极简

《七堂极简物理课》总结

混江龙づ霸主 提交于 2020-03-21 18:37:38
目录 一、 最美理论 1. 1905年 ,爱因斯坦科学期刊《投了三篇文章》 2. 空间是一种物质 3. 爱因斯坦方程式 4. 黑洞 5. 宇宙大爆炸 二、 量子 1. 普朗克假设 2. 量子理论诞生宣言 3. 量子跃迁 4. 量子理论方程 三、 宇宙的构造 人类宇宙构造的认知历史 四、 粒子 原子组成 粒子理论 五、空间的颗粒 20世纪两大明珠 相互矛盾的伟大理论 圈量子引力 六、概率、时间和黑洞的热 1. 热的本质 2. 黑洞的热 七、我们 一、 最美理论 1. 1905年 ,爱因斯坦科学期刊《投了三篇文章》 第一篇指出了原子的存在 第二篇奠定了量子力学的基础 第三篇提出了《狭义相对论》 狭义相对论对牛顿的万有引力提出了质疑,和自由落体的认知产生了矛盾,爱因斯坦花了十年的时间解决,提出了《广义相对论》 牛顿想像物体是在空间中运动的:所有物体都做直线运动,直到一个力使它们的轨道发生弯曲,至于这个容纳世界的空间是由什么做成的,牛顿没有给出答案。 爱因斯坦出生前的几年,法拉第和麦克斯韦发现了“电磁场”:一种无处不在的真实存在,可以传递无线波,可以振动,波动 爱因斯坦收电磁场启发:引力场不弥漫于空间,因为它本身就是空间。 2. 空间是一种物质 广义相对论对宇宙做出了惊人的简化:空间是构成世界的“物质”之一,这种可以波动、弯曲、变形的实体。 太阳会使其周围的空间发生弯曲

极简图床挂了该如何找回七牛云外链失效图片

巧了我就是萌 提交于 2020-03-16 17:51:31
问题 我用了图床 Yotuku.cn,但某天发现他的官网都找不到了,我所有 markdown 文章里的图片链接全都跪了。 解决 这类的图床一般用的都是七牛云的存储,使用时绑定七牛云的存储空间的。 我登录七牛云控制台发现图片文件还在,但就是没法下载,这可怎么办 所幸的是其开发者中心提供了命令行辅助工具(qrsctl), 下载链接 下载后的文件记得自己改一下后缀 exe,打开 cmd 命令行 # 先登录 > C:\Users\everlose\Downloads\qrsctl-v3.2.20170501.exe login <your account> <your pass> # 查看bucket,和网站后台看到的结果相同,我就一个bucket就叫everlose > C:\Users\everlose\Downloads\qrsctl-v3.2.20170501.exe buckets [everlose] # 下载图片,想下载上图中的 15-10-11/29858369.jpg,并把它保存到当前目录起名叫 1.jpg > C:\Users\everlose\Downloads\qrsctl-v3.2.20170501.exe get everlose 15-10-11/29858369.jpg ./1.jpg INFO: Fetching http://iovip.qbox.me

virgo极简虚拟桌面 1.4.2 上班族必备

♀尐吖头ヾ 提交于 2020-03-10 13:23:50
virgo是一款 Windows 下的极简虚拟桌面,源程序自身只有 7KB,支持 4 个虚拟桌面以及快捷键操作。 下载地址: https://www.90pan.com/b1728826 密码:nn3s virgo极简到只有一个任务栏图标,连右键菜单都没有。 所有操作通过快捷键完成: ALT + 1..4 -> 切换 1 .. 4 个桌面 CTRL + 1..4 -> 发送当前窗口到 1 .. 4 某个桌面 ALT + CTRL + SHIFT + Q -> 退出程序 virgo的可执行文件占用磁盘小于 10KB,并且运行后只占用了不到 1MB 的内存空间。开源,默认支持 4 个虚拟桌面,如果你想修改为更多,去自行编译代码。 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/xiaogg/blog/3190937

在windows上极简安装GPU版AI框架

≯℡__Kan透↙ 提交于 2020-03-07 22:22:10
在windows上极简安装GPU版AI框架 如果我们想在windows系统上安装GPU版本的AI框架,比如GPU版本的tesnorflow,通常我们会看到类似下面的安装教程 官方版本 安装CUDA 安装cuDNN 配置环境变量 安装python环境 安装gpu版的tensorflow开发包 咋看上去好像不是很复杂,但是其中坑多到你怀疑人生。 下载的cuDNN时候需要注册,而且因为cuDNN文件在外网,下载速度很慢。 比如不同版本的tensorflow和CUDA(cuDNN)的版本是有匹配关系的,那你可能会说我先查好他们的这个依赖关系,然后找好合适的版本再安装。 比如对于windows系统而言,显卡驱动的版本决定了你能够安装的CUDA版本,有部分教程会忽略这一点。 ...... 假如你幸运地把上面的这些坑全部趟过了,那你还可能会遇到一个问题,就是如果你用pip去安装tensorflow-gpu,还是有可能会报各种神奇的错误。事实上,在windows系统上安装AI框架,最好的方法是用conda,而不是用原生的pip。 总结了上面的这些常见的问题,下面我们开始介绍如何在windows上极简安装GPU版AI框架: 极简版本 安装Anaconda 新建conda虚拟环境(建议用python3.6,可换国内源) 安装显卡驱动(官网下载或者用驱动助手软件)

归并排序极简

妖精的绣舞 提交于 2020-03-07 00:30:12
极简,算法模板如下: #include<iostream> using namespace std; const int N = 1e6 + 10; int n; int q[N]; int tmp[N]; void merge_sort(int q[N], int l, int r) { if( l >= r ) return ; int mid = l + r >>1; int k = 0, i = l, j = mid +1; merge_sort(q, l, mid), merge_sort(q, mid + 1, r); while( i <= mid && j <= r) if( q[i] < q[j] ) tmp[k ++ ] = q[i ++ ]; else tmp[k ++ ] = q[j ++ ]; while(i <= mid) tmp[k ++ ] = q[i ++ ]; while(j <= r) tmp[k++ ] = q[j ++ ]; for(int i = l, j = 0; i <= r ; ++i, ++j) q[i] = tmp[j]; } int main() { scanf("%d",&n); for (int i=0;i<n;++i) scanf("%d",&q[i]); merge_sort(q, 0, n-1); for (int

《斯坦福极简经济学》Timothy Taylor (在读)

萝らか妹 提交于 2020-02-09 22:18:15
一、各章内容: 微观经济学篇: 人们卖弄的经济学原理只有50%是正确的 做自己最合适的事,就有更好的生产力 市场均衡点并不表示人们对结果感到满意 在任何情况下都必须有所取舍 增加的生产成本可以转嫁给消费者吗? 你的薪水最终由你的产出决定 折现值是个很重要的观念 人一生积累财富的关键是什么 垄断的本质是对勤劳者课税 是大池塘里的小鱼还是小池塘里的大鱼 最佳的管制法或许就是解除管制 主张零污染是不可行的 自由市场并不保证会给发明者奖励 缴税是用强迫的方式克服搭便车问题 社会福利计划是在援助与激励之间拔河 什么样的收入不均算合理? 品牌可以让消费者对质量比较放心 谁能监督代理人 宏观经济学 人均GDP是一个有用的比较工具 为什么人们重视经济增长 经济下降,薪资很少会大幅度下降 通胀率走高会使市场运作不顺畅 贸易顺差的真正意思是借钱给国外 短期看需求,长期看供给 菲利普斯曲线是一种短期现象 政府的钱是怎么花的 权衡性财政政策,知易行难 美国积累负债的前期前景很糟糕 金钱对我们没有任何用处,除非把它花掉 中央银行既有权力,也有责任 你可以牵马到河边,但不能强迫它喝水 不用扩大贸易就很赋予的国家根本找不到 全球化的整体方向将提高全世界的生活水平 汇率剧烈波动会对经济造成很大干扰 美元大幅度贬值对美国并没有显著负面影响 未来的经济不再是零和游戏 来源: https://www.cnblogs

我的强化学习极简笔记

余生长醉 提交于 2020-02-02 03:27:31
强化学习极简笔记 文章目录 强化学习极简笔记 动态规划 模型 迁移 策略 值函数 Bellman 方程 算法 Markov 决策 --- 不确定动态规划 模型 迁移 策略 奖励 状态值函数 状态行为值函数 Bellman 方程 基模型 策略迭代算法 强化学习 基于值函数 (模型未知) 时间差分TD Sarsa( λ \lambda λ ) QLearning 值函数逼近 Sarsa 算法 关键字: 模型 迁移 奖励 策略 值函数 状态值函数 状态-动作值函数 Bellman 方程 TD 算法 Sara算法 Q学习 同/异策略 动态规划 强化学习是基于动态规划的。 模型 函数模型 ( S , A , f , π , r , γ ) (S, A,f, \pi, r, \gamma) ( S , A , f , π , r , γ ) S S S :状态集合 A A A : 动作集合 f : S × A → S f:S\times A\to S f : S × A → S 状态转移函数 π \pi π : 策略 r : S × A → R r:S\times A\to\R r : S × A → R 动作奖励 γ \gamma γ : 折扣因子 当 f , π , r f,\pi,r f , π , r 为转移概率时,是非确定模型 图论模型(没有动作集) ( G = ( V , E )

EM算法极简总结

谁说我不能喝 提交于 2020-01-26 17:36:31
目录 对数似然目标 定义下界 优化过程 例子解释 混合高斯模型 学生t分布模型 概念 EM算法求解 EM算法用于在生成模型当中,模型的形式已知后,以最大似然的形式,优化模型参数。 对数似然目标 θ ^ = arg max ⁡ θ [ ∑ i = 1 I l o g [ ∫ P ( x i , h i ∣ θ ) d h i ] ] \hat \theta = \argmax _\theta \left [ \sum_{i=1}^I log \left [\int P(x_i, h_i|\theta)dh_i \right] \right ] θ ^ = θ a r g m a x ​ [ i = 1 ∑ I ​ l o g [ ∫ P ( x i ​ , h i ​ ∣ θ ) d h i ​ ] ] 其中 { x i } i = 1 I \{ x_i\}_{i=1}^I { x i ​ } i = 1 I ​ 是训练数据, h h h 是隐变量。 定义下界 上式不好直接求,定义下界函数 B [ { q i ( h i ) } , θ ] = ∑ i = 1 I ∫ q i ( h i ) log ⁡ [ P ( x i , h i ∣ θ ) q i ( h i ) ] d h i ≤ ∑ i = 1 I l o g [ ∫ P ( x i , h i ∣ θ ) d h i ]

Windows 极简利器

折月煮酒 提交于 2019-12-05 22:57:51
Snipaste 截图工具 https://zh.snipaste.com/download.html SoftMaker Office 文档 PPT Excel处理 https://www.softmaker.com/ Sumatra PDF 阅读器 https://www.sumatrapdfreader.org/news.html Bandizip 压缩解压 https://cn.bandisoft.com/bandizip/ 7-Zip 压缩解压 https://sparanoid.com/lab/7z/ Colver 文件夹 来源: https://www.cnblogs.com/bhfdz/p/11949397.html

极简技术简录-HTTP

我怕爱的太早我们不能终老 提交于 2019-12-05 01:46:27
HTTP 简介 HTTP协议(HyperText Transfer Protocol,超文本传输协议)是因特网上应用最为广泛的一种网络传输协议,所有的WWW文件都必须遵守这个标准。 HTTP是一个基于TCP/IP通信协议来传递数据(HTML 文件, 图片文件, 查询结果等)。 HTTP 工作原理 HTTP协议工作于客户端-服务端架构上。浏览器作为HTTP客户端通过URL向HTTP服务端即WEB服务器发送所有请求。 Web服务器有:Apache服务器,IIS服务器(Internet Information Services)等。 Web服务器根据接收到的请求后,向客户端发送响应信息。 HTTP默认端口号为80,但是你也可以改为8080或者其他端口。 HTTP三点注意事项: HTTP是无连接:无连接的含义是限制每次连接只处理一个请求。服务器处理完客户的请求,并收到客户的应答后,即断开连接。采用这种方式可以节省传输时间。 HTTP是媒体独立的:这意味着,只要客户端和服务器知道如何处理的数据内容,任何类型的数据都可以通过HTTP发送。客户端以及服务器指定使用适合的MIME-type内容类型。 HTTP是无状态:HTTP协议是无状态协议。无状态是指协议对于事务处理没有记忆能力。缺少状态意味着如果后续处理需要前面的信息,则它必须重传,这样可能导致每次连接传送的数据量增大。另一方面