一撩python
程序员(创造算法将其编码的人)是一个“小神灵”,能任意创造不同的世界。甚至你也可以说《圣经·创世记》里的神也是“程序员”:语言(而不是统治权)才是他创造世界的工具。语言构成了这个世界。当今时代,坐在沙发上利用笔记本电脑你就可以成为一个“神”。你完全可以想象一个世界,并实现它。--《终极算法》1、前言程序员的刀是编程思想，其基础是编程语言，心里无刀。在众多的编程语言中，python当是最骚的一个。python有版本2和版本3，选新的就是了。从python.org官网上下载，安装。各个操作系统上都有...
教程 [2026-05-04]
小学生学编程！30行Python代码刷王者荣耀金币！通过荣耀学Python
哈哈，我相信如果有小学生，初中生之类的很希望自己也能做出这样一个脚本的！因为农药里面的英雄还真的贵，小编也和朋友玩过，什么1w8得8千的。这个确实很难打金币！今天教大家写一个脚本！如果代刷农药的金币！原理王者荣耀的冒险模式里有个挑战模式，第一次过关可以获得比较多的金币，后面重新挑战还是会获得少量金币，这不算是bug，只有你不嫌烦手动蛮力也可以刷金币。推荐关卡：陨落的废都-魔女回忆此关卡使用纯输出英雄20秒左右可以打BOSS，50秒左右可以通关，每次重复通关可以获得奖励19金币。在开挂前建议你手动...
教程 [2026-05-04]
简单解释 MapReduce 算法
编译：archimedeshttp://www.cnblogs.com/archimedes/p/mapreduce-principle.html一个有趣的例子你想数出一摞牌中有多少张黑桃。直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃？MapReduce方法则是：给在座的所有玩家中分配这摞牌让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃，然后把这个数目汇报给你你把所有玩家告诉你的数字加起来，得到最后的结论拆分MapReduce合并了两种经典函数：1、映射（Mapping）对集合里的每个目标应用同一个操作。...
教程 [2026-05-04]
Machine Learning最小可迭代产品No.75
报告各位首长，我参与的第二个项目顺利上线啦~棒棒，又一次感觉自己做的东西是有价值的，这个项目是一个平台类产品，专注于提高线下零售的实施效率，希望后面的迭代会越来越好。但是这个今天跟主题没什么毛关系，今天要跟大家聊聊最近的一点小思考，关于MachineLearning的最小化可行产品的设计，以及平台化设计，应该是怎么样的。我在公众号后台看到好多读者大大都留言了“MVP”来获取之前做的PPT了，但也很多大大希望我能好好讲讲这个PPT的内容，以及背后设计的思想是怎样的，今天终于有空跟大家细细捯饬捯饬。...
教程 [2026-05-04]
先看看这个融合了化学、AI和交互元素的雕塑作品吧！
你看着雕塑的时候雕塑也在看着你多学科艺术家兼建筑师PhilipBeesley将大量的技术和系统融入自己的创作，设计出各种“活着的”交互装置，这些“生物”蔓生在游客的头顶，无法用言语去形容，也没有类属，却能够直击人们的心灵，让人由衷惊叹。Astrocyte，2017具有“生命力”的雕塑“Astrocyte”是Beesley最新创作的艺术品，这部艺术品集合了化学、人工智能和沉浸音景等诸多元素，是一个可以回应人类存在的“活着的”雕塑。“Astrocyte”共由30个独立部件构成，今年10月份在多伦多P...
教程 [2026-05-04]
程序员工作三年想涨薪，却因为小细节没注意，被直接开除！
前言需求是暂时的，只有变化才是永恒的，面向变化编程，而不是面向需求编程。不要过分追求技巧，降低程序的可读性。简洁的代码可以让bug无处藏身。要写出明显没有bug的代码，而不是没有明显bug的代码。先把眼前的问题解决掉，解决好，再考虑将来的扩展问题。一、命名规范1、统一要求含义清楚，尽量做到不需要注释也能了解其作用，若做不到，就加注释，使用全称，不使用缩写。2、类名大驼峰式命名：每个单词的首字母都采用大写字母==例：==MFHomePageViewController3、私有变量私有变量放在.m文...
教程 [2026-05-04]
新型神经网络系统：由忆阻器制成，效率更高！
导读美国密歇根大学开发出由忆阻器制成的神经网络系统，也称为储备池计算系统。它教会机器像人类一样思考，并显著提升效率。背景神经网络，是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构，模仿动物神经网络行为特征，进行分布式信息处理的数学模型。神经网络中的算法可以通过训练，模仿人脑识别语音和图片的方式。但是，运行这种人工智能系统，往往会耗费很多的时间和能量，这也成为了这一技术的主要瓶颈。之前，笔者介绍过法国科学家利用忆阻器开发出一种神经网络芯片，对于神经网络系统来说，不仅降低了能耗，而且还提升了速度。神经网络受到...
教程 [2026-05-04]
Go语言中new和make的区别
Go语言中new和make是内建的两个函数，主要用来创建分配类型内存。在我们定义生成变量的时候，可能会觉得有点迷惑，其实他们的规则很简单，下面我们就通过一些示例说明他们的区别和使用。变量的声明变量的声明我们可以通过关键字，然后就可以在程序中使用。当我们不指定变量的默认值时，这些变量的默认值是他们的零值，比如类型的零值是0,类型的零值是，引用类型的零值是。对于例子中的两种类型的声明，我们可以直接使用，对其进行赋值输出。但是如果我们换成引用类型呢？这个例子会打印出什么？还是?。以上全错，运行的时候会...
教程 [2026-05-04]
Linux命令行：find的26个用法示例
作者|WrayLinux系统中的find命令在查找文件时非常有用而且方便。它可以根据不同的条件来查找文件，例如权限、拥有者、修改日期/时间、文件大小等等。在这篇文章中，我们将学习如何使用find命令以及它所提供的选项来查找文件。在绝大多数Linux发行版中，你都可以直接使用find命令而无需进行任何安装操作。如果你想在linux系统的命令行中变得特别高效，那么find是你必须掌握的命令之一。find命令的基本语法如下：$find[path][option][expression]一、基本用法1....
教程 [2026-05-04]
大数据开发如何规避细节问题，换一个角度来解决常见的细节问题
5.开发细节5.1工程结构讲解本书共一个系统架构，二个产品模块（离线和实现），四个项目包：Stormanalyse,Loggenerator,ClickStreamETL，SparkClickStream接下来分别来介绍对应的项目模块：5.1.1离线项目代码目录结构离线大数据日志处理由两部分组成，第一部分是HadoopMR组成的ClickStreamETL项目，第二个是有Spark内存计算组成的SparkClickStream项目。ClickStreamETLHadoop版本的日志处理分析Ecl...
教程 [2026-05-04]
利用Python进行数据分析（一）
说在前面即将自学《利用Python进行数据分析》这本书，为了督促自己思考并总结，遂将学习内容连载在此。以便大家参考，和自己回顾。此书前五章主要是介绍了IPython，NumPy，pandas入门，6至10章介绍数据的存储加载，清洗处理等及可视化，数据聚合？时间序列？。。。11章为金融方面的应用，12章为NumPy的高级应用。Python的不足：Python作为解释型编程语言，大部分代码速度上不可避免的要比编译型语言（JAVA，C++）要慢。另外一方面，因为GIL的存在，所以Python对高并发，...
教程 [2026-05-04]
线性神经网络
自适应线性元件也是早期的神经网络模型之一，其学习算法称为LMS(LeastMeanSquares)算法。Adaline网络与感知器网络非常相似，只是神经元的传输函数与不同而已。前者是线性传递函数，后者是对称硬极限传递函数。单层Adline网络和感知器网络一样，只能解决线性可分的问题，但其LMS学习规则却比感知器学习规则强得多。感知器学习规则训练的网络，其分类的判决边界往往离各分类模型靠的比较近，这使得网络对噪声十分敏感；而LMS学习规则则使均方误差最小，从而使判决边界尽可能远离分类模式，增强了网...
教程 [2026-05-04]
今天，你＠微信官方许了什么心愿？
今天一打开微信，发现朋友圈里好多人在@微信官方要圣诞帽，还有要「红鼻子+白胡子+一副眼镜＋圣诞树＋雪人」的，连要微信红包的都有。朋友们提出的要求，一个比一个高。甚至还有人发了英文版令小编感到更惊奇的是，这些朋友的头像上真的有一顶红色圣诞帽。难道发朋友圈并@微信官方后，微信官方真的可以读取信息、进行智能识别，并P上圣诞帽？人工智能原来离我们竟然这么近？于是小编也期待地发了一条朋友圈并@微信官方。但等了一下午，头像却没动静。耐不住等待的小编去问了几个在票圈里@微信官方并且有了圣诞帽的朋友，得到的答案...
教程 [2026-05-04]
java 用httpclient访问https时经常返回403的原因
纠结了一天的问题终于落下了帷幕！先听一首歌吧今天使用了一些httpclient包进行https网页数据的访问，但是一直返回403的问题，一开始以为网站做了限制为了防止爬虫，后来就加入了头部user-Agent来模拟浏览器，结果还是不行。紧接着又加入了cookie，结果仍然返回403。直到下午去github上看到了一个二次封装httpclient的util工具。下载下来放到了idea里访问了一下https的这个url结果成功了。对比了一下不同之处，除了httpclientjar包的版本有高低外还有...
教程 [2026-05-04]
拦截谣言5亿次？腾讯用大数据告诉你，什么谣言最多！
报告原文件下载：日前，腾讯公司联合中山大学传媒与设计学院和大数据传播实验室联合发布了《2017年腾讯公司谣言治理报告》对2017年网络上出现的谣言进行了分析。随着互联网的变得越来越发达，信息越来越多，与之而来的便是铺天盖地的谣言，如果腾讯不做谣言数据分析的话，大家可能都想不到竟然有这么多的谣言充斥在我们的生活中。辟谣阅读总次数达8亿次，拦截谣言超5亿次。以微信平台为例，有超过800个第三方权威机构加入辟谣队伍，处罚公众号数量大约18万。什么谣言最热门在腾讯各平台处理的有效谣言文章中，健康与养生、...