维基百科（Wikipedia）是世界十大访问量最大的网站之一（Similarweb上排名第七），它拥有6300多万篇文章，每个月有15亿次独立访问。当无数打工人通过Google搜索资料时，它经常出现在第一位。流量这么大的网站，稍微动动手指，收点儿广告费，应该过得非常滋润吧？不，维基百科几乎每年都会请求用户捐款，用词非常卑微：“只要你捐2.75美元......Wikipedia就可以持续繁荣多年，我们恳请你，不要滑走.....”“如果你能捐2欧元，只是一杯咖啡的钱......”这一切是怎么发生的呢？11999年，正是互联网野蛮生长的早期时代，无数的点子开始在互联网上涌现。从小就喜欢百科全书的吉米·威尔士决定建立一个在线的百科全书：Nupedia他的想法非常美好，互联网时代，分布在全球各地的志愿者们都可以参与百科全书的撰写。但是如何保证文章的质量呢？吉米·威尔士决定引入同行评审，建立多个同行评审委员会，制定了严格的审批流程，对志愿者写的文章进行审核，反馈。但是这种制度被证明行不通，Nupedia建立的第一年，只发布了21篇文章。很多人觉得，在Nupedia写文章就像研究生提交论文，流程让人 ...
一、应用软着应用软著是针对各种应用软件所获取的软件著作权。包括但不限于，办公软件，音乐播放器，视频，电商平台等。二、游戏软著游戏软著是指针对游戏相关的软件所获取的软件著作权。例如:游戏程序、游戏界面等都可以申请软件著作权。此外游戏的剧情、故事情节、角色形象也可申请著作权。三、工具软著工具软著指的是开发人员自主研发的软件，主要服务于程序员和开发人员，类似代码编辑器、编程语言等。四、嵌入式软著嵌入式软著是指各种嵌入式设备中使用的软件著作权，例如:智能家居设备、智能穿戴设备等。五、数据库软著数据库软著是指针对数据库及其中的数据管理软件获取的软件著作权。
首先，不是所有国外的教材都是好的，也不是所有国内的教材写得不好。但整体上看，绝大多数的国外大学教材，要比国内的要好，而国内的教材好的屈指可数。国内的有些教材往往写得更加冗长和复杂，让人看得云里雾里、似懂非懂。而且封面简陋，排版一般，给学生的体验不太好，编者可能心里并没有将学生放在平等的位置上。这里就不具体列举国内哪些教材不好了😅😅😅。。国外的教材，往往有精美的封面，内容写得清晰明了，有舒服整齐的排版，有的时候会配上精美的图片或图案。国外的教材给人的感觉是大制作，把学生放在重要的位置，阅读体验非常好。有些比较基础的教材，比如说微积分，看教材能感觉到作者想方设法让你能学懂，巴不得背你上去。老师的本职应该是服务学生，如果没有学生来上学，那么学校也没有开的必要了，老师也会丢掉工作。因此，国内外的教育环境差别，通过教材也能撇到冰山一角。以下以国外的《大学物理》教材为例：精美的封面舒适的排版精美的图案清晰详细的内容可见，如果我们上课的时候，能够用上这样的教材，也不至于这么苦逼来啃教材，而是享受阅读。然而，国外的教材大制作，价格往往比国内的教材要贵得多，一本教材换成人民币可能要几百块。但国外的网上教 ...
中新网北京8月21日电 (记者 孙自法)是什么原因造成宇宙中正反物质数量的差别？要回答这个悬而未决的问题，一个重要的思路是在实验室中制造新的反物质并研究它们的性质。来自中国科学院的最新消息说，该院近代物理研究所仇浩研究员团队等最近在参与RHIC-STAR国际合作实验研究中，首次在相对论重离子金金碰撞中观测到一种新的反物质超核——反超氢-4，这也是迄今实验上发现的最重的反物质超核。重离子碰撞产生反物质超氢-4的示意图。中国科学院近代物理研究所/供图反物质研究领域这项重要研究发现及相关成果论文，北京时间8月21日夜间在国际著名学术期刊《自然》上线发表。当前的物理学知识认为物质和反物质的性质是对称的，在宇宙诞生之初应该存在等量的正物质和反物质。不过，某种神秘的物理机制导致早期宇宙中正反物质数量极小的不对称，在绝大部分正反物质湮灭后，约百亿分之一的正物质得以存活下来，构成了今天的物质世界，并成为人类文明诞生和存在的基础。反物质非常罕见，而由若干反重子进一步组合形成的反物质原子核和反物质超核(即包含Lambda等超子的原子核)，则更加难以产生。自1928年狄拉克方程的“负能量解”预示反物质的存在 ...
加密算法：对称加密算法+非对称算法对称加密算法：加密密匙⇔解密密匙，加密用加密算法，解密用加密算法的逆算法。 非对称算法：公开密匙+私有密匙。私有密匙为自己持有（密匙持有者），公开密匙为与自己通信的人持有。密文经过私有密匙加密，只能公开密匙解密。相反，密文经过公开密匙加密，只能私有密匙解密。椭圆曲线加密算法：使用数学中更抽象的椭圆曲线进行更安全的加密。Note：在代数几何中，不严格的说，椭圆曲线为$y^{2}=f(x)$的解，其中$f(x)$为某个域$K$上的三次多项式。
逻辑回归是一种用于二分类和多分类任务的机器学习算法。尽管名字中包含“回归”一词，但它主要用于分类，而不是预测连续值。逻辑回归通过构建一个线性模型，并通过非线性函数将其映射到一个概率空间，从而实现分类。以下是逻辑回归的主要特点和工作原理：线性模型：逻辑回归首先构建一个线性模型。设 (x_1, x_2, \ldots, x_n) 是输入特征，(w_1, w_2, \ldots, w_n) 是权重，(b) 是偏置，那么线性组合可以表示为： [ z = w_1 \cdot x_1 + w_2 \cdot x_2 + \ldots + w_n \cdot x_n + b. ]Sigmoid函数：为了将线性模型的输出转换为概率，逻辑回归使用sigmoid函数，也称为逻辑斯蒂函数。该函数可以将任意实数映射到0和1之间，定义如下： [ \sigma(z) = \frac{1}{1 + \exp(-z)}. ]输出概率：通过sigmoid函数，线性模型的输出被转化为概率。对于二分类任务，这个概率可以解释为样本属于某个类别的概率。例如，如果我们预测输出为1的概率是0.7，那么预测输出为0的概率就是0.3。 ...
