Pickle模块用于将python对象序列化为字节流，可存储在文件或数据库中，也可同通过网络进行传输。使用反序列化(Unpickle)可以将生成的字节流转换回python对象。“Pickling”是将Python对象层次结构转换为字节流的过程，“unpickling”是反向操作，从而将字节流（来自二进制文件或类似字节的对象）转换回对象层次结构。酸洗（或去除）也可称为“序列化”，“编组”，不要将其与marshal模块混淆或“扁平化”; 但是，为了避免混淆，这里使用的术语是“酸洗”和“破坏”。
在现实世界里，人类尤其具有这种将复杂任务有效分解为多个子任务的能力。这种能力帮助人类面对新环境时加速自身的学习过程并获得更好的泛化能力。
最近在开发中碰到关于颜色拾取器的需求，正好搜索了一些不错的JavaScript颜色选择器插件。这里把自己整理的内容分享给大家。
亿信BI中的分析表大多数都是基于主题表而创建的。那什么是主题？什么是主题表？主题表分哪几种类型、何种场景下使用、又是如何创建的？不同类型的主题表有什么区别等等，这就是我们今天要分享的内容。 什么是主题表？ 主题是来自于数据仓库中的一个概念。根据项目需求，数据仓库需要进行主题建模，即根据用户决策时所关心的重点进行源数据的抽取、聚集等，将分散在各个业务系统中的数据根据主题有效的集成，形成事实表。亿信BI根据事实表生成主题表，以方便用户定义分析报表时拾取维度和指标，这就是BI的主题表。 主题表的分类 亿信BI中定
很对小伙伴在进行游戏模型建模中，使用3DMAX都有很多问题。这些问题有一些非常经典，因为很多人都曾遇到过。在此我把这些问题整理出来，希望对于刚接触游戏模型建模的小伙伴有所帮助。
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
SVGEdit 一款非常老牌的 SVG 图形编辑器，用于编辑处理 SVG，star 数目前是 5.8k。
处理多步骤任务时总是存在权衡。高级认知过程可以在不确定的环境中找到实现目标的最佳行动序列，但它们很慢并且需要大量的计算需求。相反，较低级别的处理允许对环境刺激做出快速反应，但确定最佳行动的能力有限。通过重复相同的任务，生物有机体找到了最佳的权衡：从原始运动开始通过创建特定于任务的神经结构，组合低级结构然后逐渐出现高级复合动作。最近被称为“主动推理”理论框架可以捕获人类行为的高级和低级过程，但任务专业化如何在这些过程中发生仍不清楚。在这里，我们比较了拾放任务的两种分层策略：具有规划功能的离散连续模型和具有固定转换的仅连续模型。我们分析了定义内在和外在领域运动的几个后果。最后，我们提出如何将离散动作编码为连续表示，将它们与不同的运动学习阶段进行比较，并为进一步研究仿生任务适应奠定基础。
我们接第一篇来继续说明在代码review中，有哪些属于“层次结构”中的坏味道。 第一篇链接如下：http://www.jianshu.com/p/07dbf69c5957
Hierarchical hybrid modeling for flexible tool use
小勤：Power BI里这个数据透视表怎么设置啊？我放了三个维度到行里，可是怎么只能显示一个维度？
IOS(左)和Android(右)的电子邮件input的键盘
内联样式是一种强大的工具，它使开发人员能够在组件级别动态设置样式，而不必依赖外部CSS文件。
将近4年前，我写了一篇名为《Future of Web and Mobile: HTML5, CSS3 and Javascript》的博客文章，其中我提到了Javascript的出现，以及JavaScript框架，例如jQuery、Knockout等的爆 发。 快进到现在，我发现现代web开发再一次将发生压倒性的改变。信息资讯的铺天盖地令人迷惑，尤其对于初学者而言。首要原因是新的框架，例如 Angular 2和ReactJs出现了，使用了尚未完全定型的ECMAScript 6特性。并且有更多的工具可用
将近4年前，我写了一篇名为《Future of Web and Mobile: HTML5, CSS3 and Javascript》的博客文章，其中我提到了Javascript的出现，以及JavaScript框架，例如jQuery、Knockout等的爆发。
官方解释，微信小程序，简称小程序，是一种不需要下载安装即可使用的应用，它实现了应用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或搜一下即可打开应用。简而言之，就是用户需要的时候打开，用完即走的一种应用。如果小程序能够兴起，我想到时候我们的手机将会变得很简单干净，因为你无需下载安装各种App！
仓库管理是一个正在以惊人的速度实现自动化的主要行业之一——使用仓储机器人来完成一些任务，如在仓库周围提取物品、分类和置物架、挑选和包装，以及最终发货。
1、松耦合【高内聚-低耦合】; 2、良好的重用性/可维护性; 3、可扩展性【标准接口适配】; 4、良好的隐蔽性; 5、支持并行。
下一个版本的VisualStudio关于支持在ASP.NET中使用CSS3的一些改进
软件架构的概念 软件架构为软件系统提供了一个结构、行为和属性的高级抽象，由构成系统的元素的描述、这些元素的相 互作用、指导元素集成的模式以及这些模式的约束组成。 软件架构的是项目干系人进行交流的手段，明确了对系统实现的约束条件，决定了开发和维护组织的组织 结构，制约着系统的质量属性 软件架构使推理和控制的更改更加简单，有助于循序渐进的原型设计，可以作为培训的基础 l 软件架构是可传递和可复用的模型，通过研究软件架构可能预测软件质量。 软件架构风格是描述某一特定应用领域中系统组织方式的惯用模式。 软件架构的
感知与行动之间存在着一种微妙的平衡，在感知中，预测误差会爬上层级，使信念更接近观察结果，在行动中，预测误差被抑制在较低水平，从而使观察结果更接近其预测。
UVM testbench 是使用SystemVerilog(动态)类对象与SystemVerilog(静态)接口和结构化层次结构中的模块交互构建的。层次结构由功能层组成，testbench 的中心是被测设计(DUT)。
地图应用非常广泛，目前地图服务，都提供地图操作、标注、地点搜索、出行规划、地址解析、街景等接口，功能非常丰富。在实际开发过程中，各有优劣。本次基于需求，使用腾讯位置服务作为一个公用厕所位置标注的H5页面开发。
在过去的几篇关于轮廓线的文章中，我们已经使用了OpenCV提供的几个与轮廓线有关的函数。但是当我们使用cv.findContours()函数在图像中找到轮廓时，我们传递了一个参数，即轮廓检索模式。我们通常传递cv.RETR_LIST或cv.RETR_TREE，而且效果不错。但它实际上是什么意思？
在Web应用程序开发领域，基于Ajax技术的JavaScript树形组件已经被广泛使用，它用来在Html页面上展现具有层次结构的数据项。目前市场上常见的JavaScript框架及组件库中均包含自己的树形组件，例如jQuery、Ext JS等，还有一些独立的树形组件，例如dhtmlxTree等，这些树形组件完美的解决了层次数据的展示问题。展示离不开数据，树形组件主要利用Ajax技术从服务器端获取数据源，数据源的格式主要包括JSON、XML等，而这些层次数据一般都存储在数据库中。“无限级树形结构”，顾名思义，没有级别的限制，它的数据通常来自数据库中的无限级层次数据，这种数据的存储表通常包括id和parentId这两个字段，以此来表示数据之间的层次关系。现在问题来了，既然树形组件的数据源采用JSON或XML等格式的字符串来组织层次数据，而层次数据又存储在数据库的表中，那么如何建立起树形组件与层次数据之间的关系，换句话说，如何将数据库中的层次数据转换成对应的层次结构的JSON或XML格式的字符串，返回给客户端的JavaScript树形组件？这就是我们要解决的关键技术问题。本文将以目前市场上比较知名的Ext JS框架为例，讲述实现无限级树形结构的方法，该方法同样适用于其它类似的JavaScript树形组件。
网络时间协议(NTP)用来同步网络上不同主机的系统时钟。所有受管理的主机可以与一台名为NTP服务器的指定时间服务器同步时间。另一方面，NTP服务器则与任何公共NTP服务器或者你所选择的任何服务器同步自己的时间。所有NTP管理的设备其系统时间同步时可以精确到毫秒级。
RPA，全称机器人流程自动化技术。该技术可按照事先设定的流程，控制计算机完成鼠标点击、数据处理、跨软件操作等任务，已广泛应用于金融、电商、运营商、政务、物流、制造等众多行业领域，在财务、税务、人力、内审、法务、风控、客服、运营、IT 等劳动密集型场景取得了非常好的降本增效成果。据 IDC（国际数据公司）统计预测，2018-2023 年全球 RPA 市场规模将持续上涨， 2023 年达到 39 亿美元。而中国 RPA 市场规模则将以 64% 的年复合增长率扩张至 10.2 亿美元。
客户端日常开发中经常遇到各种低效痛点，比如开发 UI 界面时，开发、设计同学走查 UI 基本靠眼，不易于发现问题；设计同学想修改一个 UI 元素，除非是原开发者，其他同学不知道相关的 UI 类和 UI 布局，定位代码费时费力；再如出现 Bug 时无法在 Bug 现场获取数据定位问题，Debug 依赖电脑联调，缺少独立便捷的 Debug 工具。
本章将介绍卷积神经网络。它是近年来深度学习能在计算机视觉领域取得突破性成果的基石。它也逐渐在被其他诸如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。我们将先描述卷积神经网络中卷积层和池化层的工作原理，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。在掌握了这些基础知识以后，我们将探究数个具有代表性的深度卷积神经网络的设计思路。这些模型包括最早提出的AlexNet，以及后来的使用重复元素的网络（VGG）、网络中的网络（NiN）、含并行连结的网络（GoogLeNet）、残差网络（ResNet）和稠密连接网络（DenseNet）。它们中有不少在过去几年的ImageNet比赛（一个著名的计算机视觉竞赛）中大放异彩。虽然深度模型看上去只是具有很多层的神经网络，然而获得有效的深度模型并不容易。有幸的是，本章阐述的批量归一化和残差网络为训练和设计深度模型提供了两类重要思路。
新智元编译 来源：MIT 编译：克雷格 【新智元导读】最近，由MIT和普林斯顿大学研究人员开发一款名为“拾放（pick-and-place）”的系统。“拾放”系统由一个标准的工业机器人手臂组成，研究人员配备了一个定制的抓手和吸盘。 他们使用算法让机械手能够评估一堆随机物体，并确定在杂物中抓取或吸附物品的最佳方式，而不必在拾取物体之前了解物体。 拆包杂货是一项简单且单调的任务：你伸手去拿一个包，摸一下物品，然后把里面的东西拿出来，扫了一眼之后再决定把它存储在哪里。 现在，这个重复性的工作要被机械手代替
编者按：19日，来自腾讯AI Lab、罗切斯特大学和西北大学的研究人员发表了一个预印本《TStarBots: Defeating the Cheating Level Builtin AI in StarCraft II in the Full Game》，文章介绍了两个AI：TStarBots1和TStarBots2，它们首次在完整的虫族VS虫族比赛中击败了星际争霸Ⅱ的内置AI Bot，是研究史上的又一大壮举。虽然不是严格意义上的“自学”，AI还高度依赖人为归纳的信息，但迄今为止，这是我们在星际Ⅱ项目上见到的最有建树的成果，值得期待。
DYNAMIC PLANNING IN HIERARCHICAL ACTIVE INFERENCE
操作的对象不同, export 和 import 是用来导入导出容器用的, 而 save 和 load 是用来导入导出镜像用的.
AI 科技评论按：昨日，谷歌 AI 在博客介绍了最新成果——投掷机器人 TossingBot，一个能够在真实、随机的世界里学会抓取物体，并扔至习惯范围外指定位置的拾取机器人。雷锋网 AI 科技评论将之编译如下。
最近我们公司接到一个客户的需求，要求为正在开发的项目加个功能。项目的前端使用的是React，客户想添加具备Excel 导入/导出功能的电子表格模块。 经过几个小时的原型构建后，技术团队确认所有客户需求文档中描述的功能都已经实现了，并且原型可以在截止日期前做好演示准备。但是，在跟产品组再次讨论客户需求时，我们发现之前对有关电子表格的部分理解可能存在偏差。 客户的具体需求点仅仅提到支持双击填报、具备边框设置、背景色设置和删除行列等功能，但这部分需求描述不是很明确，而且最后提到“像Excel的类似体验”，我们之前忽略了这句话背后的信息量。经过与客户的业务需求方的直接沟通，可以确认终端用户就是想直接在网页端操作Excel，并且直接把编辑完成的表格以Excel的格式下载到本地。
本文转载自InfoQ： http://www.infoq.com/cn/articles/more-than-react-part02 本系列的上一篇文章《为什么ReactJS不适合复杂交互的前端项目》中列举了前端开发中的种种痛点。本篇文章将详细探讨其中的“复用性”痛点。 我们将用原生DHTML API、ReactJS和Binding.scala实现同一个需要复用的标签编辑器，然后比较三个标签编辑器哪个实现难度更低，哪个更好用。 标签编辑器的功能需求 在InfoQ的许多文章都有标签。比如本文的标签是“bin
Vite + React + TypeScript + Yarn + Husky。
2017年，深度学习三巨头之一的Geoffrey Hinton，发表了两篇论文解释「胶囊网络（Capsule Networks）」。
我写的一系列图形编辑器的文章，是基于我一个叫做 suika 的个人项目总结抽象而来的。
软件体系结构风格是 描述某一特定应用领域中 系统组织方式 的惯用模式。架构风格定义一个系统家族，即 一个架构的定义、一个词汇表和一组约束。词汇表包含 一些构建和连接类型，而一组约束 指出系统是如何将这些构件和连接件组合起来的。
在流程定义中在任务结点的 assignee 固定设置任务负责人，在流程定义时将参与者固定设置在.bpmn 文件中，如果临时任务负责人变更则需要修改流程定义，系统可扩展性差。针对这种情况可以给任务设置多个候选人或者候选人组，可以从候选人中选择参与者来完成任务。
我们必须承认，我们在这些框架方面有着极不平等的经验。然而，我们将尽量保持公正，并弄清楚React何时可能不是最佳选择，但首先，简短介绍：
数据仓库： 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合。重要用于组织积累的历史数据，并且使用分析方法（OLAP、数据分析）进行分析整理，进而辅助决策，为管理者、企业系统提供数据支持，构建商业智能。
参考资料： https://www.cnblogs.com/zhn0823/p/6542335.html https://blog.csdn.net/shenxianhui1995/article/details/81604818 https://github.com/varHarrie/varharrie.github.io/issues/10
Flutter是一个跨平台的UI工具包，它的设计目的是允许跨iOS和Android等操作系统的代码重用，同时也允许应用程序直接与底层平台服务对接。其目标是让开发者能够交付在不同平台上感觉自然的高性能应用，在尽可能多的代码共享的同时，拥抱存在差异的地方。
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