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
努力成为，优秀并且有趣的前端工程师~
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