如果你是一名交易员或者从事金融服务行业，那么 Excel 就是你的生计之本。有了它，你可以分析价格和实时数据、评估交易组合、计算 VaR、执行回测等等；有了它，你就是数据透视表、公式、图表甚至 VBA 和 PowerQuery 的专家。
近日，MIT和微软的学者发现，在GPT-4和GPT-3.5之中，只有GPT-4表现出了有效的自修复。并且，GPT-4甚至还能对GPT-3.5生成的程序提供反馈。
TDD是测试驱动开发的缩写，是一种开发方法，它要求在编写实际代码之前先编写测试代码，从而确保开发出高质量、稳定的代码。简单来说，就是先写测试，再写代码，不断重复这个过程。
大型语言模型（LLM）已被证明能够从自然语言中生成代码片段，但在应对复杂的编码挑战，如专业竞赛和软件工程专业面试时，仍面临巨大的挑战。最近的研究试图通过利用自修复来提高模型编码性能。自修复是指让模型反思并纠正自己代码中的错误。
非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库，配合PyTorch Lighting实用更加方便。
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
随着生成的数据量继续呈指数级增长，数据质量测试变得越来越重要。数据质量测试是确保数据准确、完整、一致并符合预期标准的过程。本文探讨了Python中的数据质量测试，包括它是什么，为什么它很重要，以及如何实现它。
亲爱的读者朋友，大家好！在软件开发的世界里，有一条被誉为“KISS原则”的黄金法则，即“Keep It Simple, Stupid”——保持简单，保持傻瓜式。今天，我们将深入探讨KISS原则，了解它的来龙去脉，并通过实例代码展示如何在实际开发中贯彻这一原则。
本文最初发表于 Wave 官网，经原作者 Dan Luu 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
先划重点，下文所写都是一家之言，本人工作经验不多，语言表达能力有限，如果写的不好，还望轻喷。另外，本文所讲都是站在 Java 后端开发者的角度。
将早期的编程语言（例如COBOL）的代码库迁移到现在的编程语言（例如Java或C++）是一项艰巨的任务，它需要源语言和目标语言方面的专业知识。COBOL如今仍在全球大型的系统中广泛使用，因此公司，政府和其他组织通常必须选择是手动翻译其代码库还是尽力维护使用这个可追溯到1950年代的程序代码。
IEEE Spectrum 2021 年度编程语言排行榜新鲜出炉，不出意料，Java 仍稳居前三。自 1995 年诞生以来，Java 始终是互联网行业炙手可热的编程语言。近年来，新的编程语言层出不穷，Java 如何做到 26 年来盛行不衰？面对技术新趋势，Java 语言将如何发展？在亚马逊云科技 re:Invent 十周年之际，InfoQ 有幸对 Java 父 James Gosling 博士进行了一次独家专访。James Gosling 于 2017 年作为“杰出工程师”加入亚马逊云科技，负责为产品规划和产品发布之类的工作提供咨询支持，并开发了不少原型设计方案。在本次采访中，James Gosling 谈到了 Java 的诞生与发展、他对众多编程语言的看法、编程语言的未来发展趋势以及云计算带来的改变等问题。
对于深度学习领域的从业者而言，Keras 肯定不陌生，它是深度学习的主流框架之一。2015 年 3 月 27 日，谷歌软件工程师、Keras 之父 Francois Chollet 在其 GitHub 上提交并公布了 Keras 的首个版本。作为使用纯 Python 编写的深度学习框架，Keras 的代码更加简单方便，适用于初学者。此外，Keras 具有很强的易扩展性，能够直观地定义神经网络，函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。
Python 今年还是很火，不仅是编程语言排行榜前二，更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会，而是触及到你的工作边缘，并没有更多的使用，可是面试却需要了解。
在之前的文章AI如何影响测试行业中提到了随着更先进的技术进入由AI/ML支持的连续测试领域，组织尤其是测试从业人员常常正在争论哪种更好，是通过编程语言完成自动化测试还要采用无代码测试解决方案呢？
现在企业的网络安全现状不乐观，如果企业对此无动于衷，他们将有一半的机会成为下一个被攻击的目标。如果企业的云计算资产配置不正确、不进行持续监控和更新，那么业务可能会受到攻击。本文介绍了企业确保云资产安全的五个提示。
我们都知道，大语言模型在生成代码方面，表现出了非凡的能力。然而，在具有挑战性的编程任务（比如竞赛和软件工程师的面试）中，它们却完成得并不好。
有时候，我们的电脑上没有安装Python，但你需要验证一段Python代码的运行效果。
我们的数据科学过程的第6步是数据的统计分析。统计方法通常被认为是做好数据科学所需技能和知识的近一半，或至少三分之一。另一个较大的部分是软件开发和/或应用程序，其余较小的部分是主题或领域专长。
机器之心报道 编辑：杜伟、小舟 以后在本地运行 Keras Bazel 测试将不再花费几小时，只需要几分钟。 对于深度学习领域的从业者而言，Keras 肯定不陌生，它是深度学习的主流框架之一。2015 年 3 月 27 日，谷歌软件工程师、Keras 之父 Francois Chollet 在其 GitHub 上提交并公布了 Keras 的首个版本。作为使用纯 Python 编写的深度学习框架，Keras 的代码更加简单方便，适用于初学者。此外，Keras 具有很强的易扩展性，能够直观地定义神经网络，函数式
随着业务规模的不断扩大，工资核算变得更加复杂而重要。然而，仍有许多组织依赖传统的Excel方法进行工资核算，这可能导致效率低下、风险增加以及员工薪资的准确性受到影响。在这个数字化时代，我们面临一个关键问题：如何在面对庞大的数据量和高要求的准确性时，找到一种更智能、更高效的工资核算解决方案？
作者 | Nicholas Charriere 译者 | 王强 策划 | 晓旭 本文最初发布于作者个人博客，经授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 在软件工程中，我们经常面临各种权衡取舍，用长期来看最佳的技术选项换取短期内的速度提升。借用金融术语的一种常见说法是把它叫做承担技术债务。 这篇文章中我不会涉及意外和故意的技术债务，也不会给出什么决策框架。那都是单独的主题，而且要具体情况具体分析。 本文要讲的是一个思维框架，我认为这个框架在不同的团队、代码库和系统中都能适用。我将技术债务分为三类：代码、数据和
机器学习和数据科学中一个经常被忽视，但至关重要的概念是模型评估。你可能已经建立了一个非常先进的模型，但如果没有合适的评估机制，你就无法了解模型的效能和局限性。这就是混淆矩阵（Confusion Matrix）派上用场的地方。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 问题：如何修复Windows上的“RPC服务器不可用”错误? 有几次我的计算机上出现“RPC服务器不可用”弹出窗口。我不确定它是什么?我该怎么办这个错误? 方
企业通常缺乏对其云环境安全性的关键洞察以下是业务领导者需要问的9个问题及云安全团队需要回答的问题。
诸如此类的需求若采用硬编码实现，则迭代成本相当高，每次改动都需要进行开发、测试、部署。同时业务规则的频繁变更会导致代码的开发和维护成本大大提高。
将繁琐又要重复执行的任务转换为自动化测试，可以节省大量人力成本，也是自动化测试的优势
这里有两个层面的问题，一是「如何识别出你的优势条件」，毕竟大多数人大多数时候可能都是在做业务，临到写简历的时候要求总结日常工作中跟别人不一样的点，确实挺难的，怎么办？第二个问题是你可能已经挖掘到自己的优势，但是「在简历里面怎么组织内容，怎么表达才能突出，让面试官迅速 get 到点呢」？
Python是一种非常接近自然语言的高级编程语言，因此易于学习和使用。Python被各行各业和包括Google在内的公司使用，它被应用于开发Web、桌面应用系统管理和机器学习。Python在数据科学领域和机械学习社区是很受欢迎的语言。希望这些理由可以说服你开始学习Python这门语言。
这几乎完全是视频练习，其中我演示了如何改进你至今为止编写的代码的性能，但首先应该尝试。你已经分析了 练习 18 的代码的速度有多慢，所以现在是时候实现你的一些想法。修复简单的性能问题时，我会给你一个简单的列表来寻找和修改：
一家叫Cognition的10人初创公司，才成立不到2个月，就给了全世界亿点点震撼。
软件行业现在基本上是协同工作，不再是以前个人单打独斗的年代了。在一个团队中，每个人可能负责一个或者多个模块。如果团队没有统一的编程规范，会增加代码理解难度，从而增加维护成本。所以遵循良好的编码风格，可以有效的提高代码的可读性，降低出错几率和维护难度。另外，使用（尽量）统一的编码风格，还可以降低沟通成本。
后者是指对页面的每一个组件（如文本框、按钮等）进行测试，以验证它们的功能、性能和安全性，有时也被称为组件测试。
PyFunctional通过使用链式功能操作符使得创建数据管道变得简单。以下是pyfunctional及其内置工具可以做什么的几个例子：
Code Review，简称CR，也就是我们常说的代码评审。Code Review主要是在开发过程中，对代码进行评审。其目的是为了提高代码质量和规范性，尽早发现潜在缺陷与BUG，降低修复成本。同时也可以提高开发者自身水平。现在越来越多的公司已经把Code Review作为研发流程中的一个必备环节之一。
对系统架构而言，外部系统依赖往往是系统质量属性的最大风险，对软件自身也是如此。软件依赖有着严重的风险，而这些风险常常会被忽视。我们可能尚未理解有效选择和使用依赖关系的最佳实践，甚至没有理解何时选择依赖关系。本文的目的是提高对风险的认识，并尝试更多的解决方案。
在本章中，你将运行自己的第一个程序——hello_ world.py。为 此，你首先需要检查自己的计算机是否安装了Python；如果没有安装， 你需要安装它。你还要安装一个文本编辑器，用于编写和运行Python 程序。你输入Python代码时，这个文本编辑器能够识别它们并突出显 示不同的部分，让你能够轻松地了解代码的结构。
今天千锋扣丁学堂Python培训老师给大家分享一篇关于初学者学习Python中的10个安全漏洞以及如何修复漏洞的方法。比如在写代码的过程中，我们的总会遇见各式各样的大坑小坑。Python也不例外，在使用模块或框架时，也存在着许多糟糕的实例。然而，许多Python开发人员却根本不知道这些。
集成测试也叫组装测试，联合测试。是单元测试的逻辑扩展，是软件测试的重要环节，它用于验证不同模块或组件之间的交互。本文将以集成测试为主题，分析其在软件开发过程中的作用，分享一些实践原则，以及一个具体的案例，帮助大家理解并有效运用集成测试。
📷 编程效率障碍No.1：会议 最常见的抱怨是打断开发人员编码思绪的会议。如果老板信任该程序员，就会要求他们时不时地去那间数周甚至数年昏昏暗暗的会议室闲聊有关细节。尽管程序员通常归咎于是管理人员毁了
---- 新智元报道 来源：GitHub 编辑：LRS 【新智元导读】历时四个多月，PyTorch 1.10终于发布了正式版，这次的更新内容性能更强，对安卓的支持更多，对开发人员也更友好了！ 10月21日晚上，PyTorch 1.10终于发布！ 本次更新包含了自1.9版本以来的426名贡献者的3400多条commit共同组成，更新内容主要在于改善PyTorch的训练、性能以及开发人员可用性。 集成了 CUDA Graphs API以减少调用CUDA时CPU开销； FX、torch.specia
在AI辅助编程飞速发展的时代，健全的DevOps实践显得尤为重要。本博客将演示如何在构建和增强CI/CD流水线中高效利用AI，并强调虽然AI带来重大进步，但人的专业知识仍不可替代。
作者丨Nicholas Charriere 来源丨http://fr38y.cn/XXaDX
本文首发于InfoQ： http://www.infoq.com/cn/articles/service-split-and-architecture-evolution 领域驱动设计和服务自演进能
Cloudera于2018年8月30日正式发布CDH6.0.0，至2019年2月19日，最新的迭代版本为CDH6.1.1，可能马上就会发布CDH6.2。CDH6是基于Hadoop3同时包含大量其他组件的大版本更新的发布版本，许多用户考虑到未来CDH的版本主要是基于C6，而CDH5会慢慢的停止更新，所以考虑新搭集群使用CDH6，或者想把已有的CDH5集群升级到CDH6。第一个问题就是需要考虑CDH5和CDH6的差别，通过分析一些差异看能否将已有的应用迁移或者直接部署到CDH6，兼容性稳定性是否存在问题等。出于这个目的，本文会从各个方面详细比较CDH5和CDH6的差别，从而让用户能够进行正确的判断并进行相应的选择。以下内容主要基于最新的CDH5.16.1和CDH6.1.1进行比较。最后再次强调，没有最好的技术，也没有最新的技术就是最好的，永远只有最合适的技术。
编写安全的代码很困难，当你学习一门编程语言、一个模块或框架时，你会学习其使用方法。在考虑安全性时，你需要考虑如何避免代码被滥用，Python也不例外，即使在标准库中，也存在着许多糟糕的实例。然而，许多 Python 开发人员却根本不知道这些。
Spring I/O是Spring开发者的技术大会，这里DD给大家整理了Spring I/O 2023中的优质视频，都是超级干货！
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