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google舍弃java？android上层应用或采用Go语言

派克(Rob Pike)表示,“Go让我体验到了从未有过的开发效率.”派克表示,和今天的C++或C一样,Go是一种系统语言.他解释道,“使用它可以进行快速开发,同时它还是一个真正的编译语言,我们之所以现在将其开源...在学习曲线方面,派克认为Go与Java类似,对于Java开发者来说,应该能够轻松学会 Go. 　　...谷歌当初将该语言设计为一款系统编程语言，可以被用于网络服务器、存储系统和数据库中。但是谷歌认为，该语言还有望被用于其它领域。...该软件是专为构建服务器软件所设计（如Google的Gmail）。Google认为Go还可应用到其他领域，包括在浏览器内执行软件，取代目前JavaScript的角色。...Pike表示，Go另一项与网络相关的特色，是服务器和用户端设备，如PC或手机，可以分担工作。因此，使用Go的服务便可轻松适应不同的用户端处理性能。Go也可解决目前的一大挑战：多核心处理器。

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记：丹尼斯·里奇(Dennis Ritchie)

派克在近日接受《连线》杂志采访时说道。...“浏览器是用C语言写成的；Unix内核是用C语言写成的；网络服务器是用C语言写成的，否则就是用衍生自C语言的Java或C++语言写成的，要么就是Python或Ruby语言，而这两种语言都是在C语言中执行的...派克说道。他还补充道，就连微软Windows操作系统也曾是用C语言来编程的；而且，Unix还为苹果的桌面操作系统Mac OS X和移动操作系统iOS提供了支持。...“乔布斯可以说是‘有形之王’，而里奇则基本上应该算是‘无形之王’。”...“乔布斯的天才之处在于，他能造出这些令人们深深喜爱的产品，这是因为他很有品味，能作出让人们叹服不已的东西。

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计算机科学家的核心

但坏消息是：无论排多少次，你还是得付 214 美元到印第安纳波利斯，总之，"归并排序"的算法复杂度是 O(n * log2 n)。...下一个成本最低的节点，是"奔流城"，要 10 周，先看 "三叉戟河" 成本： 10+2=12，比之前的 13 好一点，所以更新 "三叉戟河" 为 12，"奔流城"到"派克城"成本是 3，10+3=13，...之前是14，所以更新 "派克城" 为 13。"...再看最后一条路，"派克城"到"凛冬城"，成本 31现在知道了最低成本路线，让军队最快到达,，还绕过了"君临城"。...04 计算机科学家的核心就像排序，图搜索算法也有很多，有不同优缺点，每次用谷歌地图时，类似 Dijkstra 的算法就在服务器上运行，找最佳路线。

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朴素贝叶斯贝叶斯方法

朴素贝叶斯贝叶斯方法背景知识贝叶斯分类：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。先验概率：根据以往经验和分析得到的概率。...贝叶斯公式 P(Y | X)=\frac{P(X, Y)}{P(X)}=\frac{P(X|Y) P(Y)}{P(X)} 朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。

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对我影响最深的 10 位科技大佬

#7 Tupac Shakur 图派克虽然不是科技大佬，但是他的精神跟科技圈的诸多名人是共通的。...图派克的歌曲围绕暴力、黑人贫民区、种族主义、社会福利问题。图派克的作品提倡反映出的政治上、经济上、社会上及种族上的平等，并且充满激进的革命反抗意识而闻名。...#9 Steve Jobs 史蒂夫·乔布斯（英语：Steve Jobs），不用讲了，大家都知道他是谁~ 在他生活的年代里，乔布斯被认为是电脑业界与娱乐业界的标志性人物，同时人们也把他视作麦金塔电脑、iPod...2007年，乔布斯被《财富》杂志评为了年度最强有力商人。乔布斯的生涯极大地影响了矽谷风险创业的传奇，他将美学至上的设计理念在世界上推广开。他对简约及便利设计的推崇为他赢得了许多忠实追随者。...提起乔布斯，除了苹果手机，我还想说说他的演讲。我把乔布斯所有的演讲都看了一遍，收获颇丰。他演讲的风格独树一帜，充满睿智又富有吸引力。言语间透露的对自己目标的执着跟热爱也在无时无刻感染着我。 ?

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人工智能的“斯芬克斯之谜”

人工智能的“斯芬克斯之谜” 在希腊神话中，赫拉派斯芬克斯坐在忒拜城附近的悬崖上，拦住过往的路人，用缪斯所传授的谜语问他们，猜不中者就会被它吃掉，这个谜语是：“什么动物早晨用四条腿走路，中午用两条腿走路，...科技的发展产生了关于人工智能的“斯芬克斯之谜”。人类与人工智能互相加强的正反馈循环正在逐渐加快，且技术的发展往往不遵循线性的趋势，而是爆炸式的、指数式的前进，这种发展的结果将对人类产生极大的影响。...当代的“斯芬克斯”的答案可能是人工智能。 ? 人工智能发展的“启蒙时期”，是笨拙的、缓慢的，就好像婴儿一样在人类父母的引导下挪动手脚、缓慢爬行。

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从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络语言_深度贝叶斯网络

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 0 引言事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James...11月9日上午，机器学习班第9次课讲贝叶斯网络，帮助大家提炼了贝叶斯网络的几个关键点：贝叶斯网络的定义、3种结构形式、因子图、以及Summary-Product算法等等，知道了贝叶斯网络是啥，怎么做，...故本文结合课程讲义及相关参考资料写就，从贝叶斯方法讲起，重点阐述贝叶斯网络，依然可以定义为一篇读书笔记或学习笔记，有任何问题，欢迎随时不吝指出，thanks。...1.1 贝叶斯方法的提出托马斯·贝叶斯Thomas Bayes（1702-1763）在世时，并不为当时的人们所熟知，很少发表论文或出版著作，与当时学术界的人沟通交流也很少，用现在的话来说，贝叶斯就是活生生一民间学术...2 贝叶斯网络 2.1 贝叶斯网络的定义贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型(directed acyclic graphical

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贝叶斯

+P(A|Bn)P(PBn) 4、贝叶斯公式与全概率公式解决的问题相反，贝叶斯公式是建立在条件概率的基础上寻找事件发生的原因（即大事件A已经发生的条件下，分割中的小事件Bi的概率），设B1,B2,…是样本空间...二、朴素贝叶斯基本思想：朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。其实并非上式如此简单。...（1）写出似然函数； (2) 求解极大似然函数可以看到，整个朴素贝叶斯分类分为三个阶段：第一阶段——准备工作阶段，这个阶段的任务是为朴素贝叶斯分类做必要的准备，主要工作是根据具体情况【确定特征属性】...这一阶段是整个朴素贝叶斯分类中唯一需要人工完成的阶段，其质量对整个过程将有重要影响，分类器的质量很大程度上由特征属性、特征属性划分及训练样本质量决定。...三、贝叶斯网络（概率图模型）概率图的表达是一张。。。图。。。图当然会有节点，会有边。节点则为随机变量（一切都是随机变量），边则为依赖关系（现在只谈有向图）。

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去中心化钱包开发流程

在Web3的世界中，我们如何交流、交换金钱和组织自己可以分散在计算机网络中，而不是在企业服务器上进行管理。加密货币和分散金融(DeFi)将为人们提供传统银行和金融机构之外的替代选择。...区块链没有将数据存储在公司的服务器上，而是充当了一个永久的账本，将每一条新记录复制到许多不同的联网计算机上。信息、游戏数据和数字艺术作品可以在这些共享数据库中存储和验证。...区块链被设计为安全(因为它们被加密)、透明(因为它们是公开的)和稳定(因为软件不依赖于集中式服务器，像Twitter，它运行在亚马逊网络服务服务器上，不太可能被中断)。...“如此多的工作、精力和时间被用来创建一个没有信任的分布式共识机制，”马林斯派克写道。“但几乎所有想要访问它的客户都只是简单地相信这两家公司的输出，而没有任何进一步的验证。”...马林斯派克指出了Web3基础设施的两个弱点。基于区块链的应用程序非常依赖于应用程序接口(API)，它允许软件与其他软件进行通信。

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朴素贝叶斯朴素贝叶斯原理

朴素贝叶斯朴素贝叶斯原理判别模型和生成模型监督学习方法又分生成方法 (Generative approach) 和判别方法 (Discriminative approach)所学到的模型分别称为生成模型...朴素贝叶斯原理朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。生成方法由训练数据学习联合概率分布 P(X,Y) ，然后求得后验概率分布 P(Y|X) 。...具体来说，利用训练数据学习 P(X|Y) 和 P(Y) 的估计，得到联合概率分布： P(X,Y)＝P(Y)P(X|Y) 概率估计方法可以是极大似然估计或贝叶斯估计。...朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性 \begin{aligned} P(X&=x | Y=c_{k} )=P\left(X^{(1)}=x^{(1)}, \cdots, X^{(n)}=x^{(n)...因而朴素贝叶斯法高效，且易于实现。其缺点是分类的性能不一定很高。朴素贝叶斯法利用贝叶斯定理与学到的联合概率模型进行分类预测。

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约瑟夫斯问题

弗拉维奥·约瑟夫斯（Josephus problem）是一世纪著名历史学家，他和他39个战友被罗马军队包围在洞中。...约瑟夫斯是一个厉害的数学家，他立即想出了坐在哪里才能成为最后一个人。最后他加入了罗马军队。

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朴素贝叶斯分类：拉普拉斯修正

01 — 回顾昨天的推送介绍了朴素贝叶斯分类的原理及阐述了一个例子，这种方法的预测发现了一个问题：某个样本的属性值并未出现在训练集中，导致尽管要预测的这个苹果看起来很像是好果，但是朴素贝叶斯目标函数的结果仍为...，常用拉普拉斯修正。...拉普拉斯修正的含义是，在训练集中总共的分类数，用 N 表示；di 属性可能的取值数用 Ni 表示，因此原来的先验概率 P(c) 的计算公式由： ? 被拉普拉斯修正为： ?...被拉普拉斯修正为： ? 03 — 例子阐述在拉普拉斯修正后，本文提到的预测样本预测的结果会不会还是一般的果子呢？...对此假设的放松产生了一种分类算法：半朴素贝叶斯分类。请看明天的推送，半朴素贝叶斯分类原理解析。谢谢您的阅读！更多文章：朴素贝叶斯分类器：例子解释

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【集合论】序关系 ( 哈斯图示例 | 整除关系哈斯图 | 包含关系哈斯图 | 加细关系哈斯图 )

文章目录一、哈斯图示例 ( 整除关系 ) 二、哈斯图示例 ( 包含关系 ) 三、哈斯图示例 ( 加细关系 ) 一、哈斯图示例 ( 整除关系 ) ---- 集合 A = \{ 1, 2, 3, 4,...y 是被除数 (分子) ; \dfrac{y}{x} y 能被 x 整除 , x 是除数 (分母) , y 是被除数 (分子) ; \dfrac{y}{x} 绘制上述偏序集的哈斯图..., 又可以整除 5 , 因此其既覆盖 3 , 又覆盖 5 ; 4 可以整除 2 , 因此 4 覆盖 2 ; 9 可以整除 3 , 因此 9 覆盖 3 ; 二、哈斯图示例...} , \{ b \} , \{ c , d \} \} 集族 \mathscr{A}_6 = \{ \{ a , b , c , d\} \} 上述集族都是 A 集合的划分 ; 划分关系的哈斯图...: \mathscr{A}_1 是所有划分的加细 , 是最细的划分 , 在哈斯图最下面 ; 所有的划分都是 \mathscr{A}_6 的加细 , 是最粗粒度的划分, 在哈斯图最上面 ; \mathscr

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github的jekyll是什么意思

2 证据1：流行英语词典中的Jekyll 2.1 韦伯斯特词典 2.2 麦克米伦词典 2.3 剑桥免费英语词典 2.4 柯林斯免费在线词典 2.5 朗文在线词典 3...Jekyll由Tom Preston-Werner于2008年首次发布，后来被派克·摩尔(Parker Moore)接管。...事实上，Jekyll取名很可能来自于 Jekyll and Hyde (变身怪医) 这个词，《变身怪医》是罗伯特·路易斯·史蒂文森的名作，因书中人物杰奇和海德善恶截然不同的性格让人印象深刻，后来"Jekyll...柯林斯免费在线词典 image.png 我们选择 American: Jekyll [1] 小说The Strange Case of Dr. Jekyll and Mr.

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python字符串去重复

使用python实现 #只去除字符串两个字符组成的重复字符串 #测试样例：派克盖伦诺手盖伦派克盖伦盖伦 #样例输出:派克盖伦诺手 str2="派克盖伦诺手盖伦派克盖伦盖伦" def Remove_Same

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朴素贝叶斯 Numpy实现高斯朴素贝叶斯

Numpy实现朴素贝叶斯朴素贝叶斯 y=\arg \max _{c_{k}} P\left(Y=c_{k}\right) \prod_{j=1}^{n} P\left(X_{j}=x^{(j)} Y=...GaussianNB 高斯朴素贝叶斯特征的可能性被假设为高斯概率密度函数： P(x_i | y_k)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2_{yk}}}exp(-\frac{(

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【数据挖掘】贝叶斯分类 ( 贝叶斯分类器 | 贝叶斯推断 | 逆向概率 | 贝叶斯公式 | 贝叶斯公式推导 | 使用贝叶斯公式求逆向概率 )

贝叶斯推断 ( 逆向概率 ) III . 贝叶斯推断应用场景 ( 垃圾邮件过滤 ) IV . 贝叶斯方法由来 V . 贝叶斯方法 VI . 贝叶斯公式 VII ....贝叶斯公式 ③ 推导过程 VIII . 使用贝叶斯公式求逆向概率 I . 贝叶斯分类器 ---- 1 ....贝叶斯推断 ( 逆向概率 ) ---- 1 . 贝叶斯推断 : 是统计学方法 , 贝叶斯定理的应用 , 用于估算统计量的性质 ; 2 ....贝叶斯方法由来 ---- 1 ....贝叶斯公式 ---- 1 .

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贝叶斯估计

本文介绍贝叶斯估计。介绍在概率论与数理统计领域中，对于一个未知参数的分布我们往往可以采用生成一批观测数据、通过这批观测数据做参数估计的做法来估计参数。...最常用的有最大似然估计(MLP)、矩估计、最大后验估计(MAP)、贝叶斯估计等。...贝叶斯派的人认为，被估计的参数同样服从一种分布，即参数也为一个随机变量。...MAP与贝叶斯估计 MLP 认为参数是常数，希望能找出最大化产生观测数据的参数，即： image.png ，我们借助贝叶斯公式展开有： P(\theta \mid D)=\frac{P(D \mid...： \theta^{*}=\operatorname{argmax}_{\theta} P(D \mid \theta) P(\theta) 预测阶段，借助参数做预测： image.png 贝叶斯估计

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【数据挖掘】拉普拉斯修正 ( 判别模型 | 概率模型 | 贝叶斯分类 | 拉普拉斯修正 | 朴素贝叶斯分类应用场景 | 朴素贝叶斯优缺点 )

贝叶斯分类 III . 拉普拉斯修正 IV . 使用朴素贝叶斯分类器 + 拉普拉斯修正为样本分类 ( 完整分类流程 ) V . 朴素贝叶斯分类器使用 VI . 朴素贝叶斯分类的优缺点 I ....贝叶斯分类 ---- 贝叶斯分类中 , 计算 P(C|X) 当属性值取 X 时 , 类别属于 C 的概率 ; P(C|X) 很难直接获得 , 使用贝叶斯公式可以通过其逆概率计算该值 : P...拉普拉斯修正 ---- 1 ....拉普拉斯修正 : ① 计算先验概率时进行拉普拉斯修正 : P(C) = \frac{| D_c | + 1}{ | D | + N } D_c 表示训练集中 , 分类为 C 的样本个数...计算 P(X|Y) 概率 : 样本用户购买商品时 , 前 4 个属性取值 X 向量的概率 ; ( 引入拉普拉斯修正 ) 这里使用引入拉普拉斯修正的分类概率计算公式 : P( X_k |

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贝叶斯估计

贝叶斯估计是贝叶斯学派估计未知参数的主要方法，与频率学派相比，贝叶斯学派最主要的观点就是未知量是一个随机变量，在进行抽样分布之前，未知量有自己的分布函数，即所谓的先验分布。...而贝叶斯估计也就是通过引入未知量的先验分布来将先验信息和传统频率学派的总体信息和样本信息结合起来，得到一个未知量的后验分布，然后对未知量进行统计推断。...贝叶斯估计的基本思想对于未知参数 \theta ，假设其分布(先验分布)为 \pi(\theta) 。...贝叶斯估计基于后验分布，对位置参数 \theta 进行估计，有三种方法：使用后验分布的密度函数最大值点作为 \theta 的点估计的最大后验估计。...用得最多的是后验期望估计，它一般也简称为贝叶斯估计，记为 \hat{\theta_g}

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