山脉（Mountain）是具有陡峭的山的地形。有时，一些洞穴会穿过山脉。在放大化世界中，山脉是极其常见的（除了在海洋和沼泽生物群系）。浮岛（Floating Island）是一种飘浮在空中，不与地面、海洋、山脉和悬崖连接的结构。空洞（Hollow）与浮岛相反。它们看起来像洞穴，但与洞穴生成无关（尽管它们可能与洞穴交叉）。丘陵（Hill）是地图中陆地上随机产生的地形。地表（Surface Layer）的最顶层会依据生物群系被转换成其他方块，通常是草和泥土，或者是沙漠、沙滩上的沙子。有的时候，地形的表面不会被转换成其他方块，而是被直接移除，留下石头裸露的盆地（Basin）。岩柱（Bryce Pillar）是生成在恶地生物群系里的刺状的结构，由6种颜色的陶瓦组成。含水层（Aquifer）是采用噪声生成器生成的拥有独立高度的水体，能够在主世界形成水位、大小各异的湖。峡谷（Canyon或Ravine）是地下高而长的裂缝。矿脉（Ore Vein）是由矿石和岩石构成的罕见大型蛇形结构，生成于主世界的地下。团簇（Blob）是自然生成的同种方块的聚合体。涌泉（Spring）是随机生成的作为熔岩源或水源的熔岩方块或水方块。
git flow重新打开完成的特征 - 我正在尝试使用gitflow和成功的Git分支模型。
有时我会使用功能并完成功能
git flow feature finish my-feature
在继续工作的同时，我意识到我有些忘了加到ѭ1
有时我正在开发其他功能，想再次向my-fea...
实例化特征是什么意思？ - | 我是Scala的新手，在O'Reilly的《 Programming Scala》一书中，作者展示了一些实例化特征的代码。鉴于特征在某种程度上类似于Java中的接口（尽管我知道特征在字节码中作为类实现），实例化特征是什么意思，什么是合适的用例/设计模...
提取可变参数模板参数包，并将其用于具有类型特征元函数的另一个可变参数模板中？ - | 我想确定是否任何可变参数类模板是另一个类的基础。通常，我会使用std :: is_base_of，但是我认为我的用例不适合，而且我不确定std中是否已经存在某些东西或boost处理这个问题。我希望可变参数基类模板的参数包来自另一个可变参数类模板。这是...
字段是否干扰了Scala动态特征的方法解析？ - | 在我第一次涉足Dynamic Scala领域时，我认为我想尝试通过applyDynamic访问bean属性。
我的第一个非常粗糙的方法是
trait BeanProperties extends Dynamic {
def applyDy...
演员信息是否应该具有共同特征？ - | 在适当使用scala（和akka）actor框架的大多数示例中，人们倾向于从单个特征中获取每条消息。例如：
trait Message
object Ping extends Message
object Pong extends Message
...
在Git中将特征分离到新的分支中 - | 这是场景：我已经为代码库创建了一个新的存储库并进行了一些提交，但是我决定该代码库的某些部分应该在其自己的分支中，而不是在主服务器上。如何将代码分隔到另一个分支中，以便母版“不知道”它？显然，我不能只创建分支然后从master删除代码，因为从maste...
D中的特征可以用于类型类吗？ - | 我是D的新手，我正在寻找一种使用类似Haskell的类型类进行编程的好方法，例如D中的函子，Monoids等。
在Tango或Phobos中是否实现了类似的功能？
我听说过一些特性，这些特性可以对某些属性进行编译时类型检查。它们可以用于类型类吗？...
我可以用32bit和numpy做特征脸吗？ - | 我目前正在尝试使用numpy实现本征面，但是似乎无法与我的32位Linux系统配合使用（我之所以使用32位，是因为以前对Flash和Java在64位中的支持很差，我的处理器是64位……），因为尝试将两者相乘时获得矩阵的向量（向量*转置向量）numpy...
Matlab与Mathematica，特征向量？ - | function H = calcHyperlinkMatrix(M)
[r c] = size(M);
H = zeros(r,c);
for i=1:r,
for j=1:c,
if...
Python编程语言特征
题 有没有办法检测window.print()的支持？我更喜欢检测这个功能本身而不是试图检测我是在移动浏览器或桌面,iOS或Android或我可能在哪个特定的移动浏览器上的兔子洞. 背景 以下链接让我相信： > Apple要求所有第三方浏览器都使用UIWebView >运行window.print()时,非Safari应用程序中使用的UIWebView不执行任何操作 >运行window.print
关于机器学习中的特征我有话要说 在这次校园招聘的过程中，我学到了很多的东西，也纠正了我之前的算法至上的思想，尤其是面试百度的过程中，让我渐渐意识到机器学习不是唯有算法，机器学习是一个过程，这样的过程包括数据处理+模型训练，而数据处理又包括了特征提取，特征表示。模型训练中有训练的策略，训练的模型，算法相关等等的一套流程，一个好的预测模型与特征提取，特征表示的方法息息相关，而算法这是作用于特征
当我们在训练模型时，其中一个很重要的部分是训练模型的参数，也就是模型中各个特征的值，不同的模型具有不同的特征组合，因此对于特征的选择也就对应了模型的选择。举个文本分类的例子，在文本分类的任务中，特征数量p远大于训练样本数n，而我们又知道特征里面有很大一部分是和类别无关的，因此我们就会想到用特征选择来把与类别相关的特征选出来。对于p个特征，会出现2p种特征的组合，也就对应了2p个模型，我们只要选择一
public static void main(String[] args) throws IOException { String str = "本帖最后由henry.cao于昨日编辑此类信息也显示出来了"; BufferedReader in; Pattern pattern = Pattern.compile("([\u672C|\u5E16|\u6700|\u540E|\u7531]){5
密集光流计算可以用于三维建模，运动特征提取，物体追踪等一系列实际应用中，是解决很多实际问题的基础。因此说，一个好的光流模型可以提升整个系统的表现。在此，我们主要讨论三个问题，即 如何选择图像的底层特征； 如何选择正则化的方法； 如何解决大位移的问题。它们也是我们在设计一个光流模型去解决实际问题中最基本的三个步骤。 在最后，笔者会提供一个 Python module (only for Mac),
有一段时间没有写博客了 最近都在做一些和广告算法相关的工作，用的模型也是比较大众的lr，主要呃工作还是在特征提取的过程，下面纪录一些心得体会： 在预估ctr的过程中，理论上是应该有这么几类特征信息： 用户的信息（用户输入的query,包括用户的年龄，消费水平，历史操作行为） 广告的特征（商品item的属性，item的流行度，广告商的评级等等） 历史的反馈特征（利用历史记录中，已经产生的pv,cli
http://52opencourse.com/133/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E4%B8%83%E8%AF%BE-%E6%AD%A3
1. 理论 概述: 通过对损失函数(即优化目标)加入惩罚项，使得训练求解参数过程中会考虑到系数的大小，通过设置缩减系数(惩罚系数)，会使得影响较小的特征的系数衰减到0，只保留重要的特征。常用的缩减系数方法有lasso(L1正则化)，岭回归(L2正则化)。 缩减系数的目的 2.1 消除噪声特征: 如果模型考虑了一些不必要的特征，那么这些特征就算是噪声。噪声是没必要的，使得模型复杂，降低模型准确性，需
