白拾的笔记本

关键词：函数式编程，python底层理解，可靠性，效率。 print 是一个python的函数，print的 作用 是在终端中打印，print的返回值为None。 这里我们可以换个理解的方式： print 是一个python的函数，print的返回值是None，print的 副作用 是在终端中打印。 上面两句的区别仅仅是语序的不同以及一个词的差异。但是这两句背后的思想大相径庭。 第一句强调的是作用，是一个函数能够做什么事情，我们在记忆的时候往往是忽略返回值None的。第二句强调的是函数本身的意义，即输入输出，在理解记忆的时候需要完善print的函数定义，其他print的功能都是副作用，也就是在运行函数的过程中，不属于函数输出范畴的影响。 python 中的每一个函数，每一个变量都可以使用这样的思想进行解释。 接下来我们看这样一段代码： 12a = 100b = a 正常的解释是： 我们给变量 a 赋值 100，然后将 变量 a 的值 赋给变量 b。 函数试思想是： 我们给变量 a 赋值 100，然后我们 调用 a 得到返回值 100，最后将 100 赋值给变量 b。 ...

行业认知AlphaGo >> AlphaGo Master > > AlphaGo Zero，人工智能在不停的进步。2017是人工智能元年。2030年抢占人工智能制高点。要注意人工智能和机器人不可以划等号。机器人是多种人工智能技术的结合。 图像：人脸支付、票据识别、色情识别 语音：会议记录、实时字幕、语音笔记 视频：AI测温仪、任务识别、细粒度识别 NLP：舆情监测、情感分析、新闻摘要 推荐：抖音、今日头条、电商产品推荐 1956年提出人工智能，弱人工智能 >> 2040强人工智能 >> 2060超人工智能。驱动人工智能的发展条件是云计算大数据和人工智能的算法。 云计算，Cloud computing，超大规模分布式计算能力，为大数据提供了硬件基础。 大数据，Big data，海量数据为人工智能的学习和发展提供了软件基础。 AI算法，Algorithm，人工智能进步的最重要条件，极大提高了人工智能的实验结果。 有了算法，需要数据来优化算法，有了数据需要巨大的处理能力。 人工智能影响劳动密集型产业，就是那种简单且重复性高的，规律 ...

学习成绩 or 工作业绩，我行我素 or 规章制度，话中没有责任 or 每句话都有责任，游戏 vs 现实，其他人的问题 or 我的问题 心态很关键，一般就分成积极和消极。但是，其实还有一种就是冷漠，亦或是理性。我认为这种中性的心态才是最好的。遇到事情首先需要的不是展现情绪，这只会让事情的处理变得复杂，所以需要理性。 积极的心态很重要，这是一种面对人生的态度。经常和积极心态的人待在一起，会对自己有好处。热爱珍惜自己已经拥有的。减少抱怨，能够让自己变得阳光。

相较于之前写过的爬去B站动态的javav程序，Python明显简单很多。其中有一个很重要的原因，我们的java程序写的是一个实时的爬虫，一个监控，而这次接触的Python爬虫很明显仅仅只需要爬下来就可以了。 参考文献爬取图片html，主要是 API calling json 微博 json，会翻页 主要框架 post request resolve received files/data in form of json/html/xml save to local

Converting mp3 to wav to midi is a task that extract notes from original mp3 files by computer. reference project audio/wav to midi​ mp3 to wav12345678from pydub import AudioSegment# files src = "/dir/to/the/file.mp3"dst = "/dir/to/result/file.wav" audSeg = AudioSegment.from_mp3(src)audSeg.export(dst, format="wav") wav to midi1234pip instal ...

My choiceSM1: Professional Issues Informatics Large Practical Introduction to Vision and Robotics Introductory Applier Machine Learning SM2: System Design Project Computer Communication and Networks Foundations of Natural Language Processing Winter Pool: Operating System Software Testing Courses related to Quantum Computing SM1Semester 1 of UG3 is focusing on application application and engineering. Professional Issues (Level 10) (INFR10022) http://www.drps.ed.ac.uk/20-21/dpt/cxinfr10022.h ...

感想迷失在了历史的长河中。Lost in time. Key codemain.py 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158from math import ceilfrom helpers import IOfrom typing import Dict, Listclass Task: def ...

一句话三者关系信息熵完美编码，交叉熵不完美编码，相对熵是两者的差值。即：相对熵 = 交叉熵 - 信息熵。 什么是KL散度 KL散度的概念来源于概率论和信息论中。 KL散度又被称为：相对熵、互熵、鉴别信息、Kullback熵、Kullback-Leible散度(即KL散度的简写)。 如何理解KL散度 在统计学意义上来说，KL散度可以用来衡量两个分布之间的差异程度。若两者差异越小，KL散度越小，反之亦反。当两分布一致时，其KL散度为0。 KL散度在信息论中的专业术语为相对熵。其可理解为编码系统对信息进行编码时所需要的平均附加信息量。 KL散度的应用 正是因为其可以衡量两个分布之间的差异，在机器学习、深度学习领域中，KL散度被广泛运用于变分自编码器中(Variational AutoEncoder, 简称VAE)、EM算法(Expectation-Maximization Algorithm)、GAN网络中。 参考文献 KL散度：https://hsinjhao.github.io/2019/05/22/KL-DivergenceIntroduction/ KL散度和交叉熵的 ...

Insert-sort Merge-sort Clone Deep clone Dealing with clash of hash code HeapSort Quick sort Tim sort Breadth-first sort Depth-first sort Topological sort Tabulation Memory Seam-Carving Edit Distance Finite State Machine Hidden Markov Models (HMMs) The CYK algorithm LL(1) Predictive parsing Stack Queue Heap Array Fixed-size array Extensible array Linked list Set Dictionary Hash table Balanced tree Red-black tree Graph Syntax tree Asymptotic notation Amortized ...

Relation of Terms Term includes Properties Term can be Algorithm Use task constraints to make search efficient. Perform Inference with First Order Logic and appreciate the strengths and weaknesses of this and other logic representations (eg Propositional). Use PDDL to plan and execute actions using either Propositional or First Order Logic representations.https://discover304.top/2021/03/01/30-0-ra-note/#template Create and reason with a representation of a Bayesian agent for handling a non-deter ...

什么是Gson? Gson（又称Google Gson）是Google公司发布的一个开放源代码的Java库，主要用途为序列化Java对象为JSON字符串，或反序列化JSON字符串成Java对象。而JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，广泛应用于各种数据的交互中，尤其是服务器与客户端的交互。 注：序列化：Serialization，反序列化：Deserialization 参考资料导航 Gson全解析：https://www.jianshu.com/p/fc5c9cdf3aab

迷失在了历史的长河中。Lost in time.

What is flask? Python web application framework. Why flask? lightweight ability to scale up. How to use basic functionality of flask?Here we list the basic functionality of flasj. Install and activation1234$ mkdir myproject$ cd myproject$ python3 -m venv venv$ . venv/bin/activate 12PS C:\path\to\app> py -m venv venvPS C:\path\to\app> venv\Scripts\activate Real code example123456from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')def hello_world(): return 'Hello ...

Lecture 13/14/15 VV&C Line coverage/ branch coverage Bug tracking review, static analysis deploy maintenance DevOps, communication delay Waterfall model, Spiral model, The Unified Process

concepts as mental representations of classes objects or events. They determine how things are related or categorized. concepts: improve cognitive economy, help us make useful predictions and generalizations, communicate. cognitive economy: prototype theory, classical theory, pros: intuitive, economical, definitions are easy to communicate, easy to check category membership against definition. cons: hard to find satisfactory definitions, borderline/debatable cases, typicality effects. cate ...