线性代数——平面向量学习笔记首发于洛谷。定义及用语说明无特殊说明，下文的向量均指自由向量且是平面向量。向量，英文名为vector，目前没有准确而统一的中文翻译。在物理学科，一般翻译成「矢量」，且与「标量」一词相对。在数学学科，一般直接翻译成「向量」。对于向量的乘法：物理数学直译俗称标量积数量积内积点积矢量积向量积外积叉积物理和数学上的用语采用了意译的方法，分别表示运算的结果为标量和矢量。在数学学科，通常也可以翻译成「内积」和「外积」，是两个名词的直译。而「点积」和「叉积」是根据运算符号得来的俗称，这种俗称也很常见。本文采用「点积」和「叉积」的表达方法，大概因为作者读过一篇不大正统的文章。在数学
本文分享自华为云社区《Sermant的整体流程学习梳理》，作者：用友汽车信息科技（上海）有限公司 刘亚洲Java研发工程师。一、sermant架构Sermant整体架构包括SermantAgent、SermantBackend、SermantInjector、动态配置中心等组件。其中SermantAgent是提供字节码增强基础能力及各类服务治理能力的核心组件，SermantBackend、SermantInjector、动态配置中心为Sermant提供其他能力的配套组件。二、javaagent和bytebuddy组合使用场景比较典型的就是skywalking、sermant、arthas、mo
STLSTL提供了六大组件，彼此之间可以组合套用，这六大组件分别是:容器、算法、迭代器、仿函数、适配器、空间配置器。数据结构和容器管理：STL提供了多种数据结构和容器，如向量（vector）、链表（list）、集合（set）、映射（map）等。这些容器可以帮助程序员方便地存储和管理数据，根据需求进行动态调整和操作。算法和数据处理：STL中提供了大量的算法，如排序、查找、遍历等，这些算法可以直接应用于不同类型的容器，帮助程序员高效地对数据进行处理和操作。迭代器和访问控制：STL中的迭代器提供了统一的访问接口，使得程序员能够方便地遍历容器中的元素并进行读写操作。迭代器可以灵活地控制访问范围和方式，
Linux的目录结构Linux的目录结构Linux的目录结构是一个树形结构Windows系统可以拥有多个盘符，如C盘、D盘、E盘Linux没有盘符这个概念，只有一个根目录/，所有文件都在它下面Linux路径的描述方式●在Linux系统中，路径之间的层级关系，使用：/来表示●在Windows系统中，路径之间的层级关系，使用：\来表示D:\data\work\hello.txt/usr/local/hello.txtLinux命令入门Linux命令基础格式无论是什么命令，用于什么用途，在Linux中，命令有其通用的格式：command[-options][parameter]●command：命令
这一次，谷歌DeepMind在基础模型方面又有了新动作。我们知道，循环神经网络（RNN）在深度学习和自然语言处理研究的早期发挥了核心作用，并在许多应用中取得了实功，包括谷歌第一个端到端机器翻译系统。不过近年来，深度学习和NLP都以Transformer架构为主，该架构融合了多层感知器（MLP）和多头注意力（MHA）。Transformer已经在实践中实现了比RNN更好的性能，并且在利用现代硬件方面也非常高效。基于Transformer的大语言模型在从网络收集的海量数据集上进行训练，取得了显著的成功。纵然取得了很大的成功，但Transformer架构仍有不足之处，比如由于全局注意力的二次复杂性，
Sora的发布让整个AI领域为之狂欢，但LeCun是个例外。面对OpenAI源源不断放出的Sora生成视频，LeCun热衷于寻找其中的失误：归根结底，LeCun针对的不是Sora，而是OpenAI从ChatGPT到Sora一致采用的自回归生成式路线。LeCun一直认为，GPT系列LLM模型所依赖的自回归学习范式对世界的理解非常肤浅，远远比不上真正的「世界模型」。所以，一遇到「Sora是世界模型」的说法，LeCun就有些坐不住：「仅仅根据prompt生成逼真视频并不能代表一个模型理解了物理世界，生成视频的过程与基于世界模型的因果预测完全不同。」那么，面对视觉任务，世界模型如何获得自回归模型一般的
***学习Unity到什么程度可以找工作？游戏开发是一个充满无限可能的行业，Unity作为最流行的游戏开发引擎，吸引着无数游戏开发者的目光。在这个行业发展迅速、竞争激烈的背景下，许多同学都梦想着通过系统学习获得游戏开发技能，从而在游戏行业找到属于自己的一席之地。然而从学习Unity到进入游戏行业工作，中间还存在一定的距离。理解行业需求、掌握开发技能、积累项目经验、准备面试，这些都是踏实前行的必经之路。本文针对Unity初学者进入游戏行业工作的路径进行全面解析，帮助大家制定切实可行的求职计划。我们将从学习Unity需要掌握的核心知识、找工作所需技能要求、作为行业新人的求职建议等方面进行讲解，让大
引言给想进游戏行业的在校大学生一些建议。最近收到越来越多小伙伴们的私信，其中有很大一部分都是在校的学生。由于私信过多，笔者就不整理截图了，总的来说有以下几个关键词：迷茫、怎么办、怎么学。本文重点给在校大学生们一些建议。一起先来看看要学什么学习1.C语言学不学首先刚进入到大学，计算机专业，C语言基本就是编程入门的第一课，因为它比较纯粹。作为一门底层的编程语言，教材里面(包括数据结构、算法)的编程语言都会是C，或者是它的扩展与增强后的语言C++。在游戏开发中，如果想从事服务端游戏开发，很大概率会需要使用C++，所以C/C++务必认真学。2.Java学不学
在大数据和云计算时代，数据去重成为了一个不可或缺的需求。布隆过滤器（BloomFilter）作为一种空间效率极高的概率型数据结构，被广泛应用于各种需要快速判断元素是否存在的场景。本文将从布隆过滤器的原理出发，结合C#示例代码，带领读者深入了解布隆过滤器的实现细节和应用场景。一、布隆过滤器原理简介布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，它利用位数组和哈希函数，以极低的存储成本实现了对大数据集的高效去重。布隆过滤器可以告诉你“某个元素一定不存在”，或者“某个元素可能存在”。它的核心思想是利用多个哈希函数将一个元素映射到位数组中的多个位置，并将这些位置标记为1。当查询一个元素时，如果其映射到的
在当今互联网时代，大量网站采用动态网页技术呈现信息，这给爬虫技术提出了新的挑战。本文将带您深入探讨如何应对动态网页的爬取难题，结合Python爬虫框架Scrapy和自动化测试工具Selenium进行实战，为您揭示动态网页爬取的技术奥秘。动态网页与传统爬虫的对比传统爬虫主要通过直接请求页面获取静态源代码，但动态网页通过JavaScript等技术在浏览器中进行数据加载，导致源代码不完整。解决这一问题的利器是结合Scrapy和Selenium，使我们能够模拟浏览器操作，获取完整渲染后的页面数据。Scrapy与Selenium的黄金组合Scrapy是Python中强大的爬虫框架，拥有强大的页面解析和异
