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伍双：没人关注的地方有可能藏着宝藏丨人物专访
前言 伍双是声网互动应用创新部门负责人，目前主要负责声网互动白板相关业务。曾创办 Netless 互动白板公司，于 2020 年底并入声网。 在和伍双的聊天中，他提到适合技术创业的产品有个共性 —— 「切入点很小，展开面很大」，而互动白板在大家的认知中，正是一个看起来很小并且似乎没什么技术即构推出行业首个数据流录制PaaS方案，低成本复刻头部大厂录制能力
在大部分的实时音视频场景下，最重要的是通话稳定性、画面清晰度、弱网抗丢包性能。但在教育场景中，音视频画面并不是首要、甚至有的场景可以不需要音视频画面，但唯独白板是教育场景中必不可少的一环。 白板在教育场景下不可或缺，当前市面上也有着非常多产品成熟、功能齐全的白板供应商梦断代码阅读笔记之三
梦断代码阅读笔记之三 第6章：搞掂设计方案2003.7~11 程序操作、数据操作中非常重要的操作——备份。 在写一段代码的过程中，备份的操作可有可无，因为我们有undo键，一个错误的操作影响性很小，我们无须重写，只需要撤销。但对于程序的编写还是需要备份的。 但对于数据库的操作而言，备份操作如何在 FlowUs、Notion 等笔记软件中使用电子白板工具？
对于编辑器而言，除了基本的文档编辑功能，我们可能还需要一些表格以及绘图功能。在 FlowUs 这样的工具中，Database 本质上便是对标 Office 生态中的 Excel. 那么，如何解决绘图问题呢？在以往的文章中，我介绍了几种 FlowUs 支持的第三方服务：嵌入网址后直接显示内容并且可以直接编辑的 Gitmi基于HTML5打造的一款别踩白板小游戏
背景简介 别踩白板这个游戏相信大家都玩过，这个是基于HTML5打造的简单小游戏，在PC端和移动端都能够运行，适应多种平台，今天我们使用原生JS搭配JQuery构建这个小游戏--别踩白板。 一、思路分析 整体页面是一个大的矩形，长宽比例大概是3：2，然后游戏开始，不断有白板降落，然后一行是4个板，一块Android技术分享| 【你画我猜】Android 快速实现
以你画我猜为代表的益智类游戏，已经逐渐成为社交新宠。用户在游戏过程中，根据题目线索，发挥自身的想象力。用户之间理解偏差的游戏过程中，拉近用户间的距离。 因而，一个优质的线上你画我猜平台，除了优化游戏设置、游戏规则外，还需要不断提升画板的实收互动质量，让线上用户获得如线下玩家一IOS技术分享| 你画我猜小游戏快速实现
你画我猜游戏现在已经随处可见，语聊房中的游戏里一般都会有该模块，还有一些小程序里也做了类似的场景。今天就来聊下如何快速做一款你画我猜游戏。 1：实现多端实时互动白板，这里使用anyRTC 互动白板SDK 2：你画我猜题目服务，本demo演示如何一个人画，多人看猜，本demo省略该服务 3：答案提示/公数学教授为什么仍然使用粉笔？
数学教授为什么仍然使用粉笔？ 斯坦福大学几乎 100% 的数学系教师，依然使用粉笔和黑板授课。不仅老师们喜欢用粉笔，学生们也非常接受这种方式。 一个数学讲师曾经调查班上的51名同学，更喜欢黑板上的板书，还是用投影仪展示讲义？学生们一致反映：黑板更好。 粉笔和黑板的讲课方式，发明于19世IOS技术分享| anyRTC 互动白板场景实现
前言 互动白板提供一整套完整的互动白板解决方案，客户端 SDK 覆盖 iOS、Android、Web 等主流平台，同时提供完整的服务端配套功能，可用于在线教育、在线会议、协作办公、在线互动娱乐等场景。 产品优势 超低延时 anyRTC 自研引擎和算法，减少传输冗余数据，白板操作延迟低至 100 ms，节约开源demo| anyRTC 互动白板发布，助力实时互动场景
上网课时会有白板板书、开视频会议时会有PPT展示进行演讲、语聊开黑时会有你猜我画游戏来供用户进行游戏互动...，互动白板已经渗透进我们生活的各个方面。白板是否好用，关系到实时互动的质量，更能影响应用的推广。然而市面上的白板服务提供的功能有限，不能满足用户的各类个性化需求。开源demo| anyRTC 互动白板发布，助力实时互动场景
上网课时会有白板板书、开视频会议时会有PPT展示进行演讲、语聊开黑时会有你猜我画游戏来供用户进行游戏互动...，互动白板已经渗透进我们生活的各个方面。白板是否好用，关系到实时互动的质量，更能影响应用的推广。然而市面上的白板服务提供的功能有限，不能满足用户的各类个性化需求。【机器学习-白板推导系列】学习笔记---条件随机场
手写板（数位板）如何和希沃白板5无缝切换
安装好数位板的驱动程序，调出设置程序。不同品牌的数位板界面可能略有不同，但基本上是相同的。 先点击菜单"功能"，出现下图界面，然后点击你要设置的键。有硬键和软键，这里以硬键K9为例。点击“键盘”，弹出设置对话框，进入下一步。 在这里你可以文字输入也可以直接按对应的快捷键，它【机器学习】【白板推导系】-笔记3
【机器学习】【白板推导系列】【合集 1～23】_哔哩哔哩_bilibili 知识点： 1.高斯分布。 2.用极大似然估计估计高斯分布中的参数均值μ，和方差Σ。AlexNet白板复现
1.网络结构 2.一些新知学习 3.遇到的问题 （1）class AlexNet(nn.Module):中，Module的M要大写； （2）第一个全连接层nn.Linear(256*5*5, 4096)中，经计算应该是66，但是运行代码的过程中，发现55才是正确的？？？？？ （3）训练过程中的参数更新： optimizer.zero_grad() # 将梯度归零 l.backward() # 反向计算机等级考试一级上机考试试题
上机考试试题 （第一套） 汉字录入（请在Word系统中正确录入如下内容，25分） 要求：1.在表格中正确地录入考生姓名及学号。 2.正确录入表格后的文本，文本中的英文。数字按西文方式；标点符号按中文方式。 3.整个录入的文本以文件名为：自己姓名.DOC保存。 WorExcalidraw - 免费的手绘风格白板应用，能够画各种流程图、示意图、架构图
一款完全免费的手绘风格绘图在线应用，能快速画出漂亮的流程图、示意图甚至是图表。 关于 Excalidraw Excalidraw 是一款轻量的手绘风格电子白板在线应用，无论是 Windows / macOS / linux，甚至是手机，打开浏览器就能使用，能简单地画出美观漂亮的流程图、示意图和开发架构图等常用又一低代码平台火了！15 分钟小白轻松开发在线课堂，人人都是开发者时代来了？
据艾瑞咨询统计，2020 年中国在线教育行业市场规模 2573 亿元，过去 4 年的复合增长率达 34.5%。如今在线教育行业如火如荼，亟待一款好的在线教育平台。 此时，不少开发者和教育机构遇到新的难题：如果使用标准化 SaaS 平台，上手简单，但不能满足企业的个性化需求，产品单一，且关键信息和数微软面试题4-6 （偏向经典面试题）
2.26笔试 Codility平台三道算法题，纯英文题目，需要把握英文阅读理解的时间，不要耽误太久。 第一题 统计山顶山谷数量，两边高中间低为山谷，两边低中间高为山顶，相同高度的连续值视为同一个山谷或山顶 第二题 统计相似车辆数量 ，用n个二元标签描述汽车，若两辆汽车只有1个以内的标签不微软实习面试题3-25（面试偏经典题目）
2.26笔试 Codility平台三道算法题，纯英文题目，需要把握英文阅读理解的时间，不要耽误太久。 第一题 统计山顶山谷数量，两边高中间低为山谷，两边低中间高为山顶，相同高度的连续值视为同一个山谷或山顶 第二题 统计相似车辆数量 ，用n个二元标签描述汽车，若两辆汽车只有1个以内的标签不同Pano React Native SDK 来了！快速实现移动端音视频和白板
前言 React Native 是 Facebook 于2015年4月开源的跨平台移动应用开发框架，支持iOS和安卓两大平台。React Native 着力于提高多平台开发的开发效率 —— Learn once, write anywhere。背靠着巨人的肩膀出生，React Native 一路风光无限，经受住了重重考验。至今，它仍然是移动端跨平台cf1251 F. Red-White Fence NTT + 组合数学
传送门 比较好的一个理解多项式乘法的题。 首先，周长\(C = (红板长度 + 板子数目)\times 2\) 那么对于每一个查询\(Q\)即周长，可以得到选取的板子数目为\(\frac{Q}{2} - 红板长度\), 白板个数为\(\frac{Q}{2} - 红板长度 - 1\) 那么只需要求出对于每一个红板的情况，最后对于每一个查白板机器学习笔记 P13-P21 线性回归
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd 笔记地址：https://www.yuque.com/books/share/f4031f65-70c1-4909-ba01-c47c31398466 P13 线性分类1-背景 线性回归的特性：（通过打破这些特性就是新的机器学习方法） 1、线性： ①属性线性：f(w,b)=wTx+b中，f对于w和x都是线性花书读书笔记（十九）-深度生成模型
全部笔记的汇总贴：《深度学习》花书-读书笔记汇总贴 《深度学习》PDF免费下载：《深度学习》 涉及到的比较多，可以看看这个汇总贴后面的几篇：汇总贴：机器学习-白板推导系列笔记 一、玻尔兹曼机 白板推导系列笔记（二十八）-玻尔兹曼机 二、受限玻尔兹曼机 白板推导系列笔记（二十一）-受限机器学习-白板推导系列(八)-指数族分布
8. 指数族分布 8.1 背景 本节主要对指数族分布的概念和性质的一个小小的总结。指数族分布是一个广泛存在于机器学习研究中的分布。包括：Guassian分布、Bernoulli分布(类别分布)、二项分布(多项式分布)、泊松分布、Beta分布、Dirichlet分布、Gamma分布和Gibbs分布等。 8.1.1 指