• 数学竞赛已经消失很久，但是因为焦虑家长存在需求，”赢在赛跑起点“的认知偏见，以及学术象牙塔为自己存在寻求存在理由和荣誉感，等诸多因素，最近一名17岁女中专生闯入某个互联网企业举办的民间数学决赛，引发了炒作。 首先，为何搞软件的企业会举办数学竞赛？因为传统认
  • 在本文中，我们将探讨如何使用Streams在这些对象列表中查找最大和最小日期。 示例设置Java 的原始Date API 仍然被广泛使用，因此我们将展示一个使用它的示例。但是，自 Java 8 以来，引入了Loca
  • 信用分配问题是学习的核心。反向传播作为一种简单而有效的信用分配理论，自诞生以来就推动了人工智能的显著进步，并且在理解大脑学习方面也占据了主导地位。由于这一成功，最近的许多研究都集中在理解生物神经网络如何以类似于反向传播的方式学习；尽管许多提出的模型并没有完全实现反向传播，但它们仍然试图近似反 icon
  • 时间序列预测的算法繁多，让人眼花缭乱。在 5 分钟内，我将分享 5 年来使用 8 种常见预测算法的经验。 1.ARIMA（自回归整合移动平均）：使用线性回归作为基础模型。捕捉自回归和移动平均项，同时对原始观测数据的 icon
  • 我从事 Java 开发已有 8 年，但我“幸运”地从未使用过流行的框架。现在我无法通过任何面试 ！ 我是一名高级 Java 开发人员，但在我所有的项目中，我从未使用过任何框架，如 Spring、Kafka、Hibernate。从未使用过 NoSQL icon
  • Rust vs. C icon
  • 我们社会的一个不幸事实是，偏见根深蒂固地存在于人类本性中。人类可能会故意对某些种族或宗教少数群体、性别或国籍的成员产生偏见，或者由于出生、家庭历史和社会的社会条件而无意中产生偏见。无论出于什么原因，人们都会产生偏见，而这些偏见现在被传递给了人类开发的人工智能系统。 icon
  • 幽默： 自闭症患者（深度优先搜索） 精神分裂症患者（广度优先搜索） 两者都有的团队绝对可以”开伙做饭“。 这是一个有趣的类比！深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS) 是计算机科学中用于遍历或搜索树或图形数据结 icon
  • 如果找不到所需数据，世界上所有的数据都是无用的。以下是您必须知道的 7 种搜索算法。 1、#线性搜索：这是最简单的搜索算法。以线性顺序逐个搜索元素。此方法常用于小型数据集或数据无序的情况。 icon
  • 在本教程中，我们将学习Choco-solver，一种流行的 Java 约束编程 (CP) 框架。 在本文中，我们探索了 Choco-s icon
  • 加法是节能语言模型所需要的全部功能：使用整数加法器而不是浮点乘法器可将能源成本降低 95％。 研究人员开发出一种算法，可以大幅降低人工智能系统的能耗。 BitEnergy AI 的科学家创建了一种称为“线性复杂度 icon
  • 数学作为 "带有一些符号的人类语言 "是不精确的（如怀尔斯 FLT 证明）。它有一些隐藏的假设，而且经常有一些有待解释的东西（例如平行公设）。这就是为什么贝特拉德-罗素（Bertrard Russell）等人花费了毕生精力将数学形式化，并从数学中剔除人类的解释和假设。 icon
  • 一篇关于一种新型垃圾收集算法——Mark-Scavenge的文章。这篇文章总结了Mark-Scavenge算法的主要特点，它是由Oracle和乌普萨拉大学的最新研究合作中提出的。文章讨论了在移动垃圾收集器中使用可达性作为活性的代理会导致不必要的数据移动，以及如何解决这个问题。 icon
  • 本文算法描述的是一种迭代的思考和澄清过程，用于将一个初步的想法或对现象的理解逐步细化，直至达到清晰和精确的程度。这个过程类似于软件开发中的敏捷迭代，或者是科学研究中的假设验证过程。 下面是对这个算法的逐步解释： icon
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  • 本文使用 CP-SAT 和 Python 对约束编程 (CP：Constraint Programming ) 进行了实用介绍。以下是要点： 假设您是一家电子商务巨头，想要建造一个新仓库来改善客户服务，但您需要知道最佳仓库位置。 或者您是一家全球运输公司，需要将包裹分 icon
  • 在本文中，我们看到，虽然2 * (i * i)和2 * i * i得出的结果相同，但2 * (i * i)通常更快。括号在大值和小值乘法中略有速度优势，但对于较小的值，差异很小且在误差范围内。 这表明括号可能会使乘法略微优化，但性能差异很小。它提供了更可预 icon
  • 使用规划器编程（planner programming）解决数学问题的文章。 规划器编程和动态规划 (DP)比较规划器编程使用搜索来查找一系列操作，而 动态规划（dynamic programming ：D icon