算法优化锦标赛。 - 页 30

 

在那里,达尔文也得到了它...

一般来说,反对达尔文主义的人的主要论点是,在进化链中没有发现人类(或一般动物)的中间形式,而他们不了解(或假装不了解)个体的离散性。DNA是一种不连续的信息记录,本质上不允许从父母到继承人的无步骤 "流动"。要么是一个纯粹的拷贝,要么是另一个与母体不同的存在,都会产生,而没有第三种情况。但反达尔文主义者要求不仅在物种的变化中,而且在个人的变化中,都要有无步骤的过渡。这里也是如此...一件事被否认,同时其他非常重要的细节被省略(或颠倒过来)。

冯小刚和GPS的恐怖原来是可以不用爱因斯坦的。就在最近被实验证实的引力波,在理论上被爱因斯坦证明是正确的,在不久的将来,似乎也会受到挑战,爱因斯坦将被彻底遗忘。

 
Реter Konow:

他--"空间的多维度??"。

他们--"你不知道你生活在一个多维的世界吗?"。

他们--而且所有的维度都是负面的。
 
Andrey Dik:


冯小刚和GPS的恐怖原来是可以不用爱因斯坦的。最近刚刚被实验证实的引力波,是爱因斯坦的理论,在不久的将来,似乎也会受到挑战,爱因斯坦将被彻底遗忘。

波浪自诞生以来已经受到了挑战。想象一下,在这样一个异常精确的设备中,作为这些电波的探测器,即使你去掉其中最强的电波,也会有大量的干扰。而与观察时间(天/年)相比,"信号 "的持续时间还不到一秒。然后是将原始信号与黑体合并的一些数学模型进行拟合,使信号参数与模型的参数相吻合。 从噪声中推断出的 "信号 "在5σ水平上的显著性可能是许多因素造成的假象。嗯,还有就是其他合作机构对同一检测事件的不可证实性。一切都非常不稳定...
 
享受你的无声饮料😉。
附加的文件:
 
Andrey Dik:

在那里,达尔文也得到了它...

一般来说,反对达尔文主义的人的主要论点是,在进化链中没有发现人类(或一般动物)的中间形式,而他们不了解(或假装不了解)个体的离散性。DNA是一种不连续的信息记录,本质上不允许从父母到继承人的无步骤 "流动"。要么是一个纯粹的拷贝,要么是另一个与母体不同的存在,都会产生,而没有第三种情况。但反达尔文主义者要求不仅在物种的变化中,而且在个人的变化中,都要有无步骤的过渡。这里也是如此...一件事被否认,同时其他非常重要的细节被省略(或颠倒过来)。

冯小刚和GPS的恐怖原来是可以不用爱因斯坦的。就在最近被实验证实的引力波,在理论上被爱因斯坦证明是正确的,在不久的将来,似乎也会受到挑战,爱因斯坦将被彻底遗忘。

为什么没有找到。有许多处于不同发展水平的部落。印度附近有一个岛屿,那里甚至还有石器时代。
 
Andrey Dik:

一般来说,达尔文主义的反对者的主要论点是,在进化链中没有发现人的中间形式(或一般的动物)...

德米特里-费多塞耶夫
为什么没有找到。有许多处于不同发展水平的部落。在印度附近的某个地方有一个岛屿,甚至有一个石器时代。
为什么要在某个岛上寻找他们。请看这个论坛。什么中间的生命形式不在那里。
 
Реter Konow:

安德鲁,注意你的逻辑谬误。"我不知道它。我只能描述它,从而调查它。

如果你不知道什么,你只能在调查之后,而不是在调查之前描述它。

首先探索多维空间(有三个以上的空间维度),证明它存在,然后描述它。

哦,错了。第一个是一个字,而这个字是2个字节:)

如果你知道有一些现象(一组不符合现有知识的事实),这实际上意味着你知道你不知道的东西(否则如果你甚至不知道无法解释的事实存在,那么就没有什么可担心的)。

因此,如果有一组无法解释的事实,那么一开始就建立了一个假设,假设产生了一个概念性的装置。然后在新的概念装置的基础上,对已知事实样本中没有描述的额外事实的存在作出假设。然后进行实验(你叫它研究)。

实验分别证实或反驳了这一假说。之后,假设进入理论的范畴,他们试图以各种可能的方式来推翻它。如果科学界多年来未能推翻该理论,它就进入了被证实的知识范畴,从这一点上你可以说:我知道一些东西。

 
Dmitry Fedoseev:
为什么没有找到。有许多处于不同发展水平的部落。在印度附近的某个地方有一个岛,它甚至还是石器时代的。

目前,只有一个智人的物种。所有的部落,甚至最密集的部落,都属于这一个物种,即使他们的社会处于石器时代的水平。事实证明,部落里的人与生活在发达国家的人在智力上没有区别,如果我们把一个部落里的孩子带到发达社会中去,他的智力与 "通常 "的人没有区别....。

我实际上是在为达尔文辩护,如果有的话...

 
Nikolay Demko:

...

有爱因斯坦和达尔文被人用西红柿砸,而你却给我看一些卡库......:)

不过,他是个聪明人。但他的弦理论比彭罗斯的离子理论有更多的缺陷和不足之处....

 

你知道你在门捷列夫表中发现了以前没有人见过的新元素吗?

为什么要走得那么远,去想象那些无法想象的事情?

一个简单实用的冠军目标。

我们采取一个有500个神经元权重的神经网络(任何网络)(这些是我们的健身函数的输入参数,我们可以把它们看作是500个测量值),我们向网络输入任何东西,在输出端我们得到EA在一定时间内的工作的恢复系数(RF)。未来是否能成功并不重要,最主要的是要有一个能找到FF最大值的算法,也就是交易盈利能力。