"敢于尝试,才有突破" 2017年5月27日,当今世界排名第一的中国棋手柯洁与AlphaGo 2.0的三局对战落败.该事件标志着最新的人工智能技术在围棋竞技领域超越了人类智能,借此机会,介绍一下AlphaGo背后的秘密--增强学习技术. 增强学习(Reinforcement Learning),也称强化学习,是一种在过程中学习提高机器智能的框架.该框架通常可用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process)概念来描述,即假设存在智能体(Agent)在约束环境下执行某动…

JavaScript优化及导航菜单背后的秘密 伍星 学习目标1.进一步了解前端优化 学习如何编写良好的 JavaScirpt2.通过导航的学习,了解JavaScirpt的应用 JavaScript在用户体验优化的实现中起着至关重要的作用3.前端开发相关的工具和手段了解 了解JavaScript开发相关的工具和手段 目录 CONTENTS1 回顾:HTML语义.CSS高级2 编写高效的 JavaScript3 认识导航菜单及其开发4 导航菜单的性能加速5 破解牛X导航菜单的秘密5 JS的调试.压缩…

样本量问题真的是好多人的老大难,是很多同学科研入门第一个拦路虎,今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题,我想想不止是本科生对这个问题不会,很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白,那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑,也能对大家的科研设计中的样本量设计部分有所启发. 样本量计算的逻辑 还记得我们最开始接触统计推断的时候,大家都知道一个词叫做原假设,原假设一般来讲都是"阴性的",我们统计推断要做的事情便是推翻原假设从而得出有"统计…

原文:隐藏在QRCode二维码背后的秘密 隐藏在QRCode二维码背后的秘密,您知道吗? 1.容错级. 二维码的容错级分别为:L,M,Q和H.其中,L最低,H最高.如何从二维码中一眼看出其容错级别呢?看下图: 图1  容错级示例 如上图所示,关键部分已用红色框框起来,识别方向也已用箭头标示.假定黑色块为1,白色为0,那么: 两黑色块平列,黑+黑=11,容错级为L:黑+白=10,为M级容错:白+黑=01,为Q级容错:白+白=00,为H级容错.      L级容错                 M…

孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效(power)和样本量计算 1 统计功效(power)概念 统计功效(power)指的是在原假设为假的情况下,接受备择假设的概率. 用通俗的话说就是,P<0.05时,结果显著(接受备择假设); 在此结论下,我们有多大的把握坚信结果的显著性,此时需要用到power来表示这种"把握". 统计功效(power)的计算公式为 1-β. 说到β,要提一下假设检验中的一型错误和二型错误. 一型错误,用 α 表示,全称 T…

拼多多:成立三年,获客三亿,月订单成交额达到恐怖的400亿,成功上市! 糕妈优选:营销活动推送1小时,订单超过10000+,商品成功刷屏朋友圈! 寻慢:一场活动净增7000+粉丝,付款转化率高达71%.! --. 这些赚足眼球的成绩,始终吸引着传统商家想一探究竟.他们究竟是靠什么取得了这些令人惊叹的成绩?自己的营销活动为何效果如此差?要怎样才能打造一款刷屏朋友圈的商品?--为此,今天小编带你来一起来深入剖析这些成绩背后的秘密! 其实,他们营销活动大获成功的背后都是借助了社交营销神器--小程序拼团…

临床试验的参数估计中,评价指标有确定的估计目标 ,临床试验目的需通过参数估计(含相应的可信区间估计)的方法证明评价指标不低于目标值时,可根据单组目标值法样本量公式计算. 例:欲证明器械A的诊断准确性非劣于同类已上市器械B,其中器械B的灵敏度估计值为95%,特异度估计值为97%,预期器械A能达到与器械B相同的灵敏度与特异度,设器械A的灵敏度目标值为90%,特异度目标值为92%,脱落率20%,一类错误0.05,检验效能80%,计算该试验需要的总样本量.PASS操作如下: 根据灵敏度可计算阳性组样本量…

UF2.0--经纪业务运营平台 O4--投资交易管理系统软件 UFT--证券极速交易系统软件 TA--登记过户系统 -- 说到恒生在业内的明星产品,太多了,小编一口气说不完,但小编只知其一,殊不知这些大名鼎鼎的创新技术平台背后原来都是基于一个神秘的金融基础件开发的. who? 他就是CRES(C++ Reused Extend Simple)--恒生金融基础件,是一个基于C++语言,可重用的.可扩展的.简单易用的中间平台,是一个二次开发平台,可以借助CRES平台快速开发出业务系统. CRES究竟…

表面上看来使用delegate是一件很简单的事. 用delegate关键字定义,使用老套的new创建一个instance ,使用熟悉的方法调用写法调用,只不过不在是方法名,而是委托名. 但是在这背后CLR为我们做了很多.   当我们 写下下面这句话时   public delegate void FeedBack(Int32 val);   其实相当于 大概下面的代码(省略部分多线程相关代码)   pubic class FeedBack:MulticastDelegate {   public…

Docker与CoreOS的恩怨情仇 2013年2月,Docker建立了一个网站发布它的首个演示版本, 3月,美国加州Alex Polvi正在自己的车库开始 他的 第二次创业 有了第一桶金的Alex这次准备干一票大的,他计划开发一个足以颠覆传统的服务器系统的Linux发行版.为了提供能够从任意操作系统版本稳定无缝地升级到最新版系统 的能力,Alex急需解决应用程序与操作系统之间的耦合问题.因此,当时还名不见经传的Docker容器引起了他的注意,凭着敏锐直觉,Alex预见了这个项目的价值,当 仁不…