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后端转前端的小老弟突然收割大厂offer,真相竟然是

此人目前研一,两年制工程硕士,就读于某985学校软件专业,街坊叫他阿联,并无编程天赋,却不听师长引导,放着学院偌大的后端宝库不学,偏偏往时而“三天速成”,时而“学不动了”的前端大坑里跳,笔者不屑呼其姓名,后文皆以“此人”称之。原本剧情进展顺利,他处处碰壁,前端不行,后端不精,面试只有挨训的份。怎料想,此人最近突然接连斩获网易、美团、字节跳动和阿里巴巴的前端实习offer,又嫌腾讯流程冗长推掉四面,最终选择阿里,其蜕变真因令人不解,又究竟私藏多少干货?下文以回合形式将此人修行轨迹一一曝光,诸君可传阅一二。

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在 ASP.NET Core 中使用 AI 驱动的授权策略限制站点访问

ASP.NET Core 引入声明授权机制,该机制接受自定义策略来限制对应用程序或部分应用程序的访问,具体取决于经过身份验证的用户的特定授权属性。在上一篇文章中,即于 2019 年 6 月发行的 MSDN 杂志中的《ASP.NET Core 中支持 AI 的生物识别安全》(msdn.com/magazine/mt833460),我提出了一个基于策略的模型,用于将授权逻辑与基础用户角色分离,并展示了在检测到未经授权的入侵时,如何专门使用此类授权策略限制对建筑的物理访问。在第二篇文章中,我将重点讨论安全摄像头的连接性、将数据流式传输到 Azure IoT 中心、触发授权流,并使用内置在 Azure 机器学习中的异常检测服务评估潜在入侵的严重性。

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开发丨图像处理一定要用卷积神经网络?这里有一个另辟蹊径的方法

近年来,卷积神经网络(CNN)以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理等方面得到了快速发展,特别是大型图像处理方面,更是表现出色,逐渐成为了行业内一个重要的技术选择。 不过,好用并不代表万能。这里 AI 科技评论从一个卫星图像分析的具体实例出发,介绍了CNN建模和本地拉普拉斯滤波这两种分析技术的效果对比,最终我们发现,本地拉普拉斯滤波的效果反而更好。 卷积神经网络 为了从卫星图像中分析和评估一项自然灾害造成的损失,首先需要得到相关地理区域实时的高分辨率的卫星图像,这是进行后续所有分析的数据基础。目

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W3C与IETF共同定义WebRTC未来6大应用方向

W3C和IETF在2021年1月26日宣布,Web实时通信WebRTC现已成为官方标准。这意味着WebRTC可在Web上的任何地方实现丰富,交互式,实时的语音和视频通信,从而促进全球互联。当面对全球流行的新冠病毒时,WebRTC使数十亿人在新冠状病毒流行期间能够相互联系和互动,无论使用的设备或地理位置如何。而WebRTC对现实世界的积极及时影响还在不同场景中被应用来解决新用途。比如:医疗保健和国防等领域使用WebRTC进行培训;学校已经转向虚拟学习平台;以及云游戏和社交网络使用实时流媒体和交互式广播。而W3C和IETF更关心的是WebRTC的未来发展,并共同定义了WebRTC未来的6大应用方向:文件共享、物联网、有趣的帽子、机器学习、虚拟现实游戏和视频会议。

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