在编程中对指针进行释放后，需要将该指针设置为NULL，以防止后续free指针的误用，从而导致UAF (Use After Free)等其他内存破坏问题。尤其在结构体、类里面存储的原始指针。
不要再用数字货币的上涨来搪塞你在区块链上短处了，这是我们当下必然需要明白的道理。尽管如此，我们还是看到了有如此多的人在用数字货币的行情来验证着他们在区块链应用上的空缺。这只能说明一点，即他们之所以加持区块链并不是想要用区块链改变什么，而仅仅只是想要用区块链来实现暴富的梦想。
第一，财务基本信息化建设。比如财务系统、财务共享中心等通过数字化的手段提升财务会计核算、财务流程管理效率，解决流程性管理的问题。
滴滴滴，就在本周遇见一个kafka下游消费失败，但是下游持久化失败，兜底任务不起作用。笔者对RabbitMQ了解和实战比较多。如果是RabbitMQ的话，我们一般会这样处理：
一直在思考一个问题，为什么很多单位的运维和数据库不能放到一起，数据库部分都是独立的。为什么数据库发生生产问题后，故障的级别都是特别高的。企业对于数据库本身的观点是否与时俱进，还是留在了上个世纪。
商业智能BI(Business Intelligence) 。相比于数据仓库、数据挖掘，它是一个更大的概念。商业智能可以说是基于数据仓库，经过了数据挖掘后，得到了商业价值的过程。所以说数据仓库是个金矿，数据挖掘是炼金术，而商业报告则是黄金。
在大数据、人工智能技术迅猛发展和企业数字化转型加速的双重驱动下，“数据中台”脱颖而出，成为行业焦点，驱动数据智能新时代的到来。如今，很多企业正在探索和建设数据中台，希望通过中台更好地服务前台业务的规模化创新。企业建设数据中台不仅需要丰富的数据源作为基础，还需要强大的数据治理和数据运用能力做依托。尤其是成熟的方法论和专业的数据中台建设方案，对于数据中台的落地至关重要。
随着信息时代的到来，知识管理越来越受到人们的关注。XMind作为一种思维导图软件，在知识管理中扮演了重要的角色。因此，本文旨在研究XMind软件在知识管理中的应用，并探讨其优缺点及其未来发展方向。
最近大家都在讨论人工智能，尤其是大模型。很多小伙伴在后台留言问我，大模型究竟是怎么炼成的？是不是就像古代炼丹一样，需要什么神秘的配方和操作？今天，我们就来揭开大模型炼成的神秘面纱 🔍。
图 | 袋鼠云CTO、金融事业部业务总经理闵佳 闵佳强调称，“解耦”是当前金融数字化平台的核心竞争点之一，也是当前金融机构极为看重的一点。 作者 | 来自镁客星球的韩璐 自国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》提出“加快数字化发展，建设数字中国”后，数字化就成为了市场如火如荼的话题。 而作为一个天生就与数字打交道的行业，金融行业理所当然地成为了排头兵。 落实到具体应用，基于AI、大数据等前沿技术，在过去的几年中，我们也在金融领域看到了多种技术升级与应用，包括智能风控、反洗钱、异常交易分析、智能投顾等。但
商业智能目前的市场价值为859亿美元，而且还在继续增长，其中包括BI软件和相关服务。商务智能市场至少在2017年以前都会保持两位数的增长。商务智能得到越来越广泛的使用，相关技术也越来越平民化。 人们普遍认为，分析数据最常用的软件还是Excel表格。因此有人担忧，BI项目的复杂、昂贵与漫长的部署时间会将这些Excel用户拒之门外。因此，一种易于使用、廉价且交付时间短的“业务导向”的BI浮出水面。技术的进步终于使“业务导向”的BI成为现实。云BI就是其中的一部分。 云BI：2017年将价值40亿美元
在过去五年到十年间，以 MySQL、PostgreSQL、Oracle 为代表的 OLTP 数据库，以 GreenPlum、ClickHouse 等为代表的 OLAP 数据库，以及以 Hadoop 为一派的大数据技术三者的应用场景和相互之间的边界非常清晰。但是最近几年，“融合”越来越多地出现在人们视野中。
翻译|张浩明 校对&作图|田晋阳 原文链接|https://datafloq.com 移动支付正在蓬勃发展。不久前，三星和苹果已经各自推出了自己的支付系统，许多创业公司也在进入这个市场，比如处于
在即将举行的六月苹果全球开发者大会上，苹果可能会发布搭载Siri助手的智能音箱。 还记得那款亚马逊的Echo智能音箱吗？语音助手投入音箱早已不是新鲜事。苹果显然不甘落后，在六月即将举行的WWDC上，苹
机器之心转载 来源：AI有道 深度机器学习的最新发展使视觉识别、语音和文本理解或自主智能体系统取得了前所未有的巨大进步。本课程将深入探讨深度学习架构的细节，重点是学习这些任务的端到端模型。 课程名称 Deep Learning 课程地址：https://github.com/glouppe/info8010-deep-learning#info8010---deep-learning 讲师介绍 Gilles Louppe是比利时列日大学人工智能和深度学习的副教授。他曾是纽约大学物理系和数据科学中心的
卢道和：基于人工智能的未来移动银行设计 前海微众银行科技事业部零售客户产品部总经理 卢道和 前海微众银行科技事业部零售客户产品部总经理卢道和的演讲主题是《基于人工智能的未来移动银行设计》，他首先介绍了
今天重新看到了海波老师的一个分享，对系统研究有了重新的认识，进行记录一下。 视频链接：计算机系统研究的一些体会-陈海波（ChinaSys分享） 计算机系统研究的三大驱动力： 工艺与硬件的变化 技术创新的进步 应用模式的变化 趋势： 从分层解耦到垂直整合，需要重新定义系统软件栈； 后摩尔时代的三堵墙需要新的软硬件协同； 编程墙 功耗墙 效用墙 基于数据驱动的软件优化方法-从软件1.0到软件2.0； 新时代应用模式的变化呼唤新的系统软件抽象与管理； 计算机体系结构变化需要新的系统软件架构； 从CPU为中心到DS
有了Mock服务器和Excel的文档说明后，相信大家的沟通效率会比以前提升很多，但仍然被沟通占据着绝大部分开发时间，常常遇到的情况会有：
近些年来在NLP知名核心企业（谷歌、IBM、阿里巴巴等）推动下，自然语言在人机对话、问答系统、语言翻译等方向的实际应用中取得了不错的成绩，也一直使得 NLP相关岗位的薪资“持续美丽”。 截图来自：BOSS直聘 虽然它成为了跳槽和转行的热门方向，但还是有不少人深陷困扰，原因大概有两点： 一就是NLP的学习难度： 作为一门综合性的学问，它远远不止机器学习算法。 相比图像或语音，文本的变化更加复杂，例如从预处理来看，NLP 就要求我们根据对数据的理解定制一种流程。 尤其是随着 UGC 内容的越来越多，NLP 在
笔记本电脑、智能手机、传感器，都为物联网带来了大量数据。这是获得竞争优势（或者保持竞争力）的重大机遇，前提是企业足够灵活，可以管理好数据并把数据变成有用的商业智能。
现在，越来越多的企业认识到了数据的重要性，开始寻求商业智能软件来解决海量复杂的数据处理分析难题。但不少企业在实施商业智能的过程中存在一些误区，忽视了很多重要因素。在此，笔者提出了企业在实施商业智能时，需要注意的几个方面，欢迎讨论指正。
假期看得到的数字产业课程，看到如题的这么一句话，比较有共鸣，分享一下。 文章里讲的是自动驾驶，自这个概念诞生那天起，我们就一直在讨论的一个“电车难题”： 一列失控的电车，马上要撞上轨道上的5个人，但是你可以选择扳动道岔，让电车转到另一条铁轨上，那条铁轨上只有1个人，请问你扳还是不扳？ 在现代社会，我们更经常遇到的场景是： 汽车失控，眼看就要撞上行人，如果紧急转向，车子可能冲进路边的悬崖。那么，自动驾驶会怎么选，是优先保护乘客而撞向行人，还是优先保护行人而让乘客陷入危险？ 上述两个问题，其实都是伦理道德问题
Push消息系统是很多APP的基础功能，是触达用户的一个非常重要的手段，对于提高产品活跃度、提高功能使用体验、提升用户粘性、提升用户留存率都会起到重要作用。召回唤醒沉默用户，提高用户的留存率，促进用户活跃，提高产品活跃度。 为什么Push消息推送是APP的基础配置
1956年的8月，美国达特茅斯学院（Dartmouth College）举行了一次研讨会，这次会议由约翰麦卡锡等人发起，会议上约翰麦卡锡首次提出了“人工智能”这个概念，这次会议也被公认为是人工智能诞生的标志。在这六十多年的时间里，人工智能的发展起起伏伏、忽“冷”忽“热”。而2016年AlphaGo与李世石的那场“世纪大战”则彻底点燃了大众的热情。当前人工智能成了一个“香饽饽”，很多国家都在积极争夺人工智能领域的话语权，各大公司也都不断加大在人工智能领域的投入。对于想要转行人工智能领域或者正在从事人工智能领域的从业者来说，当前是一个不折不扣的黄金时代。
点击关注公众号，Java干货及时送达 Python 登顶！ 栈长在上一篇《卧槽！最新编程语言排名，Java 沦为老三。。》文章中预测 Python 很快就要新王登基： 没想到这一天来的这么快，TIOBE 最新编程语言排行榜出来了： Python 终于打败 C 语言成为新王者，这也是这 20 多年来，继 C 和 Java 语言之后，首次出现的新的王者语言，Java 和 C 语言长期霸榜的时代已经结束了。。。 Python 领导的新的编程语言排行榜的时代已经到来！ 再来看一下 2002 - 2021 期间
去年，IDC《中国政务数据治理解决方案市场份额》出炉，中国系统强势跻身Top5，并且增速位列市场第一，成为中国数据创新领域的重要代表。
步骤一：构建一个人工智能模型才能让机器学会像人一样说话，在这里，使用python语言编写脚本，基于堆叠Transformer（神经网络中一个模块，使用自注意力机制用来实现句子中词和词的关联性）的解码器模块构建的GPT-2模型，采用了BERT的分词器（划分句子里面的词语）构建了一个大型的深度学习模型。
当你发愁找不到合适的开源项目时，有人已经悄悄地整理好了。今天要介绍的这个 GitHub 项目提供了大量机器学习 Python 库，覆盖机器学习框架、数据可视化、强化学习等多个领域，而且项目作者还对每个类别中的项目做了排名，每周进行更新。
目前，已经出土的甲骨约有16万片，已经发现约4500个甲骨字，其中约3000字尚未释读。
现如今，随着人们生活质量的提高，人们在满足了温饱居住问题以外，对身体素质的要求也开始注重起来了。以往人们提升身体素质的途径一般通过户外跑步、健身来达成，或者前往健身房，借助健身房的器材对自己的身体进行一定的训练。但这两种形式难免在通勤上需要一定的付出，再加上随着当今科技与社会的进步，社会建设朝着城市化的趋势迅猛发展，导致户外运动的场所对于人们来说有了更多的限制，所以家用健身器材，例如家用跑步机、动感单车等器材的出现，很好的满足了人们对于健身来说触手可及的需求。
由美国科技媒体Re/Code举办的Code Conference（编码大会）日前在南加州举行，微软公司联合创始人比尔•盖茨（Bill Gates）受邀出席。在接受主持人有关人工智能的采访时，盖茨表示，
Nature今年的统计显示，有78%的科学家还没有将ChatGPT等AI工具纳入日常研究中来。
在国家明确提出“新基建”的七大领域，以及进一步加快智慧城市建设的要求下，智慧供暖成为了打造智慧城市中关键的环节之一。在传统模式中，供热系统由设备层和自动化构成，运行决策能力主要取决于人的知识和经验，但是需求增多、系统规模庞大，仅靠人决策已经难以对应，为了针对这个问题，发展智慧供热新模式，主要是在自动化层面上构建一个智慧决策层，通过工业互联网实现供热系统各个要素的链接，将系统打造成为“超强大脑”。这次带来的是基于hightopo可视化方案实现的智能供热。
对于爬虫大家应该不会陌生，我们首先来看一下爬虫的定义：网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序，是搜索引擎的重要组成部分。网络爬虫为搜索引擎从万维网下载网页，自动获取网页内容的应用程序。看到定义我们应该已经知道它是可以从万维网上下载网页解析网页数据的。大家想一下在数据分析情景中它的应用场景有哪些？采集天气数据，网站采集文章，采集各种票务信息，股票信息采集等等有很多地方都会用的爬虫采集数据进行数据分析。通过数据分析增加分析维度信息，尤其是行业数据对标。
通常我们创建动态内存的时候，需要自己管理好内存，也就是说，new出来的对象一定要注意释放掉。下面通过例子可以看到这个问题所在：
Portraiture for Photoshop是基于Photoshop设计的一款智能磨皮修饰滤镜插件，在PS设计中处理比较多的就是人像了，最常用的是磨皮，这款插件可实现智能磨皮美化，对图中人物的皮肤、头发和眉毛等部位进行美化，还可增加滤镜，磨皮效果自然，提升P图效率，支持Photoshop2023版本。
在经济复苏的路上，仍有一部分企业面临着大的竞争压力。大多数企业不得不极大程度地降低企业在运行过程中的成本，并且对资源进行合理有效地利用，以保证企业的顺利、健康发展。
就在前几天，我国的一家企业以每台3万人民币的价格向日本出口送餐机器人。而在国内，以机器人为“噱头”的餐厅不在少数，不过，由于这些机器人并没有那么的“聪明”或有趣，人们对其的新鲜感也逐渐丧失，随之就是机
近年来，安全访问服务边缘（SASE）技术快速发展，得到了较广泛的行业应用。SASE架构通常包括了SD-WAN、FWaaS、安全Web网关、云访问安全代理（CASB）和零信任网络访问（ZTNA）等核心组件。而Gartner最新的研究预测，人工智能（AI）与自动化技术将成为新一代SASE服务的又一项关键技术，它会在减少误报、保护数据安全等多个应用场景下发挥更加重要的作用。
4月20日，京东大数据来到了北京大学光华管理学院，这次由京东大数据部平台运营管理负责人葛胜利老师给北大光华管理学院的师生们带来主题为“电子商务大数据平台技术架构与产品架构”的专题讲座，为大家讲述京东大数据平台如何在短短几年的时间里突破技术难关，实现产品创新，建设高效、安全、稳定的大数据平台，并以数据支撑京东的快速发展。 讲座中，葛胜利从京东大数据平台的“使命、架构、产品、运营”四大方面出发，全面的剖析了其中的奥秘。 在讲到平台使命时，胜利总提到，大数据平台在京东集团中的战略地位很重要，因为京东的公司运营是由
说起A.O.史密斯，对家电稍有了解的人都知道。这一来自美国的百年家电品牌，在进入中国市场之后，凭借着过硬的产品实力和优秀的服务，迅速成为中国人心目中可信赖的家电品牌。近两年，在A.O.史密斯总裁邱步的带领下，企业在行业低谷时期依然保持着良好的发展态势，这不仅仅得益于企业坚持创新的品牌理念，也与其不一样的企业文化有关。
明敏 丰色 整理自 MEET2023 量子位 | 公众号 QbitAI “AI for Science在今年爆火，不是意外。” “当下面临的最大挑战，是如何管理预期。” “无论用AI还是传统手段探索科学，都要基于好的研究体系，工具上的变化不会扭转本质问题。” …… 今年，AI for Science的更多可能，正在被挖掘、热议甚至激辩。 爆火到底是不是意外？变革是否已经发生？还面临哪些挑战？在量子位MEET 2023智能未来大会AI for Science圆桌上，这些疑问拨云见日。 深势科技CTO胡成文、百
📷 大数据文摘出品 最近，Meta AI公开推出了自己的聊天机器人BlenderBot 3。 现在情况如何呢？ 据VICE的一篇文章报道，在测试与BlenderBot 3聊天时，当问到：“你相信Fa
AI 科技评论消息，2018 年 1 月，医疗 AI 科学家郑冶枫博士加盟腾讯优图实验室。 郑冶枫博士 1998 年毕业于清华大学电子工程系并保送本系研究生，之后在美国马里兰大学 (Universit
可能对于大部分中国AIer来说，语言门槛高过了一座大山。网红课虽好，但是英语听不懂啊。
自从AlphaGo赢了之后，人工智能就变得非常热门了。不过，大家在关注“智能”时，却很少把注意力放在“人工”上，似乎感觉上了人工智能之后，一切都能自动化了。其实，这份智能的背后有着大量的“人工”，还有相当多不能自动化的事情。 这里的"人工"主要体现在两个方面： 1. 数据准备 现代的人工智能技术，或者说机器学习，其基本方法和N多年前的数据挖掘并没有什么太大的不同，也还是将大量数据喂给计算机用于训练模型，模型生成之后就可以用于自动化处理，看起来就像有了智能。 然而，用于实际业务的机器学习项目，并不像Alph
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