1.算术运算表达式求值在上一篇博文《Python技法：用re模块实现简易tokenizer》中，我们介绍了用正则表达式来匹配对应的模式，以实现简单的分词器。然而，正则表达式不是万能的，它本质上是一种有限状态机（finitestatemachine，FSM）,无法处理含有递归语法的文本，比如算术运算表达式。要解析这类文本，需要另外一种特定的语法规则。我们这里介绍可以表示上下文无关文法（contextfreegrammer）的语法规则巴科斯范式(BNF)和扩展巴科斯范式(EBNF)。实际上，小到一个算术运算表达式，大到几乎所有程序设计语言，都是通过上下文无关文法来定义的。对于简单的算术运算表达式，
1.算术运算表达式求值在上一篇博文《Python技法：用re模块实现简易tokenizer》中，我们介绍了用正则表达式来匹配对应的模式，以实现简单的分词器。然而，正则表达式不是万能的，它本质上是一种有限状态机（finitestatemachine，FSM）,无法处理含有递归语法的文本，比如算术运算表达式。要解析这类文本，需要另外一种特定的语法规则。我们这里介绍可以表示上下文无关文法（contextfreegrammer）的语法规则巴科斯范式(BNF)和扩展巴科斯范式(EBNF)。实际上，小到一个算术运算表达式，大到几乎所有程序设计语言，都是通过上下文无关文法来定义的。对于简单的算术运算表达式，
1.梯度下降梯度下降（GradientDescent）是计算机计算能力有限的条件下启用的逐步逼近、迭代求解方法，在理论上不保证下降求得最优解。e.g.假设有三维曲面表达函数空间，长(x)、宽(y)轴为子变量，高(z)是因变量，若使用梯度下降法求解因变量最低点的步骤如下：任取一点作为起始点。查看当前点向哪个方向移动得到最小的z值，并向该方向移动。重复上述步骤，直到无法找到更小的z值，此时认为达到最低点。受起始点和目标函数的约束，有时该法无法找到全局最优点，但有着比OLS更快的求解速度，因此被广泛应用。根据原理介绍几个梯度下降求解算法概念：步长（learningrate）：每一步梯度下降时向目标方
1.梯度下降梯度下降（GradientDescent）是计算机计算能力有限的条件下启用的逐步逼近、迭代求解方法，在理论上不保证下降求得最优解。e.g.假设有三维曲面表达函数空间，长(x)、宽(y)轴为子变量，高(z)是因变量，若使用梯度下降法求解因变量最低点的步骤如下：任取一点作为起始点。查看当前点向哪个方向移动得到最小的z值，并向该方向移动。重复上述步骤，直到无法找到更小的z值，此时认为达到最低点。受起始点和目标函数的约束，有时该法无法找到全局最优点，但有着比OLS更快的求解速度，因此被广泛应用。根据原理介绍几个梯度下降求解算法概念：步长（learningrate）：每一步梯度下降时向目标方
1、线性回归1.1线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归那么怎么理解呢？我们来看几个例子期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩房子价格=0.02×中心区域的距离+0.04×城市一氧化氮浓度+(-0.12×自住房平均房价)+0.254×城镇犯罪率上面两个例子，我们看到特征值与目标值之间建立的
1、线性回归1.1线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归那么怎么理解呢？我们来看几个例子期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩房子价格=0.02×中心区域的距离+0.04×城市一氧化氮浓度+(-0.12×自住房平均房价)+0.254×城镇犯罪率上面两个例子，我们看到特征值与目标值之间建立的
现在形势不好，有好几个校招的同学给熊哥反馈，他们今年找工作非常的困难。我看了他们的简历都很优秀，在我那个年代是很容易进大厂的。感叹去年和今年很多互联网公司裁员，hc收缩，人员只出不进。社招都不好找工作，更别提校招同学了。很多公司甚至只招社招或者干脆就不招人。腾讯2023届校招薪资最近也正式开奖了，今年腾讯大部人无签字费无股票（只有少数SP、SSPOffer才有股票），腾讯今年给不同岗位的同学开出的薪资分别为：技术岗技术岗offer（含算法岗、前后端开发等）月薪一般分为三档：白菜：（18k-20k）*16SPOffer：22k*16、23k*16SSPOffer：24k*16房补一般是：4k/月
现在形势不好，有好几个校招的同学给熊哥反馈，他们今年找工作非常的困难。我看了他们的简历都很优秀，在我那个年代是很容易进大厂的。感叹去年和今年很多互联网公司裁员，hc收缩，人员只出不进。社招都不好找工作，更别提校招同学了。很多公司甚至只招社招或者干脆就不招人。腾讯2023届校招薪资最近也正式开奖了，今年腾讯大部人无签字费无股票（只有少数SP、SSPOffer才有股票），腾讯今年给不同岗位的同学开出的薪资分别为：技术岗技术岗offer（含算法岗、前后端开发等）月薪一般分为三档：白菜：（18k-20k）*16SPOffer：22k*16、23k*16SSPOffer：24k*16房补一般是：4k/月
在AppleiPhone14ProMax成功推出后，iOS的市场份额在2022年最后一个季度有所上升。该模型被挑出来，因为香草模型表现不佳。与此同时，安卓已经失去了一些优势。根据Statista的数据，智能手机市场现在相当稳定，因此变动相对较小，iOS仍略低于30%大关，而Android略高于70%大关。这是一场两匹马的比赛，在老守卫死后，几名竞争者试图进入市场但未能成功。iPhone14Pro和14ProMax带来了几年来的首次重大相机改进以及全新的动态岛设计，吸引了更多人升级。然而，精致的设计和首款高分辨率摄像头并不是iOS崛起的唯一原因。StockApps的分析师EdithReads写道
在AppleiPhone14ProMax成功推出后，iOS的市场份额在2022年最后一个季度有所上升。该模型被挑出来，因为香草模型表现不佳。与此同时，安卓已经失去了一些优势。根据Statista的数据，智能手机市场现在相当稳定，因此变动相对较小，iOS仍略低于30%大关，而Android略高于70%大关。这是一场两匹马的比赛，在老守卫死后，几名竞争者试图进入市场但未能成功。iPhone14Pro和14ProMax带来了几年来的首次重大相机改进以及全新的动态岛设计，吸引了更多人升级。然而，精致的设计和首款高分辨率摄像头并不是iOS崛起的唯一原因。StockApps的分析师EdithReads写道
