商转公银行有限制吗？有没有不只支持商转公的银行
首先二者目的不一样，机器学习目的是让计算机的程序计算变得聪明，完成一些看起来人才能完成的比较智能的事情。数据挖掘是利用计算机在海量数据中寻找有价值的数据，或者发现一些有价值的事情，用于帮助人来做决策。有一种机器学习的手段是在让计算机在海量数据中按照一定的规则不断训练，寻求最优解，从而使计算机的决策变得最优，比如前一段时间很火的阿尔法GO围棋程序，最初是在人类历史经典棋谱数据中，按照机器学习的算法不断学习，训练出来一套很好的决策规则，几乎是最优不会出错的，然后人类最厉害的围棋手与它下也下不赢它。当然机器学习也可以不要人类棋谱（不要海量数据），只需要规则，它根据规则自己对下训练，下1000万局后，计算机自己就掌握了最优的决策方法，让后还能下赢老版本的通过学习人类棋谱产生的阿尔法GO。
北京四元桥宜家在直线距离1.4公里米内，深圳沙河宜家在直线距离1.3公里内也有地铁站，也算临近地铁站吧。宜家大多设置在偏一点但离地铁较近的区域，地价比起市中心相对便宜，但又能输送大量乘客来，从而寻求利益最大化。宜家是比较务实的，从它的场所设计搭建就能看出一二，不设地下停车场，一楼部分场地和外部大量空地设置为停车场，建设成本很低。一楼净空很高，不做精装修，可以存储大量商品，商场几层楼都是钢结构组装起来的，应该很节省成本，大部分非定制商品均最小化封装，且容易自行组装。场地设有节能装置（可能是太阳能），夏天每天能够发电一、两千度。他们抠出来的这些成本使它的商品价格卖得低，顾客获利，自己也有利可图。
据我所知，国内城市宜家家居附近800米内必有一个地铁站，大多500米以内就有一个地铁站。如果没有已开通的地铁站，建议不要过多指望。
@anhoo 去年年底
跑了5300公里，全在城市里跑，加的油最多不超过2000元@anhoo
省油，内饰设计贴心，城市用足够，价格也不超过10万
武汉：绿地中心到天河机场距离32公里，绿地中心限高455米。 上海：上海中心到虹桥国际机场19公里，上海中心高度632米，未限高。
递归本质上是循环，函数本身循环调用自己。循环必须要有结束条件，不然就成死循环。在适当的条件下退出函数本身就退出了递归调用。如果递归层次比较深，会耗费许多内存空间，因为每一层调用会以栈这种数据结构存储本层次局部变量，在商业代码中是不允许出现递归这种算法实现的，它会影响程序性能，需要寻求非递归算法实现同样的功能。递归函数通用结构如下： f（a, b, ...）{ if(condition) return ret; f(a, b, ...); }
我猜汉口哥是负责城市规划的政府公务人员
武大华科计算机
软件是计算机程序。程序的本质是做加减乘除运算，计算机是以二进制数（0101这样的数字）进行底层运算的，为啥会是二进制，因为半导体只有通和断两种电信号，决定了目前的数字处理都是基于二进制。硬件包括显示器，鼠标，键盘，光驱，硬盘等外设，还有cpu，内存等，它们归根结底是要转换成二进制的表示，做着加减乘除运算。比如说在键盘上敲击一个字符0，它就对00110000这个二进制数做了运算，然后才能显示到显示器上，这在驱动层面就是由键盘驱动程序完成。当然现在的软件发展了，还有更高层次的手机app，网页，桌面程序等上层应用程序，它们调用着底层驱动完成图形显示、网络通信等操作。底层驱动属于系统级的软件，规模宏大且极其复杂的操作系统构建了各式各样的驱动程序，操作系统的文件系统就是其中之一的相当复杂的系统软件程序，它管理着硬盘，反应到界面就是如何进行文件的增删改查、复制等操作。操作系统还包括内存管理和CPU进程管理等。手机APP等应用程序都是在操作系统的基础上构建，调用着由操作系统提供的系统服务，Android是一种Linux操作系统，iOS是一种类UNIX操作系统，还有微软的WINDOWS操作系统都是比较流行的计算机操作系统。
