1.1 依据： 这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在 1912 年至1922 年间开始使用的 。基本思想是：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大，而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本数据的参数估计量。
最近小编在探索系统发育树的构建过程，今天也给大家介绍一个R包phanorn 。小编之前对树的构建知之甚少，如果你对系统发育树有更好的理解欢迎给我留言，有理解不对的地方也请批评指正~
系统发育推断（phylogenetic inference）的算法五花八门，从最简单的UPGMA法，到邻接法（neighbor joining）、最大简约法（maximum parsimony），再到复杂的的最大似然法（maximum likelihood）与贝叶斯推断法（Bayesian inference），每种方法都有不少可选择的实现工具。这些方法无一例外都遵循一个规律：越精确则速度越慢。而随着分析的数据越来越庞大，对于用户来说，需要寻找一个尽可能快速而且错误率可以容忍的算法是十分必要的。
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
教学内容：本章讨论知识表示的各种方法，是人工智能课程三大内容（知识表示、知识推理、知识应用）之一，也是学习人工智能其他内容的基础。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
△ 纽约法餐主厨Daniel Boulud，旗下的料理餐厅Cafe Boulud为米其林一星餐厅
本文来介绍一下 Kubernetes 对网络模型的一些想法。大家知道 Kubernetes 对于网络具体实现方案，没有什么限制，也没有给出特别好的参考案例。Kubernetes 对一个容器网络是否合格做出了限制，也就是 Kubernetes 的容器网络模型。可以把它归结为约法三章和四大目标。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型时代，有人要来唱唱“大力出奇迹”的反调了。 沈向洋和UC伯克利&香港大学教授马毅牵头，搞了一个新的学术会议，CPAL（Conference on Parsimony and Learning），即简约学习会议。 官网信息显示，这一会议专注于解决机器学习、信号处理、优化等领域普遍存在的简约、低维结构。 对理论、算法、应用程序、硬件和系统以及简约学习的科学基础感兴趣。 马毅本人也做了“定向”推荐： 厌倦了包罗万象的大型机器学习会议？CPAL会成为一个
（1）first集 （2）follow集 ——利用到select集 （3）select集 ——利用到first、select集合 （4）构造自上而下分析表 —利用select集 （5）句子分析—利用LL（1）分析表，注意倒序入栈—符号栈是将表中查询到的产生式倒着写入，栈内只剩下 # 为止
折叠算法是List的典型算法。通过折叠算法可以实现众多函数组合（function composition）。所以折叠算法也是泛函编程里的基本组件（function combinator）。了
百度百科对进化树的定义是：在生物学中，用来表示物种之间的进化关系。生物分类学家和进化论者根据各类生物间的亲缘关系的远近，把各类生物安置在有分枝的树状的图表上，简明地表示生物的进化历程和亲缘关系。在进化树上每个叶子结点代表一个物种，如果每一条边都被赋予一个适当的权值，那么两个叶子结点之间的最短距离就可以表示相应的两个物种之间的差异程度。同时有很多算法应运而生主要包括：贝叶斯法（Bayesian），最大似然法（Maximum likelihood，ML），最大简约法（Maximum parsimony，MP），邻接法（Neighbor-Joining，NJ），最小进化法（Minimum Evolution，ME），类平均法（UPGMA）。与此同时相对应的软件也出现，下图总结来源于网络：
追随最新的网页设计趋势，紧跟设计潮流是设计师们必做的功课之一。快速更迭的网页设计趋势和网页开发技术对2019年的网页设计趋势来说必将产生直接的影响。
看完上一个章节，相信你已经掌握了一些编写并发代码编写的要领了。今天我们来聊一个新的话题。有童鞋反映说之前的两篇思考，内容有些深了，不是太好理解，猿人工厂君决定调整下思路，换个简约点的话题，希望简约而不简单。另外真的很感谢大家的支持，和巨兽的斗争暂时进入僵持阶段，猿人工厂君已经说了，虽千万人，吾往矣。中间细节，猿人工厂君，会在方便的时候公开，程序猿鸭，且行且珍惜。
在吐槽满屏的高考季，高考作文成最大槽点。如果我们放下人类的架子，从AI算法的角度来观察，会不会看到什么新奇的结果？小编向达观AI机器君投喂了近几年的高考命题和满分作文，利用文本挖掘技术，带你揭秘高考试
0 知识 啥是知识啊 知识的属性 知识表示 知识表示的过程 Basic Methodologies� 主要知识表示方法 1 State Space Representation 状
谈起公装，无人不知金螳螂。作为奥运“鸟巢”、国家大剧院、国家博物馆等装饰工程的打造者，这家已成立25年的国内装饰龙头企业，于2015年进军家装电商市场，集团金融板块旗下的家庭消费金融品牌“美家时贷”，更于2018年签约法大大，引入电子合同服务，为消费者提供家装贷线上签约服务。
相信对于这个世界上的大多数人而言，虽然也渴望知识，但是并没有达到需要每日进行知识管理的地步。
在一个阳光明媚的清晨，我打开窗户呼吸了一口新鲜空气。阳光灿烂，岁月静好，又是一个约女朋友出去爬山吃饭看电影的好日子。
sunflower是当时研究某款远程控制软件时写的一个可用于渗透测试的辅助小工具，利用这个工具我们可获取目标主机的向日葵版本（新/旧版、安装/绿色/简约版），以及读取对应版本的配置文件或注册表中存储的识别码、验证码和历史连接记录等信息，支持自定义安装路径。可参考之前写的这篇文章：3.10 向日葵远控提权
大数据文摘授权转载自AI科技评论 论文作者 | 马毅、曹颖、沈向洋 整理 | 西西 编辑 | 陈彩娴 近两年，“大力（算力）出奇迹”的大模型成为人工智能领域多数研究者的追求趋势。然而，其背后巨大的计算成本与资源耗费问题也弊端渐显，一部分科学家开始对大模型投以严肃的目光，并积极寻求解决之道。新的研究表明，要实现 AI 模型的优秀性能，并不一定要依靠堆算力与堆规模。 深度学习火热十年，不得不说，其机遇与瓶颈在这十年的研究与实践中已吸引了大量的目光与讨论。 其中，瓶颈维度，最引人注意的莫过于深度学习的黑盒子特性（
你想成为一个开发者/程序员么？ 那是时候放下《24小时学会超级骗子语言》之类的书了。相反地，每天问自己一下10个问题，并养成一个习惯吧。 是否有某种模式？ 探寻可行与不可行中的模式，能发现（事物）背后的原理，这些原理则驱动着看似无关的概念和行为。要想对你做的工作有更深的理解，养成问自己“是否有种模式存在？”的习惯吧。 这不仅仅适用于你的代码。在各类商业需求的变化中有某种模式吗？技术进步的方式中有某种模式吗？你看到同样的错误反复地蹦出来吗？ 理解就是领悟模式。 —— 以赛亚·伯林 我该如何使它变得更简约？ 通
近两年，“大力（算力）出奇迹”的大模型成为人工智能领域多数研究者的追求趋势。然而，其背后巨大的计算成本与资源耗费问题也弊端渐显，一部分科学家开始对大模型投以严肃的目光，并积极寻求解决之道。新的研究表明，要实现 AI 模型的优秀性能，并不一定要依靠堆算力与堆规模。 论文作者 | 马毅、曹颖、沈向洋 整理 | 西西 编辑 | 陈彩娴 深度学习火热十年，不得不说，其机遇与瓶颈在这十年的研究与实践中已吸引了大量的目光与讨论。 其中，瓶颈维度，最引人注意的莫过于深度学习的黑盒子特性（缺乏可解释性）与“大力出奇迹”（模
伴随着5G和高度数字化信息普及与AI自治时代到来，区块链作为新兴的可实用性安全加密与分布式存储的价值网络应用技术获得了全球计算机技术人才争相学习和不断尝试创新应用的技术领域。CSDN和SCRY.INF
AI 科技评论按：《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)最近发表了一篇文章《不想被偏见左右？那就用算法！》作者是亚历克斯·p·米勒。这篇文章谈到，人类常常做出有带有偏见性的决定（确实如此），所以他认为更多的地使用算法代替人类做决定是一个不错的选择。
https://github.com/tangzixiang0304/Shielded_detector/raw/master/dist/detector.exe
我们设定一个设置功能，这套功能是本人研究开发学习使用，请大家多提意见、建议，登录后如下图：
界面设计是一个网站最重要的部分之一，一个良好的网站界面设计，将会给用户一个良好的使用体验，关系着整个网站的用户体验。 在信息泛滥的互联网时代，人们越来越追求简约的设计风格，这种风格能给用户带来良好的视
从0开始做垂直O2O个性化推荐 上次以58转转为例，介绍了如何从0开始如何做互联网推荐产品，58转转的宝贝为闲置物品，品类多种多样，要做统一的宝贝画像比较难，而分类别做宝贝画像成本又非常高，所以更多的是进行用户画像、分类预测推荐、协同过滤推荐等个性化推荐。 有些同学反馈，他们的产品是垂直类的O2O产品，分类单一，可以简单的实现宝贝画像，这类垂直O2O产品怎么从零开始做个性化推荐呢？这是本文要讨论的问题 一、58到家美甲简介 58到家有三大自营业务“家政”“美甲”和“速运” ，美甲能够实现“足不出户，享品质服
本文介绍了如何通过25个实用简约设计原则，提升网站的用户体验。这些原则包括使用大胆的字体、颜色和空间，以及简化页面布局、导航和交互设计等。通过这些原则，可以使网站更加直观、易于使用，同时也有助于提高网站的品牌认知度。
本文将以在线的RAxML为例进行讲解： 测试数据及结果和相关处理软件已经上传至百度网盘：http://pan.baidu.com/s/1i5cPyXB密码：b23t 注：所有红色字体部分的结果都是本文测试数据所展示的结果 构建进化树的方法常见有： Distance methods (距离法) UPGMA (unweighted pair group method with arithmetic means) Fitch-Margoliash Neighbor-joining Discrete charact
其一，充分挖掘各类有润滑油需求的4S店信息，也可以结合润滑油公司的自有CRM数据库，实现档案补齐，直接提供给润滑油公司销售一定量的销售线索，也可以根据不同行业的需求，挖掘整理定制化的信息。
1.AnomalyGPT: Detecting Industrial Anomalies using Large Vision-Language Models
Hi，everybody！ 这是2月21日的每日1句话新闻，只需1分钟，大年初六看看全球最热、最新的区块链新闻，明天不少同学要上班了，顺便再给大家拜个晚年～～ 观点 英国央行行长：比特币不能被视为合
对大脑和支配神经处理的原理的理解需要简洁的理论,能够解释一系列不同的现象,并且能够做出可检验的预测。在这里,我们回顾贝叶斯因果推理理论,该理论已经由几个研究小组在人类和其他灵长类动物的各种任务中进行了测试、完善和扩展。贝叶斯因果推理是规范性的,已经解释了大量任务中的人类行为,包括单感觉和多感觉 知觉任务、感觉运动和运动任务,并解释了反直觉的发现。该理论做出了经过实验测试和证实的新颖预测,最近的研究已经开始绘制其算法和人脑中的神经实现。该理论所解释的现象的简约性和多样性,以及它在Marr 分析的所有三个层次上对大脑功能的启发,使得贝叶斯因果推理成为一个强大的神经科学理论。这也强调了协作和多学科研究对神经科学新理论发展的重要性。
机器之心报道 机器之心编辑部 在深度网络和人工智能复兴十年后，本文提出了一个理论框架，并提出了两个基本原则——简约性和自洽性，视它们为人工智能的基石。 耗时三个多月，夜以继日撰写，马毅教授的综述文章《 On the Principles of Parsimony and Self-Consistency for the Emergence of Intelligence 》终于来了！ 马毅教授表示：这篇文章把过去五年自己的工作以及智能七十多年的发展有机结合起来。并表示自己一生从未在一篇文章上花这么多精力和时
深度学习是机器学习和人工智能的一种形式，利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”。 最近，深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现，或是像
程序员的工作和日常生活非常的枯燥，这里给大家推荐一些程序员经常使用的网站，也是我经常上的一些网站，我将会从多个角度、多个层面、分别为你整理归纳这些网站和论坛。
当我们习惯了用组件之后会形成一个很奇怪的想法，就是代码总是总是有最最优雅最最简约最最简单的逻辑就可以实现！这种想法是对的，但是有时候不要因为这种想法而限制了我们的逻辑，不要一味的追求所谓的算法而忽视了我们最初学代码if if if while while的样子，往往伟大的算法都来源于对最底层的思考！而且我们无线捧吹的好用插件组件底层大部分都是我们认为的“笨办法”来实现的！
不知不觉的，从第一个亚子的博客系统到emlog，再到现在自个写的简约博客系统，忙忙碌碌的搭建博客也已经一周年了。
最近学了一下Vue感觉Element框架不仅简约而且优美，我真的好喜欢好喜欢，特别响应式布局这块，练手就随意写了一个导航网，非常简约，数据存储在QQ收藏里，连接，说明，公告等随时添加更改，极其方便。
降龙算法尝鲜版项目是个C++/QT机器视觉软开教学项目，这次V1.4.0.0版本的升级优化，主要是针对代码的规范性，风格统一化，以及可阅读性、可学习性做的优化。为了代码可阅读性，我将整个软件的所有.ui文件都去除了，采用纯代码手写界面的方式，并加以注释。
墨天轮原文链接：https://www.modb.pro/db/15159?ywm 对于常规数据库的运维监控来说，如何能够快速简洁的发现问题，直达问题本质并解决常见问题，是 Bethune 的安身立命
为何在资本寒冬甚嚣尘上的哀嚎声中，费控SaaS照旧成为资本市场布局的重心，在一轮轮跨越周期的资本游戏中，费控SaaS有何迷人之处？
都说“人靠衣装佛靠金装”，同理我们出去找工作，简历也是我们的门面了，你想找到好工作，就得先过简历这一关了。
---- 新智元报道 编辑：LRS 好困 【新智元导读】「凡是我不能创造的，我就不能理解。」——费因曼。｜还在纠结会不会错过元宇宙和web3浪潮？清华大学科学史系副教授胡翌霖，这次给你讲个透！ 人工智能发展七十年，虽然技术指标上不断刷新，但到底什么是「智能」，它如何出现及发展的，还没有答案。 最近马毅教授联手计算机科学家沈向洋博士、神经科学家曹颖教授发表了一篇对智能出现及发展的研究综述，希望将智能体的研究在理论上统一起来，增进对人工智能模型的理解与可解释性。 论文链接：http://arxiv.
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