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【入门必备】编程必备技能--抓出代码中的蛀虫

很多的朋友,在写代码的时候经常运行出错然而却找不到哪里错了。那就是你没有学会分析错误,你到底错在哪里了?为什么错了? 第一种代码致命错误。 一般的错误代码在编译器的编译的的时候就会在下方或某个输出框里输出你那里存在错误,这个时候你就要根据提示去找到错误的源点,去分析你那里错了?为什么错了?(经常总结是一个好习惯)。一般代码上的错误都能够通过编译器的提示,在对应的地方找到错误然后修改。还有一种错误叫做逻辑错误。这种错误编器是不能直接帮助你找出来的。也就是编译通过,但是你在执行的时候就会发生中断。这个时候没有编

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前方高能!这可能是一张会颠覆你编程学习的思维图!

大数据文摘作品,转载具体要求见文末 编译团队|璐 张伯楠 最近几幅精彩的关于2017年网页开发者所采用技术的可视化图出现在了网络上。下图(偏向后端开发)就是其中之一。 这些对于新手和专家都是超赞的资源。图里面清晰地展示了如想从事前端网页开发员、后端网页开发员或者系统管理员工作,所需要了解的一切技术。 而我相信这些对于刚开始学习人生头几行代码的纯新手是尤其有用的。 下面就是我这么想的理由。 我编程已经超过15年(从8岁时使用QBASIC游戏开始)。我认为我是一个全栈工程师,作为一个全栈工程师,上面可视化图表

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原则一书的管理干货

... 2) Realize that you have nothing to fear from truth. Understanding, accepting, and knowing how to effectively deal with reality are crucial for achieving success. Having truth on your side is extremely powerful. While the truth itself may be scary—you have a weakness, you have a deadly disease, etc.—knowing the truth will allow you to deal with your situation better. Being truthful, and letting others be truthful with you, allows you to explore your own thoughts and exposes you to the feedback that is essential for your learning. Being truthful is an extension of your freedom to be you; people who are one way on the inside and another on the outside become conflicted and often lose touch with their own values. It’s difficult for them to be happy, and almost impossible for them to be at their best. While the first-order effects of being radically truthful might not be desirable, the second- and third-order effects are great. ... 2) 你要知道,真相没什么可怕的。理解、接受、并了解如何能够有效处理现实问题,这对于取得成功而言至关重要。站在真相一边,就最有说服力。当然,有时真相本身可能会让人惧怕,比如,你暴露了一个弱点或者甚至是身患绝症,而了解真相却能让你更从容地处理事情。对自己坦诚、对他人坦诚,让别人也对自己坦诚,才能更好地了解自己的想法,获得他人的反馈,从而学到知识。诚实,同时也是做自己的自由的延伸。表里不一的人往往会自相矛盾,也容易丢失自己的价值观。他们不易开心,更不可能展现出自己最好的一面。尽管从一级效应的角度来看,过于诚实未免使人难以接受,但是从二、三级效应的角度而言,这样做却收效可观。

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模型花费几十万美元,五年之间指导无数项目,才发现负样本用的是null?

机器之心报道 机器之心编辑部 人们口口声声担心「人工智能的推断不可靠」,实则连个数据泄露的问题都敢忽略。 人们常会提到,当今流行的深度学习模型是黑箱状态——给它一个输入,模型就会决策出一个结果,其中的过程不为人所知。人们无法确切知道深度学习的决策依据以及结果是否可靠。近年来,越来越多的新研究面向构建可信的机器学习方法获得了成果。 然而最近发生的一件事情告诉我们,很多时候被广泛应用的机器学习模型出问题的原因,压根就不会深入到算法层面。一点数据上的纰漏就会造成让人啼笑皆非的结果,而且最重要的是,这样的事比所

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