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理论问答精选

请试从理论和实践两方面讨论一下,go语言能否实现Linux?

回答:从一般专业认知来说,Linux这样多用户并行网络操作系统需要用C语言或汇编语言这些偏底层的语言去实现。也许某一天go语言会集成一套自己的汇编语言,实现操作系统也就可行了。不过,不管现在go语言能不能实现操作系统,我认为它都是一门优秀的既确保开发效率又能确代码运行效率的开发语言,非常值得学习,尤其是开发高并发服务端应用,选择go语言,会事半功倍。

MycLambert | 967人阅读

数字孪生是仿真吗?

回答:如果把数字孪生简单地归类为仿真那未免也太片面了,数字孪生技术依赖于多样的仿真手段而实现,但绝不仅仅是仿真。数字孪生技术是随着虚拟技术和数据采集技术不断发展应运而生的一项新技术,是智能制造领域的重点研究方向之一。数字孪生的来源:2003年,Michael Grieves教授在密歇根大学的产品全生命周期管理课程上提出了与物理产品等价的虚拟数字化表达的概念,并给出定义:一个或一组特定装置的数字复制品,能...

gekylin | 845人阅读

AlphaGo是用什么语言编写的?

回答:谢邀AlphaGo由Alphabet Inc 在伦敦的Google DeepMind团队开发的。并没有对外公告:但从官网github可以知道: Python Lua C Go。可见开发语言并不局限于一种。同时这个智能产物也是多种机器学习模型的结合,包括离线模型,在线模型等从reddit传言,python实现了其部分核心功能。Python 在人工智能领域将发挥很大作用。我是小鸟,深耕互联网,欢...

Kross | 714人阅读

理论精品文章

  • GAN模式崩溃的理论解释

    ...学者来哈佛寻求教职,求职学术演讲的主题就是最优传输理论在深度学习中的应用。由此可以,深度学习的最优传输理论解释逐渐被广泛接受。在哈佛大学的数学科学与应用中心(Harvard CMSA),丘先生和笔者进一步探讨深度学习...

    hiYoHoo 评论0 收藏0
  • 戳穿泡沫:对「信息瓶颈」理论的批判性分析

    「信息瓶颈」(Information Bottleneck)理论由耶路撒冷希伯来大学的计算机与神经科学家 Naftali Tishby 等人提出。该研究有望最终打开深度学习的黑箱,并解释人脑的工作原理(参见:揭开深度学习黑箱:希伯来大学计算机科学教授...

    xiaodao 评论0 收藏0
  • 理解 CAP 理论 - 分布式数据库相关理论 Part1

    CAP 是分布式数据库中的重要理论之一。为了更好的理解分布式数据库,我们需要对 CAP 理论有个简单的理解。 1.CAP 概述 CAP 证明了,对于一个分布式数据库系统,存在这样三个指标: C_onsistent_(一致性。写操作是 原子 的,...

    hiyang 评论0 收藏0
  • 原型模式故事链(2)--原型链的四大理论

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    MRZYD 评论0 收藏0
  • 原型模式故事链(2)--原型链的四大理论

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    Meils 评论0 收藏0
  • 原型模式故事链(2)--原型链的四大理论

    ...:new一个对象的过程 https://segmentfault.com/a/11... 原型链4大理论:1.所有的引用类型都有一个_proto_属性,称之为隐式原型。 2.所有的函数(Function)都有一个prototype属性,称之为显式原型或者直接叫原型。 3.所有引用类型的隐式原型指...

    MarvinZhang 评论0 收藏0
  • 测试理论(4)软件测试四大测试过程

    ... 测试理论(1)软件生命周期(研发阶段) 测试理论(2)软件开发模型 测试理论(3)软件测试六大测试类型 测试理论(4)软件测试四大测试过程 测试理论(5)测试设计方法...

    longshengwang 评论0 收藏0
  • 阿里云又添最强大脑:理论计算机最高奖得主马里奥入职达摩院

    据阿里云官方消息报道,两次理论计算机最高奖哥德尔奖得主、匈牙利裔美国计算机科学家马里奥·塞格德(Mario Szegedy)入职阿里巴巴达摩院位于西雅图的阿里云量子实验室(AQL)。马里奥·塞格德出生于盛产科学家的国度匈牙利...

    csRyan 评论0 收藏0
  • GAN和蒙日-安培方程理论

    ...日-安培方程的关系。很多问题涉及到经典蒙日-安培方程理论,这里我们从偏微分方程和几何角度介绍一下蒙日-安培方程的理论,主要是解的存在性,性。我们尽量用较为初等的方式来解释。深度学习和最优传输深度学习的巨大...

    maybe_009 评论0 收藏0
  • 思考VC维与PAC:如何理解深度神经网络中的泛化理论

    深度学习的理论还存在诸多神秘之处。近来很多机器学习理论研究者都在关注神秘的泛化(generalization):为什么训练后的深度网络能在之前并未见过的数据上取得良好的表现,即便它们的自由参数的数量远远超过了数据点的数...

    jsbintask 评论0 收藏0

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