在学习完项目进度管理其它的过程之后，我们最后再来学习制订项目进度计划这个过程。主要的原因也是在这个过程中有非常多的工具和技术牵涉到计算相关的内容。同时也和我们之前学习过的许多内容有关联，所以就将它放到了最后再来进行学习。
假设有一些跟数据相关的难题需要你去解决。之前你已经听过机器学习算法的厉害之处了，因此你自己也想借此机会尝试一番——但是你在这个领域并没有经验或知识。于是你开始用谷歌搜索一些术语，比如“机器学习模型”和“机器学习方法”，但一段时间后，你发现自己在不同算法之间已经完全迷失了，所以便开始放弃了。 坚持才能胜利! 幸运的是，我将在本文介绍三个主要的机器学习算法，了解了这些内容后，我相信针对于大多数的数据科学难题，你都可以满怀自信去解决。 在下面的文章中，我们将讨论决策树、聚类算法和回归，指出它们之间的
基于 JS 的同构或许你已经尝试过了，甚至已经如火纯青了，然而，倘若现在我们要跨语言进行同构呢？关于这篇文章的背景，我不想赘述。既然要讨论，那开门见山：跨语言同构，是一场美丽的编程童话，做的好，天堂见，做的不好，再也不见。
画UML图与写文章差不多，都是把自己的思想描述给别人看，关键在于思路和条理，UML图分类：
在刷题的过程中非常最容易产生挫败感，无法坚持。原因是，长时间的思考导致疲倦，多次积累的疲倦使得自己产生了 抵触记忆。以至于会下意识觉得做题就是 刻苦。
时间复杂度用来检验某个算法处理一定量的数据要花多长时间，时间复杂度不会给出确切的运算次数，但是给出的是一种理念。
今年四月，Michael Jordan 在 Medium 上发表了一篇名为《人工智能：革命尚未到来》的文章。文章指出，如今「AI」这个概念被各界人士当做包治百病的万金油，大肆使用，但不同人在使用「AI」一词时，指代的其实是不同的学科领域，常见的有三类：
DELETE命令从满足指定条件的表中删除行。可以直接从表中删除行、通过视图删除或删除使用子查询选择的行。通过视图删除受要求和限制的约束，如创建视图中所述。
image-20200408140348506 就是在我们了解了其中的一个Y的前提下，对消除另一个X的不确定性说提供的信息量。
1.什么是数据库？ 数据库是组织形式的信息的集合，用于替换，更好地访问，存储和操纵。 也可以将其定义为表，架构，视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库？ 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合，转换，可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表？ 表是一种数据库对象，用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分？ 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录？ 记录（也称为数据行）是表中相关数据的有序集
最近，ChatGPT 非常火。如果你刷社交媒体，大概已经被各种消息搞得头晕脑胀。从大佬到普通人，都对这个话题表现出浓厚的兴趣。就连 ChatGPT 为主题的学术研讨会通知，我都已经收到 3 份了。
奥特曼在达沃斯活动上确认，自己的第一优先要务是发布下一代模型，但不一定就会叫GPT-5。
作为数据科学家，我的责任是设计和开发一个准确，有用和稳定的信用风险模型。我还需要确保其他数据科学家和业务分析师能够评估我的模型或重复相同的步骤并产生相同或类似的结果。
我们需要实现的是大文件的切片上传功能，下面是同事设计的两个相关的MySQL数据表，一个用来记录文件信息，一个用来记录文件的分片信息：
在项目进度管理这一块，我们突然一下就接触到了不少的计算操作，而且接触到的工具概念也相比范围管理来说多了很多。因此，我们在这里进行一次小的总结。
CMDB，几乎是每个运维人都绕不过去的字眼，但又是很多运维人的痛，因为CMDB很少有成功的，因此我也把它称之为运维人的耻辱。那么到底错在哪儿了？该如何去重构它？
OO聚合关系(Aggregation) 表示一个整体与部分的关系。通常在定义一个整体类后，再去分析这个整体类的组成结构，从而找出一些成员类，该整体类和成员类之间就形成了聚合关系。
那有没有更好的办法，其实在主语言中，这不过就是个分支语句的事情嘛，奈何SQL语言我不熟啊。。。
最近在Elastic官网blog的这篇文章引起了许多人的注意——Investigative analysis of disjointed data in Elasticsearch with the Siren Platform （利用Siren平台对Elasticsearch中的非联接（disjointed）数据进行调查分析）
Go error是一个普通的接口，通过该接口得到一个普通的值。（当然也不太普通一点是error的首字母是小写的，但是我们仍然可以在外部使用它。）
在探索人工智能边界时，我们时常惊叹于人类孩童的学习能力 —— 可以轻易地将他人的动作映射到自己的视角，进而模仿并创新。当我们追求更高阶的人工智能的时候，无非是希望赋予机器这种与生俱来的天赋。
Ask Apple 为开发者与苹果工程师创造了在 WWDC 之外进行直接交流的机会。本文对本次活动中与 Core Data 有关的一些问答进行了整理，并添加了一点个人见解。本文为上篇。
系统的可维护性是指维护人员理解、改正、改动和改进一个软件的难易程度。可理解、可测试性、可修改性。
很多同学一听到模型就表示头大，其实模型这种东西都是很简单的，不要把模型理解得太难了~
注意：这里所指的技术文章，不是某个问题的相关回答。而是着重于一些知识要点、架构等等，复杂的文章。
有时候如果这先后顺序不影响中间结果的话，那最终结果是相同的。但因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的。
2 月 7 日，人工智能顶会 AAAI 2020（第 34 届 AAAI 大会）已于美国纽约正式拉开序幕，本届会议将持续到 2 月 12 日结束。受疫情影响，中国大陆约有 800 名学者缺席此次会议，很多中国学者选择远程参会。
介绍 什么是风险？项目的风险从哪里来：开展项目，不仅要面对各种制约因素和假设条件，而且还要应对可能相互冲突和不断变化的相关方期望。组织应该有目的地以可控方式去冒项目风险，以便平衡风险和回报，并创造价值 风险管理的主要过程是什么？ 规划风险管理 识别风险 实施定性风险分析 实施定量风险分析 规划风险应对 实施风险应对 监督风险 分类 什么是单个项目风险：单个项目风险是一旦发生，会对一个或多个项目目标产生正面或负面影响的不确定事件或条件 什么是整体项目风险：整体项目风险是不确定性对项目整体的影响，是相关方面临的
作者 | Stepan Parunashvili 译者 | 王强 策划 | 万佳 在未来，我们会怎样构建 Web 应用程序呢？ 如果行业正常发展下去的话，那么今天我们认为很难、做起来很有价值的事情在明天都会变得很轻松普遍。我想我们会发现很多新的抽象，让 Google Docs 写起来也能像今天的普通 Web 应用一样简单。 这就引出来一个问题——这些抽象会是什么样子？我们今天能发现它们吗？想要找出答案，一种方法是审视我们在构建 Web 应用程序时必须经历的所有问题，然后看看我们能做些什么。 亲爱的读者，这
于小文是一个普通程序员，业余的时候会出于做一些自己的网站，最近他做了一个问答社区，就是大家有什么问题都可以在上面问，然后也会有热心网友来解答的网站。
从“手环”的健康数据入手，找到了几个很有趣的分析角度，比如，有哪些因素影响了稳定睡眠？狂看Netflix对周末晚上的睡眠有什么影响？
1.你要对操纵Oracle数据库中的数据。下列哪个选项表示Oracle中select语句的功能，
软件中的对象 About DOMAIN-DRIVEN DESIGN 领域驱动设计是一种思维方式，目的在于处理具有复杂问题的软件项目。在传统的瀑布软件开发模型中，经历需求分析、设计、开发、测试、交付等阶段，但是问题在于需求从业务方传递到开发团队的时候并不是很顺畅。尽管需求阶段整理了复杂详细的需求文档，设计阶段也产出了详细设计文档，但是开发者由于很少参与了问题域的分析和建模，他们对设计文档的理解往往是片面的，有时甚至会推翻设计文档的模型创作一些临时解决方案，而且往往这时都会有冠冕堂皇的理由---性能。许多设计文
不论是PDCA理论，还是敏捷中的回顾会，都特别注重回顾复盘这个环节，如何有效地开展一次复盘活动，以便个人或者团队做出针对性的改进呢？本文结合笔者在之前团队做的复盘活动，做个总结并分享。
数字化热度很高，行业大佬都在提数字化、数字化转型、数字孪生，或包装后的数字助手、数字员工、数字人、数字机器人等话题，但细心的人会发现话题中很少提及数字化相关的定义，比如说数字化是什么与不是什么，数字化成功的标准是什么，数字化和信息化的关系是什么，数字化与数字化转型的关系又是什么等等，大家似乎都有意避开这些定义，而直接进入数字化背景、特征、举措范畴，或直接用某类技术替代数字化定义。由于数字化是一个全局性、持续性的工作，如果大家对数字化定义没有达成共识，那就无法明确数字化转型成功标准是什么，方向是什么，实施路线是什么，这个问题容易引发内部的困惑，以及面对外部环境变化引发的恐慌。
设计优良的分析模型是 DAX 高效运行的前提。在本章中，我们将讨论许多与建模有关的主题，这些主题对于理解性能强劲的模型设计非常重要。
本文讨论如何为云服务安全报警系统设置合适的报警分级，以避免产生过多误报或漏报，同时介绍了如何实现自动设置报警触发基准、提供基础规则集来缩短配置时间，以便将更多时间用于解决真正的问题。
Eloquent 是一个 ORM，全称为 Object Relational Mapping，翻译为 “对象关系映射”（如果只把它当成 Database Abstraction Layer 数组库抽象层那就太小看它了）。所谓 “对象”，就是本文所说的 “模型(Model)”；对象关系映射，即为模型间关系。中文文档： http://laravel-china.org/docs/eloquent#relationships
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩
语言作为一个抽象符号，人是可以理解每个语言单词的意义的，但是现在的nlp语言模型并没有直接的从感知抽象出每个语言符号的意义。成功的语言交流依赖于对世界的共同体验。正是这种共同的经历使话语变得有意义
“贝叶斯大脑”假说(Doya 2007)，感知不是将感觉状态(例如，来自视网膜)纯粹自下而上地转换成外部事物的内部表示(例如，作为神经元活动的模式)。相反，它是一个推理过程，将(自上而下)关于感觉最可能原因的先验信息与(自下而上)感官刺激相结合。推理过程对世界状态的概率表示进行操作，并遵循贝叶斯规则，该规则根据感官证据规定了(最佳)更新。感知不是一个被动的由外向内的过程 信息是从“外面”的感觉上皮细胞的印象中提取的这是一个由内而外的建设性过程——在这个过程中，感觉被用来证实或推翻关于它们是如何产生的假设
INTERSECT是DAX的重要函数之一，使用方式为intersect(表1,表2)，它的基本功能是获得两个表的交集，如下图所示：
今天要介绍的文章与当前大火的 BERT 同获最佳论文，摘得 NAACL 2019 最佳可解释NLP论文（Best Explainable NLP Paper）。NAACL 与 ACL 和 EMNLP 并称之为 NLP 三大顶会，去年 ELMO 获得 outstanding paper，今年一共有五篇最佳论文，分别是 Best Thematic Paper，Best Explainable NLP Paper，Best Long Paper 以及最佳短文和最佳 resource 论文。
软件架构是一门学科，开始于 20 世纪 70 年代。面对不断增加的复杂性和开发复杂实时系统的压力，作为主流系统工程和软件开发的基本构造，软件架构应运而生。与任何其他久经考验的学科一样，软件架构在诞生之初也面临许多挑战！
最近读了谷歌数字营销布道师 Avinash Kaushik （他同时也是畅销书 Web Analytics 2.0 作者）写的：The Lean Analytics Cycle: Metrics > Hypothesis > Experiment > Act 一文，个人认为其中的方法论对我们应用数据分析来指导商业实践是非常有价值的。 我是做技术出身，不太喜欢重复造轮子，在对 Avinash Kaushik 这篇文章的大部分编译的基础上，也提出了我的一些个人看法和思考。限于篇幅原因，原文里的四个案例，这
统计学课本中写到：没有统计显著性则不能‘证明’零假设（关于两组之间无差或者两个实验组和对照组的假设）。同时，统计显著性也不能‘证明’其他假设。
赖斯：欢迎来到我们关于架构的专题小组，你们一直想知道轨道。该专题小组称为事件驱动的大规模架构。当您思考事件驱动架构时，您会想到什么？这是规模、性能和灵活性的好处吗？也许你想到了一个你可能经历过的特殊问题。也许你从技术的角度来考虑，比如说无服务器，或者流处理，比如Kafka？不管您如何看待事件驱动的架构，您可能有一些问题。我们将深入探讨事件驱动系统的主题，我们将与一个专家小组进行讨论，他们一直在大规模地操作这些系统，并且拥有丰富的经验。 我和三位软件领域的杰出领导者一起工作。他们来自操作当今软件中一些最大和
这篇文章最早发在我团队的文档中。我的团队鼓励每个同学都在业余时间多做算法题，特别是新人。个人认为在编程能力的提升上比做 side project 更有用，对职业发展也是如此。当然出于兴趣做的 side project 另当别论。转到这里，希望对各位读者有用。
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