0%

背景问题

C++ 的类有四类特殊成员函数,它们分别是:默认构造函数、析构函数、拷贝构造函数以及拷贝赋值运算符。这些类的特殊成员函数负责创建、初始化、销毁,或者拷贝类的对象。如果程序员没有显式地为一个类定义某个特殊成员函数,而又需要用到该特殊成员函数时,则编译器会隐式的为这个类生成一个默认的特殊成员函数。例如:

清单 1

1
2
3
4
5
6
class X{ 
private:
int a;
};

X x;

在清单 1 中,程序员并没有定义类 X 的默认构造函数,但是在创建类 X 的对象 x 的时候,又需要用到类 X 的默认构造函数,此时,编译器会隐式的为类 X 生成一个默认构造函数。该自动生成的默认构造函数没有参数,包含一个空的函数体,即 X::X(){ }。虽然自动生成的默认构造函数仅有一个空函数体,但是它仍可用来成功创建类 X 的对象 x,清单 1 也可以编译通过。

阅读全文 »

将系统原来的python3.5改为当前3.7后,gnome-terminal会打不开,解决方法如下:

1
2
3
4
cd /usr/lib/python3/dist-packages/gi/
# 下面的35 改成37 表示从py3.5 改到py3.7,如果安装的是3.6就改成36
sudo cp _gi_cairo.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so _gi_cairo.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so
sudo cp _gi.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so _gi.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so

Origin Article By Shaoshan Liu and Jean-Luc Gaudiot

许多年轻的都市人不想拥有汽车,与前几代人不同的是,他们不需要依赖公共交通。相反,他们将交通出行视为一种服务。当他们需要长途旅行时,比如说超过5英里(8公里),他们会用手机叫一辆Uber(或类似的共享单车公司的车)。如果他们的行程不到一英里左右,他们要么步行,要么使用各种 “微移动 “服务,比如越来越多的Lime和Bird踏板车,或者在一些城市,共享单车。

问题是,如今移动即服务生态系统往往不能很好地覆盖中间距离,比如说几英里的距离。雇佣Uber或Lyft来进行这种短途旅行,其费用令人沮丧,而且骑着踏板车或自行车超过一英里左右的路程对很多人来说可能会很费劲。因此,将自己送到1到5英里外的目的地可能是一个挑战。然而,这样的旅行占到了乘客总里程的一半左右。

阅读全文 »

《乔乔的异想世界》(Jojo Rabbit)

今年好莱坞的六项提名,最终获得了最佳改编剧本。故事讲述了一个二战后期的纳粹德国的10岁小男孩jojo,于脑内住了个“希特勒”作为知心好友。故事的一大特色就是jojo脑内的希特勒,(代表了接收到的纳粹青年团的教育)和jojo在现实中经历了种种事情看到了纳粹没有那么美好的一幕的冲突。但是本质上来说,jojo脑内的希特勒又是和希特勒有所区分的,他只是一个希特勒在10岁孩子心中的形象,少了专制和暴戾,会坐下来和jojo谈心,多了些童趣可爱,比如离开方式是从窗户纵身跳出。

因为寡姐来看这部片子,寡姐在片中扮演了jojo的妈妈,外表上看上去是一个优雅时尚的丧夫寡妇(??噫,又是寡妇),另一方面又暗中资助犹太人,保护他们,甚至在家里的阁楼上面暗藏了一个犹太女孩。

阅读全文 »

0. 从RNN说起

循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说,他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义,RNN就能够很好地解决这类问题。

转自知乎陈诚专栏

阅读全文 »

卡尔曼滤波(Kalman filter)是一种高效的自回归滤波器,它能在存在诸多不确定性情况的组合信息中估计动态系统的状态,是一种强大的、通用性极强的工具。它的提出者,鲁道夫.E.卡尔曼,在一次访问NASA埃姆斯研究中心时,发现这种方法能帮助解决阿波罗计划的轨道预测问题,后来NASA在阿波罗飞船的导航系统中确实也用到了这个滤波器。最终,飞船正确驶向月球,完成了人类历史上的第一次登月。

本文是国外博主Bzarg在2015年写的一篇图解。虽然是几年前的文章,但是动态定位、自动导航、时间序列模型、卫星导航——卡尔曼滤波的应用范围依然非常广。那么,作为软件工程师和机器学习工程师,你真的了解卡尔曼滤波吗?

阅读全文 »