分类目录归档:通识

柯尼斯堡七桥问题

柯尼斯堡七桥问题(Seven Bridges of Königsberg)是图论中的著名问题

这个问题是基于一个现实生活中的事例:当时东普鲁士柯尼斯堡(今日俄罗斯加里宁格勒)市区跨普列戈利亚河两岸,河中心有两个小岛。小岛与河的两岸有七条桥连接。在所有桥都只能走一遍的前提下,如何才能把这个地方所有的桥都走遍?

莱昂哈德·欧拉在 1735 年提出,并没有方法能圆满解决这个问题,他更在第二年发表在论文《柯尼斯堡的七桥》中,证明符合条件的走法并不存在,也顺带提出和解决了一笔画问题

这篇论文在圣彼得堡科学院发表,成为图论史上第一篇重要文献

欧拉把问题的实质归于一笔画问题,即判断一个图是否能够

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光流 Optical Flow

光流(Optical Flow)是计算机视觉中的一个重要概念,它主要描述的是图像序列中像素在时间维度上的运动变化。

简单来说,光流就是在连续的两帧图像之间,每个像素点的运动速度和方向。

光流的计算基于这样一个假设:在短时间内,连续的图像帧之间,像素的颜色值不会发生显著的变化。基于这个假设,我们可以通过比较连续的两帧图像,来计算出像素点在这两帧之间的运动。

光流有很多应用,例如在视频处理中,可以用来进行运动检测、物体跟踪等;在自动驾驶和机器人领域,可以用来进行场景理解、导航和避障等。

光流问题的主要挑战在于,它是一个典型的病态问题,即小的测量误差可能导致结果的巨大变化,因此需要采用复杂的优化

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互联网广告_名词解释

广告形式

信息流广告:最传统的互联网广告方式,在2006年由Facebook 首先推出

Feeds流广告:原本是信息流广告的英文叫法,后逐步演变为直播间信息流广告

Feedslive:抖音直播间的一种广告形式,实时直播画面或实时画面+卡片

Banner:网页广告形式,通常以图像或多媒体的形式展示在网页上的特定位置

基础平台

DSP(Demand-Side Platform,需求方平台):为甲方提供的跨媒介跨平台跨终端广告投放平台

DMP(Data Management Platform,数

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主板入门

主板(英语:mainboard)或母板(motherboard)也称主机板、系统板、逻辑板(logic board)、底板等,简称MB[1][2][3],是构成复杂电子系统例如电子计算机的中心或者主电路板

主板的主要功能是提供一系列接合点,形成一个能整合处理器、内存、存储装置(硬盘、固态驱动器、闪存等)、显示卡、声卡、网卡和各种外部设备的连接平台

主板主要功能分布:

常见 I/O 接口:

右下角指示灯:

常见版型:

参考

【硬件科普】从零开始认识主板(内含软广)

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中药与马兜铃酸

马兜铃酸(英语:Aristolochic acids,简称AAs)也被称为马兜铃总酸、增噬力酸或木通甲素,是一类具有强烈致癌性和肾毒性的硝基菲羧酸。

自然界含有马兜铃酸的植物达600余种,涉及木通属、木香属、广防己属、千金藤属、青藤属、铁线莲属、蝙蝠葛属、细辛属等约70种中草药,在中国有40余种药材含马兜铃酸:马兜铃、关木通、天仙藤、青木香、广防己、汉中防己、细辛、追风藤、寻骨风、淮通、朱砂莲、三筒管、杜衡、管南香、南木香、藤香、背蛇生、假大薯、蝴蝶暗消、逼血雷、白金果榄、金耳环、乌金草等。

一些药材由于形态与上述药材相似,而有可能在采集、物流环节被混用、搀杂含马兜铃酸的药材,应考虑慎用:

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那些活跃在网络中的逝者

一个人真正的离开有三个阶段,第一阶段是生物学上的死亡,第二阶段是社会关系的告别,第三阶段是最后一个记住你的人,把你忘记

伴随着互联网的兴起,一个生命的离去也出现了新的续存模式,那些脆弱而真挚的人格总是在无意间波动人的心弦,激起彼此内心的震荡而让人久久不得平静

本文将陈述几位活跃在网络中的逝者背后的故事;也谨此安慰那些我不知道的善良而可能没有被世界温柔以待的亲人、朋友、路人、陌生人、那些未曾活跃在网络中的逝者

城南花已开,花开花落时

“前段时间一位喜欢我音乐的朋友私信我,说他得了骨癌晚期,

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吴恩达

1 基本信息

AI的杰出思想领袖之一,在线教育的时代推动者

2 个人经历

出生于英国,父母从香港移民到英国,但在香港和新加坡长大

在卡内基·梅隆(Carnegie Mellon)获得了计算机科学,统计和经济学的3个学士学位

在麻省理工学院获得了电气工程和计算机科学的硕士学位

伯克利获得博士学位在,重点研究计算机科学领域的人工智能和强魂学习

曾任斯坦福大学(Stanford AI)实验室的前副教授兼主任,现在是兼职教授

3 主要成就

Google Brain的联合创始人兼负责人,百度的前首席科学家

世界上最大的MOOC平

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现代科研指北

1 前言

本文主要围绕作者科研十年的感悟和思考,进行总结和探索

本书框架如下:

  • 第一章前言
  • 第二章介绍现代科研的知识背景与认识框架
  • 第三章介绍现代社会及现代科研趋势与问题
  • 第四章介绍科研思维
  • 第五章介绍实验
  • 第六章介绍数据分析
  • 第七章介绍文献管理
  • 第八章介绍学术生活
  • 第九章介绍离开学术界的就业途径

附录

  1. 现代科研工具包
  2. 检验本书阅读效果的试题
  3. 调侃风格的科研版词

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4张图揭示AI发展为什么不会放缓
  1. SOTA模型基准测试 vs 人类的表现

  • 手写识别(MNIST)、语音识别(Switchboard)、图像识别(ImageNet)、阅读理解(SQuAD 1.1 & SQuAD 2.0)、语言理解(GLUE)、常识完成(HellaSwag)、小学数学(GSK8k)、代码生成(HumanEval
  1. 训练AI模型的算力需求趋势

  • 2010年以前,用于AI训练的算力每 20 个月翻一倍;2010年以后,算力每 6 个月翻一倍
  • 摩尔定律(集成电路中的晶体管数量大约每两年翻一番)意味着算力的价格一直在稳步下降
  • 据OpenAI CEO Sam Altman透露,GPT-

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