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总有那么一些时候，你经过了百里挑一的简历筛选，跨过了千难万难的技术面试，最后却栽倒了认为最不会失手的Behavioral Question上。而对于很多面试官来说，他们提出这些问题的时候心里也并没有一个标准答案，更多的时候只是在考察被面试者是不是一个workable的员工。 这里我们罗列了5个最tricky的问题，我们一起来看看应该怎么回答。 What’s the most frustrating part about your current/last jobTricky指数：☆☆☆☆ 很多人面对
Google Scholar的海洋如此深邃，一旦沉入其中，往往感到要阅读的东西如此之多，穷尽一生可能也读不完，很多人因而焦虑不已。
正常引用okhttp在build.gradle里面添加一行api 'com.squareup.okhttp3:okhttp:3.10.0'就可以了。
作者陆小凤，985 软件硕士，阿里 Java 研发工程师，在技术校园招聘、自学编程、计算机考研等方面有丰富经验和独到见解，目前致力于分享程序员干货和学习经验，同时热衷于分享作为程序员的一些成长心得和生活感悟。
在大数据时代，学术界和业界的大量研究都是关于如何以一种可扩展和高效率的方式来对数据进行储存，交换和计算（通过统计方法和算法）。 这 些研究领域无疑非常重要，然而，只有当我们对数据智慧（Data Wisdom）也给予同等程度的重视时，大数据（或者小型数据）才能被转换为真正的知识和有用的，可被采纳的信息。换而言之，我们要认识到必须拥有足够数 量的数据才有可能对复杂度较高的问题给出较可靠的答案。“数据智慧”对于我们从数据中提取有效信息和确保没有误用或夸大原始数据是至关重要的。 “数据智慧”一词是我对应用统计学核
作者：郁彬 译者：张心雨 吕翔 来源：《中国计算机学会通讯》2016年第1期 在大数据时代，学术界和工业界的大量研究都是关于如何以一种可扩展和高效率的方式对数据进行储存、交换和计算（通过统计方法和算法）。这些研究非常重要。然而，只有对数据智慧(data wisdom)也给予同等程度的重视，大数据（或者小数据）才能转化为真正有用的知识和可被采纳的信息。换言之，我们要充分认识到，只有拥有足够数量的数据，才有可能对复杂度较高的问题给出较可靠的答案。“数据智慧”对于我们从数据中提取有效信息和确保没有误用或夸大原始数
我们都知道，面试前要先预想好主考官会问的问题，并准备谨慎而有条理地回答。事先有准备的人，表情和肢体语言比较笃定从容，且具备较好的回应能力。
工作7年了，接触了很多开发和其他岗位的同事 ，遇到各种各样的问题。求助过他人也帮别人解决过问题，在解决问题的过程中，合理的提问方式等于事半功倍，提出问题的同时，提问者就已经了解了问题的本质或者解决方法了 ，不合理的提问方式则事倍功半，浪费提问者和解答者的时间，效率低下。本文聊聊工作中常见的错误的提问方式. 二 错误的提问姿势
提起“数据分析 ”这个词，你可能会联想起统计学、模型、计算机语言等高门槛词汇，再加上市面上各类大数据分析文章和专业名词的渲染，把它搞得望而却步。它真的有那么高不可攀吗？
0x00 前言 你是否遇到过抛出了一个问题后，群里突然安静了,或者是大家继续聊其它话题自动忽略你的问题？ 你是否遇到过抛出了一个问题后，别人只是随便回你一句，然后再继续追问就不再搭理你了？ 你是否遇到过抛出了一个问题后，别人的回答总是答非所问，抓不住你的重点？ 如果上面的问题你都没有遇到过，那么恭喜你，不要再浪费时间往下看了，出去耍一耍放松一下吧。 如果遇到过类似的问题，那咱们可以一起继续交流一下这方面的经验。 0x01 抓住对方的心理 要想让别人高质量地回答你的问题，首先是要明白他为什么会回答你
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今天在学习统计学的时候，碰到了一个很有趣的统计学问题。这个场景是如何统计大学生中考试作弊的比例，假设样本是100个学生。
刘慈欣在为自己的科幻小说起名为《三体》时，他早已知道“三体”本身就是一个不可回答的问题。
想象一下，你和你的小伙伴正在努力寻找一个完美的餐厅，以便愉快的享用晚餐。我们清楚这个过程可能会花费数小时去争论，你会找到现代生活的便利之处：在线评论。通过在线评论，你找到了自己的选择，推荐 Carlo's 餐厅的男女用户的比例都高于你的小伙伴选择的 Sophia's 餐厅。然而，正当你准备宣布胜利时，你的小伙伴使用相同的数据得到，由于所有用户中推荐选择 Sophia 的百分比较高，因此很明显要选择它。
论文阅读一直是科研过程中至关重要的一环，如何收集论文，快速选取和课题匹配的论文，高效地把握论文核心思想是每个科研人员的必备素养，也是每个科研萌新（硕士研究生）苦恼的问题。 台湾国立清华大学的彭明辉教授曾出版过一份《研究生手册》，其中关于论文阅读的内容详实精彩，将其整理如下，希望对大家有所帮助。
AiTechYun 编辑：Yining 从某些角度上来看，建立一个能够回答自然语言问题的系统一直被认为是一个非常有野心的目标。根据下面给出的图像，想象一个可以回答这些问题的系统： 图像中有什么？ 图像
大数据文摘作品 作者：魏子敏 技术支持：苏格兰折耳喵 数据搜集：亭八 当贾跃亭发声时，他在说些什么？他说的话网民听进去了吗？ 2018年工作日第一天，贾跃亭凭借一封对《北京证监局责令贾跃亭回国履责通告》的回应函再次占据了各大科技、商业网站的头条。在回应函中，他提到美国FF公司融资已经取得了重大进展，并表示，“针对债务问题，我会尽责到底”。 近半年，在乐视危机下，贾跃亭频频发声，而“债务”“责任”这些词似乎不绝入耳。尽管感官如此，文摘菌还是想用文本分析统计一下，在2016-2017年，贾跃亭的多次
论文阅读一直是科研过程中至关重要的一环，如何收集论文，快速选取和课题匹配的论文，高效地把握论文核心思想是每个科研人员的必备素养，也是每个科研萌新（硕士研究生）苦恼的问题。
作者：Pramod Kaushik Mudrakarta等 机器之心编译 参与：李诗萌、刘晓坤 来自芝加哥大学和谷歌的研究者通过归因方法分析了三种深度学习问答模型的内在过程，包括了对图像、图表和文本段落的问答。结果表明这些深度网络常常会忽略问题中重要的词，导致错误归因（把无关词当成决定答案的重要线索），从而可以轻易地构造对抗样本实现攻击。例如，最强的攻击可以将图像问答模型的准确率从 61.1% 降低到 19%，将图表问答模型的准确率从 33.5% 降低到 3.3%。 引言 近期，各种问答任务都应用了深度学
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