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工作想法从哪里

提出论点 研究想法,兼顾摘果子和啃骨头。 两年前,曾看过刘知远老师一篇文章《研究想法从哪里来》,直到现在印象依然很深刻,文中分析了摘低垂果实容易,但也容易撞车,啃骨头难,但也可能是个不错选择。 初入团队,寻找自己立足点,需要一个工作想法。每年末,抓耳挠腮做规划,想要憋出一个工作想法。很多同学,包括我自己,陆陆续续零零散散想到很多点,然后自己不断否掉。 人三维+时间半维 具体如何找到想法,一时半会没有头绪。因此,回到最初起点,从人层面,我有什么?我想要有什么? 引用 研究想法从哪里来 杜跃进:数据安全治理基本思路 来都来了。

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社交大佬们数据’在哪里

你知道么,每当科技分析师煞有介事地探讨‘大数据’,10个里有9个说都是‘社交网络’中流出用户行为数据。 社交网络发展至今,中国专家很喜欢用‘图谱’形容不同SNS掌握不同类别的庞大数据网络;听上去颇为高大上不说,还跟‘大数据’与生俱来‘难以驾驭性’有点相得益彰效果。 从电影制片厂,到唱片公司,再到有线电视台,娱乐产业中重头参与者们都在目不转睛地盯着这个指南针。每个月,超过10亿个独立用户会造访Youtube,使它成为名符其实世界第二社交媒体。 LinkedIn职业图谱:LinkedIn掌握价值数据在于每个人工作经历和职业人脉;注意,这里说‘每个人’指的是:全世界白领劳动力。 每天5亿条推文为新闻和要闻提供了一个最接近于‘实时’窗口。据Pew研究数据,Twitter美国用户中有52%把该平台当做主要新闻获取渠道。 摘自:搜狐

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    前端技术边界在哪里

    为挖掘行业内技术融合最佳实践,GMTC 全球前端技术大会(北京站)策划了「IoT 动态应用开发」「前端技术融合与跨界」两个专题,我们希望在元宇宙(比如渲染能力)、智能汽车(语音、IM、地图、音乐、 部分精彩议题现已确认: 本次大会中,还有低代码、前端 DevOps、前端框架新体验、前端监控、移动端性能与效率优化等专题。 同时,我们也关注前端破圈有效姿势,首次聚焦 B 端研发效能、TypeScript、云研发实践等,并邀请 winter 等咖前来参与“师兄帮帮忙”晚场交流活动,与你讨论“前端如何有效增值”的话题。 这是一本针对零基础前端开发者讲解Webpack与Babel使用方法图书。随着前端工程不断发展,Webpack与Babel已成为前端开发核心工具。 本书介绍低代码开发平台设计与开发详细过程,以元数据模型为核心,介绍服务、数据库、主数据、界面展现、功能配置,以及元数据自身管理,完整呈现元数据驱动低代码开发平台端到端实现机制。

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    【学术分享】刘知远:研究想法从哪里

    什么算是想法 2015年,我在微博上写过一个调侃小段子: ML派坐落美利坚合众山中,百年来武学奇才辈出,隐然成江湖第一名门正派,门内有三套入门武功,曰:图模型加圈,神经网加层,优化目标加正则。 研究想法从哪里来 想法还是不好,并不是非黑即白二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。 那么,研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法与不好能力,这需要深入全面了解所在研究方向历史与现状,具体就是对学科文献全面掌握。 随着研究经历丰富,会越来越强烈地感受到,越是跨度交叉学术报告,越让你受到更大启发,产生更多让自己兴奋研究想法。 ? 几项研究工作放在一起,到底是互相割裂说不上话,还是在为一个统一目标而努力,格外反映研究大局意识和布局能力。

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    哪里云服务,选择腾讯云理由(价格优惠实用)

    现在云服务器种类众多,配置参数项目也比较多。新用户在选择云服务器哪家时,会想着云服务器哪家?对于要购买云服务器用户来说,面对众多商家品牌,很难确定到底哪家云服务器比较好。 但众人一致观点是,要选择品牌,正规有保障!其中腾讯云就是一个很不错选择。选择服务器之前可领取新客户无门槛领取总价值高达2860元代金券,每种代金券限量500张,先到先得。 稳定可靠 CVM 提供达 99.95 %服务可用性和 99.9999999% 数据可靠性。CVM 搭载云硬盘提供三副本存储策略,保证了数据在任一副本出现故障时快速进行迁移和恢复。 CVM 搭载稳定网络架构,采用成熟网络虚拟化技术和网卡绑定技术,在 T3级以上数据中心中运行,保证网络高可用性。 越来越多应用一夜爆红,不但带给开发者巨大利益,同时也让开发者面临更大考验:一旦因数据暴涨而宕机,将会使用户大量流失。

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    python读取图片信息_糖炒栗子还是小

    大家,又见面了,我是你们朋友全栈君。 (告诉电脑去哪里执行以下代码) URL = 我们所常说网址 #指定url url = '网址' 4.有了UA伪装以及URL,接下来我们就要去访问目标网站,把网站源代码给拿下来 #发起请求 resposne ='gbk' data = resposne.text 然后就是开始进行数据解析了 6.将抓取下来网站源码数据加载etree对象中 tree = etree.HTML(data) 7.然后将使用xpath ()函数结合表达式进行标签定位,提取指定内容 我们这里是只要存储图片

  • 区域就可以了,有不懂可以去查一下 很简单 li_list = tree.xpath('/html/body/ 索引定位 在href值adiv标签下有很多li标签,想要定位到第二个li标签,li标签后面用中括号加索引值(这里索引值是从1开始) /html/body/div[href=’a’]li[2]

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    微服务优势在哪里,为什么别人都在说微服务

    传统单体应用,所有的功能模块都写在一起,有的模块是 CPU 运算密集型,有的模块则是对内存需求更大,这些模块代码写在一起,部署时候,我们只能选择 CPU 运算更强,内存更大机器,如果采用了了微服务架构 ,不同系统独立部署,压力时候,可以独立进行集群化部署,这些操作都不会影响到已经运行其他微服务,非常灵活。 可以灵活采用最新技术 传统单体应用一个非常弊端就是技术栈升级非常麻烦,这也是为什么你经常会见到用 10 年前技术栈做项目,现在还需要继续开发维护。 服务拆分 个人觉得,这是最大挑战,我了解到一些公司做微服务,但是服务拆分乱七八糟。这样到后期越搞越乱,越搞越麻烦,你可能会觉得微服务真坑爹,后悔当初信了说微服务鬼话。 用了分布式架构,多出了一堆问题:数据如何同步、主键如何产生、如何熔断、分布式事务如何处理......。 这个段子形象说明了分布式系统带来挑战。

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    买域名哪里?域名供应商选择标准是什么?

    对于想要在网络上建设网站用户而言,首先需要为网站购买一个合法域名,不过很多人对于购买域名并没有实际经验,因此往往不知道在哪里才能买到需要域名。那么买域名哪里?域名供应商选择标准是什么? 买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站地址,只有准确地址才能够让别人进入自己网站,并且域名和网址并不是相等关系,域名需要经过解析才能够获得网址。 域名选择标准 很多人在网络上查找后会发现,提供域名域名供应商在网络上是非常多,那么买域名哪里?域名供应商如何来选择呢? 其实有心用户会发现,网络上域名供应商虽然多,但不少域名供应商都只是代理性质,所提供域名种类相对比较少,因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商,这样可以选择域名种类会更加丰富。 买域名哪里?如何挑选域名供应商?

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    清华教授刘知远:AI领域研究想法从哪里来?

    什么算是想法 2015年,我在微博上写过一个调侃小段子: ML派坐落美利坚合众山中,百年来武学奇才辈出,隐然成江湖第一名门正派,门内有三套入门武功,曰:图模型加圈,神经网加层,优化目标加正则。 研究想法从哪里来 想法还是不好,并不是非黑即白二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。 那么,研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法与不好能力,这需要深入全面了解所在研究方向历史与现状,具体就是对学科文献全面掌握。 随着研究经历丰富,会越来越强烈地感受到,越是跨度交叉学术报告,越让你受到更大启发,产生更多让自己兴奋研究想法。 ? 几项研究工作放在一起,到底是互相割裂说不上话,还是在为一个统一目标而努力,格外反映研究大局意识和布局能力。

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    数据真正价值在哪里

    铭记历史教训,现在最关键问题已经变成了找到真正有用数据数据量的确增加了,但值得注意是:大部分增长都来源于非结构化数据。 让我先根据Webopedia定义来解释什么是非结构化数据。 非结构化数据是指没有任何相同结构数据。例如,图片、视频、电子邮件、文件和文本都被认为是一个数据集内非结构化数据。 尽管每个单独文档可能都包含基于其创建程序特定结构或格式,非结构化数据也可以被认为是“结构松散数据”,因为数据源其实是具有结构,但数据集内所有数据包含结构可能不尽相同。 与此相反,数据库则是一种常见“结构化”数据。 所以回顾历史,我们现在讨论除了数据超载还加上了一个新变数——代表了大部分新增数据非结构化数据。非结构化数据代表着新产生。 引擎利用本体论就可以返回一个特定结果:“亚伯拉罕-林肯”。 本体论最简洁表述方式: 什么是数据? 这意味着什么? 它哪里来? 为什么我们需要它——一旦我们知道这些,我们就能找到真正需要数据了。

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    高质量数据哪里来?机器学习公司数据搜集策略

    获取高质量初始数据对于那些运用机器学习作为他们业务核心技术创业公司来说是十分重要。虽然许多算法和软件工具都是开源和共享,但是数据通常是私人专有而且难以创建。 因此,拥有一个大型、特定领域数据集可以成为竞争优势重要来源,尤其是如果初创公司能够启动数据网络效应(在这种情况下,更多用户→更多数据→更智能算法→更好产品→继续带来更多用户)。 ? 不幸是,初创公司往往在一开始只有有限或没有标签数据,这一情况会阻碍创始人在构建数据驱动产品方面取得重大进展。 策略#7:公开可用数据集 一个许多创业公司都屡试不爽策略是在公开来源中挖掘数据。像“普通抓取”这样网络存档包含多年网络爬虫收集免费原始数据。 Radar(使用ESA卫星图像来监测建设项目) 战略#9:与企业协作 对于初创企业,数据提供者可能是提供相关数据处理权大客户。

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    高质量数据哪里来?机器学习公司数据搜集策略

    虽然许多算法和软件工具都是开源和共享,但是数据通常是私人专有而且难以创建。 因此,拥有一个大型、特定领域数据集可以成为竞争优势重要来源,尤其是如果初创公司能够启动数据网络效应(在这种情况下,更多用户→更多数据→更智能算法→更好产品→继续带来更多用户)。 ? 不幸是,初创公司往往在一开始只有有限或没有标签数据,这一情况会阻碍创始人在构建数据驱动产品方面取得重大进展。 策略#7:公开可用数据集 一个许多创业公司都屡试不爽策略是在公开来源中挖掘数据。像“普通抓取”这样网络存档包含多年网络爬虫收集免费原始数据。 (使用ESA卫星图像来监测建设项目) 战略#9:与企业协作 对于初创企业,数据提供者可能是提供相关数据处理权大客户。

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    哪里有服务应用性能监控 监控告警途径有哪些?

    否则在各种同类软件不断刷新的当今,一个无法给用户提供较好体验软件自然会被淘汰。哪里有服务应用性能监控呢? 哪里有服务应用性能监控 对于哪里有服务应用性能监控这个问题,现在应用市场已经出了很多类似软件。 若是想要好一点性能监控软件,选择口碑不错品牌绝对没错。 监控告警途径有哪些? 上面已经解决了哪里应用性能监控问题,性能监控在对应用进行实时分析和追踪过程当中,如果发现了问题,它报警渠道都有哪些呢? 以上就是哪里有服务应用性能监控相关内容,随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规监控软件出现,用户们按需选择就可以了。

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    带我学 Go(5)—— 哪里 goexit

    最近开 Go 课程了,小X 正在和曹大学 Go。 这个系列会讲一些从课程中学到让人醍醐灌顶东西,拨云见日,带你重新认识 Go。 另一方面,goexit 函数地址是在创建 goroutine 过程中,塞到栈上。让 CPU “误以为”:func() 是由 goexit 函数调用。 下面这张图能看出在 newg 栈底塞了一个 goexit 函数地址: ? 而 sched 结构体其实保存是 goroutine 执行现场,每当 goroutine 被调离 CPU,它执行进度就是保存到这里。 好了,这就是今天全部内容了~ 我是小X,我们下期再见~ ---- 欢迎关注曹 TechPaper 以及码农桃花源~

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