前端现在是一个技术爆炸的时代，各种打包工具webpack、grunt、gulp，各种包管理工具工具npm、bower、yarn，各种css预处理器scss、stylus、less,还有现在最流行的三大框架...框架限制了前端开发者的思维，如果停留在会用的阶段，可能慢慢就真的成码农了，框架这个时候就成了阻碍开发成长。 框架一直在变化，即使某个框架可以流行很长一段时间，不同版本之间也会发生巨大变化。
索引是提高关系型数据库查询性能的利器，但其并非银弹，必须精通其原理，才能发挥奇效。 InnoDB底层是如何存储数据的？ MySQL把数据存储和查询操作抽象成了存储引擎。...各数据页形成双向链表 每个数据页中的记录按主键顺序形成单链表 每一个数据页中有一个页目录，方便按主键查询记录 数据页结构 页目录通过一个个槽把记录分成不同组。...B+树如何快速查找主键 比如搜索PK=4数据，通过根节点中的索引可知数据在第一个记录指向的2号页，通过2号页的索引又可知道数据在5号页，5号页就是实际数据页，再通过二分查找页目录马上可以找到记录的指针。...若要搜索用户名为b的数据，经过两次定位可以得出在数据页5中，查出所有主键为7和6，再拿这俩主键继续使用聚簇索引进行两次回表得到完整数据。...页中的记录都是按照索引值从小到大的顺序存放的： 新增记录就需要往页中插入数据，现有的页满了就需要新创建一个页，把现有页的部分数据移过去，这就是页分裂 若删除了许多数据使得页很空闲，就需要页合并 页分裂和合并
目前市场上有很多品牌很多种类的SSL证书，其中的一些SSL证书还是免费的。一部分网站建设者们，既想保护网站信息不被泄露又想不花钱，于是他们很多人就选择了免费的S...
“ 人们常认为，由于服务器在数据中心锁起来，又由于数据在持续使用，因此不需要加密服务器驱动器，因为数据永远不处于静止状态。 ” 不过，这种想法带来了一大潜在问题。...最终，所有驱动器都需要维修或处置，势必离开数据中心。对它们进行加密是保护其数据免受无意或有意泄露的最佳方法。...确保根和数据卷加密以及加密擦除中招驱动器的简单方法 根卷加密、数据卷加密和加密交换分区都是安全和合规所需要的。寻找能够以简单方式做到这点的解决方案。...有了上面列出的几类功能，万一发生数据泄露，企业完全有能力保护拥有的机密信息，并满足越来越多的合规法规的要求。...本文转自51CTO.com “养码场” 现有技术人80000+ 覆盖JAVA/PHP/IOS/测试等领域 80%级别在P6及以上，含P9技术大咖30人 技术总监和CTO 500余人
，总结出一个语言数据资源等级体系。...忽略数量如此大的类别特征，意味着现有NLP模型可能会错失那些有助于提升模型泛化能力的宝贵信息。 钻研英语以外的其他语言也许会帮助我们建立对不同语言之间的关系的全新了解。...尤其是因为过度关注数据资源丰富的语言，我们趋于优先选择在大量标注和未标注数据可用的条件下运行良好的研究方法。 这些方法在处理大多数小众语言时，由于数据资源的匮乏，往往会出现“瘫痪”状态。...因此，能否良好处理少量数据成为测试当前NLP模型局限性的一个理想条件，评估数据资源匮乏的语言无疑能产生影响深远的、真实的应用。...6 解决之道 1）建立数据集 如果要创建一个新的数据集，应该预留出一半注解用于创建另一门语言的大小相同的数据集。
在日常生活中，我们或许会直观地认为，距离天线越近，接收到的信号质量应当越高。然而，这一直觉在电磁波传播领域，尤其是在无线通信的范畴内，并不总是成立。
图片平时经常上一些网络平台阅读一些技术讨论的话题，对Go语言方面也有些浅浅的关注，正如标题所问，Go语言错误处理可以说算是网络上开发中对Go语言吐槽最多的点之一，那么，Go错误处理真的很不堪吗？
本文作者通过数据调查给出了结论…… 编程面试的问题其实没必要那么难，原因不仅是因为这种面试会给人带来巨大的压力。我们的数据表明，难度较大的编程面试问题在预测最终工作能力方面还不如简单的问题。...数据表明，难度较大的问题在预测候选人工作能力方面还不如难度较小的问题。 面试问题太难 比较难的问题的确可以筛掉那些不合格的工程师，但也会剔除一些优秀的人选。...回归分析（查看过程和正确性信号）得出的数据表明，大部分预测性问题实际上比我们预想的要简单（也比很多公司设定的简单）。 较难的问题最终筛掉了很多合格的候选人，因此并不适合。...所以在此提一个小建议：如果你真的想让面试更加准确，不妨从简单的编程问题开始。这并不是要降低标准，而是为了获取更多信息，以聘请到合适的人。
这听起来真的很好，但也很模糊。是吗？麻省理工学院机器人伦理和知识产权的研究者，凯特·达林（Kate Darling）就认为这是一个问题。
虽然现在有越来越多的人开始接触云数据库，但实际上很多人根本就分不清云数据库与云服务器的区别，甚至会把这两者混为一谈。那么云数据库云服务器区别有哪些？云数据库真得好吗？...云数据库与云服务器的区别 云数据库云服务器区别主要表现在5大方面，分别是可靠性，可用性，可拓展性，成本和性能。...在可靠性方面，云服务器自建数据库需要自行实现系统备份，系统备份恢复等等操作，且自行实现的成本特别高，而一个数据库跟云服务器自建数据库就完全不一样了，根本就不需要自行实现这些，更加地直观应用。...可拓展性方面，云数据库相对来说更加的灵活易操作，几分钟就可以完成系统的自动部署，完全力压云服务器自建数据库的可拓展性。...相信大家对于云数据库云服务器区别有哪些已经很了解了，关于云数据库的优势大家也清楚了，那么在使用云数据库的时候会更加的得心应手。
越来越多的地方交委正在拿专车开刀，这些行为背后有一个共同原因：基于互联网的专车极大地触犯了出租车行业以及相关群体的利益。不少人都站出来帮着专车这一颇有几分变革意...
曾几何时，腾讯60个月的年终奖让人印象深刻，无人机新秀大疆有年给员工发奔驰被外界关注，现在互联网公司年底不只是比拼年终奖的丰厚程度，还追求与众不同，比如今年猎豹移动年终有个福利是全员豪华游轮游、腾讯圣诞期间大奖则是价值...如果将对员工全年工作表现的激励拿到年底集中发放，很可能造成公司在年底出现集中的离职潮现象，事实上互联网行业技术类岗位年底确实存在大规模人员流动，一大核心原因就是许多互联网公司给技术人员的年终奖都在年底兑现...还有参观国外和国内互联网公司我得到的一个结论是，国外公司福利还是要比国内好很多的，尽管中国很多互联网公司都有大滑梯、有桌上足球了，但去到Google等公司参观之后才会理解这才是福利。
本文来自Reddit上“Capsule networks为何与众不同，它真的比CNN效果更好吗？”的讨论，作者分析了capsule network与CNN不同的三个方面。
该实验室的研究人员标明，简单地扩大神经网络的规模和训练数据可以显著提高各种语言任务的性能。...在一系列论文中，该团队解释了他们首先是如何构建自己的大型语言模型 Gopher，该模型比 GPT-3 大 60% 以上。...然后，他们展示了一个更小的模型，该模型能够在数据库中查找信息，可以与Gopher和其他大型语言模型进行面对面的交流。...对数据库的依赖也为更新模型知识提供了机会，无需重新训练，甚至无需修改语料库以消除偏差来源。...所以说，语言模型真的是越大越好吗？对此，你怎么看呢？
据目前最新的数据显示，发现AI行业开发人员的月薪基本上保持在10K~50K之间，人工智能岗位的薪酬水平明显高于其他职能岗位。 作为人工智能时代，人工智能行业开发人员的薪资排名如此靠前，自然可以理解。...第四次工业革命是智能化，它将促成ABC（人工智能、大数据、云服务）等技术的形成。 而我们回想一下，每一次工业革命的改变，所带来的是社会劳动力的重新分配，跟着趋势，无疑会让你的能力被放大。...但机器学习也并没那么复杂，机器学习算法可以说是从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。 ? 面对一个新兴的领域，既要有追逐前沿技术的勇气，也要有逻辑分析的冷静。
但是我们不禁要问一句，假如有一天机器人完全取代人类成为医生和护士，这样真的好吗？ 机器人再智能，再像人类，但是它也仅仅只是一个机器人。如果你的医生，护士，全部都是机器人。
此外，截至2017年，全球前14大技术公司里，已经有12家宣布开发自动驾驶相关的技术；在汽车领域，全球前14家的整车厂之中，已有13家宣布要进军自动驾驶领域。
三、技术架构 技术架构是个什么东西，项目做的多了，接触的项目大了，会发现一个问题，所有的项目都有共通之处，所有的嵌入式设备都是换汤不换药。那么有没有积累一套稳定的基础程序库和架构就显得非常重要了。...看看别人写的东西之后，会发现自己的技术思路有时候真的很low。...七、其他能力 如果还要考察其他能力的话，那就是性格和人品了，因为降成本有时候是一个很敏感的东西，意味着你会在公司打破某种微妙平衡，你会碰到非常大的阻力，常常会让你觉得自己吃力不讨好。
本文来自公众号：超级数学建模 微信号 ：supermodeling Python真的有那么好吗？ 今天我们讲的是4个关于Python编程语言的故事，来看看人工智能时代爆发的Python。...而作为大数据时代，Python排名如此靠前，自然可以理解。...＃4 想学网络爬虫、数据分析，却不想成为专业码农，那就就用Python吧 大数据与人工智能时代的到来，让越来越多的专业，除了本身专业知识的学习，也需要网络采集和数据分析的技能，因为数据俨然已成为价值评估的一种标准...因为出行数据，滴滴知道你是一个爱爬山的人； 因为通信数据，中国移动知道你是一个跟父母很亲近的人； 因为购物数据，阿里巴巴知道你现在还是单身。 而这一切的结论的背后，可以基本上说是数据挖掘的功劳。...相比较java、C++，Python似乎更适合非计算机的人学习数据分析、大数据和人工智能。 因为Python是一种代表简单主义思想的语言。
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