视图是虚拟的表。与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询。 感性的看一个例子。假如有下面的sql：
这几天，小编在别家的公众上学习了半导体制造所需要的空气洁净度的文章。今天拓展学习了一个半导体制造相关的知识：去离子水(Deionized water)。
本文转载自机器之心 作者：黄小天 5 月 27 日，由机器之心主办、为期两天的全球机器智能峰会（GMIS 2017）在北京 898 创新空间顺利开幕。大会第一天重要嘉宾「LSTM 之父」Jürgen Schmidhuber、Citadel 首席人工智能官邓力、腾讯 AI Lab 副主任俞栋、英特尔 AIPG 数据科学部主任、GE Transportation Digital Solutions CTO Wesly Mukai 等知名人工智能专家参与峰会，并在主题演讲、圆桌论坛等互动形式下，从科学家、企业家、
工业相机是机器视觉系统的重要组成部分之一,在机器视觉系统中有着非常重要的作用。工业相机已经被广泛应用于工业生产线在线检测、智能交通,机器视觉,科研,军事科学,航天航空等众多领域。 工业相机的主要参数包括:分辨率、帧率、像素、像元尺寸、光谱响应特性等。下面我们来对工业相机帧率的相关知识进行讲解:
通俗地讲，就是因为疫情，大家消费紧缩了，消费 " 需求 " 确实在下降。也因为疫情，很多工厂关门，员工放假，全球 " 供给 " 下降得更厉害。这个剪刀差，是当前中国外贸的巨大机会，同时也是国内企业经营者的机遇。
无数次我们在平时闲得很的时候，都会想标题这么一个事情，就是我也要成为跟你一样厉害的人，在我眼里你就是很厉害很厉害很厉害。
从事 IT 职业的人容易患哪些职业病？有哪些行之有效的预防措施或工作习惯？ 最近感觉明显身体状态变差，同时在知乎上看到相关的问题，给大家一起看看，预防一下 一、颈椎/脊椎疾病 我在小学时就曾今因为每天长时间以不正确的姿势坐在电脑前（学习Logo语言，参加比赛）而遭遇过急性的颈椎问题。具体疾病名称什么的记不大清了，大概症状就是后颈有明显凸起、脖子酸痛、转动起来更是要命。最后是通过一些按摩、纠正错误坐姿、减少久坐不动的时间来解决的。 如果长期这样下去肯定会发展成慢性颈椎病的。所以《颈椎病防治指南》这种东西真的
在一个典型的对象检测管道中，网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding Box-BB)。在这个阶段输出的BB大多数都会关联同一个检测对象，这个时候需要一个方法来合并这些BB成为一个对象检测框，除了FP之外。Non-maximum-suppression(NMS)通过空间距离结合并交比(IOU)完成聚类划分，对每个cluster只保留得分最高的BB，这种方法中文也被称着-非最大抑制。
受ChatGPT成功的鼓舞，百度宣布三月份将推出类似ChatGPT的项目，项目名为文心一言。姚老师预计它将被ChatGPT完全碾压，因为它在这个项目里有几个技术难关无法跨越：
本文介绍了如何使用TensorFlow实现MLP，并在CIFAR-10数据集上进行了测试。首先，简要介绍了MLP模型的原理和TensorFlow的代码实现。然后，详细描述了如何使用TensorFlow实现MLP，并使用CIFAR-10数据集进行了测试。最后，给出了实验结果，并进行了分析。
AI科技评论按：腾讯围棋 AI 程序“绝艺”（Fine Art）在世界电脑围棋大赛 UEC 上力压多支日韩参赛退伍获得冠军，一时间又引发了大家对 AI 和围棋的关注和讨论。 其实，自去年 3 月份 AlphaGo 战胜李世石之后，人们对会下围棋的人工智能程序已经不陌生了。大部分人都知道 AlphaGo 是利用了一种名叫深度学习的技术，然后基于互联网棋谱大数据的支持，每天自己跟自己对弈，所以才能这么厉害。 但鲜有人知道的是：在围棋这种逻辑缜密的推理游戏中，AI 究竟是怎么“思考”每一步的落子的？AI 真的清楚
如果你用多个联结和过滤创建了复杂的视图或者嵌套了视图，可能会发现性能下降得很厉害。
可以看到有16个指标支持最佳聚类数目为3，5个指标支持聚类数为2，所以该方法推荐的最佳聚类数目为3.
竹之书 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 548 Accepted Submission(s): 86 Problem Description 由于某些原因菲莉丝拿到了贤者之石，所以好像变得很厉害了 好像变得很厉害的菲莉丝想要炼成幻想乡，其中有一个原料是稗田一族对幻想乡历史的记录。现在菲莉丝拿到了一个被某只魔粘性精神体
在科幻电影里，主人公进入秘密基地的识别技术一直在不断升级，从按密码的传统方法，到刷“手指”、刷“人脸”，再到更有未来感的虹膜识别，汤姆·克鲁斯在《碟中谍》还有《少数派报告》中，都在利用自己的虹膜领任务、确认身份……
此后我们还将提到其他类型的非监督学习算法，它们可以为我们找到其他类型的结构或者其他的一些模式，而不只是簇。
大家好，最近又有了启发来给大家写一点面经。这次的内容会深入一些，看不懂也没关系，可以先点个收藏。
可能昨天你网站很多关键词都有一定排名，第二天突然排名下降很厉害，甚至没有排名情况，这个时候就需要特别注意了。
如今，推荐算法已经深入到我们生活的各个方面，比如说淘宝根据我们之前的浏览记录给我们推荐想要购买的商品；抖音不停地给我们推荐各种我们感兴趣的视频（虽然我个人不太喜欢抖音，觉得抖音会让我们丧失独立思考的能力，但是它的推荐算法还是很厉害的）
---- ---- 今天给大家讲讲DNN（深度神经网络）在训练过程中遇到的一些问题，然后我们应该怎么去注意它，并学会怎么去训练它。 1、数据集的准备： 必须要保证大量、高质量且带有准确标签的数据，没有该条件的数据，训练学习很困难的（但是最近我看了以为作者写的一篇文章，说明不一定需要大量数据集，也可以训练的很好，有空和大家来分享其思想---很厉害的想法）； 2、数据预处理： 这个不多说，就是0均值和1方差化，其实还有很多方法； 3、Minibatch： 这个有时候还要根据你的硬件设备而定，一般建议用128,
导语： 9月18-19日，由中国企业家俱乐部主办的“中国绿公司联盟圆桌会”第七站在上海举行，近70位嘉宾探访了中国绿公司联盟成员企业携程。19日，中国绿公司联盟成员企业负责人、携程联合创始人、董事局主席兼CEO梁建章以携程为例，剖析了大公司的创新困局，并分享了他总结的解决之道。 在中国企业家俱乐部主办的这次活动中，梁建章以携程为例，剖析了大公司的创新困局，并分享了他总结的解决之道。以下为其发言摘选： 大公司往往都有创新的困局，到底怎么样来克服？我结合携程的例子和大家分享一下： 首先，以分散式
2020年10月15日,2019年北京积分落户人员名单出炉:最低分值93.58分,6007人最终成为“锦鲤”。
在设计和应用DNN到一个特定的问题上可能会遇到很多挑战。为了达到现实世界应用所需的性能标准，对数据准备，网络设计，训练和推断等各个阶段的正确设计和执行至关重要。
不知道大家是否看过这样一个短视频——“姐姐去找她的弟弟，因为她的弟弟想要当rapper而荒废了学业，姐姐多番劝导也没有用，最后一怒一下，把弟弟的rapper发型剃了。没有了帅气的rapper发型，弟弟也放弃了当rapper的想法了。”
来参加会议都是一些大公司技术顶尖的大神，不但技术上很厉害，还有其他方面也是挺厉害的。
作者：黄鑫 ◆ ◆ ◆ 目前世界上所有的AI都是弱AI 我想对于AI有所了解的人，一定是不会反驳上面这句话的。虽然这些弱AI已经强到可以击败全世界顶级的围棋选手，但是这不妨碍它仍然是一个弱AI。虽然Artificial Intelligence中有一个intelligence（智能），但实际上如今世界上的AI并没有任何一个拥有真正的智能。我有个学AI的朋友说的很好：AI科研就是玩数学。神乎其神的神经网络，归根结底不过是一堆数学运算。而AI表面上的智能，不过是进行大量运算后，选择出程序认为最适合的应对方式罢了
这周挺累的，一周面试了差不多快30多个，周一到周五一直面试不断，说实话，此刻才理解面试官的不容易，也明显感觉到职场在社会大背景下的艰难，企业在面试上的谨慎。
作者介绍：唐刘，PingCAP VP of Engineering，TiDB Hackathon 2021 特邀评委。
一直以来 go 的 runtime 在释放内存返回到内核时，在 Linux 上使用的是 MADV_DONTNEED，虽然效率比较低，但是会让 RSS（resident set size 常驻内存集）数量下降得很快。不过在 go 1.12 里专门针对这个做了优化，runtime 在释放内存时，使用了更加高效的 MADV_FREE 而不是之前的 MADV_DONTNEED。具体可以参考这里：
有时我们需要计算输入和输出都为向量和函数的所有偏导数。包含所有这样的偏导数的矩阵被称为Jacobian矩阵。具体来说，如果我们有一个函数 , 的Jacobian矩阵 定义为 。有时，我们也对导数的导数感兴趣，即二阶导数(second derivative)。例如，有一个函数 ， 的一阶导数(关于 )关于 的导数记为 为 。二阶导数告诉我们，一阶导数(关于 )关于 的导数记为 。在一维情况下，我们可以将 为 。二阶导数告诉我们，一阶导数如何随着输入的变化而改变。它表示只基于梯度信息的梯度下降步骤是否会产生如我们预期那样大的改善，因此它是重要的，我们可以认为，二阶导数是对曲率的衡量。假设我们有一个二次函数(虽然实践中许多函数都是二次的，但至少在局部可以很好地用二次近似)，如果这样的函数具有零二阶导数，那就没有曲率，也就是一条完全平坦的线，仅用梯度就可以预测它的值。我们使用沿负梯度方向下降代销为 的下降步，当该梯度是1时，代价函数将下降 。如果二阶导数是正的，函数曲线是向上凹陷的(向下凸出的)，因此代价函数将下降得比 少。
今天看了Stack Overflow 开发者调查统计结果，有几个数据感到意外，没有想到 1. JS已经火到不行 在最受开发者欢迎的语言中，JS继续领先，这倒不意外，但前十中，Nodejs、Angu
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家，同这些国际大拿同台交流，如果你不想错过这个机会，请用邮件直戳我心，lizongren@leiphone.com 目前世界上所有的AI都是弱AI. 我想对于AI有所了解的人，一定是不会反驳上面这句话的。虽然这些弱
2 逻辑回归 2.1 从线性回归到逻辑回归 分类问题可以通过 线性回归+阈值 去解决吗? image 分类问题 在有噪声点的情况下,阈值偏移大,健壮性不够 image 2.2 逻辑回归决策边界 在逻辑
许久没写这种troubleshooting类型的技术文章了，因为曾在服务公司呆过多年，工作原因，这方面之前做的多，听的更多，导致已经达到在自己认知维度下的一个小瓶颈，纯技术型的问题，稍微常见的基本都遇到过，非常少见的也基本是bug类（软件缺陷只能通过补丁或一些workaround的方式绕过去），感觉实在是没啥可写的。
作为Web开发人员需要良好地掌握各项技术：终端的用法、HTML、CSS、JavaScript、云基础架构、部署策略、数据库、HTTP协议等等。有人尝试记录Web开发人员应该掌握的所有技术，结果得出了一个超长的列表。一般来讲，很难准确地记忆和掌握所有这些技术，而且基本上不可能。因此，在某些时候，没能掌握所有的技术兴许也是一个优势，因为你可以积极地寻找自己所需的答案。能够有效地搜索Stack Overflow和谷歌也是一门技术活，而这门技术在Web开发这样广阔的领域中是必不可少的。因此，我认为我不是一个优秀的Web开发人员，只是擅长搜索谷歌罢了。
随着当代算力的加强，各种大模型如雨后春笋一发不可收拾，各家大厂都在拼算力，拼模型的大小，比如如下模型：
因为对于我这样的一个后端程序员来说，使用 jQuery 这种传说中已经过时的技术，把整个后台页面的操作改成全 AJAX 操作，体验相当于一个 Web APP 的感觉，说出来牛逼得不要不要的，简直有点闪闪了。
关于“分布式系统”的定义，我们先看下书中是怎么说的。《分布式系统原理和范型》一书中是这样定义分布式系统的：“分布式系统是若干独立计算机的集合，这些计算机对于用户来说就像是单个相关系统”。 关于这个定义，我们直观的感受就是： 首先，这种系统相对来说很厉害，由好几台主机组成。以谷歌、亚马逊等服务商而言，他们的数据中心都由上万台主机支撑起来的。 其次，虽然很它很厉害，但对于外人来说，是感觉不到这些主机的存在。也就是说，我们只看到是一个系统在运作。以最近的“亚马逊 S3 宕机事件”为例，平时，我们压根不知道亚马逊所提供的服务背后是由多少台主机组成，但是等到 S3 宕机才知道，这货已经是占了互联网世界的半壁江山了。 从进程角度看，两个程序分别运行在两个台主机的进程上，它们相互协作最终完成同一个服务（或者功能），那么理论上这两个程序所组成的系统，也可以称作是“分布式系统”。 当然，这个两个程序可以是不同的程序，也可以是相同的程序。如果是相同的程序，我们又可以称之为“集群”。所谓集群，就是将相同的程序，通过不断横向扩展，来提高服务能力的方式。 举一个生活中的例子来说明： 小饭店原来只有一个厨师，切菜洗菜备料炒菜全干。后来客人多了，厨房一个厨师忙不过来，又请了个厨师，两个厨师都能炒一样的菜，两个厨师的关系是集群。 为了让厨师专心炒菜，把菜做到极致，再请了个配菜师负责切菜，备菜，备料 ... ， 厨师和配菜师的关系是分布式。 一个配菜师也忙不过来了，又请了个配菜师，两个配菜师关系是集群。 一个配菜师因故请假了，但是其余的配菜师还是该啥就干啥，只是没请假的配菜师任务均匀的加量了，但他们的任务和职责是不变的，这是集群。 店里生意很好，当店长接到订单后，看哪个厨师活儿不重，就将新的订单分给谁，这就是负载均衡。 集群：多个人在一起做同样的事 。 分布式 ：多个人在一起做不同的事 。 负载均衡：决定将任务以某种规则分给谁做。
不知不觉已经从事Python编程开发5年了，Python刚开始其实不是很起眼，但是随着大数据越来越活，现在Python也越来越火了，但是目前我主要从事的Python工作还是以数据挖掘、数据爬虫技术深度为主。
“深度学习”指的是训练神经网络，有时候规模很大，那么神经网络究竟是什么呢？在这个视频中，我会讲些直观的基础知识。
管理者的三板斧，力在塑造一个内心强大的，视人为人的，使命驱动的优秀中层管理者，通过组织和平台的力量，打造企业管理团队的梯度成长和发展的基础，并在管理者成长中，真正促进整个组织的成长。通过“揪头发”锻炼一个管理者的“眼界”；通过“照镜子”来修炼一个管理者的“胸怀”；通过“闻味道”来修行一个人的“心力”。
很多小伙伴会问：数据分析，到底对企业有啥用？为啥大家都觉得大数据很厉害，可日常工作中，做数据的又总是坐冷板凳，被业务各种吐槽。特别是，总有业务喜欢怼人：“做数据分析，到底为企业创造多少业绩！”
距离2015年7月win10发布已经过去了一年了，当时发布时宣传的很厉害，并且明确表明这是最后一代windows操作系统，可见微软对于这款系统的信心。对于消费者来说，更新成win10意味着更先进的功能以及长久的技术支持。但是去年，很多人升级后爆出许多许多的兼容性问题，以及卡顿问题，所以我没有立刻升级尝鲜，仅仅是用笔记本的双系统体验了下win10，感觉一般般。
这篇文章转载自SEOGYT：查看原文 说道“实名制”，我不得不提一个对大家来讲很陌生的词语——社会工程学。其实社会工程学是在我学习如何黑站的时候常能耳闻到的概念，如今也慢慢体会到社会工程学的威力了。 在百度百科上是这样解释的：http://baike.baidu.com/view/118411.htm 其实看这个百科估计大家都会一头雾水，那究竟什么才是社会工程学呢，在这里请你看一段视频，可能你就能形象的理解了（视频很短，不到3分钟） 为什么说某天实名制会毁了你？ 一、如果你搜索下社会工程学就会发现其被黑客应
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/188228577
超级外链工具有用吗?它的工作原理是什么?对于超级外链这个关键词，很多才开始学习SEO的新手可能都会逐渐的接触到了，从字面上来感觉很厉害的样子，仿佛是SEO优化的必备之一，有些SEO人将它将继续神话了，
没过英语四六级，你说没用，多半是心虚，我身边有些同学朋友，考了好多年，最多有10几次不过四六级的，一边考试，一边安慰自己：没什么用，企业不看这个，重在参与！
距总统大选不到一周，来预测一下竞选结果还是很有挺有趣的。虽然关于选举，有的是博客和网站的预测，但确切告诉你他们究竟用了什么模型，或者告诉你怎么做这个预测的却寥寥无几。但是，作者接下来就会这么做! 在本
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