首先我想说问这些问题的除了第三个问题可能会有人跟你讲讲什么个意思以外，估计大部分问题都是未遂。。。有人问完没反应还说 “大家不帮我”。。。不是不帮你，是你问问题不会问，问得太二，是你问的问题别人没法回答你，举个简单的例子：谁能告诉我ThinkPHP怎么用啊？我想打字再快的高手想要回答你这个问题码字估计都得3天多，为啥不给手册？因为手册一大把你都不去看，所以人家得现给你写一份0基础教程啊！话又说回来，如果你没有这样问，而是先去看上遍手册再写，不仅不会觉得它问题多，反而会发现开发速度飕飕的，就没这些二的问题了
我观察到的大多数同学犯得最最最最大的“错误”，就是在学习上“完美主义”。乃至后续很多其他的问题，在我看来都和这个问题是直接相关的。
Excel是处理大量数据非常有用的工具。然而，找到并实施正确的公式有时可能是一个复杂和令人沮丧的经历。幸运的是，ChatGPT可以成为一个优秀的助手，帮助克服这些挑战。
你需要有目标。短的也好，长的也好。认真定下的也好，别人那里捡的也好。就跟随机梯度下降需要有个目标函数一样。
蓝桥云课:oeasy 教您玩转 python_Python - 蓝桥云课 github:GitHub - overmind1980/oeasy-python-tutorial: 良心的 Python 教程，面向零基础初学者简明易懂的 Python3 入门基础课程。在linux+vim生产力环境下，从浅入深，从简单程序学到网络爬虫。可以配合蓝桥云上实验环境操作。 gitee:oeasy教您玩转python教程: 面向零基础初学者的简明易懂的 Python3 入门课程，对没有编程经验的同学也非常友好。在vim下从浅入深，逐步学习。从基础入门学习到爬虫。 作者：oeasy
微软亚洲研究院常务副院长，著名人工智能专家芮勇在大会上带来了《计算视觉：从感知到认知的长征》的主题报告。芮勇理性分析了最近大热的人工智能和计算机视觉，并提出了计算机视觉发展的三大基石和未来可能的四大发
1.要有目标。你需要有目标。短的也好，长的也好。认真定下的也好，别人那里捡的也好。就跟随机梯度下降需要有个目标函数一样。
编者按：这几天看到某公号转发的一篇文章《大数据将“误导”产业发展》，标题震撼但内容苍白。同样是讨论大数据不完美的一面，国外学者则提供了更丰富的案例。数据科学家凯西•奥尼尔不久撰写一本著作，名为“数字破坏武器：大数据如何增加不平等和威胁民主”。她担心的是，在急于利用大数据的情况下，可能会因为内置偏差使得结论不准确，并且可能具有相当的破坏性。她与高级技术编辑瓦勒瑞•斯威特一起探讨数据科学领域的偏见，以及为什么企业需要制定数据科学伦理政策。希望大家能通过凯西•奥尼尔在TED上的演讲了解关于大数据和算法另外的一
李沐大神最近在知乎上发表了一篇文章，用做数据科学的角度来理解人生，看完还是有些个人启发的，给大家分享一下。
最近数据挖掘与分析讨论比较热的话题是“数据变现”，也就是所谓的数据挖掘在业务中进行了应用，并确实给业务带来更大的业务绩效收益。很多朋友都知道，有技术、熟悉业务是前提，但有了前提，也常常困惑于各种迷惑，数据到底被业务用了么，业务用了效果不好的话，问题出在哪里？ 本文打算通过一些经验之谈，阐述“数据变现”基本准则（个人推荐），希望抛砖引玉，能引起更多人思考、讨论。 数据变现前提准备 数据变现首先得有清洗、整理、及时、准确的数据，以及科学的数据分析方法和手段；然后得有业务的熟悉程度，包括业务流程、业务运作方法和运
人的很多错误的根源都来自于盲点。改变参照系，这是唯一有助于避免认知偏差的事情。人要改变参考系一般比较困难，所以我就想是否有可能让 AI 帮助，试用了下，好像还行。ChatGPT 无法给你确切的答案，但它可以提供一些思考角度。
大学毕业生其实都知道，对于一篇“过得去”的毕业论文来说，10000字，真实有效的写作过程可能只需要10天（我是不是说长了？）。
之前写算法题题解的时候，都会和大家探讨一下做题的一些技巧和方法。前前后后也写了不少，今天做一个简单的总结，整理一下所有我相对比较熟悉的技巧，尤其是在面试或者是比赛的时候应付难题的技巧。说不定就可以在关键时刻起到作用。
有许多关于数据科学和机器学习的在线课程将指导您完成理论，并为您提供一些代码示例和对非常干净数据的分析。
昨日，leetcode举办的算法大赛战队赛开赛。一共六道，题目难度全面提高，且没有错误反馈，也就是说你执行脚本他不会告诉你这个用例的预期输出是什么,你甚至不知道你的输出是对还是错。若是点击提交，会进行一系列的用例测试，如果失败，你也不会知道是哪个用例导致你失败，也不会知道你是不是哪行代码报了什么错（比如某特殊用例会导致你15行的下标越界/某条用例超时等/你的各种输出日志 都不给你显示），唯一能知道的就是你这个算法没通过，没通过会有时间惩罚。这个难度堪称变态。而小编也努力尝试做出了其中一道题，耗时15分钟左右。下面就跟我来看看里面最简单的一道题吧：
机器之心经授权转载 作者：李沐 思考人生，这是亚马逊资深首席科学家李沐博士近日在知乎上发表的文章，希望能为大家提供洞见。 要有目标。你需要有目标。短的也好，长的也好。认真定下的也好，别人那里捡的也好。就跟随机梯度下降需要有个目标函数一样。 目标要大。不管是人生目标还是目标函数，你最好不要知道最后可以走到哪里。如果你知道，那么你的目标就太简单了，可能是个凸函数。你可以在一开始的时候给自己一些小目标，例如期末考个 80 分，训练一个线性模型。但接下来得有更大的目标，财富自由也好，100 亿参数的变形金刚也好，得
现在大数据火得不行，几乎人人都在说大数据，但到底什么是大数据，恐怕没有多少人知道，鱼目混珠的人太多。 大数据不是指很多很多数据。 所以不是存储了很多数据就是在搞大数据了，因为“大数据”只是个简称，说全一点应是“大数据挖掘”，没经过挖掘的大数据只是没有开采出来的原油，一点用处都没有。 大数据也不是指一般意义上的数据挖掘。 有很多人以前是搞数据分析或数据挖掘的，当《大数据时代》这本书一问世、大数据开始火的时候，他们摇身一变就成了搞大数据
作为一个高大上的码农，你肯定用到过 StackOverflow，必须的。会有人否定这个断言么？那他恐怕不是真正的码农，或者说还没入门。StackOverflow 对于码农的重要性，基本就和诸葛亮对刘备的重要性差不多，它上知 Java 下知 MySQL，中间懂得各种算法。只要你拥有与它沟通的技巧，它几乎可以回答你遇到的任何技术问题。
刚开始不懂程序中的每段代码代表的含义也没关系，先从懂得 地方入手，然后不断对程序就行改进，达到自己的目的。
现在大数据火得不行，几乎人人都在说大数据，但到底什么是大数据，恐怕没有多少人知道，鱼目混珠的人太多。 大数据不是指很多很多数据。 所以不是存储了很多数据就是在搞大数据了，因为“大数据”只是个简称，说全一点应是“大数据挖掘”，没经过挖掘的大数据只是没有开采出来的原油，一点用处都没有。 大数据也不是指一般意义上的数据挖掘。 有很多人以前是搞数据分析或数据挖掘的，当《大数据时代》这本书一问世、大数据开始火的时候，他们摇身一变就成了搞大数据的专家了
各位技术小伙伴，想好今天怎么和女票过了么？ 奉上教程一篇，供参考。 祝大家七夕快乐呦~ 自从在携程找了个程序员做男朋友，整个人生都不一样了。 我知道， 你们一定会说： 好了好了，不就是携程的程序员吗，
我们公司做的是线上支付产品。在一个"互联网＋"的时代，对于大量需要将业务网络化、移动化的传统企业而言，支付解决方案是一个刚需的产品。因此这几年，我们公司的发展非常之快，业务拓展也不错，我做销售总监的第一年就打了一个漂亮仗。在带队方面，我自信业内顶尖，销售技巧我也言传身教给新老销售们，再加上市场广阔，第一年我们的销售业绩翻了一番。
别怪程序员——都是项目经理的错 现在有很多糟糕的软件。不可靠，不稳定，不安全，不可用。这些软件是如此糟糕，以致于有些人要求监管软件开发和限制专业软件开发人员为“软件工程师”，以便于软件工程师能够保持专业水准，避免因为疏忽或玩忽职守而被指责。 认可方式可以确保每个开发软件的人具备一定的知识和能力。但是，专业开发人员也不能保证良好的软件。即使是训练有素、经验丰富并全力以赴的开发人员，他们创建的软件，也不能保证都是良好的软件。这是因为大多数影响软件质量的决定，不是由开发人员下的——而是由企业中的其他人决定的。（比
前言 不管我一生中取得了多大的成功，其主要原因都不是我知道多少事情，而是我知道在无知的情况下自己应该怎么做 原则是根本性的真理，它构成了行动的基础，通过行动让你实现生命中的愿望。原则可以不断地被应用于类似的情况，以帮助你实现目标 每一天，我们每个人都会面对纷至沓来的、必须做出反应的各种情况。假如没有原则，我们将被迫针对生活中遇到的各种难以预料之事孤立地做出反应，就好像我们是头一次碰到这些事一样 所有成功人士都是依据原则行动的，这些原则帮助他们取得成功，只是选择在什么方面成功因人而异，所以他们的原则也因人而异
以下原文，分享给大家： 来源：cnblogs.com/yhyjy/p/13298044.html
工作八年多了，走过好多公司，现在已经过了三十，不想再这么奔波，这几天由于领导对我的评价，对自己产生了一系列怀疑，是自己能力不行？还是自己态度不行？还是自己工作方式不对？等等很多。这个年纪已经不再是年少轻狂的年纪了。
大家好，我是煌金，很久没有写技术文了，主要是没有代表性的网站，比较简单的网站写了也没有什么干货，所以索性不给大家制造信息噪音了。
今日洞见 本文作者：ThoughtWorks-亢江妹。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 在敏捷社区里，下面这10个关于业务分析的问题会经常被人问及。我也一直在思考这些问题，结合过去8年来的敏捷项目上的经验，试着做个简单的解答，希望能给大家以启发
数据猿导读 电脑逐渐可以去做一些我们想不到的事。我不会用替代人力这样的字眼。因为目前来讲，科技取代人类还非常远。最重要的是机器帮助我们从无聊、繁琐的事情中脱身。 作者：尹相志 如今，随着社会不断发展，
相信很多开发者对于代码调试最难的地方是什么依然云里雾里，而且这不仅仅是初学者需要面临的问题——本文中就来探讨下何为代码调试的最佳指南。
说起人工智能，孕育了卷积神经网络和深度学习算法的 ImageNet 挑战赛恐怕是世界上最著名的 AI 数据集。8 年来，在 ImageNet 数据集的训练下，人工智能对于图像识别的准确度整整提高了 10 倍，甚至超越了人类视觉本身。
文中有数据派THU福利哦 在纷乱的信息时代，人们好像已经失去一种认知和辨别能力，被动接受着各种数据的信息“攻击”。虽然统计数据很容易撒谎，但没有统计数据，撒谎更容易。 2020年初新冠疫情肆虐全球之时，严谨、及时和真实的统计数据的重要性一下子凸显出来。所有人每天都会打开社交网站和新闻媒体，关注过去24小时病例的新增数据、死亡数据。各国政要不得不迅速做出几十年来最重要的决策。其中许多决定都有赖于流行病学家、医学统计学家和经济学家竞相进行的数据调查工作。新冠病毒威胁着千万人的生命，几十亿人的生活受到严重影响
人类进化学家当中有一种理论，说的是小狗这种宠物是从野兽进化而来，因为只有那些获得了社会化智慧的犬科动物才能存活下来。几千年前狼群在人类聚集地的周围活动，逐渐开始熟悉了人类的意图和心情。换句话说，它们的大脑开始适应人类的大脑活动。随着时间的过去，它们的行为甚至是外观都变得不那么凶猛，更适应人类的情感，更具有共生性。这个时候，它们就变成了狗。 在这里用狗的进化做例子是因为，人类目前正在与另外一种我们之外的物种共生在一起，和犬科动物相比，它更加危险也更有威力：这就是算法。Facebook的内容是算法决定的，
人类进化学家当中有一种理论，说的是小狗这种宠物是从野兽进化而来，因为只有那些获得了社会化智慧的犬科动物才能存活下来。几千年前狼群在人类聚集地的周围活动，逐渐开始熟悉了人类的意图和心情。换句话说，它们的大脑开始适应人类的大脑活动。随着时间的过去，它们的行为甚至是外观都变得不那么凶猛，更适应人类的情感，更具有共生性。这个时候，它们就变成了狗。 在这里用狗的进化做例子是因为，人类目前正在与另外一种我们之外的物种共生在一起，和犬科动物相比，它更加危险也更有威力：这就是算法。Facebook 的内容是算法决定的，
作者：ラムダ 链接：https://www.nowcoder.com/discuss/336718?type=2&order=3&pos=32&page=1 来源：牛客网 昨天终于寄出了三方，秋招正式
相信很多前端开发在写单测的时候，最大的问题就是：“我应该测什么东西？” 没错，解决问题不是最难的，发现问题才是！知道要测哪个远比怎么测重要很多！
如果你想深入了解贝叶斯统计背后的数学原理，那么这篇文章不是你要找的（尽管未来我将发表关于这个的文章）。本文主要是给刚刚接触这个概念的人介绍贝叶斯方法。
本文译自 Stephen Wolfram 今年1月9号的博文：https://wolfr.am/WolframAlphaChatGPT
相信很多开发者对于代码调试最难的地方是什么依然云里雾里，而且这不仅仅是初学者需要面临的问题——本文中就来探讨下何为代码调试的最佳指南。 作者 | Julia Evans 译者 | 苏本如，责编 | 郭芮 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 以下为译文： 昨天我和一些朋友一起调试代码，他们做程序员这一行都不太久，我向他们展示了一些代码调试技巧。 今天早上我在想，我应该如何教授他们学习代码调试？我在Twitter上发了一条推文说，我从来没有见过任何好的调试代码的指南。像往常一样，我得到了很多
最近发生了一件糗事，老梁在网上被骗了20块大洋……今天就和大家曝光一下，以免以后被骗。
美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。大会第二天上午，美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇（Denny Zhou）发表了《众包中的统计推断与激励机制》主题报告，从“为什么众包”、“众包的挑战”、“统计推断”、“激励机制”着手，结合多个生动形象的案例，具体总结了微软雷德蒙研
美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇 文/CSDN贾维娣 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 大会第二天上午，美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇（Denny Zhou）发表了《众包中的统计推断与激励机制》主题报告，从“为什么众包”、“众包的挑战”、“统计推断”、“激励机制”着手，结合多个生动形象的案例，
📷 美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇 文/CSDN贾维娣 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 大会第二天上午，美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇（Denny Zhou）发表了《众包中的统计推断与激励机制》主题报告，从“为什么众包”、“众包的挑战”、“统计推断”、“激励机制”着手，结合
專 欄 ❈那只猫，Python中文社区专栏作者，Python中文社区新Logo设计人，纯种非CS科班数据分析人，沉迷Keras。在Cambridge做了点小事，深度学习的小学生。❈ 上集请见：
程序员是一个比较特殊的群体，他们因为长期和电脑打交道所养成的性格和脾气也是比较相近的。
算法告诉我们该如何思考，而这正在改变我们。随着计算机学会如何模仿，我们是否正开始变得越来越像它们呢？
深度学习是机器学习的一个领域，利用大规模网络，海量数据集和在GPU（图形处理单元）上的加速运算。
过去一年中，我坐在一位资深的软件工程师旁边，可以仔细地观察他是怎么工作的。我们两人经常共同编程，使得这项观察更为容易。此外，在团队文化中，从背后窥探写代码的人并不令人反感。以下是我所学到的：
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