到现在为止，我写了 200 多篇技术文章了。很多人问过我，为啥我能坚持呢？我写文章的动力是什么？
在上一篇文章【前端 · 面试 】JavaScript 之你不一定会的基础题（一）中，有同学产生了这样一个疑惑：为什么 click 事件的监听函数中，this.id 和 event.target.id 的输出值是不一样的？
作为一个程序员，把代码写好是本分，但仅仅是写好代码是不够的，工作的过程中总免不了要与别人打交道。几乎隔一段时间，我就会发现有些人身上出现下面的这两个问题。第一个就是不知道怎么提问，第二个就是有工作对接的时候，有用的信息不实时收集，多次对同样的问题进行提问。
React 团队面向开发者给出了两条 React-Hooks 的使用原则，原则的内容如下：
我经常看到很多人写文章，就职业选择、面试技巧或如何成为优秀程序员等针对开发人员的主题提出建议。
谷歌最早在 2003 年就提出了 SRE（Site Reliability Engineer，站点可靠性工程师）概念，经过 20 年发展，SRE 不仅是一个岗位，更是一个体系化的工程，并已逐步在越来越多的大型互联网公司落地。
人工智能的概念，从2016年Alpha Go开始到现在差不多已经火了两年了，媒体聚焦、社会关视、投资机构的密切关注，各大小企业的研发，人工智能在各领域都非常火爆，百度甚至提出了ALL IN AI的概念。在达观数据前不久举办的“2018长三角人工智能应用创新张江峰会”上，有幸邀请了沪江首席科学家夏海荣、喜马拉雅副总裁李海波、森亿智能创始人张少典、浦软孵化器总经理邹家瑾和达观数据联合创始人高翔，一同探讨了人工智能应用的现状与未来前景。
无论你称之为冒名顶替综合征还是简单地只是你的自请求尊功能失常，我们都有某些时刻感到像一个冒牌货，这一点，总有一天，我们都会发现。当那天来临，最易于患冒名顶替综合征的职业是软件开发。
也就是说程序运行的时间超过了规定的时间，而leetcode并没说程序运行了多久超时，也没有说超时时间具体是多少
你们有没有这种经历？亲戚或者爱人甚至是不做技术的朋友，看到我们屏幕上的小括号{}，大括号[]，还有一大堆的技术英文单词private，public，function等等，都会惊叹一句“你写的是什么呀？太可怕了，全是英文看不懂。”或者“做个程序员是不是需要英语很好的呀？太难了！” 其实当真正学习编程和做起程序员来一切并没有那么的可怕，也并不需要英语有多厉害。不信的小伙伴可以问问身边大多数的程序员，问问他们刚开始学编程的时候英语是不是很好，估计得到的大部分答案都是：“没有哈，不是的哈”。
大家好，我是渔夫。最近朋友Lex总结了一篇职场感悟，我觉得很不错，里面很多思想的维度、以及辩证方法都经过职场十年经历的锤炼。所以在此分享给大家。
我总是听到刚入行不久的程序员这样说：知道自己要实现什么功能，同时处理逻辑和基本语法也都明白，但是就不知道该怎么写代码。如果把别人的的代码给你看，或者有人给你你一些指导，或许你能明白其中的思路。但是，在实际开发时仍然障碍重重。即使语法或逻辑都明白，也很难自己的想法转化为代码。在本文中我将会告诉大家我自己是怎么做的，还有一些解决典型问题的方法，希望能够对大家有所帮助。
如果你是一位学生，你肯定对前端这个职业感到陌生，你虽然没有经验，但却对未来充满好奇，你有大把时间来思考，但可能摸不着方向，有种拳头打在棉花上的无力感。
本文作者秦迪，微博平台及大数据技术专家，13 年加入微博，负责微博平台通讯系统的设计和研发、微博平台基础工具的开发和维护，并负责微博平台的架构改进工作，在工作中擅长排查复杂系统的各类疑难杂症。原文来自微信公众号：聊聊架构（ID： archtime）
工作了挺久，发现有个挺有意思的现象，从程序员、高级程序员，到现在挂着架构师、专家之类的头衔，伴随着技术和能力的提高，想不明白的事情反而越来越多了。这些疑问有些来自于跟小伙伴交流，有些是我的自问自答，有些到现在也想不清楚，这篇文章就来写一写这些问题。 如何更高效的学习？ 很多新人程序员一开始在学习上找不到方向，但我想在渡过了一段时间的新手期之后这类问题大多都会变得不再那么明显，工作的方向也会逐渐变得清晰起来。 但是没过多久，能了解到的资料就开始超过每天学习的能力，像是买了没看的书、收藏没读的贴、mark 了
整理｜李梅、黄楠 编辑｜陈彩娴 过去十年，AI 在计算机视觉、语音识别、机器翻译、机器人、医学、计算生物学、蛋白质折叠预测等等领域取得了一个又一个突破，而这些突破的背后，均离不开深度学习。那么，深度学习起源于何时何地，又在何时成为最突出的AI方法？ 最近，UC伯克利教授、深度学习专家Pieter Abbeel在其播客节目《机器人大脑》（Robot Brains）中，对Geoffrey Hinton进行了一次访谈。 曾获得2018年图灵奖的Hinton，被称为「深度学习三巨头」之一，是人工智能史上最重要的学者
图片来源：Dan Meyers（https://unsplash.com/@dmey503）
大数据文摘转载自深燃 作者 | 邹帅 编辑 | 唐亚华 “去年年底，我看到大佬们都在分享ChatGPT相关的内容，一开始我以为还是资本和大佬fomo的玩具，但是经过使用、和朋友交流，加上自己的研究，我确信ChatGPT模型是革命性的。”樊高曾在国内大厂做过后端工程师，离开程序员岗位许久，他因为ChatGPT又再一次将目光投向代码世界。 樊高觉得，作为生成式AI，ChatGPT的交互能力极强，“它其实是用整个人类在互联网中的语调，训练成了一个大语言集合，可以想象它会开启一个使用自然语言和机器交互的新时代。”而
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。
大数据文摘转载自AI科技评论 整理：李梅、黄楠 编辑：陈彩娴 过去十年，AI 在计算机视觉、语音识别、机器翻译、机器人、医学、计算生物学、蛋白质折叠预测等等领域取得了一个又一个突破，而这些突破的背后，均离不开深度学习。那么，深度学习起源于何时何地，又在何时成为最突出的AI方法？ 最近，UC伯克利教授、深度学习专家Pieter Abbeel在其播客节目《机器人大脑》（Robot Brains）中，对Geoffrey Hinton进行了一次访谈。 曾获得2018年图灵奖的Hinton，被称为「深度学习三巨头」之
要写出好代码，首先需要提升品位。 很多软件工程师写不好代码，在评审他人的代码时也看不出问题，就是因为缺乏对好代码标准的认识。 现在还有太多的软件工程师认为，代码只要可以正确执行就可以了。这是一种非常低的评价标准，很多重要的方面都被忽视了。 好代码的特性 好代码具有以下特性。 1. 鲁棒（Solid and Robust） 代码不仅要被正确执行，我们还要考虑对各种错误情况的处理，比如各种系统调用和函数调用的异常情况，系统相关组件的异常和错误。 对很多产品级的程序来说，异常和错误处理的逻辑占了很大比例。 2.
这些疑问有些来自于跟小伙伴的交流，有些是我的自问自答，有些到现在也想不清楚，这篇文章就来写一写这些问题。
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。
不得不感叹，AI 的发展真的是太快了，很多同学可能对 AI 的印象还局限于智能问答，但其实现在 AI 已经能自己干活了。
编程达人们在代码的舒适区里沉浸久了，会以为除了代码其他都不重要，事实上代码之外的事情，占据我们很大一部分时间，却又容易被忽略，因而高效的沟通协作、独立的思考精神也变得难能可贵。本文是《如何成为一名靠谱的程序员》的下篇，看完之后，你可能会对怎么开会沟通、怎么辩论 PK、怎么“置身事内”地参与项目规划等等有一些新的灵感。
编程达人们在代码的舒适区里沉浸久了，会以为除了代码其他都不重要，事实上代码之外的事情，占据我们很大一部分时间，却又容易被忽略，因而高效的沟通协作、独立的思考精神也变得难能可贵。本文是《鹅厂一线专家：如何成为一名靠谱的程序员》的下篇，看完之后，你可能会对怎么开会沟通、怎么辩论 PK、怎么“置身事内”地参与项目规划等等有一些新的灵感。
众所周知，现在很火的ChatGPT3.5是无法联网的，所以如果想使用自己的功能实现联网搜索并给出回答，总结PDF、基于某个视频进行问答等功能是无法实现的。也有人会说现在Chat GPT4.0是可以，但是它也是收费的呀，并且价格不菲，由于众所周知的原因充值也很麻烦。也有人可能会说，AutoGPT自己可以去产生新想法的；它们其实都是一个自动化AI agent的一个概念。这个agent的概念就是它作为一个节点，能够自主的去根据你所定义的这个任务去生发出一些新的任务,然后完成它。那么，在这个应用的背后啊，必然隐藏了一个很重要的技术。本篇文章就来为你揭秘。他就是LangChain，通过了解它，我们便可以使用自己的功能实现联网搜索并给出回答，总结PDF、基于某个视频进行问答等功能的。
根据之前学习到的内容，我们已经基本了解到了要如何构建一个二分类模型。我们都知道模型大体可以分成，回归，二分类和多分类。但推荐系统是属于哪一种场景呢，比如我们常见的广告推荐或者内容推荐，这些场景都是由系统来判断用户的喜好来推送广告或者视频内容，以追求更高的点击率和转化率。这种场景怎么看都不像跟这三种类型的算法有关系。
作者｜myvin 译文 | http://zcfy.cc/article/i-x27-ve-been-a-web-developer-for-17-years-and-this-is-what-i-l
一些同学可能对计算机运行的速度还没有概念，就是感觉计算机运行速度应该会很快，那么在leetcode上做算法题目的时候为什么会超时呢？
大家都知道做程序员不可能从头到尾一直都是一个人写代码研究技术，到了一定阶段 ，自身有了一些能力经验可能就会转变为组长，项目管理，哪怕没有升职转岗，公司领导可能也会让你去带一些新人。 说下我的情况，我迄今为止是做了2年多java开发，6年android开发，4年项目管理（java和Android时间有重叠），在上家公司完成了转型 ，刚进公司时岗位是 Android开发工程师，后面调整为 Android开发组组长->移动开发组组长->项目经理->事业部经理。来到现在的公司基本还是做同样的事情，只是项目规模不一样。看似顺风顺水的职业道路上，其实我犯过很多的错误，因为毕竟是技术出身，程序员思维，在很多时候考虑问题真的是惯性思维，没有调整过来，所以自己回顾复盘后希望把这些问题记录下来，希望能对后面的小伙伴有一点点帮助。 （ps:不同公司对团队领导定义略有区别 技术组长、技术经理、技术负责人、项目负责人、项目经理 这些角色我下文统称 经理。）
一直都是写关于技术的一些东西，从来没想过我会写一篇与技术没什么关系的文章，因为在之前的我看来，这种文章完全就是假大空
AI 科技评论按：3月5日上午，在北京的清华本校老师、美国的西雅图清华大学全球创新学院大楼的师生，以及全网超过十万直播网友的参与关注下，清华大学校长邱勇院士向沈向洋博士颁发了双聘教授续聘证书，继续邀请沈向洋博士在清华大学高等研究院任双聘博士。（详细见 文章）
在很久以前，js只是简单的作为浏览器的交互操作而存在，一般都是非常短小的脚本，所以都是独立存在的。
在上一篇【从员工的角度理解 DevOps】中，我们从普通员工的视角理解了 DevOps。
机器之心原创 作者：虞喵喵 「理解应该是对应于某一个特定场景下的语用」。 在斯坦福大学计算机科学与语言学教授 Christopher Manning 2015 年的文章《Computational Linguistics and Deep Learning》中，他提到无论 Yann LeCun、Geoff Hinton 还是 Yoshua Bengio，都在这一年将关注点转移到自然语言。Yann LeCun 认为自然语言理解是深度学习接下来要解决的重要问题，Geoffrey Hinton 则认为未来五年最令
十年的轮回，正如大数据的发展一般，它既是一个轮回的结束，也是崭新的起点。大数据在过去的二十年中蓬勃发展，从无到有，崛起为最具爆炸性的技术领域之一，逐渐演变成为每个企业不可或缺的基础设施。然而，在这个时刻，我们不禁要问：当前的大数据架构是否已经趋于完美？2023 年，伴随着人工智能的跃变式爆发，数据平台将如何演进，以适应未来的数据使用场景？
同一道题目，同样使用递归算法，有的同学写出了O(n)的代码，有的同学就写出了O(logn)的代码
领导力是为了建立一种认知， 即每个人都觉得这种认知是对的。 你必须知道项目中每个人如何工作， 了解他们对项目的看法和关心的地方。
「可重用」是什么意思？在你的数据科学职业生涯中的某个时刻，你编写的代码将被使用不止一次或两次。也许你会对一些不同的图像文件集运行相同的预处理管道，或者你有一套用于比较模型的评估技术。我们都复制并粘贴了相同的代码，但是一旦你发现自己复制了相同的代码不止一次或两次，那就应该花点时间使你的代码可重用。重用好的代码并不是欺骗或懈怠：它是对时间的有效利用，并且被认为是软件工程中的最佳实践。
本文最初发布于 hackernnon 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
CNN（卷积神经网络）形象地来说像一个黑匣子，只能看到输入和输出的数据，不太清楚其匣子内部到底怎么运转的：如何从初始状态一步步走向结果。 不同层数的卷积处理出来的结果，它们形成的特征有什么不同呢？ 每一层卷积后形成的侦查特征，又和后面的侦查特征有什么关系呢？ 到底选择几个卷积核来完成我的意图？ 各层卷积处理结果组合而成会达到什么效果呢？ 这个过程到底“看起来”什么样的呢？ 今天从直观的角度来把这个黑匣子剖开，加深我们对CNN工作的直观印象。 其实我们在做线性回归也好，分类（逻辑斯蒂回归）也好，本质上来讲，就
2.“你不能每次都给答案，你应该试着用引导的方式让对方学会自己找答案” 3.从给答案到做引导：
「同一道题目，同样使用递归算法，有的同学会写出了O(n)的代码，有的同学就写出了O(logn)的代码」。
我们公司是在前年成立，下图所列是最早期的所有的技术团队成员，涵盖了全球绝大部分的时区，包括日本、中国、印度等。
如果小伙伴想成为一个全栈 Web 开发人员，并找到第一份工作，下面给了一个参考指南，列出了大致需要学习的东西。 1. HTML5/CSS3 几乎所有程序，无论是在线的还是离线的，都在说明要成为 Web
面向对象和面向过程的思想有着本质上的区别，作为面向对象的思维来说，当你拿到一个问题时，你分析这个问题不再是第一步先做什么，第二步再做什么，这是面向过程的思维，你应该分析这个问题里面有哪些类和对象，这是第一点，然后再分析这些类和对象应该具有哪些属性和方法。这是第二点。最后分析类和类之间具体有什么关系，这是第三点。
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