软件工程的开发曲线极度类似emacs的学习曲线。这确实令人尴尬，哭笑不得，又很是郁闷。（心中一万只……）内卷是如何产生的？过程式的编程方法是导致内卷的原罪过程式的方法要求我们必须一步一步走遍软件工程的每个角落，才能看出整个工程的一点点影子。而工程规模越大，代码量越多，逻辑过程就越复杂，内卷就越严重，使人陷入其中难以自拔。逻辑过程就是“内卷”所以，内

    在“JavaScript图形实例：阿基米德螺线(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwenku.baidu.com%2Fview%2F5c4a2dfb152ded630b1c59eef8c75fbfc77d94cf)”和“JavaScript图形实例：曲线方

!(http://static.oschina.net/uploads/space/2016/0623/155855_t48w_987833.jpg)numpy的多维数组虽然好用，但是不熟悉的话也很难理解，今天要研究基于多项式的朴素贝叶斯，sklearn的官方示例中用了numpy，但是看不太懂numpy的那句，于是总结如下：numpy的数组相

!alt(https://usergoldcdn.xitu.io/2018/9/21/165f98863487350a?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignoreerror/1)近日Node.js之父瑞安达尔（RyanDahl）发布新的开源项目deno，从官方介绍来看，可以认为它是下一代Nod

一、前言曲线监控模块用的很少，主要就是用来观察某个设备的实时采集的数据和历史采集的数据，可以回放数据，在右侧可以选择对应的通信端口和控制器，然后选择指定的探测器进行观察，从选择的时候开始计时，每个数据都对应一个数据点，至于采集间隔，这个在端口管理中设定的，一般来说都是1秒钟采集一次。显示曲线图表控件，个人强烈推荐开源的qcustomplot

1、分类与聚类的概念与区别分类：是从一组已知的训练样本中发现分类模型，并且使用这个分类模型来预测待分类样本。目前常用的分类算法主要有：朴素贝叶斯分类算法（NaïveBayes）、支持向量机分类算法（SupportVectorMachines）、KNN最近邻算法(kNearestNeighbors)、神经网络算法（NNet）以及决策树（De

生信论文的套路1.ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析；2.临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要；3.KaplanMeierPlotter从临床意义的角度阐明其重要性；4.cBioportal数据库做基因组学的分析（机制一）；5.STRING互作和

项目源码：https://git.coding.net/beijl695/EGener2.git（代码纯属原创，设计细节不同，请思量）项目发布后，由于期间各种事情，耽搁至最后一天交付。这次的项目是由我和邵汝佳同学共同完成，感谢partner！成员：贝金林（我）  2016012070 邵汝佳      20160120

我们非常高兴地宣布，BigTreeGlobalNetwork大树网络科技公司因其对数字经济的杰出贡献而获得了认可。马来西亚数字经济公司（MDEC）首席执行官马哈迪尔·阿齐兹先生亲自颁发了感谢证书，以表彰我们对数字转型的坚定承诺和奉献。

遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。