发牌手策略：罗永浩在介绍TNT工作站时描述，将一个任务分发给多个处理者处理，谁先处理完使用谁的结果，取消其他的处理者的任务。
内容提要：虚幻引擎 5 昨晚的一场全球首秀，瞬间刷屏。有人说，它将会给业界带来一场颠覆性的变革。如此震撼的产品背后，有怎样的大佬操刀？
Journal: Database: The Journal of Biological Databases and Curation
现在很多人初学者直接选择C语言的人已经变得越来越少了，主要原因还是在招聘岗位数量上无法和java，php等高级语言想媲美，但并不代表C语言已经穷途末路没有前景了，C语言的角色从前台变成了后台服务，在一些关键领域还承担着不可替代的作用。
比如说，你的代码少了一个分号，那么运行出来结果是提示是错误 java.lang.Error；如果你用System.out.println(11/0)，那么你是因为你用0做了除数，会抛出 java.lang.ArithmeticException 的异常。
蝙蝠车，金刚狼爪，雷神之锤，马克战甲……如果有一天，电影里的科幻装备变成现实，会不会有你期待的英雄情节？
本文介绍了RPC和路由管理在后台服务中的重要性，并介绍了毫秒服务引擎在腾讯云的技术实现。毫秒服务引擎通过集中管理IP和自动容错机制，提高了服务质量和效率，同时减少了人为错误的可能性。通过使用RPC和路由管理，服务运营更加智能化和自动化，从而提高了整体的服务质量和效率。"
本文介绍了使用智能手机应用进行照片扫描并去除眩光的方法，通过使用增强现实技术对照片进行预处理，消除眩光，提高照片质量。主要步骤包括拍摄照片、对齐照片、去除眩光和优化照片。该算法可以在手机上实时运行，具有快速、准确和易用的特点，适用于各种扫描条件，包括无光泽和光泽打印，照片内部或外部相册，杂志封面等。
如果在搜索引擎随随便便搜索下： selenium 异常 会发现有大量的文章给你分享关于各种异常处理的内容，如下：
C#中我们如果操作过程中出现错误一胜败都用throw抛出异常，然后前端接收到后会直接显示出来服务端抛出的异常是什么。
算法和数据结构在监控软件中可以提高数据处理和查询的效率，实现准确的目标检测和跟踪，优化资源利用和提供实时的数据分析和决策支持。这些有助于提升监控软件的性能、准确性和实用性。
有一些代码是在框架层写的，这部分代码不应该在后台线程抛出异常，如何将后台线程的异常在主线程抛出，同时不会带上主线程的堆栈可以保留异常的全部信息
在大约一周之前，Visual Studio 进行了一项更新，增加了 Ctrl+Click 点击跳转到定义的功能。这项功能与 ReSharper 重复了。
2018年全球15大科技趋势：数字货币、区块链仍是关注热点，增强现实（AR）技术日益成为主流。
这个地图是Audubon鸟类和气候变化报告中的一部分，预测了季节变化的区域，黄色代表该地区处于夏季，蓝色代表冬季。
质量监控问题贯穿从拍摄、采集、编码、封装到传输、解封装、解码、渲染播放的整个音视频生命周期，实多媒体厂商不得不面临的棘手问题之一。在LiveVideoStackCon 2023上海站，腾讯云专家工程师孙祥学老师为我们分享了腾讯云在音视频方面采取的质检及画质评估策略，让我们一起看看腾讯云在这个方向上都做了哪些努力。
养狗或其他宠物是件温暖而幸福的事情，虽然它也会经常把垃圾桶当成自己的粮仓，把厕所当成自己的游乐场，把拖鞋当成自己的女朋友·····以上种种可能都会气的你跳脚，但当你下了班回来，它把你当成神一样的簇拥、
重度抑郁障碍（MDD）是一种流行的慢性精神障碍，终生反复发作。研究表明，与首次抑郁症（FED）相比，复发性抑郁症（RD）具有更严重性、高复发性和显著功能障碍，证实抑郁症的进行性本质。然而，关于脑功能连接组的研究很少。本文采集了95名未进行药物治疗的MDD患者（35名FED患者和60名RD患者）和111名健康对照组（HCs）的静息态功能磁共振（fMRI）数据。进行六个月的paroxetine药物治疗，56名患者病情缓解并完成第二次数据采集。使用基于脑网络的统计分析来探究功能连接的变化。结果表明，与HCs相比，FED患者的躯体运动、默认模式和背侧注意网络表现出低连接性，而RD患者的躯体运动、突显、执行控制、默认模式和背侧注意网络，以及突显网络和执行控制网络内和之间都表现出高连接性。此外，当患者病情缓解时，MDD患者的受损成分没有显著变化，并且RD患者仍存在高连接子集和低连接子集。且FED患者表现出的低连接性和RD患者的高连接性与发作次数和总病程时间相关。本文研究证实了抑郁症的固有功能连接受损是进行性的。
在1882 年，著名数学家菲立克斯·克莱因(Felix Klein) 发现了后来以他的名字命名的著名“瓶子”。这是一个象球面那样封闭的（也就是说没有边）曲面，但是它却只有一个面。在图片上我们看到，克莱因瓶的确就象是一个瓶子。但是它没有瓶底，它的瓶颈被拉长，然后似乎是穿过了瓶壁，最后瓶颈和瓶底圈连在了一起。如果瓶颈不穿过瓶壁而从另一边和瓶底圈相连的话，我们就会得到一个轮胎面。
－我们还可以用一些特殊的序列，比如自旋回波(spin-echo)，同时多层采样，z-shimming(减少某个区域的伪影)
AI 的神经元比生物神经元简单的多，不过改进的方向不一定是变得更复杂。有可能只是从其中一部分得到启发。
尽管运动恢复结构（SfM）作为一种成熟的技术已经在许多应用中得到了广泛的应用，但现有的SfM算法在某些情况下仍然不够鲁棒。例如，比如图像通常在近距离拍摄以获得详细的纹理才能更好的重建场景细节，这将导致图像之间的重叠较少，从而降低估计运动的精度。在本文中，我们提出了一种激光雷达增强的SfM流程，这种联合处理来自激光雷达和立体相机的数据，以估计传感器的运动。结果表明，在大尺度环境下，加入激光雷达有助于有效地剔除虚假匹配图像，并显著提高模型的一致性。在不同的环境下进行了实验，测试了该算法的性能，并与最新的SfM算法进行了比较。
作者：Weikun Zhen Yaoyu Hu Huai Yu Sebastian Scherer
在上一篇文章中，我们简述了Keras和PyTorch的区别，旨在帮助你选择更适合你需求的框架。现在，我们进行实战进行。我们将让Keras和PyTorch互相较量以展示他们的优劣。我们使用的问题是：区分异形和铁血战士。
2003年，史蒂夫·乔布斯被诊断出患有一种罕见的胰腺癌。起初，他延误了常规治疗，导致癌症迅速恶化。当他选择手术治疗时，癌细胞已经扩散到器官周围的组织。手术已经无法进行。
I帧、P帧和B帧（I-frames、P-frames and B-frames）的概念是视频压缩领域的基础。这三种帧类型在特定情况下用于提高编解码器的压缩效率、压缩流的视频质量，以及使得流去应对传输和存储时候的错误和故障。
欧洲之星全球卫星服务有限公司近日宣布，基于SmartOne C和SPOT Trace的项圈正在蒙古和中亚其他地区部署，以追踪马匹，包括高价值的竞争赛马。
库 那里有多少个未使用的库？ 有没有可用Spring附带的功能替换的库？ 连接池 如何处理并发？ 延迟 该应用需要多长时间才能启动？ 使用rsockets和https时，高负载下的数据传输速度是否存在有意义的差异？ 使用Reactive技术堆栈与传统技术堆栈时，数据传输速度是否存在有意义的差异？ HTTP调用效率低下是否存在值得注意的地方？ 该应用程序的网络通话的平均响应时间是多少？ 内存/ CPU 应用程序在高负载下会使用多少内存？是否需要JVM GC调优？ 应用程序在高负载下使用多少个线程？ 最高约束
提到“生物识别技术”，大家首先想到的肯定是面部、指纹和虹膜识别等，这些对人体而言独一无二的特征成为了安全性很高的“活体密码”。然而，上述几类技术都需要在近距离情况下才能使用，同时在具有遮挡物的情况下也很难准确识别。面对这种局限性，步态识别以其难隐藏性和非接触性等特点从众多技术中脱颖而出，成为该领域的一匹“黑马”。
来自a16z的Justine Moore，详细盘点了人工智能视频生成领域的现状、不同模型比较，以及还未解决的技术挑战。
现如今，也许你也经常有这样的经历：通过扫描二维码，输入个人信息就可以在旅游平台上以优惠的价格购买门票，对于你而言享受了实惠，对于景点而言，销售量提高了，对于第三方平台而言，他获得了现金流，旅游在线企业就获得了大量的用户数据，对后续的精准营销非常有利。这样的交叉补贴就是典型的羊毛出在狗身上，由猪来买单。 其实在工业4.0领域里也能看见这样的例子，传统制造产业的产品，一般需要采购原材料、设计、研发、生产、制作，进行多级分销到达用户手里。这里就会存在一些难题：一级分销不知道二级分销在哪里，二级分销不知道门店在哪里
原因：匿名类型是internal级别，而internal只能只有在同一程序集中访问。在运行时，dynamic想找到另一个程序集中的internal类型的属性，自然会报错。
在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，人脸活体检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。
人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域，但方便的同时也带来了一些问题，易获取，使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制，从而达到窃取盗用信息的目的。为了保障信息安全，人脸识别技术责无旁贷，而抗攻击，是其研究中必不可少的一环，其中，人脸活体检测就是技术的核心了。
“ 在各种业务场景中，我们可会有打印日志这种语句，通常为了方便我们直接写在业务逻辑的代码中。实际上和业务无关的代码我们也放入到业务逻辑中，会带来了较强的侵入性编码。通常来说，日志和业务代码应该是分离的，而Spring AOP能很好的实现日志和业务代码的分离，当然Spring AOP的作用不仅仅是用来打印日志的，还可以用来做权限控制，缓存等等......”
一分钟，您的iOS应用程序可以在Xcode中正常运行，而下一分钟，它由于不可思议的SIGABRT错误而崩溃了。这是怎么回事！？
目前，深度学习的发展使人脸识别技术的性能有了质的提升，其具有自然、直观、易用等优点, 已广泛应用于智能安防、公安刑侦、金融社保、智能家居、电子商务、人脸娱乐、医疗教育等领域, 应用场景丰富, 应用市场潜力巨大。然而, 人脸识别技术的广泛应用亦使得人脸识别技术的安全性问题日益凸显，传统的人脸识别研究专注于整体识别性能的提升, 并不判断当前获取的人脸图像是来自活体人脸还是假体人脸。若不法分子利用传统人脸识别技术的这个安全性隐患, 使用假体人脸成功冒用合法用户身份, 从短期来看, 侵犯了合法用户的权益, 较大可能造成生命财产损失; 从长远来看, 亦会影响人脸识别技术的进一步广泛深入应用。因此, 如何准确识别活体人脸与假体人脸, 保障人脸识别技术的安全性成为一个亟待解决的问题。因此，人脸活体检测研究具有非常重要的应用价值。
允中 | 编译整理 量子位·QbitAI 出品 从闪亮的可穿戴设备，到交互式试衣间，再到走上T台的机器人，顶尖的时尚圈向来喜欢尝试新科技。又怎么会对AI置之不理？ 这个行业的先行者，正越来越多地借力AI，探索它能对电子商务、用户体验、促销乃至服装本身产生怎样的影响。 引领潮流 时尚圈正在探索如何让机器学习和电商更好的结合起来。Engine Digital就在帮助Lululemon、Kit and Ace等高端客户探索能有效运用AI的领域。 Kit and Ace专注于将电商和定制化内容相结合。如果一名用
对于市面上的主流激光雷达，主要是用于环境探测、地图构建，按技术路线可分为：三角测距激光雷达，TOF激光雷达。
前面两讲我们介绍了B-/+树的特性对比，数据库系统普遍采用B-/+树作为索引结构。
占用cpu过高的线程有两个，其中一个是打印异常日志的（会new 对象），还有gc线程
我们问了20个不同行业的企业高管这个问题。他们的回答如下，物联网的作用，只有你想不到。
文章：Lidar with Velocity: Motion Distortion Correction of Point Clouds from Oscillating Scanning Lidars
最近被微盟的员工删除数据库这事情刷屏了，这种事情发生过不止一回，未来很可能还会再发生，作为一个工作十几年的程序员在工作中还真遇见过这种事情，而且刚刚不久发生的事情，只不过事情的性质和这个有区别，但造成的结果是一样主要有个程序员在操作数据库的时候直接把数据库给清空了，好在服务器数据库有2个月前的备份，但是也把公司给折腾的够呛，最终通过查询之前的交易记录以及个人导出的一些数据才勉强找回90%，这种事情一旦发生对于企业都是灾难性的结果，特别是数据量众多的数据库，所以在这里还是提醒类似的厂家要做好数据库的备份工作，而且备份机制不要只是开一个通道。
科学家们现在可以利用热度来检测细胞内部的工作情况。而他们做到这一点需要的仅仅是激光和钛合金而已。这意味着终有一天他们能够搞清楚某种疾病在攻击你体内多个细胞之前，如何扎根在你的身体中。 法国波尔多大学和
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