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她要死了我却避而不谈,这是我能做的最残忍的事

《见字如面》即将收官,网综的下一个风口是文化产品?|36氪娱乐

你读的书暴露了你的社会阶层

朋友圈推送来篇微信:2015年中美大学生阅读书目的差异。<p>中国这边,排第一位的应当是小说类,诸如《平凡的世界》在两所校园夺得阅读之冠。余者有《三体》、《盗墓笔记》、《神雕侠侣》、《绝代双娇》,《天龙八部》,多是些文学作品。<p>思想类型的书,极为稀少。<p>而美国十所高校综合排名,借阅量前十名的书籍分别是:<p>01、《理想国》柏拉图<p>02、《利维坦》霍布斯<p>03、《君主论》尼可罗·马基亚维利<p>04、《文明的冲突》塞缪尔·亨廷顿<p>05、《风格的要素》威廉·斯特伦克<p>06、《伦理学》亚里士多德<p>07、《科学革命的结构》托马斯·库恩<p>08、《论美国的民主》亚历克西斯·托克维尔<p>09、《共产党宣言》马克思<p>10、《政治学》亚里士多德<p><b>这篇</b> …

从零开始学习无人驾驶技术 --- 车道检测

个人兴趣爱好,最近在学习一些无人驾驶相关的技术,便萌生了循序渐进的写一系列文章的想法,这是第一篇。文章主要会以Udacity为主线,综合自己在学习过程中搜集的各种材料,取其精华,补其不足,力求通俗易懂,理论明确,实战有效,即作为一个学习总结,potentially又可以帮助对无人驾驶有兴趣但是零基础的朋友们 —— 注意这里的零基础是指未接触过无人驾驶领域,本系列还是需要一些简单的数学和机器学习知识。<p>因为本文是从零开始的第一篇,这里的车道检测是基础版本,需要满足几个先决条件:(1)无人车保持在同车道的高速路中行驶(2)车道线清晰可见(3)无人车与同车道内前车保持足够远的距离。<p><b>TLDR (or t</b> …

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多图|开始学书法 看这一篇就够了

聚点 | 走红的诗词大会,带我们找到心灵的桃花源

高考志愿指南:想学造汽车?这篇就够了!

扎克伯格万字长文宣言:Facebook 要打造一个全球化社区,拯救日渐分化的世界

微软开源了一款虚拟环境软件,让你可以任性地测试无人机与无人车 | 潮科技

麻将、扑克等等各种牌类游戏均<b>起源于中国</b>,这早已为学界所公认。最早的文献可以追溯到 1895 年 W.H.Wilkinson 发表在《The American Anthropologist》上的《CHINESE ORIGIN OF PLAYING CARDS》。<p>中国传统博戏由一大主流——<b>骰子</b>,和两大支流——<b>纸牌、骨牌</b>汇合而成。<b>商周</b>时期就已经非常盛行的古老游戏「<b>六博</b>」就使用骰子。最古老的纸牌游戏——「<b>叶子</b>」诞生于唐朝。顾名思义,当时人们是在叶子上绘制图案来玩的。叶子于明朝中晚期盛行,材质也变为纸制,后世俗称「<b>马吊</b>」。马吊牌的牌面图案为「<b>钱币的数量</b>」,分为「文钱、索子、万贯、十万」<b>四种花色</b>,索子指的 …

• 为了满足宇航工业对结构分析的迫切需求,NASA于1966年提出了发展世界上第一套泛用型的有限元分析软件Nastran(NASA STRuctural ANalysis Program)的计划,MSC.Software则参与了整个Nastran程序的开发过程。<br>• 1969年NASA推出了其第一个NASTRAN版本,称为COSMIC Nastran。之后MSC继续的改良Nastran程序并在1971年推出MSC.Nastran。<br>• 1972年,UAI公司发布基于COSMIC NASTRAN的UAI Nastran软件。<br>• 1985年,CSAR公司发布了基于COSMIC NASTRAN的CSAR Nastran …

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严肃的首相辩论到英国就画风突变成了花式吐槽大赛,偏偏还这么多人爱看

从小众到“刷屏”,赵雷也走通了民谣歌手蹿红之路

今年最值得期待的世界级音乐盛会:错过一场就要再等375 年、175 年、50 年或者 1 年

2017 年春节已过,但别以为盛宴就这样结束了,看“春晚”不过瘾?那已成浮云,爱文艺的我们,还有一整年度的现场音乐狂欢。下面这篇来自良仓的文章,盘点了一系列<b>今年最值得期待的世界级音乐盛会</b>,从流行摇滚到爵士布鲁斯,从古典到当代,其中还不乏一些附加的节庆意味,比如老牌经典音乐节的 50 岁生日,城市 3 …

赵雷和成都都火了,小众的民谣能被拯救吗?

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中老年气息不是不懂“呵呵”和“微笑”,而是气质上未老先衰 | 好奇心研究所_商业_好奇心日报

关于深度学习,网上的资料很多,不过貌似大部分都不太适合初学者。 这里有几个原因: 1.深度学习确实需要一定的数学基础。如果不用深入浅出地方法讲,有些读者就会有畏难的情绪,因而容易过早地放弃。 2.中国人或美国人写的书籍或文章,普遍比较难一些。我不太清楚为什么,不过确实是这样子的。<p>深度学习,确实需要一定的数学基础,但真的那么难么?这个,还真没有。不信?听我来给你侃侃。看完,你也会觉得没那么难了。<p>本文是针对初学者,高手可以无视,有不对的地方,还请多多批评指正。<p>这里,先推荐一篇非常不错的文章: 《1天搞懂深度学习》,300多页的ppt,台湾李宏毅教授写的,非常棒。 不夸张地说,是我看过最系统,也最通 …