前端的发展历程 什么是前端 前端：针对浏览器的开发，代码在浏览器运行 后端：针对服务器的开发，代码在服务器运行 前端三剑客 HTML CSS JavaScript HTML HTML（超文本标记语言—— 它的解释器被称为JavaScript引擎，为浏览器的一部分，广泛用于客户端的脚本语言，最早是在HTML（标准通用标记语言下的一个应用）网页上使用，用来给HTML网页增加动态功能。 前端的发展离不开浏览器的发展 浏览器的发展其实也是前端的发展 我们来简单了解一下浏览器的发展历史 1991年，WorldWideWeb 浏览器发布 这款由 Web 之父 Tim Berners-Lee 这就是MVVM的设计思想：关注Model的变化，让MVVM框架去自动更新DOM的状态，从而把开发者从操作DOM的繁琐步骤中解脱出来！ ? 现在基于Web的前端技术，将演变为未来所有软件的通用的GUI解决方案。
人工智能的安全问题 Part 1 AI的发展历程 分享专家： 电子科技大学 佘堃教授 内容简介： 人工智能这一概念近些年出现频率越来越高，人们对于它有着充满科幻的想象，而它的安全问题也是人们所忧虑的， 面对这一问题，我们就需要对AI发展至今的过程有所了解。 本期电子科技大学的佘堃教授就将跟我们讲讲AI的大致发展历程，让我们对于可能存在的安全问题有一个概念。 内容难度：★★☆（计算机专业或有一定计算机知识储备的大学生） ? 点击下方程序小卡片 也可点击“阅读原文”或打开“哔哩哔哩” 搜索关注“Wiztalk”， 一起开启科普知识分享“新视界”~ ---- — 关于Wiztalk — Wiztalk是腾讯高校合作团队打造的一个短视频知识分享系列 ，每集10分钟左右，致力于跟随科技的发展以及时代的步伐，使用更为科普化的方式传播最新、最热门、最通用的知识。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
NFV的定义 维基百科对于NFV的定义是：NFV是使用虚拟化技术的网络架构概念，将整个类别的网络节点功能虚拟化为构建可以连接或链接在一起的通信服务。 NFV的业务能力 同SDN一样，NFV从根本上讲是从基于硬件的解决方案转向更开放的基于软件的解决方案。例如，取代专用防火墙设备，软件可以通过虚拟防火墙提供相同的功能。 正如SDN和NFV可以在廉价的裸机或白盒服务器上的实现方式，这些VNF可以运行在通用的商用硬件组件上，而不是成本高昂的专有设备。 在ETSI２０１２的白皮书中，也解释了NFV / SDN的关系： 网络功能虚拟化可以依靠当前在许多数据中心中使用的技术（非SDN机制）实现，但依靠SDN的控制和数据转发平面分离的方法可以增强性能，简化与现有部署的兼容性 OPNFV表示其目标是： ◆ 开发一个可用于构建NFV功能的集成和测试的开源平台，加速新产品和服务的引入，包括领先的最终用户的参与，以验证OPNFV是否满足用户社区的需求 ◆ OPNFV平台参与上下游相关开源项目合作
我觉得初学者最缺的不是深度学习的资料，以及那一堆公式，而是一个指路人，他能用通俗易懂的方式把深度学习在你面前掰开，又亲手把它给捏回去，还能告诉你深度学习整个的学习周期是怎样的，这样就能让你少走很多弯路， 如果现在可以穿越到我刚入门的时候，我会这样跟当时的自己讲： 深度学习的资料汗牛充栋，不过入门看其中一两本经典的书就够了，比如花书《deep learning》和stanford的cs231n。 入门一定要快，不要恋战，比较难理解的知识点先跳过去。入门的目的是对深度学习的历史、概貌有个大致了解，知道深度学习能干什么。 这个阶段主要是思考上个阶段看的东西，将书本里的知识内化为自己的知识。 三、看山还是山 慢慢意识到，没有最好的模型，只有最合适的模型。 比如你的数据天然是线性可分的，那lr或者svm将会是最好的选择，如果你选了高大上的深度学习，结果反而会适得其反。
用于实验和原型目的的编译器开发工作已经展开。 最初的编译器输出的是C代码。 语言规范一形成，我们就重写了编译器，输出本地代码（机器码）。 译注：C语言的include是通过preprocessor实现的） 努力使其高效且线性 导入的一个包，而不是一个标识符(identifiers)集合（译注：C语言的include是将头文件里的标识符集合引入 初始化在哪里发生的？(译注：说的是package内的func init() {..}函数吧) 回到包设计。 开源系统并不总是兼容和稳定的。 但，Go是。（兼容和稳定的） 这是Go成功的一个重要原因。 49、趋势 图数据展示了Go 1.0发布后Go语言的爆发。 不那么显然的：过程 * 始终聚焦最初的目标 * 在冻结后的集中开发 * 小核心团队易于取得一致 * 社区的重要贡献 * 丰富的生态系统 总之，开源社区共享了我们的使命
https:blog.csdn.netgongxifacai_believearticledetails91355237 人工智能（Artificial Intelligence）从二十世纪五十年代初至今已经历过三个时期 学习期 两大主流技术分别是符号主义学习和基于神经网络的连接主义学习 其中，机器学习（Machine Learning）的各个阶段发展历程列表如下。 时间段机器学习理论代表性成果 二十世纪五十年代初人工智能研究处于推理期A. Newell和H. 已出现机器学习的相关研究1952年，阿瑟·萨缪尔（Arthur Samuel）在IBM公司研制了一个西洋跳棋程序，这是人工智能下棋问题的由来。 Michalski的基于逻辑的归纳学习系统，以及E. B. Hunt的概念学习系统。 以决策理论为基础的学习技术 强化学习技术N. J. Nilson的“学习机器”。
这半年的学习过程将会是我人生一笔宝贵的财富，这让我想到一句话“在成长的道路上，我们不要给自己设定界限，只要拥有成长的力量，就能不断超越自己”。 下面以我自己的经历讲讲前端的学习过程。 必须掌握的几个点 1.选择器 基础的id样式选择器是必须掌握的，这里不多说。 Jquery中的事件绑定方式有很多 click,live,bind,one,on…,它们之间的区别这里就不多讲了。on方法是官方推荐的绑定事件的一个方法，从性能和试用场景上来说都是很好的。 最佳实践我引用的来自yahoo前端性能团队总结的35条黄金定律。原文猛击这里。下面引用的是我了解的一些原则。 避免空的图片src 空的图片src仍然会使浏览器发送请求到服务器，这样完全是浪费时间，而且浪费服务器的资源。尤其是你的网站每天被很多人访问的时候，这种空请求造成的伤害不容忽略。
客户端和服务端都需要通过http进行通信，除了业务需要的数据，还有大量的隐私数据，所以在数据量越来越大的同时也要兼顾安全问题。 HTTP/1.0 HTTP/1.0为了提高系统的效率，规定「浏览器和服务器只保持短暂的连接」，浏览器的每次请求都需要与服务器建立一个TCP连接，服务器完成请求处理后立即断开TCP连接，服务器不跟踪每个客户也不记录过去的请求 除此之外，还有一个问题就是「线端阻塞（HOLB）」，HOLB会导致健康的请求会被不健康的请求影响，而且这种体验的损耗受网络环境影响，出现随机且难以监控。 一个包含有很多图片的网页文件可以在一个连接中传输，但是「每个单独的网页文件的请求和响应仍然需要使用各自的链接」。 QUIC有以下特性： 实现了类似TCP的流量控制、传输可靠性的功能 实现了快速握手的功能 集成了TLS加密功能 多路复用，彻底解决了TCP中对头阻塞的问题
橡树（Oak） 1991年2月 James Gosling是该计划的软件负责人和架构师。他最初的目标是为“绿色计划”找到一个适合的语言来运行。他选择了C++，并对有需要的地方进行了扩展。 但是这些功能不能满足计划的需要，因此建立一门新的语言成为当务之急。他开始夜以继日地忙于新语言的开发，并将其命名为“Oak”，因为他办公室窗外有一棵橡树。 硬件原型 1991年4月 SPARC工作站10的架构师 Ed Fran k加入到绿色计划中，并领导硬件开发工作。该计划的目的是开发一个硬件原型，展示“绿色计划”的功能。 于是开发的重心从家庭消费电子产品转到了电视盒机顶盒的相关平台上。 应用开发平台 1993年9月 Arthur Van Hoff加入了开发组，他的工作是交互平台上的应用开发。 HotJava 1994年9月 Naughton和Jonatha Payne开始从事名为HotJava的以Java语言为基础的网页浏览器项目，该项目获得了管理层的广泛认可。
，网络的复杂度也逐渐提高，到了inception v3，它的复杂度已经到了普通玩家望而却步的境界，内部结构实在是太乱了，不得不佩服作者。 ，说白了就是一种新的、更复杂的pooling层 4、Label smooth，“标签平滑”，很难用中文说清楚的一种方法 Szegedy还把一段时间内的科研心得总结了一下，在论文里写了4项网络设计基本原则 ，解决办法是上面提到的贡献3 2、采用更高维的表示方法能够更容易的处理网络的局部信息，我承认前面那句话是我硬翻译的，principle 2我确实不太明白 3、把大的filters拆成几个小filters 叠加，不会降低网络的识别能力，对应上面的贡献1 4、把握好网络深度和宽度的平衡，这个原则说了等于没说 下面分析一下论文的4个贡献： 1、Filter分解 其实大filters拆解成若干小filters叠加的方法已经在 我对Label smooth理解是这样的，它把原来很突兀的one_hot_labels稍微的平滑了一点，枪打了出头鸟，削了立于鸡群那只鹤的脑袋，分了点身高给鸡们，避免了网络过度学习labels而产生的弊端
数据管道的变化历程。 数据是Netflix的中心，很多的商业决策和产品设计都是依据数据分析而做出的决定。在Netflix，数据管道的目的是对数据进行收集归纳和处理，几乎我们所有的应用都会用到数据管道。 由于需求的变化和技术的进步，过去几年我们的数据管道发生了很大的改变。下面我们就来介绍一下。 V1.0 Chukwa数据管道 最初数据管道唯一的目的就是把事件信息上传到Hadoop/Hive。 除了将数据写入S3，Chukwa还可以将数据发送到Kafka，新的实时分支(虚线框住的部分)处理的事件大约占到总事件的30%。 数据路由的部分是由我所在的小组管理的，下面是一些我们碰到过的问题： Kafka high level consumer会丧失消息分区的所有权并停止读取一些分区，唯一的解决办法是重启。
最后加上一名足够优秀的领导，当然也可以是CTO来兼任；需要其对云计算市场有足够深刻的认识、对客户需求有足够的积累、对技术人员有足够的了解、对技术方向和深度足够的把控等；但是这个人一定要有产品的思维，而不是仅仅懂技术和代码 如Neutron：Neutron有L2的core plugin（如现在常用的ML2），L3有router的，通常是用linux的namespace实现（已有ML3的BP）；L4-L7的plugin几乎是一个功能对应一个 这里单独提下Open vSwitch的子项目OVN，这个项目体现了老外一贯的开源思路，自己具备核心模块的掌控能力，其他商家的边缘参与建立生态圈；（支持自己的ovsdb，无碍其他厂家设备的边缘支持），新出现的 ，却非要1000台以下计算节点的单子不接，除非你有很硬的关系信任你，不然只能靠双色球一等奖的概率了； c）云计算做的好不好，和是否开源关系不大；一个事实是，UCloud的闭源却是创业公司中云计算做的最好的 ，这里不多提了；但是随着各家SDN控制器的出现，SDN的网络开放之路似乎又到了收窄的方向上；希望SDN能尽快走过优胜劣汰的过程，减少中间的无谓成本，多多服务于需求；顺便说下，很多理解我是做SDN的，其实我是做云计算的
来源：www.cnblogs.com/wangsen/p/5052068.html 分层思想的演化是根据实际业务的需求不断改进而来的，下面就来讨论一下我们公司分层架构思想的演化历程： 第一阶段【大杂烩 比如：我们项目中课程项目和电视端视频课程项目都会使用订单相关的业务，那么我们的做法是将公用的业务单独创建一个项目（jar包）的形式，让web应用引用就行啦，当然这不是唯一的解决方案。 如图： ? 其实到这里我们的另外一个分层就出现了：base层 我们给该层的定义是：该层中的项目有且只能代表一个真实存在而且能独立存在的核心实体对应的业务。 我们根据这些服务的特征单独出去来多个项目，我们称之为这层为core层: ? 这层的定义： 这层的项目与业务没有关联的，只提供基础能力。 当实现这些编码时，如果有遇到一些与业务无关的，只提供能力的，则新建一个core项目。 注意： core层的任何项目其他层的项目都可以直接使用。 同一层的项目可以相互引用。
JDK 1.0 1991年4月，由 James Gosling 博士领导的绿色计划（Green Project）开始启动，此计划的目的是开发一种能够在各种消费性电子产品（如机顶盒、冰箱、收音机等）上运行的程序架构 这个计划的产品就是Java语言的前身：Oak（橡树）。Oak当时在消费品市场上并不算成功，但随着1995年互联网潮流的兴起，Oak 迅速找到了最适合自己发展的市场定位并蜕变成为 Java 语言。 另外，JDK 的公开版本号也变成了 JDK 6、JDK 7 的命名方式，而程序员内部使用的开发版本号（java -version）继续沿用了 1.6、1.7 这样的称呼。 通过这样的方式，开发团队可以把一些关键特性尽早合并到 JDK 之中，以快速得到开发者反馈。按照官方的说法，新的发布周期会严格遵循时间点，将于每年的3月份和9月份发布。 2018年9月，伴随着 JDK 11 的发布，还有一个颇具影响的新闻，就是 Java 收费问题。
前人关于BN介绍的已经太详细了，我就不再重复的了。本文就是想讲一讲BN的反向传播，BN需要调节的参数有两个，γ 和 β，反向传播的计算方式就是下面这张图： ? 又是令人作呕的公式。 几乎所有介绍BN的文章都把这部分略过了，估计是怕讲不清楚，或者作者根本就不明白也不想深究。BN的理念很好理解，它的优良效果也很好理解，可BN的训练到底是怎么回事？怎么反向传播？ 作为函数的输入，它怎么来的？ 深深的感觉到了自己基础知识的薄弱。 总的来讲，加入BN层的反向传播没有发生根本的改变，只是多了一个反向计算过程（batchnorm_backward函数）而已，上述网络的最后几层的前向和反向传播示意图如下： ?
每当我看到它那错综复杂的网络图时，心里总有一种说不出的苦涩滋味，我也不知为何。 然后，我萌生了一个想法，用自己的语言描述一下GoogLeNet的发展历程和关键技术点，我知道网上已经有很多人总结过GoogLeNet的各种版本，但那毕竟是别人的东西，自己总结一遍会提升自己的水平。 我自己对“稀疏连接结构”的理解是这样的，用尽可能的“小”、“分散”的可堆叠的网络结构，去学习复杂的分类任务，怎么体现“小”、“分散”呢？如下图： ? 另外，这些1×1的卷积层还增加了网络的非线性程度。 关于IA的结构就介绍完了，可是，为什么？这样的结构有啥用？ ，能够更好的实现全方位的深度学习！
经过同事介绍，听说了SpringBoot框架，并且亲身感受过这个框架的优势，经过一段时间的学习和使用，故此写博客记录自己学习SpringBoot的全部历程。 定时任务 SpringBoot返回json和xml SpringBoot使用validator校验 SpringBoot启动banner更改 · Web学习 SpringBoot的第一个 web项目 SpringBoot集成FreeMarker SpringBoot集成Thymeleaf SpringBoot使用WebJars SpringBoot的国际化使用 SpringBoot
“更大的网络规模” 以上就是Inception v4论文的主要贡献了，没有什么创新，只是在前人的基础上修修补补、移花接木，但这篇文章工作量不小，需要花费大量时间训练作者提出的3种网络。 总结 至此，GoogLeNet四篇相关论文就介绍完了，纵观GoogLeNet的发展历程，Szegedy为我们提供了许多可以借鉴的网络设计方法，比如Inception结构、非对称卷积、Batch Normalization 就连Szegedy本人，也汲取了ResNet的精髓，合体两种网络设计出了Inception-ResNet。所以多读论文，多学习别人的idea，是非常重要的。 或许是Szegedy玩儿了这么久GoogLeNet，终于参透了深度学习的精髓，即要想网络更牛逼，就得设计更复杂的网络，而网络能否做到更复杂的关键在于人类计算能力强弱。 计算能力的提升是一个漫长的过程，任重道远。 想想生物进化几十亿年的历史，人工智能还差得远呢！
使用 React Native 进行移动端开发的历程，以及在放弃 React Native 之后的计划。 当人们出门在外的时候，移动设备通常是他们首要的，甚至是唯一的沟通工具。 我们将要把一个新的、快速发展的而且未经验证的平台代码加入到我们的代码库中，这有可能会让我们的代码库变得更加碎片化，而不是更加统一。 我们的经验 Our Experience 在过去超过两年的时间里，我们的尝试带来了庞大的工作量。 大部分这些功能，是在我们没有足够的移动端工程师的情况下开发出来的。
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