而技术管理者需要深刻理解组织的使命和未来需要解决的一些社会问题；也需要了解客户的真正的痛点，努力达成美好又有价值的结果，以及在组织达成客户目标过程中，需要遵守以及秉承基本准则和宗旨。...我们允许战略性的投入，长远性的收益，但是做事时我们需要预估，明确和关注；这也是技术管理决策需要考虑的关键维度。...比如一些技术工作，若非管理岗，会对年龄会有所要求和限制；若非相同工种，技术能力要求和评估都有所不同，这些都是需要在建立模型时需要考虑的。...所以技术管理者需要需要警醒，人和管理才是需要长期关注的核心，最终工具才能带来爆发式的提升。 势：在于建立或者迎合公司和行业的形势，懂战略，明方向。...特别是技术领域的变化，比如自然语言处理，人工智能，深度学习等一些新技术领域能够给予业务的赋能和创新，也都是非常有价值和值得去尝试的。
不懂技术的产品对公司其实有很大伤害。目前发现产品本身不怎么注意产品一致性，连贯性，会浪费很大的资源。...三，各个端的技术 管理技术 辅助但不可缺少的技术 搭个git，搭个wiki，搞个redmine，打包机。可以买各种nb的项目管理软件。
学校是去了，但是什么都没学到，或者学到的东西没有用。知识在更新，尤其在未来的人工智能时代，机器会逐步取代人类。...从认知科学的角度，人工智能更容易做认知复杂度比较低的技能，比如：下棋、弹钢琴、开车等，而像认知复杂度比较高的技能像销售、管理等技能，目前的人工智能技术就无法突破了。...反省心智，就是明白什么是对是错，拥有自己的良知。 人工智能在算法心智，也就是传统智商测试的领域表现比较优秀，不管是记忆还是处理信息的速度，都远超人类。...我们真正需要提高的是自主心智和反省心智。 认知复杂度 在自主心智和反省心智上，应该培养孩子什么能力呢？ 我们最应该培养孩子独立思考问题的能力，以及在任何任务情况下都能够生存的能力。...他需要的是帮助，不是唠叨，唠叨不能解决问题。 训子千遍不如培养一个习惯。 什么叫习惯呢？习惯是人的一种稳定的自动化的行为，用心理学的语言，习惯是刺激与反应之间的稳固链接。
为什么物联网需要智能？ 大家可以想象物联网与互联网的区别。 互联网将信息传递给人，人是有智能的，看到信息后，可以通过获得的信息，作出判断然后指导下一步做什么。...当万物互联之后，一个设备获得一个信息之后，这个设备如果没有智能的话，它不能决定下一步做什么，如果最后还由人来判断下一步如何操作的话，设备与人的交互，并由人决定的速度，将制约物物相连的价值。...所以物联网的设备需要通过智能，处理获得的信息，并决定下一步做什么。 而根据物联网的几个提出机构看，智能都是起到关键的作用。 2009年的物联网热，最初是IBM提出的智慧地球的战略，核心是智能！...其中机器学习，神经网络就是人工智能的方式。 而且机理模型相对于由人工智能创造的智能的比例是非常小的，未来的人工智能将帮助人类找到未来很多未知的模型。...人工智能增强物联网的感知能力 大家都知道物联网分三层架构：感知、连接、智能。 刚刚介绍的物联网需要智能，主要指的是智能层。 而在感知层，人工智能帮助提升感知能力。
为什么会这样呢？今天我们就来聊聊线程池的优点，以及池化技术及其应用。 1.池化技术 池化技术指的是提前准备一些资源，在需要时可以重复使用这些预先准备的资源。...池化技术的优点主要有两个：提前准备和重复利用。...从上述的流程中可以看出，创建一个类需要经历复杂且耗时的操作，因此我们应该尽量复用已有的类，以确保程序的高效运行，当然如果能够提前创建这些类就再好不过了，而这些功能的实现依靠的就是池化技术。...内存池的缺点： 会造成内存的浪费，因为要使用内存池需要在一开始分配一大块闲置的内存，而这些内存不一定全部被用到。...总结 池化技术指的是提前准备一些资源，在需要时可以重复使用这些预先准备的资源。池化技术的优点主要有两个：提前准备和重复利用。
了解更多BPF技术内幕，推荐阅读《BPF之巅：洞悉Linux系统和应用性能》一书。 ▼ BPF是近年来Linux 系统技术领域一个巨大的创新。...接下来我们来讨论一下，为什么性能工具需要 BPF 技术。 ▊ 为什么性能工具需要 BPF 技术 性能工具使用扩展版 BPF 来实现可编程性。BPF 程序可以执行自定义的延迟计算和统计摘要等功能。...使用 BPF 之前和之后生成直方图过程的对比 这里的关键变化是，直方图可以在内核上下文中生成，这大大减少了需要复制到用户空间的数据量。...如前面的程序输出截图所示，唯一需要复制到用户空间的数据是“count”列，其是一个数字数组。...技术的实际能力和未来发展前景。
今天我们来讲点干货，估计来看这篇帖子的人都知道短视频APP有多火，也都知道安卓系统在手机系统中占的市场份额有多大，那我就不多嘴巴拉巴拉一些行业背景了，以下我着重讲一讲Android端的短视频开发技术。...值得一提的是短视频必备的段式拍摄再合成的功能，它需要调用系统相机库把视频片段作为临时文件短期储存以备后期合成用，如果不能够得到用户授权就无法拍摄视频。...我觉得讲的还算清楚啦，不过从来没有接触过的朋友可能会看不太懂，这样的话还是建议有需要的朋友去找靠谱短视频开发专业人士解决这些短视频平台搭建的问题，毕竟专业的更放心嘛。 9I �ܓ
这种两阶段的检索和rerank模型结合的优势在于可以充分利用两种模型的优势，提供更加准确和相关的结果，本文将简要分析什么是两阶段检索和为什么rerank如此重要，以及与传统的es全文检索相比为什么他更具优势...然而，这种方式的缺点在于需要实时（在线）提取用户问题和知识库语料的语义关系，效率较低，无法对全部知识库语料进行实时处理。...为什么需要rerank模型？ 精度提升：尽管embedding模型可以通过计算向量相似度来检索相似的文本片段，但由于语义的复杂性和多义性，可能会存在一些冗余或不相关的结果。...在某些复杂任务中，传统检索技术不能很好地满足需求。...我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！
似乎在我们还没弄明白人工智能到底是怎么一回事的时候，人工智能的实际应用就已经跑得很远了。 然而，我们真的了解人工智能吗？到底什么是人工智能？人工智能的决策机制到底是怎样工作的？...这些问题都与人工智能系统的可解释性（Explainability）息息相关。 为什么人工智能需要可解释性？...比如，欧盟高级人工智能专家组起草的《可信人工智能道德原则指导》指出[10]，可信人工智能系统必须满足七个方面的要求： 人类监管纠错 技术安全及鲁棒 隐私保护和数据治理 透明及可解释 算法公平及无歧视 环保及社会影响...中国国家药品监督管理局依托人工智能医疗器械标准化技术归口单位推动人工智能医疗器械标准规范的建立，其出台的《人工智能医疗器械质量要求和评价——第 2 部分：数据集 通用要求》已经在 2020 年进入报批阶段...虽然对人工智能可解释性的监管要求已经在法律和规章制度层面逐步完善，但如何将这些制度层面的规则具体细化落实为可实现的技术方案，仍是可解释人工智能亟待研究和解决的挑战。
今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构？...coding_programming_software_development_thinkstock_871030872-100749644-large.3x2.jpg 这样不同的业务场景下，需要根据实际的业务需求...，选择适合自己的技术框架，来搭建自己的大数据架构体系。...但是从技术架构体系的共性来说，是可以从通用的技术模块去理解，来帮助我们更好地理解大数据技术架构的。...关于大数据分析需要什么技术架构，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据技术架构需要结合实际业务来考量，学习阶段，先从通用层面去掌握，实际工作当中去应用，才能更深入地掌握。
现如今，我国也利用了各种各样的网络技术来不断提高网速，在网页浏览的时候也尽量避免网络波动或者网络卡顿出现。cdn技术也影响着人们的生活，但是大家并不了解什么时候需要cdn？...image.png cdn技术现如今应用在哪些领域 在生活中cdn技术主要应用在网络传输和请求信号的响应领域，cdn技术是一个模拟的网络分发技术。...如果一次性网络服务器接受的请求信号过多，那么肯定会导致网络卡顿，但是cdn技术的出现能够将所有的请求信号给予一个空间缓存。...什么时候需要cdn 当一个网络服务器请求数量过多的时候此时一定需要cdn。因为网络服务器在接受请求信号的时候需要cdn作为向导。...cdn技术的应用使网络技术得到的飞速的发展，大家可以通过上面的内容知道了什么时候需要cdn。其实现如今大部分的网络服务器都采用了cdn技术，这样也会使得网络服务器的效率得到提高。
，所需要的技术并不是很高，只要你会html、js、Java就能轻松接入微信小程序前端的开发行业，如果你想转战后端的话使用Node.js是最好的了。...总之世上无难事只怕有心人，下面我们一起来了解下微信小程序开发需要什么技术。...第一、微信小程序wxml 有过编程基础的工程师，在接触到wxml之后你才会发现，其实这个语言的编程理念和html网页的编程技术是类似的，当你研究一点时间后就知晓，开发一款微信小程序所需要的技术含量并不高...微信小程序开发需要什么技术？ 第二、微信小程序之wxss wxss就是微信的css。...微信把网页编程里运用的css，换成了自己的开发语言，wxss；，其实主要的实现思想理念也和网页的开发技术基本没什么不同，也是一些标签的简单替换，大部分和原先的css、基本不误，都是通过同页面调用的方式实现的
作者简介：安晓辉，10多年开发经验，曾任软件开发工程师、项目经理、研发经理、技术总监等岗位，著有《Qt Quick核心编程》、《Qt on Android核心编程》、《你好哇，程序员》等书籍。...“斜杠青年”：技术专家 / 职业规划师 / 图书作者 / 在行西安首批行家 /分答职场类答主 /微信公众号“程序视界”（id：programmer_sight）/ LinkedIn受邀自媒体。...每个人都需要根据自己的目标和关注点来建立自己的知识体系。...同主题扩散 很少有知识是孤立的，也很少有哪个方向只需要一种知识就可以真正解决问题。...那么，怎么发现同一主题内还有哪些知识需要学习呢？比如学习C++，多问问下面的问题会有帮助： 为了解决A问题，除了这个知识，还需要哪些知识、工具？ 这个知识是由什么知识发展来的，什么新的发展？
在这里摘录几个报告中的观点： 1 在受调查的设计师中有88%的人相信至少5年以后，视觉设计将被 AI 所取代； 2 人工智能的历史和生成视觉艺术的发展可以追溯到20世纪60年代贝克实验室的A....这样的人才，Google 是迄今为止把人工智能与设计实验高度混合的领导者； 5 人工智能向我们展示了看似使用“公平”算法运行得到的智能生成的结果，这些算法是基于过去的实践活动，转换为训练数据，喂养的...更多的 「 国内首个 」设计+人工智能深度案例分析报告 重复、枯燥的基础设计工作将首先被取代 AI 非常擅长重复性的工作，而这些工作实际上不需要人类真正去做，例如：大批量的抠图；通过智能配色大批量的调整图像颜色...自我学习的重要性 设计师真的需要持续地自我学习，未来，我们将与 AI 协同工作。由于技术的更新迭代非常之快，而设计本身的体系由于偏感性，反而设计体系的知识更新速度比较慢。...从这个角度，设计师也需要不断地学习新技术，以思考新的设计方式／媒介。
人工智能的核心技术是它的算法 被广泛认可的「算法」专业定义是：算法是模型分析的一组可行的，确定的，有穷的规则。 基于规则的人工智能 上个世纪六七十年代出现的早期人工智能系统都是基于规则的。...1.积木块有什么颜色 2.积木块有什么形状 3.什么叫做移动、什么叫做上下左右 实际上，系统首先要解决以上问题。这些问题都被算法工程师先编制成了规则。...由此可见，这是一个非常繁琐的事情，一旦遇到新的情况，这种系统就需要人工去添加新的规则。 所以这些规则的适应性非常差，导致这种系统没有什么可实践性。...现在的人工智能最主要的技术就是机器学习和深度学习，由机器自己去根据不同的情况学习不同的规则，遇到的情况越多学到的越多。 那什么是机器学习&深度学习呢？二者有着什么样的关系呢？...请期待下期人工智能系列知识分享！
为何学人工智能首推Python？需要学习哪些知识？简单地讲，人工智能就是图像处理，数据处理，语言处理等多技术融合，在我们生活中经常可见。...比如，人脸扫码付款，就是运用人工智能图像处理技术，机器人语言识别，常见的案例为第1个击败人类职业围棋选手的狗，包括在超市购物的扫码付款，都属于人工智能领域。 ?...大家在学python的时候肯定会遇到很多难题，以及对于新技术的追求，这里推荐一下我们的Python学习扣qun：784758214，这里是python学习者聚集地！！...要学人工智能需要很多很多学科知识的积累，如果要学一门语言进入这个行业，推荐Python，这是一个不用十行代码就能搭建出神经网络的语言，当然，入门简单，精通难，还有matlab也可以实现，而且平时的计算当中也可以用到...接下来给大家推荐3本自学人工智能需要用到的书，供大家参考： 1.人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、《人工智能与知识工程》。这两本买一本就可以了。感觉这本简单并且全面点。
但是，马克-to-win： 如果我们的程序有这样的要求，即只有运行时才能知道对象的类型或数量而且需要我们把这些对象存在某种容器中，这时显然数组就不胜任了。这时我们就必须用到集合框架。
为什么Docker近来如此之火？ 回答这个问题，得聊下当前火热的云计算。现如今的IT发展，无论其规模还是复杂度都远远超过以前，互联网的兴起，大数据的运用，以及云计算背景下的各种“云”。...当前IaaS平台里，大多采用KVM和Xen实现计算存储虚拟化，它们需要通过中间层使虚拟机运行于硬件之上的Hypervisor虚拟化技术，但是在Docker看来都很浪费资源。...因为绝大多数情况下，客户要求的是高效的运行环境空间而不是臃肿的操作系统，其浪费资源不说，且难于管理，我们需要的是更加敏捷的、轻量级的技术，运行于操作系统内核之上的用户空间中Docker！...为什么强调标准化？因为云计算的本质不是虚拟化而是服务。SDN也是一样道理，其终极目标是提供“自动化，智能化”的网络服务。...那么从技术上层面上，Docker是如何实现它所承诺的服务的？
需要说明的是，这篇文章为了易读性而牺牲了严谨性，因此文中的很多表述实际上是不准确的。对于有兴趣深入了解的同学，本文的末尾推荐了几份进阶阅读材料。下面我们开始。 首先，我们知道声音实际上是一种波。...在开始语音识别之前，有时需要把首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称为VAD，需要用到信号处理的一些技术。...获取这一大堆参数的方法叫做“训练”，需要使用巨大数量的语音数据，训练的方法比较繁琐，这里不讲。 但这样做有一个问题：每一帧都会得到一个状态号，最后整个语音就会得到一堆乱七八糟的状态号。...这样就把结果限制在预先设定的网络中，避免了刚才说到的问题，当然也带来一个局限，比如你设定的网络里只包含了“今天晴天”和“今天下雨”两个句子的状态路径，那么不管说些什么，识别出的结果必然是这两个句子中的一句...最早把深度学习技术应用于语音识别就是这本书的作者。 高赞回复2： 下面对算法背后的含义做一个简单的解释，对涉及到的特征提取（包括分帧）、音素建模、字典、隐式马尔科夫模型等可以参阅楼上的回答。
1、JDBC 技术 在Java Web应用开发中，数据库管理系统（RDBMS）的使用是不可缺少的。...2、Servlet技术 Servlet是运行在服务器端的程序，可以被认为是服务器端的applet。...3、JSP 技术 JSP是从Servlet上分离出来的一小部分，简化了开发，加强了界面设计。JSP定位在交互网页的开发。...其中程序片段可以是：操作数据库、重新定向网页以及发送 E-Mail 等等，这些都是建立动态网站所需要的功能。...JavaBean 被称为是Java 组件技术的核心。JavaBean 的结构必须满足一定的命名约定。
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