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    Linux 替代 Windows

    来自:deepin 15.10 中文宣传视频  https://www.bilibili.com/video/av50732978 Linux 能用?...囿于时间原因,这里使用了 deepin 商店截图 ,其他 linux 发行版不一定有这么丰富,不过安装qq、微信应该没问题 Linux 替代 Windows ?...而且,实在不行不是还有虚拟机。 Linux 下运行 Android 应用 xDroid 使 Android 应用运行在 linux 上,极大的扩展了 linux 生态。...运行截图 图片 应用市场部分截图 图片 图片 Linux 有什么优势? 从一个系统迁移到另一个的系统成本是巨大的,Linux 有什么魅力值得我这么做?...只要你坚持下来,多思考、少抱怨、勤动手,就很容易实现弯道超车!所以,不要问我现在干什么是否来得及。如果你看好一个事情,一定是坚持了才能看到希望,而不是看到希望才去坚持。

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    Go实现AOP

    hello~大家好,我是小楼,今天分享的话题是Go是否实现AOP? 背景 写Java的同学来写Go就特别喜欢将两者进行对比,就经常看到技术群里讨论,比如Go能不能实现Java那样的AOP啊?...但当我们真正在工作中这个特性用处大?好像并不大,生产中都使用了同一种服务器,只编译了一次,也都只在这个系统运行。...至于像ASM这样的库是如何修改字节码的,我还真就去问了Alibaba Dragonwell的一位朋友,他回答ASM是基于Java字节码规范所做的「硬」,但做了一些抽象,总体来说还是比较枯燥的。...但真就如此?我搜索了一番。...其中词法与语法分析之后,生成一个AST树,在Go中我们调用Go提供的API很轻易地生成AST: fset := token.NewFileSet() // 这里file就是一个AST对象 file,

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    能用强化学习买卖比特币赚钱,当然

    Alpha & Beta Alpha 形容的是,相比另一种风险相对更小的投资方式,比如国债,这项投资的收益率高出高多少。...那么这代表着我们可以从这次低买高卖中赚到 $50 ?我们分析看看。 当我们买入的时候,卖一价是 $10,000。...可是如果价格是下降的怎么办,那就卖出?还是继续持有等待?假如价格又小幅上涨了一点点然后继续下降了怎么办?...以及如果我们对预测的结果不那么确定,认为 65% 的可能性涨、35% 的可能性跌,那么还要买入?如何设定是否下单的阈值?...如果买入一种资产,持有它数天、数周甚至数月,基本上就可以认为这是长期投资,基于的分析是类似「比特币未来会成功」这样的问题的。

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    亚马逊服务器购买_电商平台用什么服务器

    那就选美国 如果是欧美客户,那也选美国 如果欧洲多,那就选英国或德国和荷兰 如果东南亚客户多,那就选新加坡 如果印度客户多,也可以选新加坡 澳大利亚的适合澳大利亚和新西兰 siteground适合国内访问?...我们上图中的价格也是涨价后的价格,从2020年开始,他们开始使用了google云的机房,他们解释的大概意思是“目前找不到比google更强的云服务器”,不知道亚马逊算不算:) 还有siteground以前用的都是cpanel...面板,从2019年下半年开始逐渐放弃掉cpanel面板了,2020年新购买的主机都是使用了siteground自家开发的管理后台系统,对于之前熟悉了cpanel面板的人来说可能会不适用,但对于新手或者刚接触主机空间的人来说...,siteground自己开发的这套管理界面还是比较方便的,相对比之前cpanel面板功能并不少,操作更人性化。...至于为什么放弃cpanel,siteground自己解释说cpanel授权太贵,所以不用,不过我比较好奇的是既然放弃了cpanel,省掉了这部分授权费用,为什么主机反而涨价了。。。

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    测试人员提出的BUG,要追着开发

    读者提问:测试人员提出的 BUG,要追着开发? 阿常回答:不用追。 首先要明确,测试是找 BUG 的,而不是负责催 BUG 的,要注意边界。...别着急,我们先来分析一下可能存在哪些原因导致开发不愿意 BUG。...一、工作流程方面的原因 1、有更高优先级的任务,没时间 2、上线时间紧急,开发来不及修改 3、开发认为目前实现比产品需求好 二、对 BUG 理解不一致 1、非常规操作导致的问题 2、竞品同样存在的问题...3、属于第三方应用问题 三、个人能力水平不足 1、找不到好的解决方案 2、改动的话影响范围大 3、无法定位 BUG 原因 总之,大多情况开发并不是真的不愿意 BUG,而是觉得没必要或者没能力

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    NLP,辅助法官判案

    更重要的是,Transformer和自监督在工业界已有广泛应用,很多企业的线上系统虽然没有千亿参数,但参数量也达到亿级了。 当然,百亿、千亿级模型的工业应用场景,还需要漫长的探索。...大家应该知道(至少意会到),人脑可以轻松处理多模态的数据,从中学习和解耦各种复杂信息,并且让各种模态的数据高度协同作用。...除了说出来的言语,还有语气、语速、神态、肢体语言等也在传递着不同维度信息,就像有人说“好好好”可能是在真心夸赞,也可能是—— 读取并处理各种信息,对咱们聪明的大脑来说一般没啥问题,但是对于计算机,是否也轻松解决...前面他用“同质化”一词形容了当今各个大模型的发展趋势,再说一次,这里的“同质化”不是贬义词—— 现在,文本、语音、图像都可以用Transformer这套东西来表示;反之,用Transformer更容易地整合不同模态信息...最终,这个“全才”AI不仅可以看图写话、和人类聊天,还可以把雅达利游戏玩得飞起,并且操控机械臂。

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