记得以前有个同学问过我，HTML,CSS,JS,jQuery，这些先学哪个呢？它们的顺序是什么？我回答他说，就是先学HTML，再学CSS,再学JS或JQ，后来我想了想，这不是考试而是要面试找工作的，不
在从零开始学习Android SDK系列教程当中，我们已经了解了为Android平台创建应用程序过程中需要涉及的各种基本概念及知识要点。一路走来，我们探讨了关于Android开发的各方面内容，其中包括Java开发、XML使用、用户界面设计、项目结构、数据存储以及发布流程等。为了检验我们的学习效果，在今天的文章中请大家接受一份结业测试、看看自己是否掌握了前面提到的各项知识。
删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。
一面二面电话面-->三面四面视频面-->主管电话面-->hr电话面，整个流程下来就两个礼拜。
泛型（Generics）是 Go 语言在较早版本缺失的一个特性，直到 Go 1.18 版本中才引入了泛型。泛型提供了一种更灵活、更通用的方式来编写函数和数据结构，以处理不同类型的数据，而不必针对每种类型编写重复的代码。
本文并不肯定或者否定哪一种写法，仅仅为大家提供一些其他的编码思路或者一些值得借鉴的点子。
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
石必胜/北京市高级人民法院法官 一、激励分析的原因 《反不正当竞争法》第二条对不正当竞争行为判断规则的指引或者规定是非常概括性的，非常原则化的。当然，其原因可以理解，因为真正的互联网不正当竞争纠纷是近几年才开始出现的，而且即使再过若干年，我们也很难制定出一个适用于各种类型网络不正当竞争纠纷的具体规则。这表明，在该抽象规则和具体案件之间，存在一个很大的空白。具体规则的缺失，是网络不正当竞争纠纷案件审理法官所面临的最大问题。 由此，在具体规则缺失，想要达到的司法目的又不明确的情况下，我们能不能找
关键时刻，第一时间送达！ 作者简介：chen_h，AI 算法工程师，擅长利用 TensorFlow 处理 NLP 问题。曾任职蘑菇街（美丽联合集团）和 AI100（CSDN）担任算法工程师。主要负责项目：语料文本分类，聊天机器人设计与开发，组织举办大数据竞赛。 本文来自作者在 GitChat 上分享「在实际项目中，如何选择合适的机器学习模型」。 本文我们主要面向初学者或中级数据分析师，他们对识别和应用机器学习算法都非常感兴趣，但是初学者在面对各种机器学习算法时，都会遇到一个问题是 “在实际项目中，我到底
今天主要是给大家分享一下两种设计模式，即责任链模式以及策略模式。至于为什么想着给大家分享这两种设计模式呢，这源于我之前对扫码场景的相关代码优化，下面我将结合我遇到这个的场景给大家讲一下这两种设计模式。
从非结构化数据中提取有用的信息一直是研究界极为关注的话题。图像就是一种这样的非结构化数据，图像数据分析在商业的各个方面都有应用。
其用意是针对一组算法，将每一个算法封装到具有共同接口的独立的类中，从而使得它们可以相互替换。
逻辑回归可能是最常用的解决所有分类问题的算法。这里有27个问题专门测试你对逻辑回归的理解程度。 1)判断对错:逻辑回归是一种有监督的机器学习算法吗? A)是 B)不是 答案: A 逻辑回归是一种有监督
大海：一般来说，对于饼图或环形图，会以占比进行降序排序。不过，这里的学历本身的确无法按照高低进行排序。
来源：翻译自:Nicklas Millard的文章《Better Software Without If-Else》
注：本文并不肯定或者否定哪一种写法，仅仅为大家提供一些其他的编码思路或者一些值得借鉴的点子，希望大家能在公众号的每一篇文章中都能有所收获，同时欢迎探讨！
当else多了之后，看起来代码就开始复杂了，那么如何来完成同样的逻辑呢？看看这篇文章，也许你就会有所领悟！
AI科技评论按：本文作者栗向滨，中科院自动化所复杂系统国家重点实验室研究生毕业，机器学习与计算机视觉方向算法工程师。雷锋网首发文章。 我们知道，在机器学习中有两类十分重要的问题，一类是分类问题，一类是回归问题。我们今天所要探讨的就是在分类和回归问题中所用到的一种非常基本的方法，叫决策树。决策树也是重要的标签学习方法。这篇文章里面的部分内容来自于AI幕课学院的《机器学习理论与实战高级特训班》课程笔记。 从名字来看，决策的的意思就是在众多类别中我们需要决策出我们分类的东西是属于哪一个类别，决策离散型的值的叫决策
叮叮叮！我又来了。今天给大家带来的是关于Java虚拟机相关的面试题。这部分面试题的理论性有些强，不容易理解，但是偏偏还是很多面试官爱出的内容，没办法，难搞喔~~~
AI 科技评论按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，由雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了深圳市宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
人工智能一直助力着科技发展，新兴的机器学习正推动着各领域的进步。如今，机器学习的方法已经无处不在—从手机上的语音助手到商业网站的推荐系统，机器学习正以不容忽视的速度闯入我们的生活。以下测试题可以粗略的检测你对机器学习的了解和掌握程度。 1.以下哪一种方法最适合在n（n>1）维空间中做异常点检测。 A 正态分布图 B 盒图 C 马氏距离 D 散点图 答案：C 马氏距离是是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的多元计量方法，以卡方分布为基础，表示数据的协方差距离。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联
运筹学是研究在给定的资源限制下如何进行有效决策的学问。其中，线性规划和动态规划是两种重要的运筹方法，它们在解决资源优化分配、成本最小化、收益最大化等问题上有着广泛的应用。
总的来说，强化学习属于机器学习的一种，我们都知道机器学习分为有监督与学习和无监督学习，有监督学习通过大量有标记的数据来训练，所以有监督训练是黑白分明的，啥意思呢？一个训练数据你给了他什么标签，它就属于哪一种，无监督学习就是通过一大批未知数据来进行训练得到一个盒子，然后你属于一个未知数据进去预测，看看会输出结果，它属于一种对先验样本的复现过程，而强化学习呢，没有一个明确的规定说你这个行动是绝对的对或者错，只有好与不好之分，好的话给你奖励（Reward），越好的话奖励越高，坏的话给你惩罚（-Reward），越坏的话惩罚越痛，它不是那么的黑白分明，是有灰度的存在。所以我更认同强化学习与监督式学习以及非监督式学习一起组成了机器学习的观点(如图)，
因为这些数据是很少修改的，所以在绝大部分的情况下可以命中缓存。但是，一旦被缓存的数据发生变化的时候，我们既要操作数据库的数据，也要操作Redis的数据，所以问题来了。现在我们有两种选择：
答：这个要看实际情况，我一般建议优先考虑在PQ里添加列，因为PQ里添加的自定义列，在PP里能用，而在PP里添加的计算列，在PQ里不能用。
摘要： 了解 FLAC 与 MP3 音频格式是否提供更好的音质并决定哪一种适合您。
| 作者 梁东阳，数据库研发中心数据库内核工程师，负责腾讯云MySQL的内核开发。 ---- 在日常运维中，相信不少人都收藏了很多关于查询优化的方法论和小技巧，但是仔细想想，你真的了解这些优化背后的原理吗？ 查询优化器是专门负责优化查询语句的优化器模块，通过计算分析收集的各种系统统计信息，为查询给出最优的执行计划——最优的数据检索方式。 MySQL的优化器主要是将SQL经过语法解析/词法解析后得到的语法树，通过MySQL的数据字典和统计信息的内容，经过一系列运算，从而得出一个执行计划树的构成。之后MySQ
软件架构评估是判断软件架构是否满足其既定要求的过程，包括性能、可维护性、可扩展性等多个维度。不同的评估方法有其独特的特点和利弊，下面通过表格形式对比介绍基于调查问卷的方法、基于度量的方法、基于场景的方法这三种常见的软件架构评估方法。
在家里找到一个铁盒子，但是你不知道钥匙在哪里。祖母告诉你：钥匙在一个大盒子里，这个大盒子里都是盒子，盒子里面还是盒子，钥匙就在某个盒子中。下面有两种方法可以找出钥匙。
上篇文章《在.NET Core 3.0中的WPF中使用IOC图文教程》中，我们尝试在WPF中应用.NET Core内置的IOC进行编程，在解析MainWindow的时候我用了GetRequiredService<T>()方法，当时就在想这个GetRequiredService<T>()方法跟GetService<T>()到底有什么区别呢，于是乎，谷歌了一把，就发现了一篇文章来介绍他们区别的，然后尝试翻译了一把，希望对大家有所帮助。文章最后会给出原文链接，以下就是翻译内容：
上篇文章《在.NET Core 3.0中的WPF中使用IOC图文教程》中，我们尝试在WPF中应用.NET Core内置的IOC进行编程，在解析MainWindow的时候我用了GetRequiredService<T>()方法，当时就在想这个GetRequiredService<T>()方法跟GetService<T>()到底有什么区别呢，于是乎，谷歌了一把，就发现了一篇文章来介绍他们区别的，于是乎尝试翻译一把，希望对大家有所帮助。文章最后会给出原文链接，以下就是翻译内容：
老师、同学们，有人遇到过这个问题么，索引中有一个 integer 数组字段，然后通过脚本获取数组下标为1的值作为运行时字段，发现返回的值是乱的，并不是下标为1的值， 具体如下:
来源 | 翻译自文章《Better Software Without If-Else》
· 选择性披露类型的凭证增强了对用户身份隐私的保护，使用户出示凭证更加灵活和方便。
曾经写过一点关于代码评审（code review）的文章，比如这篇和这篇，现在觉得关于它的认识又有了不少更新。软件工程的技术和实践分成两部分，一部分是和书本知识一致的，大约占一半，这部分基本上在大学里就可以学，自学只要方法得当、刻苦努力也可是途径；但是第二部分来自于实际团队、经验，内容通常无法从书本当中获得，而且难说对错，不同的人和不同的经历造就了不同的认识。代码评审就是第二部分颇具槽点，可以大加讨论的典型。
曾经写过一点关于代码评审（code review）的文章，比如 这篇和 这篇 ，现在觉得关于它的认识又有了不少更新。软件工程的技术和实践分成两部分，一部分是和书本知识一致的，大约占一半，这部分基本上在大学里就可以学，自学只要方法得当、刻苦努力也可是途径；但是第二部分来自于实际团队、经验，内容通常无法从书本当中获得，而且难说对错，不同的人和不同的经历造就了不同的认识。代码评审就是第二部分颇具槽点，可以大加讨论的典型。
我们都知道，面试可能会让人感到压力山大——不管你是第一次参加面试的新手，还是已经有几年开发经验做背书的业内人士，面试都会带来压力。
本人毕业于二流一本大学非计算机相关专业，大三下学期开始学java。目前刚好工作两年，专业后端，base深圳。
虽然，深度学习在近几年发展迅速。但是，关于如何才能设计出最优的卷积神经网络架构这个问题仍在处于探索阶段。
虽然，深度学习在近几年发展迅速。 但是，关于如何才能设计出最优的卷积神经网络架构这个问题仍在处于探索阶段。
好！但是成本很贵……大量的计算资源、训练，还有碳足迹和AI研究的商业化，这些成本给人工智能界带来了若干挑战。
Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bi
6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差
但是我更看重一份可以发挥所长、产生价值，并且获得成长的工作。如果您觉得我们今天聊得还不错，不知道您可不可以先大概给我一个范围，让我考虑一下呢？”
本篇文章来源于微信技术群小伙伴的提问，在企业应用开发中.NET ORM EF常用哪种模式进行开发？今天我们一起来了解一下EF开发的三种模式。
AI 科技评论消息，近日OpenAI和DeepMind各自在网站上发文，介绍一篇他们合作研究、撰写的论文《Deep reinforcement learning from human preferen
人工智能应该复制人脑的哪一部分功能？这个问题的答案反映了一场辩论的焦点，这场辩论和 AI 的历史一样久远。20 世纪 50 年代，人类开始探索如何创建可以思考的机器，也是从那时候起，AI 领域的研究和发展之路陷入了分歧：符号主义和连接主义 AI 应如何取舍？
步骤 1: 编写你的 C 程序，并使用一个 .c 的扩展名进行保存。例如，my_program.c 。
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