System • A physical symbol system has the necessary and sufficient means of general intelligent action. [R1] • The mind can be viewed as a device operating on bits of information according to formal rules. proposed by John Haugeland) • Focused on these kind of high level symbols, such as and R1：Newell, Allen; Simon, H. A. (1976), “Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search”, Communications 代的知识工程与知识管理》  Big Data + Machine Learning[R1] + Powerful Computation[R2] • 完全意义上的自下而上的方式 • 从海量的数据中去挖掘异构、动态、碎片化的知识 e.g., 从Web corpora、搜索日志等都可挖掘出有价值的知识 R1, http://www.erogol.com/brief-history-machine-

------------------------------------------------------ r1 = r / 2 # top left rect r2 = r1 + (r1.width, 0, r1.width, 0) # top right rect r3 = r1 + (0, r1.height, 0, r1.height) # bottom left rect r4 = = fitz.Rect(r1.br, r.br) # bottom right rect rect_list = [r1, r2, r3, r4] # put them in a list for rx in rect_list: # run thru rect list rx += d # add the CropBox displacement page = doc.new_page(-1 Rect(0, 0, width, height) # define the 4 rectangles per page r1 = r / 2 # top left rect r2 = r1 + (r1.width, 0, r1.width, 0) # top right r3 = r1 + (0, r1.height, 0, r1.height) # bottom left r4 = fitz.Rect(r1

ret = tf.cast(ret_fp16, dtype=tf.float32) s = tf.Session() s.run(tf.global_variables_initializer()) r1, r2 = s.run([ret, ret_fp16], feed_dict={ input: np.random.randn(4, 128, 128, 16).astype(np.float32)})

我们知道圆的面积计算公式为： S = πr2 当我们知道半径 r 的值时，就可以根据公式计算出面积。假设我们需要 计算 3 个不同大小的圆的面积： r1 = 12.34 r2 = 9.08 r3 = 73.1 s1 = 3.14 * r1 * r1 s2 = 3.14 * r2 * r2 s3 = 3.14 * r3 * r3 当代码出现有规律的重复的时候，你就需要当心了，每次写 3.14

a Python sequence: Enlarge rectangle by 5 pixels in every direction: >>> r = fitz.Rect(...) >>> r1 = r + (-5, -5, 5, 5) Example 7 - inline operations: Replace a rectangle with its transformation by

"""ndiff [-q] file1 file2 或 ndiff (-r1 | -r2) < ndiff_output > file1_or_file2 打印对人类友好的文件差异报告至标准输出。 将会标明 行间与行内差异。 在第二种形式下，会根据标准输入上的 ndiff 报告在标准输出上重建 file1 (-r1) 或 file2 (-r2)。 在第一种形式下，如果未指明 -q ("quiet")，则输出的 打头的行会尝试关注行内差异，并且 不存在于某一个输入文件中。 当源文件包含 制表符时这些行可能会令人迷惑。 第一个文件可通过只保留以" " 或 "- " 打头的行， 并删除那些 2 字符前缀来恢复；使用 ndiff 时传入 -r1。 第二个文件可通过类似方式来恢复，即只保留 " " 和 "+ " 打头的行；使用 ndiff 并传入 -r2；或者 在 Unix 上，第二个文件可通过管道操作来恢复 sed -n '/^[+ ] 如果是通过原始的解析方法传回则此方法的结果会保持不变: >>> from urllib.parse import urlsplit >>> url = 'HTTP://www.Python.org/doc/#' >>> r1 = urlsplit(url) >>> r1.geturl() 'http://www.Python.org/doc/' >>> r2 = urlsplit(r1.geturl()) >>> r2

"""ndiff [-q] file1 file2 或 ndiff (-r1 | -r2) < ndiff_output > file1_or_file2 打印对人类友好的文件差异报告至标准输出。 将会标明 行间与行内差异。 在第二种形式下，会根据标准输入上的 ndiff 报告在标准输出上重建 file1 (-r1) 或 file2 (-r2)。 在第一种形式下，如果未指明 -q ("quiet")，则输出的 打头的行会尝试关注行内差异，并且 不存在于某一个输入文件中。 当源文件包含 制表符时这些行可能会令人迷惑。 第一个文件可通过只保留以" " 或 "- " 打头的行， 并删除那些 2 字符前缀来恢复；使用 ndiff 时传入 -r1。 第二个文件可通过类似方式来恢复，即只保留 " " 和 "+ " 打头的行；使用 ndiff 并传入 -r2；或者 在 Unix 上，第二个文件可通过管道操作来恢复 sed -n '/^[+ ] 如果是通过原始的解析方法传回则此方法的结果会保持不变: >>> from urllib.parse import urlsplit >>> url = 'HTTP://www.Python.org/doc/#' >>> r1 = urlsplit(url) >>> r1.geturl() 'http://www.Python.org/doc/' >>> r2 = urlsplit(r1.geturl()) >>> r2

ndiff (-r1 | -r2) < ndiff_output > file1_or_file2 Print a human-friendly file difference report to stdout. Both inter- and intra-line differences are noted. In the second form, recreate file1 (-r1) or file2 如果是通过原始的解析方法传回则此方法的结果会保持不变: >>> from urllib.parse import urlsplit >>> url = 'HTTP://www.Python.org/doc/#' >>> r1 = urlsplit(url) >>> r1.geturl() 'http://www.Python.org/doc/' >>> r2 = urlsplit(r1.geturl()) >>> r2 request("GET", "/") >>> r1 = conn.getresponse() >>> print(r1.status, r1.reason) 200 OK >>> data1 = r1.read() # 这将返回全部内容。 >>> # 下面的例子演示了分块读取数据。 >>> conn.request("GET", "/") >>> r1 = conn.getresponse() >>>

ndiff (-r1 | -r2) < ndiff_output > file1_or_file2 Print a human-friendly file difference report to stdout. Both inter- and intra-line differences are noted. In the second form, recreate file1 (-r1) or file2 如果是通过原始的解析方法传回则此方法的结果会保持不变: >>> from urllib.parse import urlsplit >>> url = 'HTTP://www.Python.org/doc/#' >>> r1 = urlsplit(url) >>> r1.geturl() 'http://www.Python.org/doc/' >>> r2 = urlsplit(r1.geturl()) >>> r2 request("GET", "/") >>> r1 = conn.getresponse() >>> print(r1.status, r1.reason) 200 OK >>> data1 = r1.read() # 这将返回全部内容。 >>> # 下面的例子演示了分块读取数据。 >>> conn.request("GET", "/") >>> r1 = conn.getresponse() >>>

import httplib >>> conn = httplib.HTTPSConnection("www.python.org") >>> conn.request("GET", "/") >>> r1 = conn.getresponse() >>> print r1.status, r1.reason 200 OK >>> data1 = r1.read() >>> conn.request("GET" through the original parsing function: >>> import urlparse >>> url = 'HTTP://www.Python.org/doc/#' >>> r1 = urlparse.urlsplit(url) >>> r1.geturl() 'http://www.Python.org/doc/' >>> r2 = urlparse.urlsplit(r1 b)), color(r,g,b) 输入格式与pencolor() 相同，同时 设置填充颜色和画笔颜色为指定的值。 color(colorstring1, colorstring2), color((r1,g1,b1), (r2,g2,b2)) 相当于 pencolor(colorstring1) 加 fillcolor(colorstring2)，使用其他输入 格式的方法也与之类似。 如果 turtleshape