本文探讨了如何利用Free Monad实现函数式编程中的点、映射和悬挂运算，以及如何将这些运算符应用于程序组合。通过将Free Monad与AST和Interpreter相结合，我们可以为程序提供一种可组合的语法，从而提高程序开发的效率。
遗传学三大定律是：基因的分离定律、基因的自由组合定律、基因的连锁与交换定律。本题主要考查孟德尔第一定律及概率论基础知识。
孟德尔定律很数学化，当基因区分显隐性时，分离定律（AaAa呈现3:1），自由组合定律（AaBbAaBb呈现9:3:3:1）。同父同母生育的孩子，应该是遗传父母各一半的遗传物质，因此全同胞的个体应该是一样的。之所以九子各不同，是因为存在抽样误差，而这种误差在遗传学中，又称为孟德尔抽样误差。
本文是2019年7月在西班牙瓦伦西亚举办的国际工业与应用数学大会上Peter Henrici奖讲座的报告。本报告将对以下内容做一个广泛的综述：
这一观点主要被应用在交互设计领域。我们不得不面对的问题是，该由谁来为这一固有的复杂度埋单。打个比方，应该由软件开发工程师花费额外的时间来使软件变得更加简单好用，还是应该让用户自己去解决软件使用中可能存在的问题？
在芯片架构设计领域中，可重构计算技术并非一项新的存在。20世纪60年代末，加利福尼亚大学的Geraid Estrin首次提出重构计算，过去二十余年后，Xilinx才基于这一原型系统推出该技术的重要分支——FPGA架构，正式开启现代重构计算技术。
1965年，英特尔的创始人之一戈登·摩尔提出了“摩尔定律”。半个世纪以来，“摩尔定律”一直推动着人类社会不断向前进步。
距离上次《生信宝典》联合《宏基因组》组织的扩增子分析线下培训结束己经有三个多月了。
不管你设计的系统架构是怎么样，最后都是你的组织内的沟通结构胜出。这个观点一直在组织内不断地被证明，但也不断地被忽略。
近日，来自MIT FutureTech的研究人员发表了一项关于大模型能力增长速度的研究，
关注点分离是一种将计算机程序分离成不同部分的设计原则，以便每个部分专注于单个关注点。例如，应用程序的业务逻辑是一个关注点而用户界面是另一个关注点。更改用户界面不应要求更改业务逻辑，反之亦然。
【导读】本文全面介绍了深度学习的来龙去脉以及Hinton最近提出的Capsule计划。希望做物理的、做数学的、做生物的、做化学的、做计算机、包括做科幻的都能看的很开心。 专知公众号转载已获知乎作者SIY.Z授权。 原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29435406 Geoffrey Hinton 以「深度学习之父」和「神经网络先驱」闻名于世，其对深度学习及神经网络的诸多核心算法和结构（包括「深度学习」这个名称本身，反向传播算法，受限玻尔兹曼机，深度置信网络，对比散度算法，R
选自sciencealert 作者：DAVID NIELD 机器之心编译 编辑：袁铭怿 关于引力的发现，这里有你不知道的一些事情。 莱昂纳多的重力研究图表。(Gharib et al.， Leonardo, 2022) 众所周知，牛顿是 17 世纪下半叶第一个提出万有引力理论的人。显然这是受到从树上掉下来的苹果的启发。而最近，加州理工学院、康奈尔大学等机构的一项研究认为，早在牛顿提出万有引力定律的一百多年前，意大利文艺复兴三杰之一列奥纳多・达芬奇也对万有引力有了基本的认识。 该研究分析了达芬奇现已数字化笔
选自知乎专栏 作者：SIY.Z 机器之心经授权转载 本文有可能是知乎上分析介绍深度学习最为全面的文章之一。希望做物理的、做数学的、做生物的、做化学的、做计算机、包括做科幻的都能看的很开心。 Geoffrey Hinton 以「深度学习之父」和「神经网络先驱」闻名于世，其对深度学习及神经网络的诸多核心算法和结构（包括「深度学习」这个名称本身，反向传播算法，受限玻尔兹曼机，深度置信网络，对比散度算法，ReLU 激活单元，Dropout 防止过拟合，以及深度学习早期在语音方面突破）做出了基础性的贡献。尽管已经将大
一提到秒杀，都会想到高性能、高并发、高可用、大流量...。在电商体系中，交易系统占据了环节中的半壁江山。比如里面特别迷人的秒杀系统，那秒杀涉及到什么架构设计？会涉及到什么业务？
来源：机器之心本文约1300字，建议阅读5分钟关于引力的发现，这里有你不知道的一些事情。 莱昂纳多的重力研究图表。(Gharib et al.， Leonardo, 2022) 众所周知，牛顿是 17 世纪下半叶第一个提出万有引力理论的人。显然这是受到从树上掉下来的苹果的启发。而最近，加州理工学院、康奈尔大学等机构的一项研究认为，早在牛顿提出万有引力定律的一百多年前，意大利文艺复兴三杰之一列奥纳多・达芬奇也对万有引力有了基本的认识。 该研究分析了达芬奇现已数字化笔记本中的图表，包括三角形草图，它们显示了自
Geoffrey Hinton 以「深度学习之父」和「神经网络先驱」闻名于世，其对深度学习及神经网络的诸多核心算法和结构（包括「深度学习」这个名称本身，反向传播算法，受限玻尔兹曼机，深度置信网络，对比散度算法，ReLU 激活单元，Dropout 防止过拟合，以及深度学习早期在语音方面突破）做出了基础性的贡献。尽管已经将大半辈子的时间投入到神经网络之上，这位老人却丝毫没有想退休的意思。 Hinton 近几年以「卷积神经网络有什么问题？」为主题做了多场报道 [1] [2]，提出了他的 Capsule 计划。Hi
来源：机器之心本文约2100字，建议阅读5分钟如果牛顿没被苹果砸中，GNN 和符号回归也能发现万有引力定律？ 机器学习 (ML) 推动了科学的巨大进步，从粒子物理学到结构生物学再到宇宙学，机器学习能够在大型数据集中学习特征，对不同的对象进行分类，并执行参数推断，以及更具开创性的应用，例如自回归语言模型、预测蛋白质结构，以及蛋白质功能预测。 机器学习强大的学习能力，我们不禁会问，机器学习能否仅仅通过观察我们的太阳系来重新发现万有引力定律？ 牛顿的万有引力定律指出，两个质点彼此之间相互吸引的作用力，是与它们的质
这本书的论点是，复杂性科学是一种“新型科学”，我借鉴自 Stephen Wolfram。
熟悉《三体》的科幻爱好者们都知道，三体人所在行星围绕着三颗恒星运行。不仅行星轨道极其不稳定，连三颗恒星之间的相对位置也变化无穷。所以，三体人经常要面临灭绝性的气候，不是严寒就是酷热，搞得三体人总是不能安心地建立长久的文明，时不时被打断。要么暂时像水熊虫一样脱水躲避灾难，要么就得从头再来。
过去半个世纪以来 ，芯片计算性能的提高主要依赖于场效应晶体管尺寸的缩小。随着特征尺寸的减小 ，器件的制备成本和制造工艺难度不断增加 ，芯 片性能的提升愈发困难。不仅如此 ，器件尺寸也接近物理极限 ，摩尔定律时代即将面临着“终结”[1]。
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Hinton，这个以“深度学习之父”和“神经网络先驱”响彻AI领域的名字，他的一举一动，都是热点导向。 当我们远望一位顶级人物时，除了他的学术，也许，我们更应该关注到他的内心与灵魂。 到底是何等的心境，成就了这位伟大的人物。 就在最近，当这位70岁的老爷爷，毫不掩饰地敢于推翻自己花了30多年才建立起来的深度学习帝国时，我被这个伟大的灵魂感染了，感动了。 试问，当你处在人生的巅峰时，你敢不敢对自己的过去提出质疑，敢不敢勇敢地跳出舒适区，敢不敢抛弃世俗的压力，敢不敢在已年满70岁高龄时重新追
本文主要是总结一下web页面中的旋转矩形的碰撞检测，碰撞算法本身并不难，只是需要注意web坐标系在计算中的影响。碰撞检测应该是在游戏等场景中很常见且基础的功能，本文记录了在JavaScript API GL遇到了这类碰撞问题的调研和实现的过程。
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 如果牛顿没被苹果砸中，GNN 和符号回归也能发现万有引力定律？ 机器学习 (ML) 推动了科学的巨大进步，从粒子物理学到结构生物学再到宇宙学，机器学习能够在大型数据集中学习特征，对不同的对象进行分类，并执行参数推断，以及更具开创性的应用，例如自回归语言模型、预测蛋白质结构，以及蛋白质功能预测。 机器学习强大的学习能力，我们不禁会问，机器学习能否仅仅通过观察我们的太阳系来重新发现万有引力定律？ 牛顿的万有引力定律指出，两个质点彼此之间相互吸引的作用力，是与它们的质量乘积成正比，
上回说到牛顿定律的背后的野心，它试图进一步规定和度量我们的空间，时间，质量和运动，以及以力为核心构建大一统的运动规律描述，详情请戳：
博尔赫斯说：“写散文体的短文——寓言、神话、短故事——给了我某种神秘的满足。想起这些篇章，就仿佛想到硬币：实在、结实、闪光的小物体，更多的东西的样品。”显然，小物体之美，让博尔赫斯着迷。 同样，在软件设计领域里，小的设计同样让我着迷。这里所谓的“小”，并非绝对的小，而是强调一种恰如其分的设计哲学。在开发过程中，每一次迭代的目标不宜设立过大，需小步前行，避免过度设计。在设计开发时，整个系统最好由松散耦合的细小模块组成。这些细小模块由于功能相对独立而单一，因而更易于理解。 在设计系统架构时，我们要注意克制做大做
计算机科学作为理工科一个独特的分支，本质上仍然是建立在逻辑思维上的一门科学，良好的概率论思维有助于设计高效可行的算法。
复杂性是被低估的。复杂越高，开发人员会感到不安。对其的理解认知负荷代价就越高，我们就更不快乐。真正的挑战是在构建我们的系统时要保持其有序以及工程师的生产方式。对于这一点，一个简单的物理规律可以帮助我们：构造定律 the Constructal Law.
---- 新智元报道 编辑：如願 【新智元导读】本文介绍了基于模型的和无模型的两种强化学习。用人类和动物的学习方式进行举例，讲述了两种强化学习类型的起源、区别以及结合。 谈到强化学习，很多研究人员的肾上腺素便不受控制地飙升！它在游戏AI系统、现代机器人、芯片设计系统和其他应用中发挥着十分重要的作用。 强化学习算法有很多不同的类型，但主要分为两类：「基于模型的」和「无模型的」。 在与TechTalks的对话中，神经科学家、 「智能的诞生」一书的作者Daeyeol Lee分别讨论了人类和动物强化学习的
Nyquist 采样率大于或等于连续信号最高频率分量的 2 倍时，采样信号可以用来完美重构原始连续信号。
与其他领域一样，软件开发领域也有一些非常有趣的定律。程序员、技术经理和架构师们经常在会议和聊天中提到它们。作为小白，我们常常只有点头附和的份，因为我们不希望让对方知道我们实际上根本不知道布鲁克、摩尔或者维斯都是什么人。
物理研究门户网站phys.org发文称科学家开发出了一种基于神经启发的模拟计算机，它能够在执行任务时通过自我训练将自己变得更好。这个基于一种名为“储备池计算”的人工智能算法的新系统不仅可以在应对困难计算任务时比不使用新算法的实验性储备池计算机(Reservoir computer)有更好的表现，而且还可以处理非常有挑战性的、通常被认为超越了传统储备池计算机能力的任务。 这项成果由比利时布鲁塞尔自由大学的研究者Michiel Hermans、Piotr Antonik、Marc Haelterman和Serg
流体力学，是研究流体（液体和气体）的力学运动规律及其应用的学科。主要研究在各种力的作用下，流体本身的状态，以及流体和固体壁面、流体和流体间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。流体力学是力学的一个重要分支，它主要研究流体本身的静止状态和运动状态，以及流体和固体界壁间有相对运动时的相互作用和流动的规律。在生活、环保、科学技术及工程中具有重要的应用价值。
格林威治时间，2009-01-03 18:15:05。 比特币创始人中本聪挖出了比特币的首个区块——创世区块（Genesis Block）。 从此，拉开了十年来轰轰烈烈的数字货币、区块链浪潮的序幕。 密码朋克也开始了他们最深刻的一次社会实验。 虽然大家每天使用 HTTPS 协议浏览网页，用 HASH 算法保证下载资源的完整，插着 U 盾使用网上银行，但背后的密码学一直都是小透明的存在，大众对密码学的认知基本还停留在上世纪的谍战电台中。 直到比特币横空出世，携带「重新发明货币」之威势，第一次让密码学知识
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当前，区块链媒体面临的最大问题就是传统媒体不愿割舍自己的话语权和巨大收益去实现区块链技术的变革。据链讯头条报道：陈伟星在世界区块链大会·乌镇上关于金融行业利润分配不均的论断，引发了媒体领域的“二八定律”讨论，当前传统媒体仅从自身利益出发，创作者成为被宰的羔羊，媒体行业财富分配极度不平衡。
独立系统架构（ISA，Independent Systems Architecture）是基于经验的最佳实践的集合，特别是微服务和自包含系统以及这些项目所面临的挑战。
如果前后端职责划分很清楚的话，后端更多开发工作在于业务接口设计、业务逻辑处理以及数据的持久化存储，并提供详细的接口设计文档给前端开发人员使用。
科技博客Re/code近日发布前微软Windows部门主管、Andreessen Horowitz董事会合伙人史蒂芬•辛诺夫斯基（Steven Sinofsky）的文章称，汽车显现出自动化趋势，该行业正在加速变革。文章从车载功能的分离、能源、汽车共享模式和无人驾驶技术趋势几个层面进行了剖析。 以下是文章主要内容： 汽车行业在20世纪的多数时间里代表着美国理想。“三巨头”意味着数百万的雇员，汽车公司的领导者定义了现代管理，从阿尔弗雷德•斯隆（Alfred Sloan）到“精明小子”（Whiz Kids）。
机器人的动作往往比较笨拙。 对于我们人类来说，健康的大脑可以处理身体运动的所有微小细节，而不需要有意识的关注。但对于无脑的机器人来说并非如此，事实上，计算机器人运动是其自身的科学分支。 据外媒《The Conversation》报道，华盛顿大学蛋白质设计研究所的研究人员已经找到如何应用最初设计的一种帮助机器人移动的算法去帮助解决另外一个完全不同的问题：药物研发。该算法已经帮助解开了一类称为肽大环化合物的分子，其具有吸引力的药物性质。 一小步与一大步 运动规划的机器人学家设想它为“自由度”，以金属机械臂为
谷歌利用大数据能够比传统卫生机构更快察觉到流行病的爆发。Uber因为有强大的算法，只要几位人员，就能管理数百万的司机数据，大多数的命令都是由算法自动下达，无须人为监督。 数据对我们的影响越来越大，尤瓦尔·赫拉利的新书《未来简史》，提出了革命性的观点：人类的进程其实是由算法来决定的，在未来，人类的生化算法将被外部算法超越，人的作用将大大降低。任何一个物种只要不再发挥任何功能，就躲不开惨遭灭绝的命运。数据对人类造成的威胁可能就像人类对其他动物造成的威胁一样。 生物都是算法 ▼ 赫拉利指出，生物就是算法，生命
什么是暗物质？行星是如何出现的？人类和地球上的生物在宇宙中是孤独的生命吗？要回答以上等等的大问题，平方千米阵小组（下简称“SKA”，SquareKilometre Array）-一个由十个国家成员组成，总部设在英国曼彻斯特大学JordrellBank天文中心的合作项目-正计划着在南非和澳大利亚的沙漠建立上千个射电望远镜和上百万个射电天线阵来收集大量天文数据。如何能够处理这些数据将是那些关于宇宙的奥秘能被揭开前天文学学家们首先需要面对的挑战。 通过SKA小组早先的建设，这些望远镜收集到的
摘要：上一篇书中自有黄金屋系列6：读《浪潮之巅》-上篇 主要讲苹果、微软和雅虎的兴衰史。本篇主要讲下“不作恶”的谷歌以及IT行业中那些经典的定律，其中包括摩尔定律、安迪比尔定律、反摩尔定律、721定律、诺维格定律以及基因决定定律，这些都是帮助我们理解信息科技浪潮下这些大佬兴衰沉浮的关键。还是那句话，不管你是否从事IT行业，这是身处当今信息时代每个年轻人都应该拜读的佳作。
这篇文章回顾了量子大脑假说的现代方法。目的是从一个广泛的角度考虑该假设及其经典的脑机替代方案，包括物理学、生物学、计算机科学、宇宙学和形而上学。我的出发点是，问意识能不能有自由意志，从根本上说是不正确的。这方面受到了物理学和神经科学的双重挑战。这篇论文认为，对有意识的自由意志的探索，正如在Libet类型的实验中所典型测试的那样，意味着本末倒置。从进化的角度来看，更正确的问题是这样的。简单生物的原始神经网络是否拥有自由意志机制(起源于量子),作为生命繁荣的极其有价值的获得？那么，这些机制可能是从脑干等最古老的大脑区域的初级(快速和随机)反射进化而来，从而在大脑进化的后期阶段产生以皮层为中心的意识属性吗？
当区块链技术以摧枯拉朽之势呼啸而来，曾经以为2140年（比特币被挖完的那一天）才会到来的场景触手可及，矩阵已成，三体降临，这一切并不遥远。
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学习能力是动物特别是人特有的，根据达尔文的理论，它也是所有物种生存和进化的关键要素。机器虽然不能自主进化，但似乎也遵循同样的规律。
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