一键开启吃鸡的child_process模块

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const { exec } = require('child_process'); 
exec('D:\\SteamLibrary\\steamapps\\common\\PUBG\\TslGame\\Binaries\\Win64\\TslGame', (error) => { 
  if (error) { 
      console.error(`exec error: ${error}`); 
  }else{ 
      console.log("配置到顶级特效开始暖手吧!") 
  } 
});

附上今晚阅读数学之美的lighttimes:

犹太人在抄写圣经时,为了避免错误,他们把每一个希伯来字母对应于一个数字,这样每行文字加起来便得到一个特殊的数字,这个数字便成为了这一行的校验码,而这,就是通信中校验码的最原始版本。

语言学中,从真实的文本语句出发,也就是语料出发,是自然语言处理的方向。因为规则是静态不变信息熵确定的,而语料,即使是病句都是动态的,病句说多了,就成了正确的句子,就和鲁迅先生的:其实路上本没有路,走的人多了,就有了路一样,是一个道理。人类文明的发展方向,永远是向信息熵增的方向发展,向不确定性更大的方向发展,人类的创造力是很强大的。

如果人无法区分自己交流的对象是机器还是人,就说明这个机器有智能了。这叫图灵测试。淘宝卖家的回复有的时候真的分不清是人还是机器,微软小冰由于已知是机器,因此不会存在这个疑问。

1956年,达特茅斯夏季人工智能研究会议。

鸟飞牌,也就是看到鸟是怎样飞的,就能模仿鸟创造出飞机,而不需要了解空气动力学。我想二八定律都不一定适合,非专业人士就是零十中的那个零。

机器翻译和语音识别,是建立在计算机如何理解自然语言基础上吗?显然不是,它们全部得靠数学,更准确的说是靠统计。

徐志摩喜欢林徽因。这句话可以用语法分析树分析,这和DOM树很类似,但是冗余很严重。

描述自然语言的文法和计算机高级程序语言的文法不同,自然语言是词义和上下文相关;而高级程序语言的词义和上下文无关。而且自然语言的计算复杂度要远远高于程序语言的计算复杂度。当今的i7四核处理器,分析一个20个词的句子,也要一两分钟。这也是程序语言热门的原因,无关生活,而是机器性能,不是让机器来理解人类,而是反过来让人类理解机器,去编写机器更容易理解的高级程序语言,去让机器执行,算法耗时更低。由于硬件性能的提升,现在的OOP语言的发展速度越来越快,人类理解机器的难度也在逐渐降低。

最近恶补Javascript基础,所以博客基本都不怎么更了,可以说是转战github了吧,毕竟那里更纯粹的偏向逻辑和算法,是一个很好的渐进式的成长平台,各种各样的优秀源码,可以说是,取之不尽,用之不竭...
刚好有一个论坛帖子引发的小乐趣,再加上从数学之美学习到不少干活,索性分享下

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