很多小伙伴总是很困惑一个问题，就是去面试，明明自己完全符合招聘jd上的要求，但是为什么还会失败呢？
在阿里巴巴这样的大型企业中，技术专家级别的职位是非常重要的。要想晋升为P9技术专家，需要具备一定的技能和经验，并且需要付出大量的努力和时间。
对于工程师的级别划分，不同的公司可能有各自的标准。然而，许多公司的基本架构大致相似。以下是一个通用的划分标准，它将软件开发工程师分为初级、中级、高级和专家级别。
在Linux中，一切皆文件。文件系统是操作系统的重要组成部分，它负责管理和组织存储在磁盘上的文件和目录。Linux使用类Unix的文件系统结构，根目录为“/”。
最近两个月，不断地听到国内外，各大科技公司都有大规模裁员的消息，不少基因测序公司也放缓了招聘。在疫情等因素影响的大环境下，还有多少公司在招生信相关的岗位呢，小编做了些收集和统计。
DeepMind联合创始人，首席AGI科学家Shane Legg在不久前的访谈中认为，2028年，人类有50%的概率开发出第一个AGI。
提示工程旨在为大型语言模型（LLMs）制定有效的提示，以发挥其全部潜力。近期的自动提示工程，即提示优化，通过利用LLMs的内部状态或梯度，成功地研究了训练软提示或搜索离散令牌的最佳组合。对于如 GPT-4 这样的尖端、专有API基础的LLMs，提示工程很大程度上依赖于某种特定的人机交互。因此，人类提示专家需要将领域知识和对LLMs的直觉相结合，以设计最有效的提示，这可能包括任务描述、领域知识、解决方案指导等，这些都能显著提高提示的质量和性能。
目前最好的大型多模态模型 GPT-4V 与大学生谁更强？我们还不知道，但近日一个新的基准数据集 MMMU 以及基于其的基准测试或许能给我们提供一点线索，如下排行榜所示。
程序员从优秀到卓越的几点建议 和其他技术一样，编程也有层次阶段之分——业余爱好者、普通级别和专家级别。关于这个问题我问过很多很多次—— 如何从优秀到卓越？这是一个程序员应该扪心自问的最重要的问题。至少
计科专业毕业从事嵌入式开发多年，最近由于业务需要在java服务器后端开始涉猎研究。不知道三流程序员这个概念是行业内谁给出的定义，一个技术人员的水准和能力特别是程序员，一句话概括就是解决问题的能力，水平自然有高低之分，但不是永恒的，编程本来就是一个自我认知的过程，程序员的技术能力是一个长期积累的过程，只要还在这个行业内就有机会继续积累，继续提升编程解决问题的能力。
前几天发了篇关于《微软MOS认证要不要考？难不难？》的文章，简单说了一下MOS认证考试的参考材料和意义，结果很多朋友在追问：
Brian Green教授使用VR来将完整的理论物理模型解释为VR对象。 理工科学术上研究的问题有时候很抽象，很难以传统的方式描绘清楚。最近，美国哥伦比亚大学的物理学家Brian Greene利用VR
通过我们对外部物体的感官体验，可以有效地控制外部物体。为了研究因果关系的学习和影响方式，研究人员设计了一种使用宽场钙信号(wide-field calcium signals)的脑机接口(BMI)任务。老鼠学会了在任意一对大脑皮层区域的活动模式来引导视觉光标到目标位置以获得奖励。正常相关的大脑区域可以快速重新配置，以一种依赖于感觉反馈的方式对光标施加控制。当熟练(经过多次训练后)的动物控制游标时，较高的视觉皮层参与度更高。当老鼠控制游标时，高级视觉皮层的个体神经元对游标的反应比被动观看游标时更强烈，当游标接近目标位置时，反应最强。因此，因果关系受控对象的表示对意图和接近对象的目标很敏感，从而有可能增强感官反馈以实现更流畅的控制。
某晚，睡不着，然后就是刷呀刷微信。这不，被一位全网200w 粉丝的大佬给吸引住了。
一项由多国科学家联合完成的研究表明，基于卷积神经网络的人工智能在诊断皮肤癌方面已达到比人类医生更出色的水准。
首届Elastic社区技术大会（Elastic Community Conference，简称ElasticCC）将于2021年2月26日至27日隆重开幕，这是 Elastic 公司首次面向全球社区举办的技术大会，将以中英日韩葡西法7种语言进行24小时不间断线上直播。
2019 年，DevOps 越来越普及，想成为 DevOps 工程师的话需要具备哪些技能呢？
大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Python语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Python：Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它
使用Iocomp Components 5.0以上能够助程序员开发出逼真的工控仪表和工控图表，让程序开发不再消耗时间和精力，有了这个控件不仅能节约开发时间，而且还降低了项目风险，最重要的是第三方控件写的程序更专业，工控图表图像更精细。
最近有很多人问我，大数据是怎么学？需要学什么技术以及这些技术的学习顺序是什么?今天我把个问题总结成文章分享给大家。 大数据处理技术怎么学习呢？首先我们要学习Python语言和Linux操作系统，这两
不由得感叹时间过得真快，剑神的Python入门到放弃已经完结（从1.21到6.2日小半年又过去了），虽然现在python很火，恕我直言，工控圈在应用上还是用C#比较多，因为工控用windows系统比较多（当然服务器端与大型信息化系统要除外了），与下层控制系统通讯，C#以其容易上手以及对各种通讯库的支持，让我们这些不是计算机专业的人，也能享受编程乐趣，作为一个曾经做过PLC编程，组态软件开发的人，并未做过真正的上位机开发。
要说2023年最火的是什么，云计算必须占一个名额。 为啥这么火呢？看市场反馈就知道了： 2019年以来，云计算领域对技术岗位的人才需求始终在40%以上，并逐年提高。 2022年显示，核心技术人才的招聘需求占比达到65%以上，而月平均招聘月薪在30K元左右浮动。 随着技术发展，云服务器正在全球范围内逐步取代传统服务器，其应用逐步从互联网行业向制造、金融、交通、医疗健康、教育等传统行业渗透和融合，促进了传统行业的转型升级。 所以，云从业人才紧缺，未来前景很是可观。 如果说你想要系统的学习云计算，其实厂商认证就是
原创文章，转载请注明：转载自Keegan小钢并标明原文链接：http://keeganlee.me/post/full-stack/20170829微信订阅号：keeganlee_me写于2017-08-29
在数字时代，云计算已经成为了企业和个人的重要工具。而作为云计算领域的领军者之一，腾讯云一直在为用户提供高效、安全的云服务。
2022年显示，核心技术人才的招聘需求占比达到65%以上，而月平均招聘月薪在30K元左右浮动。
机器之心报道 编辑：蛋酱 苏黎世大学研究人员开发了一种新算法，让自主飞行的四旋翼飞行器计算出充分考虑无人机局限性的时间最优轨迹，并首次在无人机竞赛中胜过两名人类驾驶员。 对于工业用途的无人机来说，由于电池续航有限，它们必须在尽可能短的时间内完成任务，比如在灾难现场寻找幸存者、检查建筑物、运送货物。在此类任务中，无人机必须通过一系列航点（如窗户、房间或特定位置）进行检查，在每个路段采用最佳轨迹和正确的加速或减速。顶尖的人类无人机驾驶员在这一方面有着丰富的经验，并在以往的无人机竞赛中表现均优于自主飞行系统。
最近不少朋友问我，转行做深度学习的话，能不能找到工作，能找到什么样的工作，能达到什么样的收入水平…… 这种问题其实不仅仅是存在与深度学习行业的入门和转型中的思考阶段了，在其它的行业和技术领域同样有这样的困惑和疑问。那么对于深度学习这个领域目前阶段的发展来说，一个工程师要具备什么样的素质才能算是达到要求呢？我想可能可以粗略地分成4个档次吧。 LEVEL1：能读懂论文 这是一个最最基本的层次了，如果没办法读懂论文的话，任何工作几乎都谈不到开展。市面上的任何书籍，不论是中文的还是外文的，都在讲原理层面的事情，要
腾讯云数据库TDSQL是腾讯自研的企业级分布式数据库，在金融、政务、运营商、电商、游戏等数十个行业中落地应用，具备金融级高可用、强一致、高性能、高可靠等特性。目前，腾讯云数据库TDSQL 已助力 20 余家金融机构进行核心系统改造，TOP 10 银行中服务比例也高达 60%。 作为专业的 IT 社区，CSDN 也希望有更多人能够和腾讯云一起投身国产数据库发展建设中来，用技术的砖墙筑起共赢的国产数据库生态圈。 CSDN 联合腾讯云正式发布“腾讯云数据库TDSQL 工程师路线图”，由多名资深技术专家出谋划策，历
我们构建了一个新的框架，这个框架可以帮助我们更好地理解通用人工智能（AGI）及其早期版本的能力和表现。这个框架详细划分了 AGI 的性能、适用范围和自我控制能力的不同层次。我们希望，这个框架能够像划分自动驾驶技术等级一样，为人们提供一种通用的语言，以便比较不同的 AGI 模型，评估它们可能带来的风险，并跟踪我们在实现 AGI 这一目标道路上的每一步进展。
来源： Techworld/新智元 译者：弗格森 【PPV课导读】DeepMind 一直在锲而不舍地追求通用人工智能。对于通用的一个通俗解释便是，不局限于单一任务，可以将学习到知识迁移运用到新的任务中
Orleans是微软推出的类似Scala Akka的Actor模型，Orleans是一个建立在.NET之上的，设计的目标是为了方便程序员开发需要大规模扩展的云服务, 可用于实现DDD+EventSourcing/CQRS系统。 传统的三层体系结构包括无状态的前端,无状态的中间层和存储层在可伸缩性方面是有限制的，由于存储层在延迟和吞吐量方面的限制，这对于每个用户请求都有影响。通常办法是在中间层和存储层之间添加缓存层来提高性能。然而，缓存会失去了大部分的并发性和底层存储层的语义保证。为了防止缓存和存储池的不
近些年，大数据的火热可谓是技术人都知道啊，很多人呢，也想学习大数据相关，但是又不知道从何下手，所以今天柠檬这里分享几个大数据脑图，希望可以让你清楚明白从哪里入门大数据，知道该学习以及掌握哪些知识点
专家系统（Expert Systems，简称ES）是一种基于人工智能（AI）的计算机系统，旨在模拟和复制人类专家的决策和问题解决能力。它结合了领域专家的知识和推理技术，用于解决特定领域的问题，通常是那些需要高度专业知识和经验的问题。
员工离职的高峰期，似乎都是在年底。 原因有很多，大多也无可厚非，但对于今年的DBA来说，事情似乎有点不一样。 回想当年，Oracle的DBA可谓是风光无两，经过多年的洗牌，如今也是回归平寂。 对于大多DBA来说，现在都面临着“断臂”的阵痛，无论是Oracle还是MySQL，相比之下都没有了巅峰时期的那种号召力。面试的时候发现，有些公司开始慢慢使用其他的数据库产品，这种情况下，会更多的产品也就意味着更多的优势。 其实从前几年开始，各种国产数据库产品如雨后春笋般涌现。在核心技术上实现国产化的安全可控已经成为
大数据作为一个新兴的热门行业，吸引了很多人，但是对于大数据新手来说，按照什么路线去学习，才能够学习好大数据，实现从大数据菜鸟到高手的转变。这是很多想要学习大数据的朋友们想要了解的。
你半夜被电话叫醒起来救火时， 小Q从来朝九晚五一夜好眠； 你排查故障至少十五分钟起步， 小Q总在故障发生那一刻就拿出了解决方案； 你因为黑客攻击心力交瘁， 小Q已经提前向老板汇报了风险预警和处理办法； …… 终于，小Q获得老板青睐年薪百万，你顶着残存的几根头发去了离职大厅。 其实你和小Q只差了一个大宝宝——DBbrain。 DBbrain究竟有何神奇之处？请看本期年度巨制《鹅说数据库》。 最为酷炫的是，除了常规的PC端，DBbrain可以在移动端“一键管理”数据库！这就意味着未来DBA小伙伴出门
虽然大数据分析工具提供的功能并非全新，但有三大关键因素已经降低大数据分析的门槛，可以让更多的企业考虑采用大数据技术。 成本 早期的产品通常标价很高，并提供昂贵的集成与部署售后服务。现在的工具套件可选择性多，价格模式也更容易令人接受。 简易 越来越多的工具是面向非专家级别的用户设计的。早期的产品使用者是统计师和数据家，他们不但建立模型，而且还理解这些模型具体如何工作。现在的产品不要求用户要有高级科学学历才能够理解模型结果中的业务优势。 性能 可扩展平台可以满足大数据分析对数据量和计算的需求。现在有很多开源平台
在IT领域，无论你是刚入门的新手还是专家级别的高手，都可能遇到一些令人头疼的问题。有时，问题的解决方案并不那么显而易见，需要我们对各种技术和工具进行深入研究。尤其在微软Windows Server的环境中，我们经常会面临各种挑战。今天，我们要讨论的就是安装和配置远程桌面服务（Remote Desktop Services，RDS）时遇到的一个具体问题，即ASP.NET权限不足的问题。
2016年10月18日， 世界人工智能大会技术分论坛，特设“新智元智库院长圆桌会议”，重量级研究院院长 7 剑下天山，汇集了中国人工智能产学研三界最豪华院长阵容：美团技术学院院长刘江担任主持人，微软亚洲研究院常务副院长芮勇、360人工智能研究院院长颜水成、北京理工大学计算机学院副院长黄华、联想集团副总裁黄莹、Intel 中国研究院院长宋继强、新华网融媒体未来研究院院长杨溟联袂出席。 【新智元导读】DeepMind 一直在锲而不舍地追求通用人工智能。对于通用的一个通俗解释便是，不局限于单一任务，可以将学习到知
12月15日，“化繁为简 乘云而上” 2021腾讯云·中小企业数字化增长峰会在湖南长沙成功召开。 峰会上，来自湖南省和长沙市政府、腾讯集团、腾讯生态圈等社会各界专家领袖齐聚一堂，共同探讨中小企业数字化转型的发展趋势和策略路径，分享前沿的数字化转型理论体系与实战经验，全面助力中小企业“上云用数赋智”，推动数字经济高质量发展。 峰会共计发布了16场数字化主题演讲，从数字化趋势、生态、标准、工具、解决方案、营销等多角度解读中小企业数字化增长之道，吸引了中小企业群体的强烈关注。 其中，腾讯云企业中心作为
Apache Hadoop是一种开源软件框架，能够对分布式集群上的大数据集进行高吞吐量处理。Apache模块包括Hadoop Common，这是一组常见的实用工具，可以通过模块来运行。这些模块还包括：Hadoop分布式文件系统(HDFS)、用于任务调度和集群资源管理的 Hadoop YARN以及Hadoop MapReduce，后者是一种基于YARN的系统，能够并行处理庞大的数据集。 Apache还提供了另外的开源软件，可以在Hadoop上运行，比如分析引擎Spark(它也能独立运行)和编程语言Pig。 Hadoop 之所以广受欢迎，就是因为它为使用大众化硬件处理大数据提供了一种几乎没有限制的环境。添加节点是个简单的过程，对这个框架没有任何负面影响。 Hadoop具有高扩展性，能够从单单一台服务器灵活扩展到成千上万台服务器，每个集群运行自己的计算和存储资源。Hadoop在应用程序层面提供了高可用性，所以集群硬件可以是现成的。 实际的使用场合包括：在线旅游(Hadoop声称它是80%的网上旅游预订业务的可靠的大数据平台)、批量分析、社交媒体应用程序提供和分析、供应链优化、移动数据管理、医疗保健及更多场合。 它有什么缺点吗？ Hadoop很复杂，需要大量的员工时间和扎实的专业知识，这就阻碍了它在缺少专业IT人员的公司企业的采用速度。由于需要专家级管理员，加上广泛分布的集群方面需要庞大的成本支出，从中获得商业价值也可能是个挑战。I 集群管理也可能颇为棘手。虽然Hadoop统一了分布式计算，但是配备和管理另外的数据中心、更不用说与远程员工打交道，增添了复杂性和成本。结果就是，Hadoop集群可能显得过于孤立。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 吴恩达带领的斯坦福机器学习组(Stanford ML Group)最近开发了一种深度学习新算法，能诊断14类心律不齐，准确率可以媲美人类医生。
不确定条件中的序列决策由于随机动力学和延迟反馈的影响而具有挑战性。强化学习和模仿学习都可以成为解决这类决策问题的方法。但是，与从延迟反馈中学习的强化学习（RL）相比，模仿学习（IL）从提供即时反馈的专家示例中学习，能够得到良好的策略，这在游戏、机器人控制以及自动驾驶等领域得到了证明。 而针对模仿学习的研究基于各自视角开发出了不同的算法，行为克隆（behavioral cloning, BC）即是其中一种。该算法通过监督学习最小化行动概率差异以达成策略学习。2016 年，斯坦福大学学者 Jonathan Ho
Andrew Ng. 的新书终于出完了。薄薄一百多页的小册子，翻下来其实是一堆实操经验集合。感觉还是有一定借鉴意义的，按照我自己的理解简单地整理如下，也不展开说了。有过实际经验的肯定心里有数。
全栈开发是指通过利用多种技术完成产品开发；简而言之，就是软件的客户端（前端）和服务器端（后端）的开发。全栈工程师需要掌握多种技能，包括后端开发、前端开发、界面设计等技术。
《DDD诊所》是由Thoughtworks DDD社区发起的一项活动。 旨在针对开发团队在实际项目中运用DDD时所遇“奇难杂症”, 邀请有经验的技术专家望闻问切，抓药治病。在“问诊治疗”过程中，带领大家掌握实战技能。 3月26日，新一期《DDD诊所》如约而至。本期活动主题：遗留系统改造实战工作坊。DDD江湖人称“老钟医”的钟敬将担任“主治医师”，社区中多位拥有实践经验的引导人倾情参与，采用实际案例，以边学边练的沉浸式线上工作坊形式开展。活动亮点包括： 接手一个“烂”系统，如何让它枯木逢春？ 若业务人员自
最近有几个小伙伴咨询怎么学习python的事情，他们有做开发的、有做运营的，很高兴大家有这么强烈的Python学习意愿。当然Python的学习，我是建议自学，首先明确自己的学习目标，例如开发自动化脚本、做数据分析等。然后可以制定学习计划，计划一般分三步：基础学习、动手练习（形成肌肉记忆）、项目实践。而基础学习也是Python学习的第一步，重要的就是怎么找靠谱的学习资料，当然我推荐大家去哔哩哔哩去找一些播放量比较高且系统性讲解Python的视频去看，这样可以对Python有大概的体感，对Python有个全局的认识。但是看视频的缺点就是降低了动手实操的能动性，很多同学觉得看着挺简单的，但是动手写的时候还是一脸懵逼，无从下手。所以呢，除了看视频，更重要的是实践，去coding。
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