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  1. ·坟头草已经一米多高了

    #热词# 坟头草已经一米多高了是劝人不要太装逼太高调,岂不闻装逼遭雷劈、不作死就不会死,可见装逼过度是会死人的。坟头草已经一米多高了意思是死了很久了,坟头长得草都有一米多高了,可见此人早已狗带,你还是悠着点少装逼吧。当然,这句话主要是用来开玩笑的。

  2. ·这届人民不行

    #热词# 这届人民不行,是最近非常热门的流行语,因为人民不敢妄议中央说政府不行,所以只能怪人民自己不行。网友对此还爆出各种段子:很对啊,以前人民任劳任怨,没有社保,不要养老金,工资低,自生自灭,不给党和国家提要求,添麻烦,现在的人民,特别是年轻人呐,辛苦点的活不干,工资要求还不低,还有其他什么ZZ要求,这怎么管?这还得了?这届人民是不行呐。

  3. ·这盛世如你所愿

    #热词# 这盛世,如你所愿是一个微博署名“周顾北的周”的网友,在新浪发了一条微博“#9.3胜利日大阅兵#这盛世,如你所愿的微博。”而配图则是周恩来总理的一张黑白照片。这条微博截至2015年9月3日晚上8点,转发量达93万,评论、点赞量达79万。这盛世,如你所愿最近已经成为热门流行语,网友经常用来回复一些社会不公和黑暗的新闻,带着一丝心酸和悲凉。

  4. ·一言不合就飙车

    #热词# 一言不合就飙车意思是触不及防的发一些情色资源或者种子,无私分享精神深受大家喜爱。老司机是网友们口中的对于某些领域比较擅长的称呼,而上车和开车的典故就是从这里来的。飙车就表示突然猛的发一些色情的东西。

  5. ·老司机带带我

    #热词# 老司机是一个超火的社交媒体词汇,它最早是指那些长期混迹于各大网络社区、掌握了丰富的网络资源的人。老司机带带我常用来表示要种子,网上有些图片往往出自爱情动作片,回复老司机带带我要种子非常含蓄搞笑,但是意思大家都懂得。

  6. ·逗比

    #热词# "逗比"是日语里用来形容笨蛋的俚语。中国的年轻人用它来形容那些荒唐的陌生人或好笑的朋友。简单的说,就是说某个人很逗,有点犯二犯傻,有点可爱。

  7. ·剁手族

    #热词# 剁手族多指网络消费者,只要看到优惠就想买,鼠标一点,支付就完成,买回来的东西却不一定真的有用。他们虽然嘴上喊着"买太多,恨不得剁手",可是见到心动的商品,还是忍不住会下单。

  8. ·拉仇恨

    #热词# 当有人向他/她的朋友们晒自己最新买到的打折品或者展示短时间内成功瘦身的成果等值得炫耀的事情时,朋友们一般都会说他们这是在"拉仇恨",其实,这是间接的追捧啦。

  9. ·并行处理

    #热词# 是计算机系统中能同时执行两个或更多个处理机的一种计算方法。处理机可同时工作于同一程序的不同方面。并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间。为使用并行处理,首先需要对程序进行并行化处理,也就是说将工作各部分分配到不同处理机中。而主要问题是并行是一个相互依靠性问题,而不能自动实现。此外,并行也不能保证加速。但是一个在 n 个处理机上执行的程序速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。

  10. ·数据科学家

    #热词# 是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识,并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有:懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。

  11. ·朴素贝叶斯

    #热词# 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)。 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给定目标值时属性之间相互条件独立。

  12. ·辛普森悖论

    #热词# 亦有人译为辛普森诡论,为英国统计学家E.H.辛普森(E.H.Simpson)于1951年提出的悖论,即在某个条件下的两组数据,分别讨论时都会满足某种性质,可是一旦合并考虑,却可能导致相反的结论。 当人们尝试探究两种变量是否具有相关性的时候,比如新生录取率与性别,报酬与性别等,会分别对之进行分组研究。辛普森悖论是在这种研究中,在某些前提下有时会产生的一种现象。即在分组比较中都占优势的一方,会在总评中反而是失势的一方。该现象于20世纪初就有人讨论,但一直到1951年E.H.辛普森在他发表的论文中,该现象才算正式被描述解释。后来就以他的名字命名该悖论。 为了避免辛普森悖论的出现,就需要斟酌各分组的权重,并乘以一定的系数去消除以分组数据基数差异而造成的影响。同时必需了解清楚情况,是否存在潜在因素,综合考虑。

  13. ·

    #热词# 指的是体系的混乱的程度,它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用,在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义,是各领域十分重要的参量。熵的概念由鲁道夫·克劳修斯(Rudolf Clausius)于1850年提出,并应用在热力学中。1948年,克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon)第一次将熵的概念引入信息论中。

  14. ·支持向量机

    #热词# 它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 在机器学习中,支持向量机(SVM,还支持矢量网络)是与相关的学习算法有关的监督学习模型,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析。给定一组训练样本,每个标记为属于两类,一个SVM训练算法建立了一个模型,分配新的实例为一类或其他类,使其成为非概率二元线性分类。一个SVM模型的例子,如在空间中的点,映射,使得所述不同的类别的例子是由一个明显的差距是尽可能宽划分的表示。新的实施例则映射到相同的空间中,并预测基于它们落在所述间隙侧上属于一个类别。 除了进行线性分类,支持向量机可以使用所谓的核技巧,它们的输入隐含映射成高维特征空间中有效地进行非线性分类。

  15. ·分治法

    #热词# 在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序),傅立叶变换(快速傅立叶变换)。

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