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【技术种草】工作了17年,2021年11是我见过有史以来“撸腾讯云羊毛”最狠的一次!

1、可以放自己的资料,走到哪里都不怕丢文件,一键上传,多爽,速度还快; 2、可以部署一个自己唯一的博客网站; (1)有自己的独立域名; (2)想发什么就发什么,无拘无束(当然了,一定要合法哦); (3)...如果你想了,那么请继续往下看,经过我对比的三大云服务厂商的11优惠政策,带你拿下最爽的服务器!!!!! 为什么今年要撸腾讯云的羊毛呢?...年划算: [image-20211107223545193.png] 再来对比一下服务器参数: 华为云不知道为啥,这次优惠的力度不太大呢。...[image-20211107223717236.png] 因为我主要是为了我的粉丝,粉丝都是个人用户,再加上学生众多,所以我比较推荐腾讯云,总体来说很划算的。...[image-20211108202030045.png] 我买了3年还不到200呢: 如果你购买了3年,那每年就相等于66元了,你看我买了3年,才198元,买一年,真不如3年划算

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11 特供!临战前收下这几款小程序,分分钟省下一个亿

不买便宜的,只对的 当降价,刷口碑,各种眼花缭乱的宣传扑面而来时,会被太多信息淹没。小程序「什么值得」帮你从众多选择中过滤,做出有价值的消费。前看一看,无论在哪里下单,都可以当作参考。...时效性攻略负责满足眼下最痛的痛点,像 11.11 刷什么卡优惠最多,宝宝安全座椅选 11 购指南,实实在在的干货贴。...「什么值得」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4724/ 不得不说,这款小程序在前的确是个实用的工具。 放宽心,不纠结 有这样一句话是:成大事者不纠结。...那么问题来了,费心挑了不少优价好物,怎么才能最划算,对得起节日做活动的优惠? 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好,省下一波可以再买买买。

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    实验室一块GPU都没有怎么做深度学习?

    很难想象,当初如果自己没有自费 GPU,现在我会在哪里,在做什么。...我自己实验室是一点点积累GPU的,拿不到国家课题就做企业课题,然后用来给学生GPU,电脑,内存,磁盘,保证本科+研究生20多人的计算能力。...这是其实是最划算的方式,在网上无论是免费还是付费的资源,终究不是长远之计,而且有一定的使用限制。争取不到卡的话还是乘早弃坑吧,深度学习不用大量的卡"喂",很难研究出什么东西。 ?...以后对老师软磨硬泡,加了台 2080ti 的机器,终于可以跑 COCO 了,虽然训练时间还是略长,不过已经在接受范围内了。...不如块游戏显卡打游戏去。 哦,其实游戏显卡也是可以搞深度学习的,图灵架构显卡的CUDA计算力高达7.0,只要1500元一块,你值得拥有!

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    格力手机“跳票”认怂?当真你就输了

    昨天无孔不入的媒体都在报道一件事,上午10点格力手机在“聚划算”开抢,但半个小时后再看,手机从聚划算上“消失”了。 上周五,格力手机上线聚划算预热。昨天开抢后,限量1000台,售价1599元。...半个多小时之后,格力手机从聚划算上消失,包括购买链接,预热链接,就好像这款手机从未上线过。...但是仔细分析后,格力的这次较劲并没有名利失,至少赚足了眼球,大家都知道格力在做手机了。 要了解事情的来龙去脉,还要从2013年的“10亿赌约”说起。...2月,省十二届人大三次会议开幕,谈到2013年底与小米科技公司董事长雷军的“10亿赌约”,董明珠认为随着小米涉足房地产业,“10亿赌约”已经取消。...董明珠一开始就说了,“除了手机,格力手机还是一个大号的遥控器”,至于这块超过1500元度遥控器谁会,愿者上钩。

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    测试开发面试题

    举例: (一).我想要回家,让你给我买一张票,然后设计测试用例 答案: 1.确定需求(回家回哪,需要什么票,什么时候的票) 2.开始测试 2.1功能测试(我去买票(火车票,飞机票),买到票(什么时候...) 2.3可维护性测试(票是否可保存完好) 2.4兼容性(还不同人的去,我中间招人去,我坐车走路) 2.5算法测试(我通过不同的渠道买票花费的时间) 2.6竞品测试(别的人怎么的票) 2.7安全性测试...(身份信息保密) 2.8性能测试(一个身份证多张票,同时多张身份证多张票) 二.工作测试流程: (一).功能测试流程 1.需求评审(重点,你发挥的作用是什么,需求可执行性,关联影响的功能模块,异常情况处理...(分批发布) 三.app专项测试: 1.CPU,内存,流量,电量,弱网,兼容性,FPS,中断,安装,稳定性 怎么自动化实现,写一些自动化框架方法封装起来,重复的使用 2.冷热启动的区别 冷启动:在个人电脑中...,配置) oracal GP数据库 非关系型数据库: redis 十.服务架构: 服务分布式架构(超融合):概念实现理解 十一.网络 IP 网关 路由 根据子网掩码算网关 NAT V** 交换机配置 十二

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    任性11,服务半价,还有百万Q币送

    测试开发者的共同关注! 明天就是一年一度的11购物狂欢节,不仅各大零售电商瞄准了这一波营销大势,众多企业服务商也在这一天推出重大优惠。...腾讯WeTest 作为有着十年技术沉淀的一站式测试服务平台,将在11期间,推出“狂送百万Q币”的活动以回馈平台用户。...同时,更有专家兼容服务限时5折出售,由腾讯金牌测试团队,严格遵照腾讯标准流程,帮您解决游戏、应用兼容性问题。 ?...专家兼容测试精华版5折出售 该项服务包括安装、启动、登录、新手引导、卸载、性能指标方面的测试。由腾讯金牌专家测试团队提供,享受如《王者荣耀》、《天天酷跑》腾讯顶级游戏同等待遇。...腾讯WeTest提供:兼容适配测试;云端真机调试;安全测试;耗电量测试;服务器压力测试;舆情监控等服务。 ?

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    泥浆里打滚的浏览器

    春运来了,12306.cn一年一度地接受中国网民们的群体压力测试。结果如预期,不及格。国产浏览器们在这个测试过程中充当了工具提供者,顺道利用“工信部和铁道部”两个躺着的部门,享受了一场营销盛宴。...前几年一度把技术方向扯到了“核”这个概念上来。因为浏览器大战的阴影,很多网站只兼容IE浏览器。为了实现让用户通过一个浏览器浏览所有网站的目的,各家纷纷推出核浏览器,以及后期主打的“智能切换”概念。...要跟周围的朋友们解释清楚核是啥概念都不容易。所以,核也算中国特色,自主产权——日本人的浏览器“技术更牛”,人家早已有三核浏览器Lunascape了,是三核!...4、未来在哪里?国内浏览器们都是走一步看一步,继续“拿来主义” 浏览器的未来在哪里?多屏融合—>简单和开放—>浏览器APP化-浏览器操作系统化,中间可能会有差异化浏览器分得小众市场。...说去年百度与UC没谈成的很大原因是因为价钱(卖的估值10亿美元,的估8亿多美元)。 按照咱们平时买东西讲价的经验,卖家给你一个最低价你不买,再回过头去,卖家是要涨价的。

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    好物推荐

    当一个阵列硬盘组不合适,我唯一想到的就是一个智能的硬盘盒了额,售价108元,不过固态硬盘感人的价格.我也是实在不知道这个东西的用处在哪里.看商品得定位是SSD的解决方案.可以支持到2T....适用于树莓派TF卡转换器 双系统切换器 兼容PI 4B/3B+/3B/2B/B+ 看介绍可以知道,这个东西是树莓派全系列使用的,让我们来设想一种使用场景.你在keil系统上面抓完包,突然想玩把游戏...(首先别问为什么突然想玩游戏,我哪里知道).可能一方面是怕存储卡丢失.总之这个创意我给满分.35元的售价不算太高,也算是和有趣的配件....我没有zero,据说50快的东西.国内都是100快我舍不得. ---- 这个东西卖59,我觉得不算贵.而且接口齐全.而且加进来了专门的网线口,有了这个东西就能有很多玩法,至少可以做个旁路由用吧

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    预算有限怎么办?来看看这篇千元级别的生信服务器搭建指南

    云计算是个好东西,但它的成本优势更多体现在大数据处理上,每天需要处理几十几百 TB 甚至 PB 级别的数据时,云计算才会比自建维护机房要划算得多。如果处理的数据不大,自己组装个服务器要划算得多。...如果有多核需求,可以选择路 X79 或者 X99 国产魔改主板。...另外,内存时记得选上运费险,如果出现兼容问题可以及时更换。...方案 1:路 X99 主板 + 128G DDR4 服务器内存 CPU: E5-2678 V3,¥560 * 2个 = ¥1120 主板:华南金牌 X99-F8D,¥863 内存:三星 16G DDR4...:鑫谷 GP750G 爱国板全模组电源,¥399 机箱:先马坦克 3 (带 6 个 LED 风扇),¥229 散热器:兰硕 6 铜管散热器,¥66 * 2个 = ¥132 合计:¥5755 方案 2:

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    一名python学习者打开11的正确姿势

    打算再等等的商品,准备的时候居然价格涨回去了! 所以别看折扣打得狠,优惠券给得大方,你究竟有占到多少便宜,自己心里还真没点数。...这样,当你打算出手的时候,是不是真的划算就一目了然了。 可惜事实并没有这么简单……你会发现很多商品的价格不是那么容易获取到。...等你开发出这套系统,每天自动抓取,明年11的时候就可以更理性地买买买啦!(手动滑稽 什么?你觉得费劲折腾这个并没有什么用? 好吧,你以为我真的是在跟你谈论11怎么省钱吗?...而“11”到底是真的实惠,还是平台和商家的套路,我也一点都不关心。...我真正要说的是,如果你学了 Python,却不知道去哪里找项目练手进一步提高,为什么不从身边的需求出发,去开发一些工具,做一点数据的分析。你若完整实现了这样一个项目,去找一份开发工作绝对没有问题。

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    这到底是IT男脱单秘籍,还是一篇11活动预告

    在此,化身雷锋的小编正式做下活动预告: 任性11,狂送百万Q币 ☑ 活动时间:2016年11月11日至11月24日 ☑ 活动规则:认证用户购买平台任意服务,满100元送50Q币,满200元送100Q币...,多多送!...答案就是:【专家兼容测试精华版,限时5折购。优惠与Q币奖励并行】 帮老板省了钱,“宋兵乙”荣登第一顺位CEO继承人的宝座!...NO.3 不要在阳光明媚的周末一个人很多卫生纸回家一个人睡! NO4. 不要等到陪你LOL的妹子跟有皮肤的抠脚汉跑路才想到给她充Q币! NO.5 不要忘记11,到腾讯WeTest官网领Q币!...腾讯WeTest提供:兼容适配测试;云端真机调试;安全测试;耗电量测试;服务器压力测试;舆情监控等服务。 ‍‍点‍‍击“阅读原文”参与腾讯WeTest双十一活动!

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    用AI思维给成本降温,腾讯WeTest兼容测试直击底价!

    借助AI技术,在保证原有质量下,大大提升在问题识别与测试驱动两个环节的效率和识别准确率,深度兼容测试服务直击底价,仅需原市场价三成,所有移动应用开发者即可享用该服务。...经腾讯WeTest官方测算,单凭人力如果要实现全设备覆盖的兼容测试,每年耗费的人力成本高达百万元,设备成本更超过300万元,而这就是市面上深度兼容测试服务价格居高不下的主要原因。...而这,便是WeTest能“见招拆招”,面对开发者与市场诉求,可以第一时间让AI技术落地,极度降低深度兼容测试成本的原因。...在ChinaJoy中,腾讯WeTest公布此次直击底价的深度兼容测试服务将于2019年Q3开放,因此受到不少游戏开发者的询问与关注。...腾讯WeTest产品经理在2019 ChinaJoy现场与客户分享交流 随着AI技术的不断成熟,在产品开发测试阶段,开发者能得出更简单、更划算、更智慧的决策,全情专注于内容生产,而腾讯WeTest将与开发者一道

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    帮你省下2000块钱,入门级显卡RTX 2060做深度学习也不差

    就连上一代顶级显卡GTX 1080Ti价格也是居高不下,官方定价699美元(约4700元)买不到,你还得加价。...加入张量核心,显存和CUDA核心数却比1080Ti少了近一半,在此消彼长的情况下,2060还适合用来做深度学习吗?如果你囊中羞涩,不妨看国外开发者的实际对比测试,也许能帮你省下一大笔钞票。...一位名叫Eric Perbos-Brinck的深度学习从业人员,分别在两张显卡上测试了CIFAR-10、CIFAR-100两个数据集在不同层数的ResNet上的表现。...结论: RTX 2060 FP32在多项测试中性能垫底。 当深度学习模型层数较少时,GTX 1080Ti性能更佳,随着层数增多,RTX 2060性能实现了反超,而且层数越多性能优势越大。...总之,你的模型层数越多,而且是在半精度(FP16)条件下训练模型,那么用RTX 2060就越划算。 One More Thing 以上的结果都是显卡在100%负责训练模型的条件下测得的。

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    用AI思维给成本降温,腾讯WeTest兼容测试直击底价!

    ___ 借助AI技术,在保证原有质量下,大大提升在问题识别与测试驱动两个环节的效率和识别准确率,深度兼容测试服务直击底价,仅需原市场价三成,所有移动应用开发者即可享用该服务。...经腾讯WeTest官方测算,单凭人力如果要实现全设备覆盖的兼容测试,每年耗费的人力成本高达百万元,设备成本更超过300万元,而这就是市面上深度兼容测试服务价格居高不下的主要原因。...深度兼容性服务直击底价,让精品不断发声 经过十数年的测试与打磨,WeTest 不仅沉淀下了众多优秀测试工具与WeTest自研工具,形成了成熟的DevOps测试中台,提高整体效能。...而这,便是WeTest能“见招拆招”,面对开发者与市场诉求,可以第一时间让AI技术落地,极度降低深度兼容测试成本的原因。...在ChinaJoy中,腾讯WeTest公布此次直击底价的深度兼容测试服务将于2019年Q3开放,因此受到不少游戏开发者的询问与关注。

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    为第12版 Wolfram 语言建立均匀多面体

    V – E + F = 2 这个等式的左边称为欧拉-庞加莱示性数,我们可以在第十二版中用EulerCharacteristic来测试: ?...对于像小菱方八面体这样的多面体,可以很容易看出哪里的面应该被分割才能让多面体保持连续性。...但是,很难能看出哪里的面需要被分割。这就是BSP树派上用场的地方了,因为它可以更近距离更清楚地看到应该在哪里分割多面体的面,并提供需要有新分割的坐标。...一旦决定了哪里的面可以被分割,可以从BSP树方法中得到的网格中提取坐标。 切割角? 虽然我们有所有均匀多面体的精确坐标,有些多面体中相交的面使得很难决定在哪里分割多边形,尤其是在非凸多边形中。...很难分割的多面体范例包括扭棱十二十二面体(snub dodecadodecahedron)、大后扭棱二十合三十二面体(great retrosnubicosidodecahedron)和大斜方三十二面体

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    ApacheCN Golang 译文集 20211025 更新

    、从这里到哪里去?...零、前言 一、I/O 和文件系统 二、命令行工具 三、数据转换与组合 四、Go 中的错误处理 五、网络编程 六、所有关于数据库和存储的信息 七、Web 客户端和 API 八、Go 中的微服务应用 九、测试...、回顾我们的进展 十三、答案 Go 深度学习实用指南 零、前言 第一部分:Go、神经网络的深度学习,以及如何训练它们 一、Go 深度学习导论 二、什么是神经网络?...三、超越基本神经网络——自编码器和 RBM 四、CUDA——GPU 加速训练 第二部分:实现深度神经网络架构 五、基于循环神经网络的下一个词的预测 六、基于卷积神经网络的目标识别 七、用深度 Q 网络求解迷宫...、对象 九、并发 十、Go 中的数据 IO 十一、编写网络服务 十二、代码测试 Go Web 开发学习手册 零、序言 一、Go 的介绍与设置 二、服务与路由 三、连接数据 四、使用模板 五、前端与 RESTful

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    CPU型号分析避坑指南——2、游戏电脑与办公电脑CPU该如何选择

    前言 我们选购买电脑的时候第一个要选的就是CPU,那么选择CPU需要考虑什么呢,其实无非就以下几点: 插槽类型:要选择与主板兼容的CPU插槽类型,例如Intel主板需要选用Intel CPU,AMD...具体测试数据如下: 也就是说,买了贵了两倍的i9-12900K,2K分辨率帧数就差了3%,4K是一样的。 那么,我们具体应该如何选择呢?...仅仅说玩游戏的话,最划算的选择是: 这个价格美丽,而且也是个经典款。 高端需求——直播直播或影视以及3D渲染 绝对的不卡,绝对的够用,一般不会出现有CPU性能导致的死机等情况。...这个用在哪里度舒服。 非DIV电脑笔记本 游戏推荐 ROG系列,例如:冰刃7。 冰刃7搭载的CPU是:AMD的Ryzen 9 7945HX,是5纳米的技术。...这些引擎广泛应用于机器学习和深度学习领域,用于解决各种问题,如图像识别、自然语言处理、语音识别等。

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    为什么购买NVIDIA Jetson 产品不要买水货?有些门道必须要说清楚

    水货的质保流程本来就很复杂,过了质保期,水货的供应商是开心了,那中间商和用户的利益在哪里?...官网上针对于不同产品的lifecycle的信息,那么为了确保批量生产模组的稳定供货,确保物料的稳定供应和风险控制,根据市场上物料供应情况的变化,我们会持续对开发板做一些设计改动,来验证一些新的替代物料或者确保备份物料...但是谁谁知道! 我们是有专门的QQ技术讨论群,我们的微信公众号也经常发布教程,都是我们自己亲自测试过的。我们还会跟NVIDIA定期合作各种线上的技术培训,带着群里的用户往前走。...作为NVIDIA的AI产品,这个产品就像一个等待挖掘的宝藏一样,也是一场探险,哪里有坑,哪里有宝石,可以用来干嘛,都是需要大家来一起摸索,没有谁能说自己特别精通。...我也遇到有人希望花个板子的钱,恨不能指望我们教会他如何用Ubuntu,如何开发深度学习,甚至恨不能我们帮他把产品都做好了。

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    腾讯” 老“测试与您分享手游兼容测试心得

    甚至……花这些钱测试机和精力来做测试是不是必要?有这些个时间,是不是跟团队里的兄弟撸个串巩固下友谊来的更实在?! 需求源于用户的痛点,我们以移动游戏为例,看看用户对于兼容性问题的吐槽: ?...! 昨天出了魅族note2?! 锤子坚果?! …… 买买买是否能够奏效?...(Android TOP机型的覆盖率——数据来自腾讯IEG适配中心) 退一步说,即使购置了大量机器,随之带来的人力压力开始越来越大,你完了市面上TOP100的机器,但你的测试人员测的过来全部100台机器吗...这种服务对于移动测试者来说省心省力,但具体看看对方的产品方案:“三千元Top300机型兼容测试”,“四千元TOP600机型兼容测试”。...兼容测试方案,从测试深度,到测试广度,从来都没有一个最优解,但我们也在不断探索寻找对于广大开发者来说性价比最优、最实在的解决方案。 欢迎您在内测阶段率先使用,并不吝赐言。

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    开发 | 除了性价比排名,如何选购深度学习 GPU

    我曾在一个 Xeon Phi 集群工作站搞研究,这期间的经历不忍回想,一把辛酸泪: 我无法运行单位测试,因为 Xeon Phi MKL 和 Python Numpy 不兼容;我不得不重构大部分的代码,因为...所有这些迫使我在心酸沮丧中重写代码,并且没有单位测试。这过程极度漫长,堪称地狱般的经历。 直到我的代码终于成功执行,但所有东西速度都很慢。...但即便如此,仅仅看带宽还是能大致估出 GPU 的深度学习速度。 另一个需要考虑的因素,是与 cuDNN 的兼容性。并不是所有 GPU 架构都提供支持。...另外, 16 个 GTX 1050 Ti 不可能得到四个 GTX 1080 Ti 的性能,你还需要另外 3 个 PC。...租 AWS 上的 GPU 实体价格已经太高,还是自己的 GPU 更划算。我不推荐 GTX 970,不仅慢,二手的价格也不够实惠,而且它还存在显存启动问题。

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