Python的出现让计算机编程语言不再是生僻的专业技能,而是常人都能学习和使用的万金油。
0 前言 这篇文章主要是介绍有趣的网站,我在简书那也有写过这样的题材,干脆在自己公众号也写写吧。 1 介绍 Code.org (https://studio.code.org/ )是一个非盈利性组织,该组织创建了同名的网站 Code.org。该网站为教育机构,旨在于支持美国的学生学习计算机科学,随着网站的发展,志愿者也逐渐多了起来,翻译工作也水到渠成的进行着。 Code.org 期望每一名学生都有机会接触并学习计算机科学,并且提供了不少的课程资源,学生可以在线学习编程。课程适合绝大部分的人,只要年龄超
本文推荐了五个适合青少年学习编程的网站,分别是code.org、Scratch、Codecademy、lightbot和madewithcode。这些网站提供了丰富的编程学习资源,孩子们可以在玩耍的过程中学习编程,培养创造性思维和协同工作能力。同时,网站上的编程作品还可以在手机端运行,方便孩子们随时随地进行编程学习。
图片来自Wired 早些时候,奥巴马在接受采访时表示,如果美国希望继续在全球的科技创新中保持领先,那么美国的学校需要更好地帮助学生在科技领域有所发展。 目前的事实是,如果我们不做一些更好的选择,那么我们的领先优势将逐渐缩小。我们需要让孩子们参与数学和科学,而这不仅仅是一小部分孩子,而应该是所有人。所有人都应更早地学习如何编程。 除了口头呼吁外,观海同志还以身作则,亲自参与了“编程一小时”活动,写了一行代码,成为美国历史上第一个首位会编写程序的总统。(不知道克林顿和小布什是否有话要说) 计算机教育推广组织
WP Engine 的一个测试工具允许用户在几毫秒内对使用 WordPress 构建的网站执行语义搜索。
随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具,Atlas在其中扮演着重要的位置。但是其官方文档不是很丰富,也不够详细。所以整理了这份文档供大家学习使用。
奥观海同志的梦想 奥观海同志在位时,大力普美国的编程教育,奥观海同志可能是第一位亲自写代码的美帝总统。 富士康4万机器人上岗,奥巴马在国情咨文里说,让每个孩子都能通过全民计算机科学计划学习计算机科学,而且奥观海呼吁全美国的无产阶级哦不资产阶级联合起来,学习编程,美国全民计算机科学培养计划,奥观海还签署了相关政策,配套资金,大力推动美国的资本主义的接班人学习编程。 警告:这是一篇多图没有重点的文章,慎入.本文的主角是: 编程一小时 美国的编程一小时活动,那是开展的如火如荼啊,早在五十多年前老外就开始探索教小孩
让我们设计一个实时建议服务,当用户输入文本进行搜索时,它会向用户推荐术语。类似服务:自动建议,提前键入搜索
2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》。其中明确提出:广泛开展人工智能科普活动。实施全民智能教育项目,在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育,鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。 良好政策无疑给众多家长打了一剂“强心针”,孩子到底学不学编程? 家长:望子成龙压力大 “听说是为编程打基础的,我就给孩子报了名。”至于这样的编程学习对孩子有没有用,她并不能确定。 大多数家长本身对编程并不了解。他们的想法很简单:不让孩子输在起跑线上。一位家长说:“每一代人都会有这一代
前言:这是一篇很好地讲解了提示词工程的文章,提示词是fine tune大模型的一种比较经济适用的方式,基于提示词搭建一套agent可能是能形成未来生产力的关键一环。
今天和大家一起来讨论下Salesforce用户界面(UI)。在我们开始前,首先要确保我们已经有一个免费的开发人员版本的org。今天我们将不会介绍任何应用程序,只关注UI。
全文搜索(FTS)是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。您可以使用它来为商店、搜索引擎、报纸等网站上的搜索结果提供支持。
在过去的一年里,大语言模型(LLM)以及ChatGPT等产品吸引了全世界的想象力,并推动了一波基于它们的新功能浪潮。向量和向量搜索的概念是支持推荐、问答、图像/视频搜索等功能的核心。
本篇文章是MongoDB数据库信息泄露漏洞复现,记录了实际中常见的MongoDB数据库未授权访问漏洞并如何使用,主要分为七个部分:MongoDB简介、MongoDB安装、MongoDB基本操作、MongoDB相关工具使用、MongoDB漏洞复现、MongoDB实战和MongoDB防御措施。 本篇文章由浅入深地介绍了MongoDB未配置访问认证授权导致的未授权访问漏洞。在学习MongoDB过程中也阅读了几十篇中英文MongoDB相关技术文章,最终按照作者我的思路进行总结,相关参考文章也在文末列出。 此外,文中
在这个MongoDB教程中,我们将解释如何在CentOS 7上安装数据库,然后提供一些基本特性和功能的简短指南。
近 90% 的用户 不会返回一个网站,如果他们有不好的体验。花点时间欣赏这个惊人的统计数据。网站可靠性工程师传统上专注于“五个 9”,确保网站在 99.999% 的时间内保持正常运行和可访问。然而,这只是保证积极用户体验的一部分。还有什么会导致用户点击离开网站并永远不再返回?
针对PubMed的搜索、结果筛选以及一些各位会常用且效率比较高的几个技巧,做了一个介绍,希望各位读者会有一定的收获。但是呢,原本已结束的PubMed专题,在读者的留言中,谈到想看下MeSh搜索方面的内容。为此,笔者在原有的基础上,增加了这一推送——MeSH搜索。(另外,读者若觉得关于PubMed哪一方面还想进一步了解,可在推送下方留言)
大家好,我是独孤风。元数据管理平台层出不穷,但目前主流的还是Atlas、Datahub、Openmetadata三家,那么我们该如何选择呢?
Apache Atlas为Hadoop提供了数据治理功能。Apache Atlas用作公共元数据存储,旨在在Hadoop堆栈内外交换元数据。Atlas与Apache Ranger的紧密集成使您能够在Hadoop堆栈的所有组件之间一致地定义、管理和治理安全性和合规性策略。Atlas向Data Steward Studio提供元数据和血缘、以支持跨企业数据整理数据。
人工智能(AI)/机器学习(ML)时代开始之际,人们对其寄予了很高的期望,专家们预见AI/ML在诊断、管理和治疗各种医疗条件方面显示出潜力。然而,AI/ML在日常临床实践中的实施障碍重重,尤其是在这些技术的监管方面。因此,深入了解目前可用的基于AI/ML的医疗设备和算法,这些设备和算法已被FDA批准。旨在提高监管机构的重要性,明确说明一个医疗设备是否基于AI/ML。通过交叉检查和验证所有的批准,研究人员确定了64个基于AI/ML,FDA批准的医疗设备和算法。
在本数据库教程中,我们将一步步指导您在Ubuntu 16.04上安装MongoDB,然后再介绍MongoDB一些基本特性和功能。
继奥特曼那场年度宫斗大戏落幕之后,OpenAI终于把推迟许久的GPT商店提上了日程。
搜索引擎匹配查询到它们创建的索引上。这个索引包含每个文档的单词,和能指向文儿当地址的指针。这被叫做倒排索引文件【 inverted file】。一个搜索引擎或者IR系统包括四个基本的模块:
五一假期之后毕业论文终于算是暂时告一段落,重新投入到学习和阅读文献当中,但对我这种处于“开荒期”气象菜鸟来说,专业英语乃至中文的专业大气科学词汇可以说是十分头疼了。每次信心满满的开始读文章,尤其是读英文文献,几个回合下来,具体内容还没理透,生词倒是多了一大堆。倘若是搜索引擎能搜到还算好,搜不到就真的直接欲哭无泪了。
要有效地学习区块链技术,您需要深入了解区块链协议和一些编程语言。记住区块链是一种可以用各种编程语言实现的协议。看下面的例子:
传统数据库是为了解决结构化存储而产生的,如关系型数据库、键值存储、操作磁盘文件的map-reduce(映射-规约)引擎,图引擎等。 传统型数据库的缺点:
本文展示了一个端到端的实例,说明如何构建一个可以语义化搜索对象的系统。项目作者是 Hamel Husain (https://www.linkedin.com/in/hamelhusain/) 和 Ho-Hsiang Wu 。
本次整理的论文还是主要偏向于Open-Domain QA,其中主要涉及到结合文本与知识库的GRAFT-Net模型、基本词汇的检索-阅读者模型、改进的DS-QA模型、结合了教育语义的动态概念网络模型、知识增强的图神经网络(KGNN)等。(四篇含源码)
大部分工作人员刚刚从Lucene Revolution社区回来。与Lucene/Solr社区的精英们一起参加活动实在是一次让人无法忘怀的经历。我们可以越来越明显的看到,搜索类控件已经逐渐成为现代应用的主流UI元素。这些应用的用户期待更加丰富的交互性,并且由于搜索控件已经越来越智能化,搜索控件正在成为与大数据和复杂应用进行交互的核心。
检索增强生成(RAG)是对大型语言模型输出进行优化的方法,使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型(LLM)通过海量数据进行训练,利用数十亿个参数执行诸如回答问题、语言翻译和生成句子等任务。在已经具备强大功能的LLM基础上,RAG通过扩展其能力,使其能够访问特定领域或企业的内部知识库,而无需重新训练模型。这种方法经济高效,能够有效改进LLM输出,在不同情境下保持相关性、准确性和实用性。
那么如何更好的命名呢? 是否有好的工具可以支持我们命名呢?网上搜索一圈没有发现满意的,于是自己动手丰衣足食,https://jadepeng.gitee.io/code-naming-tool/。
温州方言数据库是温州市图书馆建设的,收录温州本土方言词汇与语音信息的数据库。但是其界面杂乱而且仅支持IE浏览器播放音频,所以咱就写了个油猴脚本。数据库链接请点击我。
编程时间快乐!想要开始学习或者打磨你的编程技巧的话,似乎没有比“一小时编程”更好的选择了,这是一个在“计算机科学教育周”中举办的一个年度项目。虽然我们认为每个小时都是编程的好时机,我们也在期待着“一小时编程”这个活动可以作为一个与学生们分享我们最好的Wolfram语言资源的机会。从2013年这个活动落地开始,“一小时编程”就成功的为成千上万名学生介绍了宝贵的编程技巧。现在我们来看看你可以如何开始学习编程。
今天为大家介绍的是来自Zhiyong Lu团队的一篇论文。生物医学研究产生了大量信息,其中许多信息只能通过文献获取。因此,文献搜索对于医疗保健和生物医学至关重要。最近在人工智能(AI)方面的进步已经扩展了该功能,不再局限于关键词搜索,但这些进步可能对临床医生和研究人员来说不太熟悉。
在性能测试中,有很多的术语是需要了解和掌握的(这些术语也是出去面试会被面试官问到)。在本文章中,针对常用的性能测试术语做以汇总。
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家好,今天是7月13日星期三,本周工作日已经过去一半了~ 一起来跟日报君看看,今天科技圈发生了哪些大新闻? 今日大新闻 字节大量招聘芯片工程师 据《科创板日报》消息,字节正招聘大量芯片相关工程师岗位,包括SoC和Core的前端设计,模型性能分析,验证,底层软件和驱动开发,低功耗设计、后端、芯片安全等。 据了解,字节芯片研发团队已组建1年多,目前主攻方向分为服务器芯片、AI芯片以及视频云芯片三大类。 其中,服务器芯片团队的负责人为北美高通的资深芯片
企业使用数据库,可能面临如下安全风险,该类风险需要完整的事后审计和追溯机制,数据库审计能力就由此诞生。
GPT-3在AI Dungeon游戏中富有争议的表现一度让它被推到了大众讨论的风口浪尖,不过我们现在来讨论一下它的另一种应用:问题解答和搜索引擎。
版权声明 作者:杜尔森·德伦(Dursun Delen) 来源:《大数据掘金 挖掘商业世界中的数据价值》,中国人民大学出版社出版 本文由数据之王(ID:shujuzhiwang)推荐,转载请注明出处 数据之王(ID:shujuzhiwang)由大中华大数据协会运营,如有邀约合作,首页回复合作需求,我们将及时回复 我们所处的信息时代以急速增长的数据信息收集、储存和转换成电子格式为特征。大量的商业数据以杂乱无章的文本形式储存。 据美林公司(Merrill Lynch)和高德纳公司(Gartner)联合进行的一项
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Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言,由荷兰Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版于1991年发布,Python源代码遵循 GPL(GNU General Public License)协议。
要像尽快地学习区块链技术,您需要深入了解区块链协议和一些编程语言。要知道区块链只是一种可以用各种编程语言实现的协议。看下面的例子:
生物信息学研究中,获取基因列表的GO和KEGG富集分析的需求非常常见。目前有许多生物信息学手段或者数据库可以实现基因富集分析,例如DAVID,但它们有些是收费的,有些不易于使用且很少维护。例如DAVID曾经有六年的时间(2010-2016)没有维护数据库,最近的更新也已经两年半了。而Metascape每月更新其相关的40多个数据库,以确保提供最准确的结果。因此Metascape数据库可以作为富集分析的比较好的手段。
果不其然,第三篇出去后就有很多人在问我为毛没有PostGIS,其实我内心的小算盘是:如果你们不提这玩意我就不写了,你们提了我就安排到后面补充一下。
自幼受贵州大山的熏陶,养成了诚实质朴的性格。经过寒窗苦读,考入BIT,为完成自己的教师梦,放弃IT、航天等工作,成为贵财一名大学教师,并想把自己所学所感真心传授给自己的学生,帮助更多陌生人。
上一章节主要概述了MongoDB的优劣势、应用场景和发展史。这一章节将快速的概述一下MongoDB的基本概念,带领大家快速入门MongoDB这个文档型的NoSQL数据库。
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