php字符串反转怎么设置，编程语言要用到英语？
大致的思路就是：编程语言转化为二进制机器码，再把二进制机器码转化为高低电平输入给芯片电路。这个问题是计算机原理的问题，编程语言如何被硬件芯片执行？我们很多时候，听过计算机只认识“0”和“1”，除了0和1之外的信息，又是如何被计算机理解执行的呢？聊到这我想到了《易经》“无极生太极，太极生两仪”，“一生二、二生三，三生万物”。挺有意思，0和1可以表示整个世界，和几千年前我们中国哲学思想完全吻合。
如何做到呢？
1、编译。编译器把高级程序语言（英语）编译为二进制可执行文件，存储到硬盘上。
2、加载。操作系统通过相应的机制，把二进制加载到内存中。
3、运行。CPU执行指令。
好像说的和电路还是没有什么关系呀？是的，我们没有讲明白这一点。“0”和“1”如何变成高低电平？
“0”和“1”如何变成高低电平？
我们回到打孔机时代，你的01010代码，需要专职的程序录入员将0和1用打孔和不打孔的方法，转换为纸条上的一串孔洞。然后有孔的程序纸通过光照区，有孔无孔转换为光点和暗点，再通过光敏元件，转化为高低电平。以后机器中就再也不会出现0和1，只有高低电平了。
可以说，录入员之前是一个世界，高级语言也好，汇编语言也好，机器代码也好，都是0101的二进制数字世界；光敏传感器之后，都是高低电平的世界。录入员+光电检测完成了这种转换。
现在的计算机，和打孔机时代的区别，只不过是输入变成键盘了，按键接通和断开代替了光线的有和无，在每个键下面的识别电路以后，就完全是高低电平的时代了，010已经不存在了啊。01在哪里？在我们的头脑中，在程序纸上，在键盘表面，在显示器上，就是不在键盘以下的空间中。
结论：高级程序语言经过编译器的翻译，变成二进制的机器语言，机器语言再通过按键的变量输入变成高低电平信号，这样就被芯片设别了。
软件是怎样控制硬件的？
我觉得你是想问，软件是怎么控制一个设备，如机器人、数控机床，让它们执行设定的动作的。不论怎么变化，软件控制硬件，都离不开计算机的中央处理器CPU，或者单片机MPU。因为只有处理器才能把控制软件的指令，传递到接口电路，最终控制目标设备的动作。
以下介绍几种我用过的控制方式。
通过I/O口进行控制CPU有GPIO接口，MPU有P0~P4及更多的IO接口。这些接口，可以通过软件设置，做为输出、输入口。
从CPU，MPU出来的控制信号，一般不能直接控制目标对象，比如最简单的LED灯，电机等，必须经过一些锁存芯片、光电隔离芯片、继电器、接触器、信号驱动等电路，才能控制目标的动作。一些成熟的电机驱动器，也可直接接收从处理器出来的输出信号，只要用一些芯片进行信号转换即可。
通过内存扩展地址，用可编程芯片如PLC，CPLD，FPGA等对目标进行控制。有的控制对象需要几十、几百个控制点，这样P口就不够用了。
解决的方法，就是用扩展外部存储器地址的方法，如使用E200H，E300H......这样的扩展地址线，通过PLC、CPLD、FPGA等可编程器件，可以扩展出需要数量的控制输出。
很多硬件从业者，很擅长用PLC、CPLD、FPGA等芯片，以至于单片机最直接的P口被束之高阁，只完成看门狗Watchdog最简单的监视作用。
通过CAN，EtherCAT，ISA，PCIE等总线接口传递控制指令随着外部控制器件的日益智能化、处理器化，各种总线应运而生。
如上位机为高速的PC机，下位机为控制各种动作的单片机，那么PC104的ISA总线接口、PCIE接口、CAN总线接口等，就是最好的选择。或者下位机直接就是一个支持EtherCAT总线的电机驱动器。
通过这些总线接口，可以快速地传递上位机的控制信号到控制单元中。
软件对硬件的控制，有很多种实现方式，IO直接控制；扩展地址外加PLC，CPLD，FPGA可编程芯片控制；CAN，EtherCAT，ISA，PCIE等总线接口控制方式。根据需要，灵活运用。
我们国家自动控制的实力还是很历害的，控制系统也是非常可靠智能的，相信你的所有想法都会通过控制系统变为现实。
（以上图片来自网络，仅为示意）
电脑找软件用什么下载工具好？
XMind ZENXMind ZEN是一款非常实用的思维导图软件，致力于使用先进的软件技术帮助用户真正意义上提高生产率。思维导图软件又名心智图，利用图形结合的方式，呈现出你放射性的思维，助你记忆知识点等等！里面有各种模板，看风格自己选~
总之对我们整理知识点，扩散思维帮助还是挺大的。（文末提供安装包）
QQ影音QQ影音是由腾讯推出的一款支持任何格式影片和音乐文件的本地播放器。时隔几年，QQ影音在前段时间，终于迎来了一次重磅更新。
最新版本的QQ影音保留了以前的多个良心功能：支持视频截图，视频截取动画，视频截取GIF，视频压缩，视频合并，视频转码，视频传输，视频共享等。但是视觉性能全面升级，Logo也发生了改变，整体界面变得更加纯净，界面变得更加好看，软件安装速度也变得很快，而且支持更多视频格式。
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火绒安全常见的电脑杀毒软件某60、某管家、某山之类的。当然认识的大部分人都装着这些。每当别人让我帮电脑上弄一点什么的时候，就想把杀软换成火绒。
火绒是一款杀防一体的安全软件。全新的界面，丰富的功能，完美的体验。特别针对国内安全趋势，自主研发高性能病毒通杀引擎，由前瑞星核心研发成员打造。2018年3月5日，火绒宣布关停流量变现业务。通俗差不多就是关闭广告业务。推荐它的最直接的原因就是这个，没有广告软件当然简洁！
杀毒软件最重要的还是杀毒能力。刷知乎看见貌似没有某60强。可都2019了，正常使用也没那么多病毒之类的吧。其实我觉得微软自带的杀毒就够用了，使用了两百多天感觉世界都清净了，你不注意你都不知道还装着个火绒呢！弹窗拦截好评，没有广告好评，不流氓捆绑好评！
CCleaner一般人清理垃圾都是管家清理，上面的火绒的也不错，但是CCleaner是专业户！
它是一款免费的系统优化和隐私保护工具。主要用来清Windows系统不再使用的垃圾文件，释放更多硬盘空间。体积小，运行速度极快，可以对文件夹、历史记录、回收站等进行垃圾清理，而且可对注册表进行垃圾项扫描、清理。
自己电脑一直在使用，开启智能清理后。开机时自动完成清理。无需自己动手。
亨利++非常棒的插件，无需安装，一次点开，终生使用。就简单的数字显示内存占有率。没那么多花里胡哨的东西。清理内存可手动一键清理，也可设置超过多少自动清理！配合前面垃圾清理+杀毒！你的电脑绝对”满血复活“简直了。-->电脑内存清理
Bandizip这个我就不多说，简单点，我见过最好用的压缩软件抱歉没有之一！（可能有其他我没用过的）
手心输入法”无广告，不骚扰“，干净绿色专注于输入本质。以前一直用的搜狗输入法，自从发现这个它。打字清爽了不少。智能纠错，云拼音输入等和搜狗不相上下！
ScreenToGif一个小而实用的屏幕Gif录制工具。当然也可以录视频！
TeamViewerTeamViewer是一个能在任何防火墙和NAT代理的后台用于远程控制的应用程序，桌面共享和文件传输的简单且快速的解决方案。想连接到另一台计算机，只需要在两台计算机上同时运行 TeamViewer 即可。
这个软件最初是我用来帮别人远程解决问题的~后来发现远程的用处真是多多
~自己发掘去~网不是很差的话使用流畅！-->远程控制TeamViewer
国产向日葵也不错 官网网址：https://sunlogin.oray.com/zh_CN/
谷歌浏览器真的好用~完！
导航网址：
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全局鼠标手势这一个更易用的全局鼠标手势软件。助您化繁为简，将注意力保持在重要的工作上，远离那些繁琐的细节。
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详见：有毒：全局鼠标手势 ，效率神器
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前提条件：使用的是chorme浏览器。
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印象笔记如果你正要找记笔记的软件的话，那正好！不吹，我用的还行，可以一试！
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意大利面怎么做才好吃？
您好～可以试试很经典的白酱意大利面哦～
材料：
1.先将黄油加热到融化
2.倒入面粉搅拌到顺滑
3.关火，倒入1/3的牛奶搅拌到没有大颗粒
4.再继续加入1/3的牛奶搅拌到没有颗粒
5.最后倒入剩下的牛奶，开小火，慢慢煮到变成浓稠的酱
提起的时候纹路不会马上消失就可以了
5.将其装在碗里，盖好保鲜膜放冰箱可以冷藏2-3天
6.白蘑菇切片，洋葱切粒，培根切小块
7.开水里面加半茶匙盐，放入意大利面煮10分钟以后捞出
8.锅里下油，放入洋葱炒香
9.加入蘑菇和培根炒出香味
10.倒入水，加入3汤匙的白酱
11.拌匀后再加入盐和黑胡椒粉
12.最后下煮好的意大利面搅拌均匀即可
白酱是西餐的基础酱汁之一，除了配意大利面也可以做浓汤、披萨等等，超级百搭。
人工智能程序员入门应该学哪些算法？
人工智能（Artificial Intelligence），即AI，它是计算机科学的一个分支，它是研究、研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
它企图了解智能的本质，并且能以人类的智能方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、自然语言处理等。
人工智能的概念比较宽泛，它包括机器学习和深度学习，并且每次技术的变革都是在解决相关智能技术遇到的瓶颈问题。
比如：深度学习在机器学习的基础上引入了神经网络，它可以自动学习特征和任务之间的关联，还能从简单特征中提取复杂的特征，这样就解决了传统机器学习特征提取问题难的弊端。
今天小编主要给大家介绍几种机器学习的算法，为以后的深度学习打基础：
算法一：逻辑回归(Logistic Regression, LR)
它为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。采用的是监督学习的方式，通过分析历史数据特征来对未来事件发生的概率进行预测。
代表函数是sigmoid函数，它具有我们需要的一切优美特性，其定义域在全体实数，值域在[0, 1]之间，并且在0点值为0.5。公式如下：
那么，如何将f(x)转变为sigmoid函数呢？
设p(x)=1即为表示具有特征x的样本被分到类别1的概率，那么p(x)/[1-p(x)]则被定义为让步比(odds ratio)。
为了解除p(x)，则引入对数：
那么可得：
此时的p（x）这就是需要的sigmoid函数。如果要机器学习，那么根据已知数据，拟合出该式中n个参数c即可。
算法二：决策树
它的思想是：寻找一种算法，计算机可以根据该算法完成像if-else结构一样从根开始不断判断选择到叶子节点的树，这样的树就称为决策树。
该方法的重点就在于如何从这么多的特征中选择出有价值的，并且按照最好的顺序由根到叶。
信息增益则是最常见的算法之一。它划分数据集的规则是将无序的数据变得更加有序。它涉及到信息的有序无序问题，那么就要考虑信息熵（另一种方法是基尼不纯度）了。
熵在信息论中代表随机变量不确定度的度量。一个离散型随机变量 X的熵 H(X)定义为：
P(x)，i＝1，2，…，X为信源取第i个符号的概率
信息熵用来衡量信息量的大小：
若不确定性越大，则信息量越大，熵越大；
若不确定性越小，则信息量越小，熵越小。
比如我们要计算“夏天下雪”这个事件的信息熵，这个信息量很大，那么熵也很大。
该算法计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据，它是一种非参数的监督式学习的方法，常常用于分类和回归。
情况三：朴素贝叶斯
在机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和绝大多数的分类算法不同。
例如：逻辑回归（LR），svm,决策树,KNN等等，这些都是判别方法。
他们是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系:决策函数Y = F(X)或条件分布P(Y|X)，然而朴素贝叶斯是生成方法，它直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),则可知：P(Y|X) = P(X,Y)/P（X）
首先回顾一下朴素贝叶斯相关的统计学知识：
贝叶斯的思想可以等效为：先验概率+数据=后验概率。
一般来说先验概率就是我们对于数据所在领域的历史经验，但是这个经验常常难以量化或者模型化，那么我们可以假设先验分布的模型，比如正态分布，高斯分布等。
假如X和Y相互独立，则有：
假如X和Y不相互独立，则公式：
Or:
那么，则有全概率公式：
从上面的公式很容易得出贝叶斯公式：
该算法在scikit-learn中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。
它们分别是GaussianNB，BernoulliNB和MultinomialNB。
其中：
1）GaussianNB表示先验为高斯分布的朴素贝叶斯；
2）BernoulliNB表示先验为伯努利分布的朴素贝叶斯；
3）MultinomialNB表示先验为多项式分布的朴素贝叶斯。
这三个类适用的分类场景各不相同，一般来说：
1）假如样本特征的分布绝大部分是连续值，使用GaussianNB；
2）假如样本特征是二元离散值或者很稀疏的多元离散值，则BernoulliNB；
3）假如样本特征的大部分是多元离散值，使用MultinomialNB。
总之在很多实际应用中，贝叶斯理论很好用，比如垃圾邮件分类，文本分类。
总之机器学习算法是构架深度学习神经网络的基础，只有我们打好了基础，我们才能更好的学习，深度学习的精髓。