C语言说难也不难，开始接触就是学习基础，数据类型，函数格式，指针等等。越学越深入，越学视野越宽阔，只要认真看书，听讲，下来多练习，不难。...有些同学觉得难，是因为上次讲的在下次上课的时候已经忘得差不多了，再学习新的知识就有点吃力，越来越吃力，越来越迷茫。所以说下来多练习，就会觉得C语言其实并不难。 俗话说，师父领进门，学艺靠个人。...例如：数据类型是什么，指针有啥用，他们在内存里到底是怎么存储的等等等等。有问题是正常的，那就解决问题。 要学会利用身边的资源，老师在的时候问老师，这是最直接的方法。
随着网络技术从2G、3G、4G、5G的升级，用户获取和传输数据速度越来越快，推荐系统更快速响应和升级用户需求；随着智能手机和移动应用的普及，用户越来越方便地接触和使用各种服务，推荐系统能更方便地收集和分析用户的行为和反馈...在当下这样一个快速发展和变化的时代，推荐系统面临着越来越多的挑战：推荐系统不仅要考虑用户的短期行为和反馈，还要考虑用户的长期兴趣和价值；推荐系统不仅优化单个用户的体验，还要优化整个平台的生态和社会效益；推荐系统不仅要利用现有数据和知识
好了，讲到这里，其实我还是在说“很难”，“万事开头难”，本来如此。但具体到编程，到底哪里难？还是不能回避这个问题啊，我总结一下吧： 1、理解难。...2、实践难。 有一些同学非常具有挑战精神。难是吧？越难我越有劲！ 于是抱着书本就开始硬啃。 结果大家当然能想得到了，然并卵。 计算机本质上是一个“实践科学”。仅仅有理解，那是绝对不够的。...+++++++++++++++++ 好的，说完了入门，我们接着说：编程难，提高更难。 其实想想这话像白说的一样，因为任何一个行业做到一定程度再想要提高都很难。...一般来说，在这个行业待上两年，再多也就三五年，就应该能入门了。...这一类型的开发工作，对于已经入门的开发人员而言，看上去非常简单：后台“无非就是数据库增删改查”，前台就更简单了，数据的显示和传递而已……就算要点什么新技术，“google+英语”就可以“卓越”，“百度+
答：说直白点前后端分离就是把原来的一个应用，拆分成两个应用，一个纯前端应用，专门负责数据展示和用户交互，一个纯后端应用，专门负责提供数据处理接口，前端 HTML 页面通过 Ajax 调用后端 RESTful...API 接口进行数据交互。...答：可以采用前后端分离的开发模式，前后端程序猿只需要提前约定好接口文档（参数、数据类型），然后并行开发即可，最后完成前后端集成，遇到问题同步修改即可，真正实现了前后端应用的解耦合，可以极大地提升开发效率...说直白点前后端分离就是把原来的一个应用，拆分成两个应用，一个纯前端应用，专门负责数据展示和用户交互，一个纯后端应用，专门负责提供数据处理接口，前端 HTML 页面通过 Ajax 调用后端 RESTful...API 接口进行数据交互。
自动化测试难不难，首先要明白自动化测试是为了什么，什么样的形式可以称之为自动化测试 1.自动化测试 分为自动化功能测试和自动化性能测试，我们常说的也就是自动化功能测试，也就是使用代码或者工具来实现对项目的测试覆盖...，并且我们现在所说的自动化测试一般指的是应用于web端 2.任何与手工测试比起来效率较高的测试都可以称之为自动化测试 所以，自动化测试难不难关键在于选择什么样的方式 常用的自动化测试工具： 1.QTP...Java语言开发，选择Java实现自动化测试可以无缝连接 3.学习路线： 1.选择好适合自己的脚本语言后，可以先学习代码基础语法，不论是Python还是Java都需要学习到面向对象编程，熟悉流程控制语句，数据代码中的数据类型...可以使用封装的方式统一保存，编写脚本时再去调用 4.学会设计代码结构，自动化测试虽然是应用于测试，归根结底还是一个代码项目，所以良好的代码结构便于后期的维护 5.选择适合项目的自动化代码框架，现在主流的框架设计思路为 数据驱动测试
此外，大模型还可以作为员工的专业助手，例如在编写代码或进行数据分析 时提供帮助。对于不太熟悉的领域，大模型能够协助解决问题，成为数据分析的小助理。...那么，如何发现数据是编造的呢？这就需要进行幻觉检测和控制，需要数据溯源的技巧。所有这些工作都是在大模型之外进行的。...InfoQ：度小满金融数据智能部计算机视觉方向负责人万阳春老师也将在大会上介绍 《计算机视觉技术在金融数字化风控中应用》，杨青老师可以围绕这个议题浅浅给大家做个剧透吗？...认为所有问题都应该用大模型来解决是一个错误的想法。 我们应该从这个思路出发，更清晰地理解技术的应用的演化脉络：从小数据起步，逐步发展到大数据系统，再到大知识系统。 大模型系统本质上是大规模的知识库。...它标志着我们从数据时代进入了知识时代。今天所谓的大模型，可能在未来五到十年后看来并不算大。核心问题在于我们如何从数据时代过渡到知识时代。
App Store是唯一的官方应用商店，如果自己不知道怎么上架，可以借助第三方开发者服务平台进行上架。应用规范的情况下，加急三天就可以上架。
创业项目没有资金的支持是很难走的更远的，而如何从投资机构那里得到资金的支持是很多创业者头痛的问题，其实只要创业项目优质在加上有这些准备的加持，相信要找到融资并不...
镗孔加工的精度非常高，精镗孔的尺寸精度可达IT8~IT7，可将孔径控制在0.01MM精度以内。若为精细镗孔，加工的精度可达 TT7- IT6，表面质量好。一般的...
p=30444期刊影响因子越高越难发吗?期刊影响因子代表了期刊近两年的论文引用数据，影响因子越高说明这本期刊收录的论文被引次数高，进一步说明了这本期刊的学术影响力就高。...那么是不是期刊影响因子越高就越难呢，我们一起来探讨探讨。 一般来说，很少单位会对期刊影响因子有所要求，国内期刊主要期刊级别比较多，如果有些单位对期刊影响因子有要求，那么最好在投稿前查询一下。...正常情况下，想学术含金量高的就发核心级别期刊，如果还想更高，就发SCI期刊，SCI期刊是影响因子越高，就越难发。 ...分区是把某一个学科的所有期刊都按照上一年的影响因子降序排列，然后平均等分(各25%)： Q1：前25% Q2：25%~50% Q3：50%~75% Q4：75%~100% 以上内容就是关于期刊影响因子越高越难发吗的介绍...----最受欢迎的见解1.R语言分布式滞后非线性模型（DLNM）空气污染研究温度对死亡率影响建模2.R语言分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据3.R语言群组变量选择
这道题是LeetCode第5题的变形，先看一下LeetCode上的第五题，最长回文子串。
有一个点需要注意，难的不是seo，而是学习seo时采用的方法，手段，态度，最困难的点在于人的自身。 一：零基础的定义。 零基础，意味着seo是一无所知的，或者是知之甚少的。是否经常浏览网页？...零基础学seo入门难吗,零基础学seo入门难吗,零基础学seo难吗,新手零基础学seo难吗 seo网络优化是什么？ 三：seo难学吗？ 实际来看，这是一个伪命题。...seo好学吗？ 四：真正意义上的零基础学习seo的建议。 1：将seo术语记死。一些seo术语是无很大变化的，是可以通过记忆将其记牢的。...能影响网站优化的元素从大的范围来看，都可以归类于seo术语，因此：通过自己熟悉的方式，来牢记seo基本术语，是必须且必要的。 2：在正确的地方学习seo。
Serverless 部署 Deno 应用有那么难吗 ？？？...❞ 「云开发 CloudBase 是腾讯云的热门产品，云开发应用可以是运行在云开发环境的应用，例如一个包含前后端、数据库等能力的服务，可以通过一键部署，直接部署在云开发环境中，使用云开发底层的各项 Serverless...上一次了解到云开发还是看到“小程序·云开发”，印象比较深刻的是云开发提供一个云函数环境，提供云数据库、鉴权服务等，无需自备服务器搭建后端服务。...授权成功之后，它还会征求我的意见收集我的使用数据，为了更好的体验 Cloudbase ,我愿意！我愿意奉献我的使用数据！...主要是不想浪费之前通过 Deno 获取的每日热搜数据，加上想体验一下 Cloudbase 的一键部署功能，难得 Cloudbase 支持 Deno 插件。
数据大屏，仅仅是数据展示吗？ 大数据时代，各行各业对数据价值的重视程度与日俱增。...目前，数据大屏作为数据可视化的重要载体，已成为经营管理、指挥调度、战略决策、应急监控等场景下必不可少的一部分。，通过数据大屏，能够将数据价值以更加直观的方式展示出来。 什么是"数据大屏"？...，这个流程可以被统称为大屏数据可视化，这里的大屏，就是我们通常所说的"数据大屏"。...(Wyn展示汇报大屏2) 数据大屏仅仅是数据展示吗？...（Wyn制作的车间实时监控大屏） 数据大屏中也需要交互分析 例如，在制作用于向参观领导汇报的数据大屏时，大屏中不仅要展示某些固定的数据，还需要支持下钻查看、多屏切换、聚焦放大等能力。
因为这涉及到后面的输入输出流，以及面向对象的思想，你说你入门去纠结这个有什么意义呢？ 所以构建知识体系才是当务之急！ ? ?
HTTPS 经由 HTTP 进行通信，但利用 SSL/TLS 来加密数据包。HTTPS 开发的主要目的，是提供对网站服务器的身份认证，保护交换数据的隐私与完整性。
分享符尧博士关于大语言模型的数据工程方面的一些见解。...take-home message： 高质量数据才是大语言模型取胜的关键，其中数据构造的格式、不同类型数据的占比，数据喂给模型的顺序对模型学习的速度都有所影响。...随着大家逐渐认识到高质量数据的关键作用，研究机构和开源社区对于大语言模型的研究重心逐步转向了 数据工程 。那么，什么是高质量数据？又该如何优化呢？...比如 对于预训练数据的优化，我们该如何构造合适的数据格式，不同类型的数据占比以及数据喂给模型学习的顺序，从而最大化学习速度 对于有监督微调/指令微调，我们是不是可以找到尽可能少的query-response...相同数据采用不同的数据格式对于学习的速度也是有影响的 不同类型数据喂给模型学习的顺序不同对于学习的速度也是有影响的 训练数据中不同来源数据的配比对于学习的速度也是有影响的 不过这些在数据工程上发现的
见过高手，也见过大师，可是见的更多的是自命不凡的九段菜鸟，却自以为是高手、神僧的狂徒，这些人你要他自我发挥吗？见过他们发挥的恐怕不止我一个，结果如何，不做评价吧。...我想知道的作者想反对什么，排版布局统一风格有错吗？写注释有错吗？ 三、有心者才能伤心，没心没肺你伤的着吗？ ”编码规范真正的罪恶在于，它们在伤你的心，伤整个团队的心。它们是一种耳语在说你不够优秀。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 来源 | blog.csdn.net/gaosanjin/article...
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