七夕来袭，又到了情侣们大秀恩爱，单身狗们咬牙切齿的季节。本着人道主义关怀，先给大家唱一曲单身狗之歌—— 雌雄双兔傍地走，你还是条单身狗； 两个黄鹂鸣翠柳，你还是条单身狗； 路见不平一声吼，你还是条单身狗； 问君能有几多愁，你还是条单身狗。 听完是不是很想组个复仇者联盟，早上去卖花，晚上去卖套，凌晨去卖药？ 还是你认为社会资源就这么多，拆散一对是一对，于是整晚都在大街上溜达，看哪一对不顺眼就冲上去扇姑娘一巴掌然后问她“不是说你爱我吗？” 还是你打算宅在家里重播非诚勿扰，幻想自己站在台上和24位姑娘演皇上选后妃
素材来源：新浪博客 @能说好动爱生活的刺客 编辑：Emma 摘自：知象科技（微信ID: briphant） 知象科技授权转载，如需再次转载，请联系版权方。 七夕来袭，又到了情侣们大秀恩爱，单身狗们咬牙切齿的季节。本着人道主义关怀，先给大家唱一曲单身狗之歌—— 雌雄双兔傍地走，你还是条单身狗； 两个黄鹂鸣翠柳，你还是条单身狗； 路见不平一声吼，你还是条单身狗； 问君能有几多愁，你还是条单身狗。 听完是不是很想组个复仇者联盟，早上去卖花，晚上去卖套，凌晨去卖药？ 还是你认为社会资源就这么多，拆散一对是一对，于是
节目中共有n男n女, 他们会在节目的最后进行表白, 如果我喜欢你, 恰好你也喜欢我, 那么便就会在一起, 自此传为一段佳话.
简称“GS 算法”，也称为延迟接受算法。是 Gale 和 Shapley 为了寻找一个稳定匹配而设计出的市场机制。运行时间在算法输入的大小上是线性的。根据其使用方式，它可以找到对匹配一侧的参与者或另一侧的参与者最佳的解决方案。
新智元编译 来源：MIT 编译：克雷格 【新智元导读】最近，由MIT和普林斯顿大学研究人员开发一款名为“拾放（pick-and-place）”的系统。“拾放”系统由一个标准的工业机器人手臂组成，研究人员配备了一个定制的抓手和吸盘。 他们使用算法让机械手能够评估一堆随机物体，并确定在杂物中抓取或吸附物品的最佳方式，而不必在拾取物体之前了解物体。 拆包杂货是一项简单且单调的任务：你伸手去拿一个包，摸一下物品，然后把里面的东西拿出来，扫了一眼之后再决定把它存储在哪里。 现在，这个重复性的工作要被机械手代替
本文介绍了分布式系统中一致性hash算法的相关研究，包括一致性hash算法的背景、原理和应用。同时，文章还探讨了分布式系统中leader election和数据一致性等相关问题，并举例说明了Paxos和Raft算法在分布式系统中的应用。
这个问题是我学到的比较有趣的算法问题前几名了，也是当年我们ACM校队面向新生宣讲的时候选择的例题。我们觉得用找对象这种新生会比较感兴趣的问题来忽悠他们，他们上钩的可能性比较大XD。
python实现词云的方式有很多种，例如wordcloud包、pyecharts包、stylecloud包，这里主要介绍两种办法：
所谓过程抽象 其实是一种思维方式，也是一种编程方式，我们可以把函数当成一个控制器，控制这函数的输入和输出，它也是函数式编程思想的基础。
你有没有看到过这样一种简洁的技术【http://bradfrost.com/blog/post/reducing-motion-with-the-picture-element/】，它基于 prefers-reduced-motion 媒体查询，将 <source media=""> 用于 <picture> 元素来提供动图（或不提供动图）？
苹果公司最近对 开发者论坛[3] 进行了一次显著的设计更新。新版本不仅提供了更为优雅的视觉设计，还对论坛分类进行了合理化调整，每个分类和标签都增加了RSS链接，使开发者能更及时地获取到自己关注领域的信息。
在上一篇文章当中我们介绍了一个有趣的稳定婚姻问题，模拟了男男女女配对的婚恋场景，并且研究了一下让匹配更加稳定的Gale-Shapley算法。如果错过了这篇文章的同学可以从下方的传送门回顾一下婚姻稳定问题的具体内容。
稳定婚姻问题 “稳定婚姻问题”在生活中是一个典型的问题,通俗地可叙述为:当前有N位男生和N位女生最后要组成稳定的婚姻家庭,过程开始之前男生和女生在各自的心目中都按照喜爱程度对N位异性有了各自的排序.然后开始选择自己的对象,其规则是:男生第一天均向各自最喜欢的女生写一封“情书”。
前言 文章内容取自http://www.cs.cmu.edu/~arielpro/15896s16/slides/896s16-16.pdf并有所修改, 如有侵权等问题, 请提示删除(手动感谢). 这次主要是开个系列分享分享有趣的算法. ---- 稳定匹配(The Stable Matching Problem) 不稳定对(Unstable pair) 如果: 男生x相比现有配对更喜欢女生y 女生y相比现有配对更喜欢男生x 这就是一个不稳定对, 很好理解吧. 那么稳定匹配就是不存在不稳定对
这些年零零散散做了很多项目，准备整理一下，将其开源，现整理了两个项目：绑定引擎（BindingEngine），插件式UI框架（GaleSong）。
Sophisticated Affective Inference: Simulating Anticipatory Affective Dynamics of Imagining Future Events
我们已经介绍了信息熵，它是信息论的基础，我们这次谈谈信息论在自然语言处理中的应用。 先看看信息熵和语言模型的关系。我们在系列一中谈到语言模型时，没有讲如何定量地衡量一个语言模型的好坏，当然，读者会很自然地想到，既然语言模型能减少语音识别和机器翻译的错误，那么就拿一个语音识别系统或者机器翻译软件来试试，好的语言模型必然导致错误率较低。这种想法是对的，而且今天的语音识别和机器翻译也是这么做的。但这种测试方法对于研发语言模型的人来讲，既不直接、又不方便，而且很难从错误率反过来定量度量语言模型。事实上，在贾里尼
给杂货拆包是一件简单但乏味的工作：手伸进包里，摸索着找到一件东西，然后把它拿出来。简单瞄一眼之后，你会了解这是什么东西，它应该存放在哪里 如今，麻省理工学院和普林斯顿大学的工程师们已经开发出一种机器人系统，未来有一天，他们可能会帮你完成这项家务，并协助其他拣选和分拣工作，例如在仓库组织产品，或在宅区清除瓦砾。 该团队的“拾放”系统由一个标准的工业机器人手臂组成，研究人员配备了一个定制抓手和吸盘。他们开发了一种“未知物体”的抓取算法，使机器人能够评估一堆随机物体，并确定在杂物中抓取或吸附物品的最佳方式，而
本文由CDA数据分析研究院翻译，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 我们都知道该怎么做。为了保持竞争力，现在的品牌企业都知道要跟自己的顾客定期互动。有了发达的技术和社交平台，这也很容易实现。我们似乎有充足的机会跟自己的客户互动。 问题是，这些企业的想法都错了。 为了实现与客户的互动，很多企业的战略是：主导与客户之间的沟通，引导话语，为顾客设定期望值。而恰恰相反，现在的数字互动战略应该反过来做，创造机会让顾客主导互动过程。 Siegel+Gale是一家世界
假如你是一个媒人，有若干名单身男子登门求助，还有同样多的单身 女子也来征婚。如果你已经知道这些女孩儿在每个男孩儿心目中的排名，以及男孩儿们在每个女孩儿心目中的排名，那么你该怎样为他们牵线配对呢？
中国版以及备用站点：http://www.sci-hub.cn/、http://www.sci-hub.xyz/
假设有三男（分别是 A ，B ，C ）和三女（分别是 x，y ，z ），他（她）们对异性的心仪程度如对话框所示。
本文是一篇关于工程学的内容，讲述的是当前较先进的技术——拼写校对程序。这项技术的用处就是让低级工程师使用起来得心应手。 许多年前，我根据Peter Norvig精彩教程（http://norvig.com/spell-correct.html）的指导独自编写了第一个拼写检查程序（spelling corrector）——该程序利用21行Python代码编写而成。 最初的程序很烂。 因此，我试着改进最初的程序。我为它增添了相似双音位语音识别功能、unicode支持功能、多词表达（multi-word exp
搞科研我们都知道，少不了各个学术网站的助力呢！今天小编特地收集了国内外常用学术网站，对你有用就点个赞吧！欢迎微信后台留言补充。
科研工作者每天日常莫过于看文献、做实验、写论文。人生最郁闷的事情不过于是导师说，那个XX，帮我下载下这个文献，还有这篇文章很好，你把他的引用文献都大概读一下
key: value， 在下一行来写对象的属性和值的关系；注意缩进m, 对象还是k: v的方式
模型压缩是边缘设备部署的常用技术。可是为什么要压缩模型呢？模型可压缩说明参数过量，那为什么不从头开始训练一个合适参数量的模型呢？以及我们可以通过使用更聪明的优化方法来直接减少参数吗？请看下面分解。
无论是在计算机视觉、自然语言处理还是图像生成方面，深度神经网络目前表现出来的性能都是最先进的。然而，它们在计算能力、内存或能源消耗方面的成本可能令人望而却步，这使得大部份公司的因为有限的硬件资源而完全负担不起训练的费用。但是许多领域都受益于神经网络，因此需要找到一个在保持其性能的同时降低成本的办法。
本文来自知乎网友尼克余 链接：http://www.zhihu.com/question/27355234 我来讲恋爱中的博弈，不，我来讲恋爱中的算法，不，我来讲算法！！ 有个著名的问题，叫做 stable matching。早年是一个可爱的俄罗斯老头在图论课上教我的，印象非常深刻，拿出来娱乐下大家。因为这个算法应用太广泛了，这个算法的两位发明人 David Gale 和 Lloyd Shapley，在 2012 年因为这个算法获得诺贝尔经济学奖。 先说结论：女生遇到心动的男人一定要追！我马上就要来证明。
不久前看到一个讨论帖，说的是 XML 和 JSON 的比较，说着说着后来就变成了 JSON 到底比 XML 牛逼在哪里。不吹不黑，客观地来比较一下二者的异同。
数据、算法与社会融合，四位教授大论道，客观审视人工智能如何融入听障人士的日常生活。
导读：算法真的能帮助你找到灵魂伴侣吗？当你访问OKCupid时，会看到一条带着些许骄傲情绪的标题——“我们用数学为你找到约会对象”。
连字符前可以没有缩进，也就是说下面这种写法也是 OK 的，但是还是建议缩进，因为更加易读。
如果你看到这里那么你应该看过前面十篇文章了，这是第十一篇，其实写作的原意，并不是我想分这么多章节的，但是不得不分章节，我不能只考虑自己不考虑阅读的人，试问，我这里有一篇20万字的博客，你要不要看一下呢？你可能会望而却步吧，从而失去兴趣，故分章节，但请放心，我不是标题党，也不做无意义的分章节，标题肯定是要对应里面的内容的，现在有些博主写文章花里胡哨的，就靠标题吸引人，里面的内容都在胡扯，没有一点意义，题不对意，别人提问也不回复，这样就是不负责任，对此，我表示强烈的谴责和抗议。
【1】 Endogenous viral mutations, evolutionary selection, and containment policy design 标题：内源性病毒突变、进化选择和遏制政策设计
【专栏：研究思路】我们认为，人工智能进入了新的拐点。在一个后深度学习时代，不同的学者对未来智能发展道路的理解逐渐清晰，当然也逐渐开始分化，由此导致了开展布局完全不同的研究工作。智源社区将系统分析全球范围内知名学者对未来研究布局的「研究思路」，以帮助大家思考人工智能的未来。
开门见山，2022 这一年站在今天看，对每一个人都是很 “难” 的，2022年的起始的一些观点，放到现在是否正确，通过一些已经发布的文字我们回顾一下。
本文介绍了如何使用SQLite数据库进行数据存储，并通过实例介绍了增、删、改、查等基本操作。同时，还介绍了如何创建数据库表、插入数据、删除数据、查询数据和修改数据。此外，还提供了一个数据库使用Demo，包括创建数据库、增加数据、删除数据、修改数据和查询数据。
这些问题涵盖了数据库的基本概念、结构、范式、事务、索引、查询优化、备份和恢复、复制、分区、存储引擎、性能调优、安全性、容灾等方面的知识点。
我们根据每一个数据库引擎的使用情况以及受欢迎的程度，对240个数据库引擎作了综合排名，但是以下排名也仅供参考，同时也希望本文可以拓展你的视野，这世界上的数据库并不是只有Oracle、MSSQ、MySQ
本文参考自ORACLE 数据库名、实例名、ORACLE_SID的区别,纯属读书笔记,加深记忆 在ORACLE7、8数据库中只有数据库名(db_name)和数据库实例名(instance_name)。在ORACLE8i、9i中出现了新的参数，即数据库域名(db_domain)、服务名(service_name)、以及操作系统环境变量(ORACLE_SID)。这些都存在于同一个数据库中的标识，用于区分不同数据库的参数。 1、数据库名 数据库名是用于区分数据的标识,是以二进制形式存储于数据库控制文件中的参数,在数
HKROnline SyncNavigator 8.4.1 企业版数据同步软件 自2009年第一个版本开发出来以来，经过8年不断地根据客户需求，加强功能，修复bug，现在已经具备强大的数据库同步功能，以前官方syncnavigator授权码的价格是2800元一套，授权码是绑定电脑硬件的，更换硬件或者电脑，软件无法正常运行，需要重新购买授权码。
虽然现在有越来越多的人开始接受云数据库，但大多数人对于云数据库的了解并不是很多，认为云数据库可能会比传统数据库缺点更多一些，因此对云数据库的认知会存在一些误区，那么云数据库与传统数据库的区别是什么？云数据库的优势有哪些？
‘[]’ 的内容表示可选项，可以选择也可以不选择。而 数据库本质上是目录文件。
大部分情况下，数据库的连接，数据库本身、数据库的服务器都是utf8的。在最开始的my.cnf配置中，我们把默认字符集全部配成了utf8进行统一，如果不配置，可能就会因为编码的不同导致无法正确解析数据。
持久化(persistence)：把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下，特别是企业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”，而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
最近滴滴的故障的问题，相信各大群都有分析，故障点一致指向了K8S ,Docker。 实际上对于Docker本身数据库工程师并不是很熟悉，基于数据库的本身的重要性和承载的业务量等区别，不少大型的应用是不会使用docker 来承载数据库应用的。
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