： 作为设计师，懂一些编程可能会帮你更好地理解自己的工作内容； 作为创业者，技术创始人的身份则会让你的很多工作显得更容易。 而作为刚入门的新手，面对眼前
Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。
举例： def gen(): for i in range(10): x = yield i print(x) g=ge() print(g.send(None))) print(g.send(2))
yield 可以实现生成器，可以实现协程。什么是生成器，什么是协程，如果还不了解，可以继续往下看，概念可以不懂，只要理解它的作用和效果也是可以的。
9月2日晚，由清华大学研究生院和软件学院共同举办的清华大学大数据能力提升项目新生宣讲会通过线上方式成功举行，来自校内二十多个院系的300多名学生参会。 大数据能力提升项目责任教师、《数智安全与标准化》授课教师金涛对项目的发展历程、定位、培养目标、核心理念等方面做了详细的介绍。他指出项目经过教改，形成了倡导“交叉、融合、创新、引领”理念的3+X培养体系，“3”即由《数智安全与标准化》《大数据系统基础》和《大数据实践》为核心的三个模块组成，“X”即大数据与各专业领域融合的模块，如健康医疗大数据等。项目特色之
本文将以具体实例形式，介绍线上判定一元函数的单调性，计算单调性区间的分界点、极值点与拐点，一元函数的极值与最值；判定多元函数的极值点、鞍点以及无条件极值、条件极值与最值的计算
极限的计算与函数连续性的讨论是高等数学、数学分析、微积分课程中讨论的重点，一直贯穿于整个课程学习过程。本文内容主要以实例的形式介绍用WolframAlpha计算数列、一元函数、多元函数的极限、判定极限的存在性和讨论函数的连续性. 其中一元函数包括左右极限的讨论和抽象符号函数极限的计算。
本文内容已加入 2019 年 4 月 13 日的广州 .NET 俱乐部第 2 届线下沙龙。
如果你仔细研究过「chain of thought（CoT）」这个概念，那么你大概听过 Jason Wei 这个名字。
近日，一位网友在 Reddit 上发帖提问：「那些高效的机器学习研究者，都有什么样的习惯？」
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在其他语言中我们都知道类和int,string等类型一样是用来生成对象的。 类就是生成对象的代码段。 在python中任然是这样，但是Python中的类还远不止如此，在python中类也是对象。只是这个对象拥有创建对象的能力。
中国银行业的数字化转型刚刚拉开帷幕，移动产品成为了中国银行业的新战场。为在新战场占有一席之地，各家银行开始纷纷尝试自己移动产品的敏捷转型，更有甚者开始重新组建IT团队，用敏捷的方式重做原有的手机银行产品。
iPad Pro 自发布以来，承受了太多的非议和无脑喷，我想，是时候写一些自己的感悟给它正名了。
这段时间真是太刺激了，AI领域几乎每天都会爆出一个超震撼的产品，有一种科幻马上要成现实的感觉。 不知道大家朋友圈是什么样，在整个创业的圈子里面，几乎全是 AI 相关。 就连 N 多年，传说中退休的传统互联网大佬，也都纷纷出山，准备在这个大潮流中干一番，美团的王慧文、创新工场的李开复都从退休状态快速切换到鸡血all in AI。 有人说元宇宙出来的时候，大家炒的凶但真正all in的并不多，但ChatGPT出来后大家是真的在真刀实枪的干了。 没有别的原因：这是大势所趋，是人类未来10年、20年甚至30年
非名校出身，也没有知名科技公司的工作经验，他竟同时拿到了美国5家顶尖科技公司的Offer。他究竟是如何做到的？
作者：Savan Patel 时间：2017年5月11日 原文：原文：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-3-decision-trees-theory-e7398adac567
很久之前就用python实现了des的加解密，了解了代替和置用python代码实现的过程。但是在试图实现AES的时候遇到了多项式乘法的困难，一直搁置到昨天。
# 9.py #code=utf-8 # python的协程使用 ''' 所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。 Python对协程的支持还非常有限，用在generator中的yield可以一定程度上实现协程。虽然支持不完全，但已经可以发挥相当大的威力了。 Python通过yield提供了对协程的基本支持，但是不完全。而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持。 由于gevent是基于IO切换的协程，所以最神奇的是，我们编写的Web App代码，不需要引入gevent的包，也不需要改任何代码，仅仅在部署的时候，用一个支持gevent的WSGI服务器，立刻就获得了数倍的性能提升。 ''' import time def consumer(): r = '' while True: n = yield r if not n: return print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n) time.sleep(1) r = '200 ok' def produce(c): c.next() n = 0 while n < 5: n = n + 1 print('[PRODUCER] Producing %s...' % n) r = c.send(n) print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r) c.close() c = consumer() produce(c) ''' 上面程序逻辑是： 首先调用c.next()启动生成器； 然后，一旦生产了东西，通过c.send(n)切换到consumer执行； consumer通过yield拿到消息，处理，又通过yield把结果传回； produce拿到consumer处理的结果，继续生产下一条消息； produce决定不生产了，通过c.close()关闭consumer，整个过程结束。 ''' ''' 执行结果是 [PRODUCER] Producing 1... [CONSUMER] Consuming 1... [PRODUCER] Consumer return: 200 ok [PRODUCER] Producing 2... [CONSUMER] Consuming 2... [PRODUCER] Consumer return: 200 ok [PRODUCER] Producing 3... [CONSUMER] Consuming 3... [PRODUCER] Consumer return: 200 ok [PRODUCER] Producing 4... [CONSUMER] Consuming 4... [PRODUCER] Consumer return: 200 ok [PRODUCER] Producing 5... [CONSUMER] Consuming 5... [PRODUCER] Consumer return: 200 ok '''
最近尝试做一个有社交网络服务和IM服务的项目，想使用比较流行的方式实现程序的导航，一开始
yield指令，可以暂停一个函数并返回中间结果。使用该指令的函数将保存执行环境，并且在必要时恢复。 生成器比迭代器更加强大也更加复杂，需要花点功夫好好理解贯通。 看下面一段代码： [python] view plain copy def gen(): for x in xrange(4): tmp = yield x if tmp == 'hello': print 'world' else: print str(tmp)
职场已经是 90 后的天下，31-35岁只占了 30.7%，而且随着年龄的增长市场的包容度越来越低，某厂也出现了辞退 34 岁以上的员工。
作者 达达 原文链接：http://36kr.com/p/5122385.html 写在前面 非名校出身，也没有知名科技公司的工作经验，他竟同时拿到了美国 5 家顶尖科技公司的 Offer。他是如何做到的？ 这篇文章是专门为那些即将开始找工作的人写的。很多正在找工作的人可能会担心因为自己不是毕业于常青藤名校而无法在顶尖科技公司找到一份理想的工作。 还有可能其他人会告诉你说因为你不够优秀而无法在微软或Facebook找到一份工作。 但是我想告诉你的是，即使你不是出身名校，你依然可以在全球顶尖的科技公司找
1）LFSR:线性反馈移位寄存器（linear feedback shift register, LFSR）是指给定前一状态的输出，将该输出的线性函数再用作输入的移位寄存器。异或运算是最常见的单比特线性函数：对寄存器的某些位进行异或操作后作为输入，再对寄存器中的各比特进行整体移位。
这两个月陆陆续续面试了十多个应聘者，工作年限在半年到八年之间，但少有满意。期间，种种感叹，回想起去年面试六十余人仅有3人满足要求，如鲠在喉。 我的要求高么？ 我的要求其实是：有还算不错的沟通能力，熟悉常见软件开发流程，有一定的需求分析、用例设计能力，会基本的linux和sql操作能力。有一些代码能力会加分。这是长期与现实妥协的结果。如果人还算机灵，其实我很愿意花时间来培养他们。 面试结果： 令人惋惜的是，一个合适的人真的很难找。更令人惋惜的是，我看到很多入行很多年的同行，能
原标题 | How to avoid rookie mistakes in the field of Data Science作 者 | Pritha Saha 翻 译 | CONFIDANT（福建师范大学） 编 辑 | Pita 我最近开始通过自学成为数据科学家的旅程，这条路并不总是一帆风顺的，因为没有人给我详细而有序的教学大纲。我尝试做了几件事，都没有很成功，但后来又有所收获。如果您是一位有抱负的数据科学家，本文可能会帮助您避免犯我曾经所犯的错误。 首先，永远不要试图通过死记硬背学习机器学习算法，大脑只
很多想学编程的私聊问我，初学者应该看什么样的书？这句话问的让人直接没法回答，起码没有拿出足够的诚意去研究下软件到底是怎么回事，应该是带着问题说软件开发这么多的方向，该如何选择入手？找到自己感兴趣的方向
1、过分了，别人用来做桌面应用开发，这家伙却用来撩妹(1)--上帝给你开一个窗口（Tkinter）
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