本文主要是介绍《中国诗词大会》 20170205 第二季学习笔记，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
时穷节乃见，一一垂青史。
楚虽三户能灭秦，岂有堂堂中国空无人。
《恨妆成》化妆七步：傅铅粉，涂胭脂，画眉妆，点额黄，画面靥，扫斜红，点口脂。
这篇关于《中国诗词大会》 20170205 第二季学习笔记的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
相关文章
HarmonyOS学习(七)——UI（五）常用布局总结
自适应布局 1.1、线性布局（LinearLayout） 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列，Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距，达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式，且在各类尺寸屏幕上表现一致，其中交叉轴为垂直时，取值为Vert
Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧
Ilya（不是本人，claude AI）在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容： 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用
【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画（下）
【课程链接】 AntV G6：深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画（下）_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中，应该怎样去计算和绘制图形，如何给一个图形制作不间断的动画，以及在鼠标事件之后产生动画。（有点难，需要好好理解） <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06
跨国公司撤出在华研发中心的启示：中国IT产业的挑战与机遇
近日，IBM中国宣布撤出在华的两大研发中心，这一决定在IT行业引发了广泛的讨论和关注。跨国公司在华研发中心的撤出，不仅对众多IT从业者的职业发展带来了直接的冲击，也引发了人们对全球化背景下中国IT产业竞争力和未来发展方向的深思。面对这一突如其来的变化，我们应如何看待跨国公司的决策？中国IT人才又该如何应对？中国IT产业将何去何从？本文将围绕这些问题展开探讨。 跨国公司撤出的背景与
零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用
zset是有序集合，内部除了存储元素外，还会存储一个score，存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列，不同元素的score可以重复，score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd zadd key [NX | XX] [GT | LT] [CH] [INCR] score member [score member ...]
【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例
引言 高斯过程（Gaussian Process，简称GP）是一种概率模型，用于描述一组随机变量的联合概率分布，其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数（或核函数） 1.3 核函数1.4 高斯过程回归（Gauss
【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络（1）sklearn
系列文章目录 监督学习：参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归（SAheart.csv） 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学
系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识（20）通信系统架构设计理论与实践
本章知识考点： 第20课时主要学习通信系统架构设计的理论和工作中的实践。根据新版考试大纲,本课时知识点会涉及案例分析题(25分),而在历年考试中,案例题对该部分内容的考查并不多,虽在综合知识选择题目中经常考查,但分值也不高。本课时内容侧重于对知识点的记忆和理解,按照以往的出题规律,通信系统架构设计基础知识点多来源于教材内的基础网络设备、网络架构和教材外最新时事热点技术。本课时知识
线性代数|机器学习-P36在图中找聚类
文章目录 1. 常见图结构2. 谱聚类 感觉后面几节课的内容跨越太大，需要补充太多的知识点，教授讲得内容跨越较大，一般一节课的内容是书本上的一章节内容，所以看视频比较吃力，需要先预习课本内容后才能够很好的理解教授讲解的知识点。 1. 常见图结构 假设我们有如下图结构： Adjacency Matrix:行和列表示的是节点的位置，A[i,j]表示的第 i 个节点和第 j 个