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Enumerable类成员函数的参数的几种写法

      System.Linq.Enumerable类为我们提供了许多扩展方法,一般实现了IEnumerable<T>接口的类型都能被扩展,比如Enumerable类中定义了OrderBy方法,该方法用来根据某个键值对目标值序列排序,那么int[] 类型就能拥有OrderBy这个方法了。

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量子计算的基本原理——本质上是在操作薛定谔的猫(同时去运算和操作死+不死两种状态)

摘自:https://www.zhihu.com/question/26933442/answer/34797301 更新了!~更新了!稍微写的更详细一点。我觉得这样应该能懂了。 请专家指正。下面论述是我个人的理解。

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自己编写存储过程对Oracle中的序列进行重置

SQL Server和Oracle数据库在设置表的主键的时候有一个很重要的区别,SQL Server可以通过自带的自增数据类型设置一个表的主键,而Oracle则必须借助于数据库中的序列实现自增的数据类型,这两种方式有以下几种区别: SQL Server Oracle 自增列隶属于它所在的表对象。

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lucene .doc文件格式解析——见图

摘自:http://forfuture1978.iteye.com/blog/546841 4.2.2. 文档号及词频(frq)信息   文档号及词频文件里面保存的是倒排表,是以跳跃表形式存在的。 此文件包含TermCount个项,每一个词都有一项,因为每一个词都有自己的倒排表。

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提到强化学习只知道AlphaGo?其实,RL在工业界还有这些应用

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 关于作者: Ben Lorica,O’Reilly Media的首席数据科学家,同时是Strata Data Conference和O’Reilly Artificial Intelligence Conference的项目主任。

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go语言笔记——切片函数常见操作,增删改查和搜索、排序

7.6.6 搜索及排序切片和数组 标准库提供了 sort 包来实现常见的搜索和排序操作。您可以使用 sort 包中的函数 func Ints(a []int) 来实现对 int 类型的切片排序。例如 sort.Ints(arri),其中变量 arri 就是需要被升序排序的数组或切片。

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梯度下降法——得到的结果可能是局部最优值,如果凸函数则可保证梯度下降得到的是全局最优值

摘自:http://www.wengweitao.com/ti-du-xia-jiang-fa.html 梯度下降法(Gradient Descent)是一种常见的最优化算法,用于求解函数的最大值或者最小值。

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处理 DB2 数据 COMMIT 和 ROLLBACK 语句和事务边界

工作单元和保存点 工作单元(unit of work,UOW) 也称为事务,它是应用程序进程中一个可恢复的(recoverable) 操作序列。UOW 的经典示例是简单的银行转帐事务,即把资金从一个帐号转到另一个帐号中。

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隐形马尔可夫模型——前向算法就是条件概率

摘自:https://www.zhihu.com/question/20962240/answer/64187492隐形马尔可夫模型,英文是 Hidden Markov Models,所以以下就简称 HMM。

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条件随机场——时间序列(句子单词序列也算),其特征函数必须要考虑前一刻的数据

摘自:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/139485548 用一个活生生的例子来说明条件随机场的,十分的通俗易懂!原文在这里 [Introduction to Conditional Random Fields]   假设你有许多小明同学一天内不同时段的照片,从小明提裤子起床到脱裤子睡觉各个时间段都有(小明是照片控!)。

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什么是私有密钥密码技术——密钥加密算法采用同一把密钥进行加密和解密

什么是私有密钥密码技术 私有密钥(Symmetric Key),又叫对称密钥。密钥加密算法采用同一把密钥进行加密和解密。它的优点是加密和解密速度非常快,但密钥的分发和管理比较困难。信息的发送者和接收者必须明确同一把密钥。

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大数据DDos检测——DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然! 和一个句子的分词算法CRF没有区别!

DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别! 注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定。

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循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)——无非引入了环,解决时间序列问题

摘自:http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251 不同于传统的FNNs(Feed-forward Neural Networks,前向反馈神经网络),RNNs引入了定向循环,能够处理那些输入之间前后关联的问题。

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深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索

深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索 近年来,深度学习在人工智能的多个领域取得了显著成绩。微软使用的152层深度神经网络在ImageNet的比赛上斩获多项第一,同时在图像识别中超过了人类的识别水平。

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【转】numpy教程

【转载说明】 本来没有必要转载的,只是网上的版本排版不是太好,看的不舒服。所以转过来,重新排版,便于自己查看。   基础篇 NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。 这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。

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AI小编问世!阿里智能写手核心技术首次公开!

一. 引言 内容化已经成为淘宝近几年发展的重点,我们可以在手机淘宝APP(以下简称手淘)上看到很多不同的内容形式和内容型导购产品,例如,“有好货”中的以单个商品为主体的富文本内容,“必买清单”中的清单,即围绕一个主题来组织文本和商品的长图文型内容,等等。

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NumPy和Pandas常用库

NumPy和Pandas常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。

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机器翻译引擎的基本原理 ——LSTM

机器翻译引擎的基本原理  摘自:infoq 谷歌机器翻译 Zero-shot:零次 Training:训练 Google Neural Machine Translation:谷歌神经机器翻译 我们每天都在使用不同的技术,但却不知道它们的工作原理。

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“珠玑之椟”系列简介与索引

系列博文主要目的:   收集《编程珠玑》和《编程珠玑(续)》(以下简称《续》)上的算法和思想,并包括了一些自己的思考和对相关问题的引申,以备复习和查用。 内容提要:   主要是算法收集,结合了《程序设计实践》 (Practise of Programming)、《编程精粹:编写高质量C语言代码》(Writing solid code)和《算法导论》的部分相关内容,以及自己的思考,无论你是否看过原书,都能够帮助你快速理解以至于能够独立完成这些算法。

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from pandas import Series, DataFrame # Series接收list或dict作为一维数据 #两个属性:values, index #① s1 = Series([4,7,-5,3]) print(s1.

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