算法教程

很多人认为数学家喜欢数字。然而，这并不完全正确。数学家 喜欢精确、清晰，最重要的是，他们喜欢理解结构。人们将数学与数字联系起来的唯一原因是因为我们喜欢量化事物。但对普通大众来说不太清楚的是，我们量化不是为了好玩，我们量化是为了理解、组织、定义。附加到数学概念上的数值有助于我们更好地理

多维思考是超越二维思考的非线性概率思考模型，多维分析三步过程： 步骤 1. 确定关键维度， 步骤 2. 构建多维模型， 以及步骤 3. 分析模型以形成合理准确的结论。 步骤1中：确定关键维度不是二分法：黑与白、好与坏、阴与阳，例如，在决定是否投资一家

An algorithm is just a bunch of IF ELSE statements with a fancy name.  - Jack Forgebanq：iF Else中一般是业务逻辑，所以，业务逻辑也是一种算法。

Github #Copilot 是OpenAI作为“您的AI对程序员”创建的新产品。它是一个插件，您可以在VSCode中安装，使用和安装都很简单。GitHub Copilot是如何工作的？由一种称为Codex的深层神经网络语言模型提供动力。Codex是一个经过微调的GPT模型，在Gi

在机器学习 (ML) 模型中发现偏见是很困难的，有时，公司一旦公开以后才会发现意外的道德危害，Twitter想改变这一点：我们正在尝试一些激进的方法，引入业界首个算法偏见赏金竞赛。 5 月，我们分享了在显着性算法（也称为图像裁剪算法）中识别偏差的

在系统中，我们通过抽象来处理复杂性。对于任何系统，都存在三个关键问题： 它实现了什么抽象？ 这种抽象的设计空间是什么？ 为什么这个抽象有用？ 在这篇文章中，我们将回答 Paxos 的前两个问题。本文档并不打算取代 Paxos 论文。 

来自biztechmagazine报道：麻省理工学院电气工程和计算机科学教授 Sam Madden 指出，机器学习算法通常更像是“黑暗艺术而不是科学”。搅动数据的算法通常是不透明的，而且

来自JVM/性能极客shipilev的“JVM Anatomy Quarks”是一个正在进行的迷你帖子系列，其中每篇帖子都描述了一些关于 J

b树中的节点会记住搜索期间最近找到的索引，如果下一次搜索恰好是相同的值或非常接近的值，则二分搜索会更快。这仅在时间相关的搜索往往具有附近的键值的情况下有帮助，但这可能非常常见。点击标题，这是一个B 树的

大多数 ML 研究人员都缺少两个基本点：(1) 一旦有了因果模型，所有好的好处（例如，可解释性、迁移学习、公平性、数据融合等）都是可行的。(2) 但是没有一个可行的因果模型。深度学习DL = 戴着手铐的上帝的大教堂。  注：机器学习是学习相关性

科学方法——基于观察过程、提出假设，然后通过实验来证明或反驳该假设——几个世纪以来一直是现代科学的基石。这是一种被许多科学领域使用的技术，因为它提供了一个结构化的指南，可以使用经验证据来逻辑地和理性地回答一个问题。这种方法将人类带出黑暗时代，进入了当今物理学、天文学和现代科学领域取得突破性发

擅长软件设计的人相信自己拥有从基本原理理解任何类型系统的独特能力，无需事先培训，这要归功于自己卓越的分析能力。这种在人为构建的软件设计世界中的成功促进了一种危险的信心（自大）。作为计算机程序员，我们形成性的智力经验是使用由其他人设计的确定性编程语言系统，这些可能非常复杂，但复杂性不是

这是来自于来自杰夫贝索斯的经验教训：一旦你意识到高等数学是关于模式匹配的，它就会改变你对如何学习数学的看法。您不再需要一直担心发明新的解决方案。您只需回答 2 个问题：如何使用已经存在的解决方案？我知道使用这些解决方案的触发因素是什么？杰

优步Uber提供按需出租车服务，只需按一下按钮。在本文中，我们将探讨 Uber 背后特定功能的工程设计。 计算预计到达时间当你拿出你的手机；打开优步应用并叫车，然后那些聪明的小算法会告诉你司机需要多长时间才能到达。预计到达时间在大多数

在最好的情况下，BST (二叉搜索树 BST 的插入、删除和查找操作)可以提供 O(log n)

这些存储库非常有用，这对任何开发人员（无论是经验丰富的还是新手）在学习这门语言的过程中都大有裨益。 Java 设计模式该存储库包含由具有广泛专业知识的开源程序员和架构师创建的 Java 设计模式解决方案。可以通过阅读它们的高级描述或检