今日洞见 文章作者来自ThoughtWorks：李剑。图片来自ThoughtWorks。 本文版权归【ThoughtWorks中国】（微信ID：思特沃克ThoughtWorks）。任何个人或单位未获得明确的书面许可，得对本文内容复制、转载或进行镜像，否则将追究法律责任。 为什么敏捷实施，或是任何一点的过程改进都步履维艰？即使是十几人的团队中，也会出现“写自动化测试”──“不写自动化测试”──“写自动化测试”──“不写自动化测试”这种循环往复的过程？ 除了人们常常总结的“敏捷实施模式”，或是“敏捷失败经验分享
为了了解算法的性能特征，我们采用算法分析技术。通过分析算法的时间复杂度和空间复杂度，我们可以了解其效率和资源需求。时间复杂度衡量算法的执行时间随输入规模增长的速度，而空间复杂度量化执行所需的内存量。
产业云战略的利益显而易见。但是不是有某些行业比其他行业更愿意拥抱云？为了回答这个问题，我们用一个含有 8 个正面因素和 2 个负面因素的框架来衡量。 顶级的对云端友好的产业 健康和教育两个领域对云端最为友好。健康领域是最富有吸引力的，聚焦在快速成长的云端企业。这个产业数量很大而且集中。除了我正在担当董事会的公司 Veeva，还有 Doximity， CareCloud 还有 PracticeFusion 这样的公司正在得到吸引，而且 Athena Health 已经经历了多年的成功，云可以帮助这些公司保
选自arXiv 作者：Joel Lehman等 机器之心编译 机器之心编辑部 在一项最新的研究中，OpenAI 的研究者探讨了大型语言模型与进化计算之间的互补关系。大型语言模型的代码生成能力已足够影响智能体的进化，这一进展反过来也能增强大型语言模型的生成能力。 很难想象，让大型语言模型辅助一下智能体机器人，它就自己成精了...... 深度学习和进化计算两种方法都适用于计算，都可以产生有用的发现和有意义的进展。不过，二者之间到底是相互竞争的模式，还是互补的模式？ 在最近的一篇论文中，来自 OpenAI 的研
来源：机器之心本文2600字，建议阅读5分钟来自 OpenAI 的研究者探讨了互补模式的可能性。 在一项最新的研究中，OpenAI 的研究者探讨了大型语言模型与进化计算之间的互补关系。大型语言模型的代码生成能力已足够影响智能体的进化，这一进展反过来也能增强大型语言模型的生成能力。 很难想象，让大型语言模型辅助一下智能体机器人，它就自己成精了...... 深度学习和进化计算两种方法都适用于计算，都可以产生有用的发现和有意义的进展。不过，二者之间到底是相互竞争的模式，还是互补的模式？ 在最近的一篇论文中，来自
当DevOps团队同时使用Rancher和Longhorn 1.1时，他们可以轻松管理位于任意位置的持久化数据卷，无论这些持久化数据卷位于云端、数据中心抑或边缘。
摘要——本文从一个新的角度审视了 DevOps 的实践，一个理解其哲学和科学本质的角度。DevOps 从根本上改变了基于指导哲学和科学原则的研究和开发领域。先进的计算技术和领域采用 DevOps 来实现先进的解决方案工程，以实现高效、质量有保证的输出。作者简要描述了DevOps 的哲学和科学如何协同定义其本质。
3月3日，在西班牙巴塞罗那举办的世界移动通信大会(MWC2022)正式落幕，这也是该展会在新冠疫情暴发后首次完全恢复线下举办。本届展会以“连接无限可能”为主题，聚焦5G连接、AI演进、云网络、金融科技、万物互联以及新兴科技六大主题。其中，技术创新，产品发布以及元宇宙布局等成为这场盛会的关键词;另外，中国企业的存在感和重要性愈发凸显。
然后会发现抛出java.util.ConcurrentModificationException异常，这是一个并发异常。那么这个到底是什么情况？首先需要介绍一下增强for循环
回顾公司过去一年，发生了好几次P级事务，最严重的一次对外停止服务整整一下午，超过六小时。
网按：本文为Cookie Engineer写就，主要对机器学习进行了简单的介绍，AI科技评论编译，未经许可不得转载。 经常有人问我如何开始学习机器学习，他们面临的最大困难就是机器学习背后的数学原理。我承认其实我也不喜欢数学。数学是对事物的一种抽象描述，用数学来描述机器学习，会过于抽象，且不容易理解。因此在这个系列的文章中，我尝试使用伪代码或者JavaScript来描述我所讲述的内容。 我在GitHub上创建了项目仓库，我会将一些实验代码同步到代码库中，以便您可以跟随我的步骤，或者在这些实验代码之上实现自己的
增强现实技术的潜力已超越零售，娱乐和教育等创意产业。AR可以帮助工业公司提高效率并更好地培训新员工。
在连载三讲了系统思维就是选择、改善或构建“框架”，以更快速、更全面、更深入地系统思考和表达的思维方式。使用框架实现更快速、更全面、更深入解决问题的关键在于框架的选用或者提炼，提炼框架的方法参见连载四，选用框架的方法参见连载五，本篇介绍掌握系统思维的另一项有效工具——系统循环图，以及如何利用系统循环图来帮助自己实现系统思维，解决复杂问题。
从“新零售”开始到今天的智慧零售，大企业们干得如火如荼，但是，多数零售企业尤其中小零售主并没有享受到时代的红利，反而因为跟不上步伐而被甩得更远。
一、常见的集合删除元素问题：使用for循环匹配某个元素，然后删除，猜猜下面代码输出的会是什么？
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这个名词和一般IT人搞的有些差异.虽然IT架构的影响会贯穿始终，但更多会在阶段D 技术架构 进行讨论。
本文非广告非软文，经Inter小伙伴同意，边缘计算社区转发分享Inter对于边缘计算的解释，希望对大家有帮助。为了防止被恶意篡改，本文开了原创声明敬请理解。
晚高峰时段，导航软件总能找到路程最短、堵车最少的路线；运动过程中，穿戴式设备可以记录人的心率、速度等数据，进而判断最适合用户的锻炼方式…… 这些都离不开数据分析。
我们提出了一种用于任务无关图像翻译的ForkGAN，它可以在恶劣的天气条件下增强多个视觉任务。评估了图像定位/检索、语义图像分割和目标检测三项任务。关键的挑战是在没有任何明确监督或任务意识的情况下实现高质量的图像翻译。我们的创新是一种具有一个编码器和两个解码器的叉形生成器，可以解开域特定信息和域不变信息的纠缠。我们强制天气条件之间的循环转换通过公共编码空间，并确保编码特征不显示有关域的信息。实验结果表明，我们的算法产生了最先进的图像合成结果，并提高了三视觉任务在恶劣天气下的性能。
这些互相通信的互联网设备统称为物联网。物联网的常见家用示例包括支持Wi-Fi的喷淋系统，使消费者能够利用天气，阳光照射和土壤类型从手机来启动喷水系统，从而实现效率最大化。另一个例子是“智能”一氧化碳探测器，当发现任何危险时，它会向用户的智能手机发送警报。
本文由腾讯高级工程师李凯在LiveVideoStack线上分享中的演讲内容整理而成，在分享中，李凯详细介绍了如何分析、理解各项技术的边界条件，熟悉其适用场景，以实现多个视频增强技术点的组合最优化，取得
为什么要数量掌握bash编程，因为它是linux下的默认工具。任何时候与系统内核对话，我们都直接面对shell。操作系统提供了为数众多的便利工具，用于完成复杂的操作。
来源：UC Santa Barbara 计算机科学系助理教授王威廉微博。因 CVPR 2019 论文评审并非 open review，得分以及排名无法确认。
本文是一篇对 Scikit-learn 开发者的专访，原载于 towardsdatascience，我们对其进行了编译整理，采访内容如下文。
这篇博客试图根据一些常见的可量化指标，为您选择适合您用例的生成式人工智能方法提供指导。
从制造业、农业、医疗保健到网络优化、工作场所安全和零售业，边缘计算在各行业领域应用的可能性几乎是无限的。通过减少对云计算平台的依赖，可以加快数据传输，提高敏捷性，降低成本，并支持下一代创新。
经过长时间的打磨迭代，QMUI Web 作为腾讯广研 QMUI 团队的一个开源项目，正式发布到 Tencent Github。QMUI Web 是一个 Web UI 的解决方案，从零开始，由编码规范，到组件和工具方法的制作，再到工作流的整合，不断在迭代，也不断在优化，走过了不少的路。
希腊哲学家赫拉克利特认为，变化是生命中唯一不变的东西。这句话适用于我们的个人生活、行业和职业领域。
本文分享 NeurIPS 2021 论文『Augmented Shortcuts for Vision Transformers』，由北大&华为联合提出用于 Vision Transformer 的Augmented Shortcuts，涨点显著！！！
1、简介 尽管深度人脸识别从大规模训练数据显著受益，但目前的瓶颈是标签成本。解决这个问题的一个可行的解决方案是半监督学习，利用一小部分的标记数据和大量的未标记数据。然而，主要的挑战是通过自动标签累积的标签错误，损害了培训。在本文中，我们提出了一个有效的对半监督人脸识别具有鲁棒性的解决方案。具体地说，我们引入了一种名为GroupNet(GN)的多代理方法，以赋予我们的解决方案识别错误标记的样本和保存干净样本的能力。我们表明，即使有噪声的标签占据了超过50%的训练数据，仅GN在传统的监督人脸识别中也达到了领先的精度。进一步，我们开发了一种半监督人脸识别解决方案，名为噪声鲁棒学习标签(NRoLL)，它是基于GN提供的鲁棒训练能力。它从少量的标签数据开始，因此对一个lar进行高可信度的标签 索引术语-半监督的人脸识别，有噪声的标签学习。
在这篇文章中，我们探讨了SREs（网站可靠性工程师）和安全分析师虽然角色不同，但共享了许多相同的目标。他们都采用主动监控和事件响应策略，以便在服务受影响之前识别并解决潜在问题。他们同样将组织的稳定性和弹性放在首位，目标是最小化停机时间和中断。
导读：当前，云原生已成为企业实现应用现代化、抢占数字化转型先机的最佳路径。因此我们开设「云原生案例集锦」栏目，深入剖析企业如何利用云原生技术来赋能业务增长。
基本定义，关于技术债的定义，维基百科的解释是：由于现在选择简单（有限）解决方案而不是使用需要更长时间的更好方法而导致的额外返工的隐含成本。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】用RMT模型提升Transformer类模型的脑容量，内存需求不变，输入序列可以无限长。 ChatGPT，或者说Transformer类的模型都有一个致命缺陷，就是太容易健忘，一旦输入序列的token超过上下文窗口阈值，后续输出的内容和前文逻辑就对不上了。 ChatGPT只能支持4000个token（约3000个词）的输入，即便最新发布的GPT-4也只支持最大32000的token窗口，如果继续加大输入序列长度，计算复杂度也会成二次方增长。 最近来
近年来，机器学习无论是作为学术研究领域还是实际商业问题的解决方案，都受到了越来越多的关注。然而，就像其他领域一样，在学术环境中起作用的研究和实际系统的要求之间往往存在着显著差异，所以在生产系统中部署机器学习模型可能会带来许多问题。
敦煌壁画是我们民族引以为傲的瑰宝 但是它的绚丽正在一点点消失... 腾讯联合王者荣耀和敦煌研究院 最近发起了一个数字供养人计划 希望有更多人了解和热爱敦煌 为壁画的保护尽一份自己的力量 关于这个刷屏级别的H5，小堂妹上周已经跟大家分享过上篇，今天我们接着看看王者荣耀团队是如何打造出这个美轮美奂的作品。 多媒体交互体验&动画设计 这个H5的素材量非常庞大，模块较多，信息量也很大，总体的体验时长大概在3分钟左右，对于h5来说3分钟是一个很长的时间，那我们如何在h5的形式上让用户静静地完成这3分钟的
最新版本将在本月晚些时候发布。到目前为止，我们一直专注于将 AI 应用于图像，这在识别物体方面很有用，但除此之外并没有告诉您任何其他信息。要真正提取情报，您需要查看上下文来查看时间信息，而不是关注连续帧中的单帧查看，这提供了时间元素。
几年前，大多数人都期望将物联网部署至云端，这的确可以给个人用户带来便捷的使用体验，但构建企业级的物联网解决方案，仍然需要采用云计算和边缘计算的结合方案。与纯粹的云端解决方案相比，包含边缘侧的混合方案可以减少延迟、提高可扩展性、增强对信息的访问量，并使业务开发变得更加敏捷。
上图是循环依赖的三种情况，虽然方式有点不一样，但是循环依赖的本质是一样的，就你的完整创建要依赖与我，我的完整创建也依赖于你。相互依赖从而没法完整创建造成失败。
边缘计算的下一步是什么，它将如何影响您的战略?专家权衡边缘趋势并讨论工作负载，云合作伙伴关系，安全性和相关问题。 全年，行业分析师一直预测，随着主要的云供应商在本地市场上部署更多的边缘服务器，以及电信
Istio 1.0版本只支持在单个网络，即Mesh中的服务只能连接在一个网络上。虽然在架构设计上是开放的，但从目前的代码来看，Istio的内部实现还是和Kubernetes高度集成的。由于Kubernetes集群中Pod缺省只支持一个网络接口，因此Istio也存在该限制并不让人意外。
约瑟夫环（Josephus Problem）是一个经典的数学问题，涉及一个编号为 1 到 n 的人围成一圈，从第一个人开始报数，报到某个数字 m 的人出列，然后再从下一个人开始报数，如此循环，直到所有人都出列。本篇博客将详细解析约瑟夫环问题，并使用 Python 实现算法。
NVIDIA DOCA 2.5的发布标志着其三周年, 探索彻底改变人工智能基础设施的最新网络产品
2015年发布第一版取名叫Jeesuite-libs一直沿用，定位是工具型软件，以各个模块能完全独立使用为前提。经过近8年的发展以及在多家大型公司技术中台、数字化转型、企业上云过程中锤炼，定制化越来越高，Jeesuite-libs从原来一个个离散的点变成了一个逻辑完备的面，形成了一整套分布式云原生架构的解决方案。基于这种转变Jeesuite-libs不再适合我们的发展方向，因此现在更名为Mendmix。目前Mendmix沉淀了一整套包括业务网关、安全框架、数据库能力、缓存、消息中间件、分布式定时任务、以及融合各种云服务、各种第三方中间件的能力。在Mendmix的发展过程中为了满足轻量级及高可拓展性要求，我们不断取舍，不断融合目前已经实现了多个核心组件自主化。以下是在某全国TOP5教育公司基于Mendmix打造的整体架构：
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 徐婧欣 根据各项预测，2017 年将是企业云之年，超半数企业都对云有着浓厚的兴趣，并且计划部署混合云。其原因是，通过使用混合云，企业可以更加灵活地选择各部
当前，随着前沿技术的发展，市面上出现了越来越多的智能硬件产品，其中，又以智能健康硬件产品最甚，比如智能手环、智能秤、智能血糖仪等等。但是，这些打着“健康”名义的产品真的做到了所谓的促进健康吗？ 以智能穿戴健康设备中最具有代表性的智能手环为例，通常来说，智能手环的宣传语都遵循着这样一个“套路”：可以随时监控人体的心跳、血压等，还能监测人体摄入的各种能量，随时随地监控人体健康状态等。从表面看，智能手环的功能的确很强大，但往深处进一步探究，我们就会发现，它仅仅只提到了“监测”，并且，就在近日，英国《柳叶刀·糖尿病
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