量子

1）算数运算符 1）常见的算数运算符,如下图： 说明：变量a在运算符之前，输出表达式的值为a，然后a自增或自减；变量a在运算符之后，输出表达式会先自增或自减，表达式的值就是自增或自减后a的值。 常见的命令运算命令，如下图； 我们来实践一下吧， 1 [root@king scripts]# cat test.sh 2 #! /bin/ bash 3 a=$ 1 # 直接把特殊位置参数变量$1赋值给a， 4 b=$ 2 # 并且把特殊位置参数变量$2赋值给b，这样，脚本传参的内容就会赋值给a和b。 5 echo " a-b=$(($a-$b)) " 6 echo " a+b=$(($a+$b)) " 7 echo " a＊b=$(($a＊$b)) " 8 echo " a/b=$(($a/$b)) " 9 echo " a＊＊b=$(($a＊＊$b)) " 10 echo " a%b=$(($a%$b)) " 11 [root@king scripts]# sh test.sh 6 2 12 a-b= 4 13 a+b= 8 14 a＊b= 12 15 a/b= 3 16 a＊＊b= 36 17 a%b= 0 我们来模仿一下计算器吧， 1 #! /bin/ bash 2 #add, subtract, multiply and divide 3 print_usage(){　　　　　　

人工智能AI与大数据技术实战 公众号： weic2c 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向 -- 深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 　　神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有 1000 亿个神经元之多。 图1 人脑神经网络 　　那么机器学习中的神经网络是如何实现这种模拟的，并且达到一个惊人的良好效果的？通过本文，你可以了解到这些问题的答案，同时还能知道神经网络的历史，以及如何较好地学习它。 　　由于本文较长，为方便读者，以下是本文的目录： 　　一.前言 　　二.神经元 　　三.单层神经网络（感知器） 　　四.两层神经网络（多层感知器） 　　五.多层神经网络（深度学习） 　　六.回顾 　　七.展望 　　八.总结 　　九.后记 　　十.备注 一. 前言 　　让我们来看一个经典的神经网络。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是 输入层 ，绿色的是 输出层 ，紫色的是 中间层 （也叫 隐藏层 ）。输入层有 3 个输入 单元，隐藏层有 4 个 单元

“ 原作者 ：计算机的潜意识 重新排版 ：「曲水流觞TechRill 」 , 转载请同时注明两个出处。 全文 ：18K字，阅读需1小时 原文 ： https://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html ” 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些 ‍‍‍‍‍ ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ ‍‍‍ 机器学习 参见本公众号另一篇： [硬核科普]从机器学习谈起 基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。 图1 人脑神经网络 那么机器学习中的神经网络是如何实现这种模拟的，并且达到一个惊人的良好效果的？通过本文，你可以了解到这些问题的答案，同时还能知道神经网络的历史，以及如何较好地学习它。 由于本文较长，为方便读者，以下是本文的目录： 一.[前言] 二.[神经元] 三.[单层神经网络（感知器）] 四.[两层神经网络（多层感知器）] 五.[多层神经网络

声明： 仅代表推文作者个人观点，作者水平有限，如有不科学之处，请大家指正！ 原文链接： https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acscatal.0c03472 本文分享自微信公众号 - 量子化学（quantumchemistry）。 如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“ OSC源创计划 ”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4589508/blog/4819289

这个书单是最近两三年内看过的得到APP专栏与课程作者的得到精选文集和他们写过的书共34本。新增 熊逸《道可道》 和万维钢 《你有你的计划，世界另有计划》 。 按作者计数： 熊逸 1本 王烁 1本， 吴军 4本， 武志红 3本， 熊太行 1本， 薛兆丰 2本， 何帆 3本， 曾鸣 2本， 万维钢 2本， 李笑来 2本， 刘润 4本， 罗永浩 1本， 李翔 1本， 王煜全 3本， 罗振宇 4本。 按星级计数： 5星 1本， 4星 12本， 3.5星 1本 3星 11本 2.5星 4本 2星 2本 1星 3本 带有（new）字样的条目是跟 上一个版本 比新增或修改的内容。 5星|熊逸《道可道》： 秒杀樊登力荐的《道德经说什么》（new） 从古今中外哲学与政治的思想体系大框架中，看后世大家如何评价《道德经》，看《道德经》思想跟其他学派、其他宗教思想的异同与演变碰撞历史。 作者对《道德经》是研究的态度而不是崇拜的态度。 对《道德经》不是81章逐个讲解，而是按作者的思路整理，涉及到许多中外古代哲学思想，提到历史上多位大家对《道德经》的讲解，提到好几个《道德经》自相矛盾的地方。最有趣的一点是1993年出土的郭店竹简中的《道德经》，是一个司马迁都没见过的古老版本。另外唐代就有史学家刘知几指出当时通行的河上公版《道德经》有问题。 当代学者的相关著作中，书中提到最多的是李零的《人往低处走》

EA周报 2020年12月4日 每 个星期7分钟，元宝带你喝一杯IT人的浓缩咖啡，了解天下事、掌握IT核心技术。 周报看点 1、 我国科学家构建76个光子量子计算原型机“九章” 2、 外媒：苹果下周二有望再次召开发布会 3、 收费引发争议，360安全浏览器悄然下架 VIP 会员版本 4、 腾讯成立云计算西安分公司，将成总部之外最大云研发中心 5、 英特尔旗下业务与 AWS 签约：开始夺取英伟达市场 6、 字节跳动回应拿下域名「douyinpay.com」：防止第三方恶意侵权 7、 Win 10 原生运行安卓 App：开发者几乎不需要修改代码 热点大事件 我国科学家构建76个光子量子计算原型机“九章” 中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳等组成的研究团队，与中科院上海微系统所、国家并行计算机工程技术研究中心合作，构建了76个光子的量子计算原型机“九章”，实现了具有实用前景的“高斯玻色取样”任务的快速求解。该量子计算系统处理高斯玻色取样的速度比目前最快的超级计算机快100万亿倍。这一成果使得我国成功达到了量子计算研究的第一个里程碑：量子计算优越性（国外称“量子霸权”）。（科技日报） 罗永浩关联直播交易案遭“问停”，尚纬股份终止跨界收购直播公司 12月3日晚间，尚纬股份表示终止收购直播公司星空野望。对于此次收购终止的原因，公司表示因考虑到直播新规实施将会对直播行业产生较大影响等，公司对估值定价

无论你是初试牛刀的初学者，还是渐入佳境的潜力新星，亦或是经验丰富的竞赛老将，一份适合自己的书单总是奥赛学习的致胜法宝。本期推送，我们针对物理竞赛整理了一系列经典书目。希望大家可以结合自身经历、基础实力，选择适合自己的奥赛书籍，让一本本好书陪伴自己走完这段美丽而艰辛的竞赛生涯。 入 门 书 单 ▼01.高中物理学 沈克琦 主编2015-07-01中国科学技术大学出版社 02.新概念物理读本 赵凯华，张维善 著2009-02-01 / 人民教育出版社 这两套书的特点都是从高中物理、从零开始讲起。也就是说，即使你只有初中物理水平，直接看这两套书都不会有太大问题。而且都是大家之作，越是简单的书，写起来越难。其中前者是比较正统一点的，偏课内状态。后者名为“读本”，因此性质更加偏向科普，但使用的效果是类似的。 难度指数 ★☆ 推荐指数★★★★ 03.高中物理经典名题精解精析 江四喜 著2018年06月中国科学技术大学出版社 据说这本书是江四喜老师为自己的女儿编写的高考物理辅导书。书中题目选得很有代表性，几乎包含了所有重要的中学物理模型，体现了中学物理解题的方法与程序的应用。 难度指数 ★★ 推荐指数★★★ 04.物理竞赛教程 张大同、彭大斌、范小辉等 著2016-05-01 / 华东师范大学出版社 俗称“小绿书”，分高一高二高三三册，是物理竞赛入门的必读书目

dso 1.1. Motivation 本文提出的单目视觉测距法的直接和稀疏公式是出于以下考虑因素; （1）直接： 关键点的主要优点之一是它们能够为使用现成的商品相机拍摄的图像中存在的光度和几何失真提供稳健性。 例如自动曝光变化，非线性响应功能（伽马校正/白平衡），镜头衰减（渐晕），去连接伪像，或甚至由滚动快门引起的强烈几何失真。 同时，对于介绍中提到的所有用例，数百万台设备（并且已经）配备了专门用于为计算机视觉算法提供数据的摄像机，而不是为人类消费捕获图像。 这些摄像机应该并且将被设计为提供完整的传感器模型，并以最能为处理算法提供服务的方式捕获数据： 例如，自动曝光和伽马校正不是未知的噪声源，而是提供更好图像数据的功能 - 可以合并到模型中，使获得的数据更具信息性。 由于直接方法将完整的图像形成过程建模为像素强度，因此它可以从更精确的传感器模型中获益。 直接公式的主要好处之一是它不需要一个点本身可以识别，从而允许更精细的几何表示（像素反向深度）。 此外，我们可以从所有可用数据中进行采样 - 包括边缘和弱强度变化 - 生成更完整的模型，并在稀疏纹理环境中提供更强大的稳健性。 (2)稀疏： 添加几何体之前的主要缺点是引入几何参数之间的相关性，这使得实时统计上一致的联合优化不可行（参见图2）。 2.2模型公式 我们将在目标帧I j中观察到的参考帧I i中的点p

就在今天，腾讯正式对外宣布启动新一轮整体战略升级的消息。这是时隔6年之后，腾讯内部发生的最大的组织变革。6年前为了应对移动互联网浪潮所做的架构调整，使得腾讯顺利实现移动化，并成功拿到移动互联网时代的船票，最终成长为中国互联网的两极之一。如果说6年前的架构变更是为了应对移动化，那么今天的战略升级又意味着什么呢？ 我们知道，腾讯一直以来都是中国最挣钱的互联网公司之一。无论是流量还是现金流，在国内都是数一数二的。但是长久以来，腾讯的收入大部分都来自2C领域，最典型的莫过于游戏收入了。以王者荣耀为例，一季度的流水就达到几十亿，这样的成绩足矣秒杀绝大多数A股上市公司了。可以说，以前的腾讯真的是躺着就能挣钱的。过去几年腾讯股价的飙升，与游戏业务的抢眼表现脱不了关系。正是由于钱来得太容易了，导致腾讯在前沿领域的投入落后于同量级的公司，云计算领域比不上阿里巴巴，人工智能方向不敌百度，而这些才是腾讯这种巨无霸的护城河，而不是微视快手之流。不过这也合乎人性。打个比方，当你发现一座金矿时，你还会到别处去寻找钻石吗？大多数人都会选择先开采眼前的金矿的。腾讯也是如此。 但是金矿总有被开采完的一天。特别是在如今的大环境下，腾讯如果还像以前那样躺着挣钱，最终会死得很难看。资本寒冬、互联网泡沫、游戏管制、股价暴跌、营收增速放缓、头条系崛起……今年对腾讯而言，毫无疑问是最艰难的一年。因此

作者|胡杨 来源|智能相对论（aixdlun） 就在大家围着AI讲故事的瞬间，电视行业也没闲着，而且还加上了“激光”。 5月15日极米科技在发布无屏电视H2、H2 Slim之外，还重点推出了激光电视皓·LUNE，并把价格拉到了万元级：10999元。随后，5月17日，海信发布L5和L7系列4K激光电视，其中海信80吋L5 4K激光电视的价格也到了2万元以下。 初步统计，目前推出激光电视产品的品牌不下二十家，可分为4大类： 1 、传统彩电品牌， 如海信、长虹，作为行业中的“扛旗者”，他们熟悉彩电业，并拥有市场口碑和渠道资源。 2 、互联网概念新势力， 如极米、小米、艾洛维等，他们具有互联网思维，要么基于成本定价，比如小米，希望快速打开销路；要么提出“品价比”，如极米，希望通过提供既优质又亲民的价格，来满足消费升级的需求。 3 、传统投影品牌， 如索尼、明基等，他们深耕“投影”圈，具有垄断资源，是激光显示市场多元化发展的主力军。 4 、本土投影品牌， 如光峰、美乐等。 如今，激光电视正从“专属精密仪器”逐步变身为“普通家用消费品”，成为点燃电视行业的一束明光，但这场四国大战谁会输谁能赢？ 一 猝不及防，大家磨刀霍霍向“激光电视” 回答这个问题之前，我们不妨先问问为什么激光电视能火。 尽管激光电视进入市场才三四年，但市场发展超乎想象，这除了消费升级热潮外