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了解硬件加速需要知道哪些

OPENGL 和OPENGL ELS的关系OPENGL 是统一不同厂商GPU绘制的接口,通过GPU的计算得到一张图片(内存中的一块Buffer保存着信息)openGl是一个操作GPU的接口,但是具体的图片信息需要一块窗口来呈现出来...surface 需要与 context 进行搭配使用, context 中是可以保存 OpenGL ES 状态集信息的,所以 context 就可以使用自己内部保存的信息往 surface 上进行绘制Thread...: 一个 thread 同一时间只能启动有相同格式的 一块 surface 和一块对应于 OpenGL ES 的 context,一块 context 同时也只能被一 个 thread 启动,所以我们需要设置绑定这个...可以切换当前线程绑定的surface和context,接着通过OPENGL的接口设置context的状态,使用context的状态对surface进行绘制, 由于Surface是双缓冲,所以准备好数据之后需要调用...使用过程比如创建EGLSurface和EGLContext需要指定displaySurface和EGLSurface的关系Surface没有直接和OPENGL操作的接口其是一个承载的窗口,需要通过EGLSurface

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    面试 Linux 运维工作至少需要知道哪些知识?

    知乎上有这样一个问题:一个新手面试 Linux 运维工作至少需要知道哪些知识?其中有一个答案对这一话题的解读非常深入,今天特别分享给大家。 一、什么是大型网站运维?...,同时因为原版性能、安全性、已知bug、功能等原因,进行过二次开发(如apache,php,mysql ),操作系统内核也会根据不同业务类型进行定制的,如某些应用属于运算型、某些是高IO型、或大存储大内存型...,开发语言:perl、python、php(其中之一)、shell(awk,sed,expect….等),需要有过实际项目开发经验,否则工作会非常痛苦。...2、通用应用方面需要了解:操作系统(目前国内主要是linux、bsd)、webserver相关 (nginx,apahe,php,lighttpd,java。。。)...3、系统、网络、安全,存储,CDN,DB等需要相当了解,知道其相关原理。

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    知道应聘上一份机器学习的工作需要哪些条件吗?

    熟悉机器学习和数据挖掘领域前言技术 前沿技术是一个比较宽泛的词,相信我,面试你的人每天从早上10点加班到晚上10点,周末还要打游戏,他自己都不知道啥叫前沿技术,平时打好基础,老板基础问不倒的时候,你就已经在候选人名单里面了...应该不会买,果然毕业之后,R语言、Python火的不行,建议选择一门你喜欢的开源语言,去写code练吧,网上很多撕逼的问题比如“php是不是最好的编程语言”,其实,选择一个你最适应的就行,别在乎别人怎么...有大数据相关系统,拥有map-reduce、sprak、实时计算等经验 这个需要回到第5条,我在大学里面的时候,老师就忽悠我,说什么mysql足够了,而且一般学校不会搭建Hadoop这些平台,搭建成本高...建议混入一些“高端的”公司,请里面的老油条两三顿夜宵,给你开个查询权限,相信我,从菜鸟到乳鸽,你只需要1个月的时间。 踏实勤奋、自我驱动、善于沟通 个人感觉数据挖掘岗位需要强迫自己拥有三个技能。...1)快速学习能力,永远不知道下一个火起来的算法是啥 2)数据敏感力,数据挖掘的下限取决于勤奋,上限取决于数据敏感程度 3)沟通能力,你要让你的boss相信你做的Random forest结果,你需要先说服他

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    Nginx 必须知道哪些事?

    如果需要开启此功能,需要设置client_body_in_fi- le_only。...- $request_uri # 这个变量等于包含一些客户端请求参数的原始URI,它无法修改,请查看 uri 更改或重写URI,不包含主机名,例如:"/cnphp/- test.php?...arg=freemouse" $scheme # 请求使用的Web协议,"http" 或 "https" $server_addr # 服务器端地址,需要注意的是:为了避免访问linux系统内核,应将ip...,前缀"cookie_"加上cookie名称的变量,该变量的值即为cookie名称的值 $http_NAME # 匹配任意请求头字段;变量名中的后半部分NAME可以替换成任意请求头字段,如在配置文件中需要获取...http_user_agent # 用户终端浏览器等信息 $http_x_forwarded_for $sent_http_NAME # 可以设置任意http响应头字段;变量名中的后半部分NAME可以替换成任意响应头字段,如需要设置响应头

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    大模型知道自己“不知道哪些知识吗?

    幻觉(Hallucination)一直大模型比较头疼的问题,为了探索大模型有没有可能知道自己「知道哪些知识」,「不知道哪些知识」,我们进行了一次尝试实验。...但,要实现上述任务我们首先需要想办法弄明白:哪些知识是 LLM 不知道的?...因为我们要鼓励模型「只对不知道的信息拒答」, 因此对于那些模型回答正确的知识,我们需要保留并一起加入训练数据。...使用「知道」和「不知道」的数据进行混合训练 在完成数据的组合后,我们将「知道」和「不知道」的数据按照 1:1 的比例重新微调对话机器人。...如何权衡「正确率」和「回答率」或许需要根据具体的应用场景来决定。 对于 WebQA 的应用而言,我们应该尽可能拉高模型的正确率, 对于那些「不知道的问题」,模型都应该调用搜索引擎的答案来辅助回答。

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    想做算法,你需要哪些条件?

    因为学过算法的都知道,无论什么样的规则都一定无法覆盖所有的case,所以最后一定还是会有人为操作的空间的,换句话说一定会有牛人可以突破限制的。...以我熟悉的推荐场景举例,推荐场景下的特征可以分为哪些部分?这些部分的特征分别都是如何设计的?这些数据有哪些特点?这些数据又是如何产生的,它的数据源、数据链路是怎样的?...比如你知道用户特征需要根据时效分成实时特征以及历史特征吗?这么划分的依据是什么?这些数据又是如何喂到模型里的?...那软实力有哪些呢? 我也简单总结列举了一下,第一个是问题的分析和解决能力。在实际工作当中很多问题是之前无法预料的,可能谁也没见过,这个时候需要我们完全基于实际原创一套解决方案。...虽然要求不低,但是最起码路径是清晰的,至少我们知道需要往哪个方向努力。所以也就没有必要多说了,开始行动努力起来吧! 好了,今天的文章就到这里,感谢阅读,喜欢的话不要忘了三连。

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    需要哪些核心能力?

    如有需要,请点击文末的“阅读原文”按钮,访问可以正常显示外链的版本。) 精彩 放假前的周末,在为公众创,教师、学生、企业家和社会公益人士们围坐,看视频。...但是学生更想知道的是,究竟该如何为职业做规划,才能避免被机器替换。 他们希望了解的,是该做什么能力上的加法。 实话实说,从前我也说不准。...很多时候,需求是不会自己跑出来的,需要挖掘。 没有同理心,你看到有人没饭吃,都可能会问出“何不食肉糜?”这样看似智商余额不足的问题。 有了同理心,学生们才能够深切体察到果农遇到的真正问题是什么。...所以,你需要学会如何讲好一个故事,让利益相关者都能认同的故事。 故事有多么深入人心,你的事业就有多少共识价值。 回看我们的学生,许多都根本不会利用演说的机会。...讨论 在这个技术发展突飞猛进的时代,你觉得大学应该倾力培养学生的哪些核心能力?这些能力的培养,应采用什么样的方式才最为有效?欢迎留言,把你的经验和思考分享给大家,我们一起交流讨论。

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