作为一个编码者，意味着你需要搜索你问题的答案。通过有效地使用谷歌，你将节省很多开发时间。
从工作开始，我就不断被灌输着一种业务至上的观点，无论在中国的公司，还是美国的公司，衡量一个决定或者一个需求的价值，都是在业务上有多大的帮助，都说 business impact 是什么。我从不怀疑单纯这样做的初衷，但是我质疑单纯这样做的结果。我觉得，即便是一个业务驱动为主的团队，在决策的时候，技术的占比，应当占据显著的地位。因而我说，不要被业务牵着鼻子走。继续把这一点发扬光大，我认为它对团队发展，对个人发展，都是如此。
价值是与客户和利益相关者互动时产生的。 一旦进入价值流开发，很快就会意识到价值不是实体。 价值不断变化。 价值是一个过程。 价值是流动。
在过去的几年里，通货膨胀一直是我们经济困境的痛苦提醒。由于种种原因，各种趋势，再加上新冠疫情的影响，对国家经济造成了严重破坏。消费者正在感受价格的冲击，价格已经慢慢侵蚀了他们的预算。现实情况要求企业关注并尝试通过各种方法来抑制通货膨胀，包括不断改进的新方法。
【导读】人工智能（AI）和机器学习（ML）在各个领域改变着我们的生活，本文介绍了在市场营销和广告服务行业中的AI和ML应用。市场营销和广告服务离不开对用户行为数据进行分析，如今利用人工智能和机器学习技
在 Angle，我们设计了一种超额抵押和资本高效的分散式稳定币协议，可用于发行任何类型的稳定币。我们将很快发布第一个可靠且具有流动性的欧元稳定币。 这就是我们构建去中心化金融所需的稳定币的原因和方式。
作者 | Addy Osmani 译者 | 辛晓亮 谷歌浏览器的一位高级工程经理，分享了他在谷歌工作十年时间里学到的一些软技能，下文为部分经验摘录。 批判性思考并提出合理的论点 批判性思维是使用认知技能独立思考以做出深思熟虑的决定的能力。投资于这项技能，以提高你的思路清晰。 作为工程师，我们有时会急于立即解决问题，因此感觉就像我们正在取得进展，或者看起来我们正在对利益相关者做出响应。如果我们没有充分考虑原因和后果，这可能会带来风险。换句话说，批判性思维是有目的地思考并形成自己的结论。这种以目标为导
作为程序员，我们常常会遇到一些代码，它们就像一本古老而神秘的魔法书，藏着无穷的智慧和技巧。有些代码如同家传宝贝，代代相传；有些则像祖传秘方，只有少数人知晓。在这篇博客中，我将分享一些我所遇到的“祖传代码”，并探讨它们的历史与文化价值。
关于增长这个问题，有一个怪圈，包括我在内的好多人都遇到过，那就是：越想增长，越难增长的怪圈——越是在追求更多增长，并以此逼迫自己，就发现越是慢慢进入了增长的瓶颈，而这个瓶颈逼迫自己进一步不断去追求增长，做更多远离用户价值的事情，以此陷入恶性循环。这篇文章，从另外一个视角，尝试去研究这个怪圈以及背后的心态，相信会对你有价值。
高考报志愿，能走到高考这一步的并取得成绩的，从幼儿园到高中，3+6+3+3，这个赛道奔跑了15年。
今天这篇文章，我会告诉你，我是如何建设一个有战斗力、有服从性、有忠诚度的团队。下面我将以一个管理者所需能力的角度，帮你建设一个优秀的团队。
众所周知，通过计算每时每刻都会产生大量的用户数据。通过社交网络数据库和GPS(全球定位系统)，每个人使用某些应用程序时所在的位置，以及他们的行为，观点，兴趣和所有需求都被搜索引擎记录了下来。
我们抛开文化的哲学意义，以亚马逊为例，看看文化如何发挥作用，怎么把【挂在墙上的标语，落地到解决方案】中。
【新智元导读】IBM Watson 总经理 David Kenny 近日接受科技新媒体 The Information 采访，谈及 IBM Watson 发展人工智能的方向及优势。Kenny 表示，与其他人工智能巨头不同，IBM 不认为人工智能将朝着人工智能操作系统的方向发展，这也是 IBM 不以面向消费者的方式塑造 Watson 品牌形象的原因。 6 年前的这个时候，Watson 在电视智力问答节目 Jeopardy! 上亮相，本月初它又登上了超级碗的广告时段。有趣的是，IBM Watson 虽然广为人知
I. 项目管理概述 A. 项目管理定义和目标 B. 项目管理的重要性和价值 C. 项目管理生命周期
测试工程师的首要任务就是要测试接口的正确逻辑、错误逻辑是否满足最初的需求，因此，我们需要快 速地掌握验证手段。在时间紧迫的情况下，如果我们还是先学习新协议的基础知识，再学习 怎么使用它，就无疑压榨了测试的工期，也会让我们在真正开始工作时手忙脚乱。
Kubernetes 的 Pod Security Policy（PSP）即将被淘汰和移除，所以需要找到一个替代方案来填补这个即将出现的空白。目前看来，Kubernetes 自身并没有准备相应的替代方案，因此需要在 Kubernetes 之外寻求解决之道。CNCF 的两个头部项目可能会成为首选的替代产品，它们分别是基于 Open Policy Agent（OPA）的 Gatekeeper 以及 Kyverno，两个产品各行有千秋，但是目前还没有对这两个产品进行过正式的比较，这就让面临选择的用户无从下手了。这两个项目都是全功能的 Kubernetes 策略引擎，因此其功能不仅限于替代 PSP。本文尝试对 Gatekeeper 和 Kyverno 进行一个中立客观的比较，让用户能够据此作出决策。这里仅从 Kubernetes 的视角来对这两个项目来进行评价。
当我们展望未来十年时，一个不可或缺的问题摆在我们的首要位置：现有公司如何能够基于数据、数字化、云和移动性（即数字服务）创建全新的商业模式？
为什么研究历史？当我们想知道今天发生什么时，向历史发问。通过回顾组织行为学的历史，可以更加深入地了解这个领域到现在的发展过程。比如，管理者是如何将规章制度强加于员工的；为什么组织中的许多工人在生产线上从事标准化的和重复性的工作；而为什么近年来，一些组织已经用以团队为基础的工作单位取代了生产线。
大数据中，结构化数据只占 15%左右，其余的 85%都是非结构化的数据，它们大量存在于社交网络、互联网和电子商务等领域。另一方面，也许有 90%的数据来自开源数据，其余的被存储在数据库中。大数据的不确定性表现在高维、多变和强随机性等方面
Planning: Learn from Imagined Experience
机器之心报道 机器之心编辑部 中科院信息工程研究所副研究员于静老师近期在 B 站开设了《科研与英文学术论文写作》视频课程，全程干货。 科研与学术论文写作是学术研究者需要具备的核心能力之一，但目前处于科研起步阶段的同学对如何做出高水平学术研究、如何写出高质量学术论文、如何培养必备的学术能力仍存在诸多困惑，也缺少科学的方法指导。在宝贵的在校学习阶段，尽早掌握一套完善科学的科研方法、了解具有实操价值的论文写作规范能够有效助力高水平学术成果的产出。 近期，中科院信息工程研究所副研究员于静老师在 “CCF 学生领航计
我观察了数以千计的创始人，并思考了很多如何才能赚到巨额资金或创造出重要的东西。通常，人们开始的时候想得到前者，到最后会想要得到后者。
本次报告主要涉及可信AI的进展，首先讲解了可信AI的定义与要求，然后介绍了联邦学习的内容，之后从外部控制和内部控制两反面阐述了可信AI未来的发展方向，最后对可信AI的前景进行了展望。
用户故事在软件开发过程中被作为“描述需求”的一种表达形式，是定义用户想要什么的简单方法。通过它可以清楚地解释产品。一个好的用户故事能帮助利益相关者理解产品的功能，并且有助于向客户介绍产品是什么。用户故事都会写，但如何写出最贴近用户实际场景的用户故事？
当众人纷纷投身于 Scaling Law（规模定律）的信仰之时，马毅却选择了一条少有人相信的路。
Kubernetes 的 Pod Security Policy（PSP）[1] 即将被 淘汰和移除[2]，所以需要找到一个替代方案来填补这个即将出现的空白。目前看来，Kubernetes 自身并没有准备相应的替代方案，因此需要在 Kubernetes 之外寻求解决之道。CNCF 的两个头部项目可能会成为首选的替代产品，它们分别是基于 Open Policy Agent（OPA）的 Gatekeeper 以及 Kyverno，两个产品各行有千秋，但是目前还没有对这两个产品进行过正式的比较，这就让面临选择的用户无从下手了。这两个项目都是全功能的 Kubernetes 策略引擎，因此其功能不仅限于替代 PSP。本文尝试对 Gatekeeper 和 Kyverno 进行一个中立客观的比较，让用户能够据此作出决策。这里仅从 Kubernetes 的视角来对这两个项目来进行评价。
判断一个程序员水平的高低，不能光看他的发量，也不能光看他的代码量，还要看他代码蕴含的思想，代码的质量。代码蕴含的思想主要体现在各种设计模式的运用上，而代码的质量就既要实现需求，又要保证代码的简洁优雅。保证代码质量是需要长期积累，养成良好的编程习惯，不断思考优化的。
分享一个数据，我在 CSDN 上有 19 万多的读者关注了，这个数量应该能排到所有博主里面的 TOP 3（乐观点，自信点），就算是保守估计的话，至少应该是 TOP 10 吧！
世界上每个角落的开发者，每一分钟都在说着（或想着）这些，亚历山大到想哭！这是为什么呢？
最近在做项目时经常反思，我应该如何基于运营数据的应用，为大家的工作赋能，比如提高效率、或降低成本，或提升决策准确度，或多个优化组合。这过程中，我发现自己目前仍主要以工具自动化的信息化建设思维解决问题，这种自动化的解决方案其实是经验导向，从数字化角度看，企业将面临的复杂性与不确定性将越来越严峻，经验导向的工作或决策方式将越来越不可靠，这就需要培养以数据思维来思考并解决问题的能力，简单来讲就是基于“数据+算法”的量化思维模式，用客观数据作验证、预测、推荐，减少“我觉得，我想，我估计”等经验思维模式。
我并不是提倡不写代码注释，只是建议不要过于依赖注释，这样可以使代码更干净、更有表现力，这也能提高开发人员的水平。我自己也在寻求编写更简洁的代码，我尽力不编写糟糕的注释，并在可能时重构代码。
首先，ChatGPT 可以帮我们开启想要编写的任何新内容的骨架结构，从而提升日常编码效率。GitHub Copilot 在这方面也做得很好。这里我们以远程下载图片为例进行演示。
AI 科技评论按，本文作者第四范式涂威威，该文首发于《中国计算机学会通讯》第15卷第3期，AI 科技评论获中国计算机学会授权转载。
当下越来越多的企业需要数据支持其决策，世界也变得越来越紧密，几乎每个企业都需要大量的数据科学实践。因此，对数据科学家的需求是巨大的。当然，人才短缺也是业内所公认的。
当你在协作的环境中与别人一道工作时，你的自然反应就是想尽可能表现自己好的一面。看起来你能独立解决自己的所有问题，并把任何可能的问题隐藏在背包里—— “这里没有任何问题”。和你打交道的其他人也是这样，也会把他们的问题隐藏起来。
流程和工具是我们项目中需要的，将团队的目的聚焦于个体参与和互动。项目是通过人来完成的，而不是通过工具。困难也是由人来解决的，而不是通过流程。同样，项目由人来执行，范围由人来确定，项目成功也是由人来定义的。个体的参与和交互将有利于项目成功。但是，并不是说流程和工具对于项目的成功没有帮助，这些反而是重要的组织资产。第一条价值观“个体和交互胜过流程和工具”有助于聚焦个体的时间、能量和激情。
机器之心专栏 机器之心编辑部 如今，大语言模型如 ChatGPT 已在人们的生产生活中产生广泛影响。作为训练大语言模型的关键步骤，RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）是一种利用强化学习方法从人类反馈中学习的技术。借助 RLHF 技术，大语言模型可与人类偏好保持对齐并遵循人类意图，满足 “有帮助的”、“诚实的” 和 “无害的” 的 3H（Helpful, Honest, Harmless）标准。然而，当前开源社区中复现 RLHF 技术仍具有较大挑战性
十余年前，聊天机器人也曾引起了不少关注，但在商业应用上最终并未掀起多大风浪。如今，在技术层面除了人工智能技术在语义理解、语音识别、机器学习等相关领域或又有更多发展外，商业生态环境的成熟使得聊天机器人的际遇将区别与往日。
具有从大数据分析及数据科学中获取独特见解的公司，可以拥有关键信息优势，从而在第四次工业革命（也称为数字时代）中蓬勃发展。
你献给未来的我 每天的坚持 逆境使人成熟， 绝境使人醒悟。 麦穗越成熟越懂得弯腰， 人越懂得弯腰才会越成熟。 不要把别人对自己的放弃， 变成自己对自己的放弃。 这几天一直在考虑写什么内容，与SEO打交道已经有7年之久，有些问题，我自己觉得没什么大问题，甚至根本不会太关心，也许对初入者来说，却天天在为这烦恼。我只想说：各位同学，这是必经之路，只有坚持，才能站在更高的位置。 今天主要来分享下如何跟用户建立良好的关系？如何让用户成为您的忠诚粉丝？仅仅代表我个人的看法，如您存在任何疑问，都可以直接给我留言，共同探讨
云计算和大数据技术的迅猛发展，用户新业务层出不穷，数据规模呈指数级增长，使得传统存储的局限性被无限放大。然而，软件定义存储SDS的革命性创新，正在令全球企业级存储市场呈现出一派新的面貌
在职场上，经验的多少是衡量一个人价值的重要指标之一。所谓经验，简单地说就是大量占有信息，并在遇到问题时，从自己所知道或者所经历的事情里寻找相似的片段，作出最有效、最得当的应对。
作者简介：Alan Jay Perlis (April 1, 1922 – February7, 1990)，美国著名计算机科学家，历任普渡大学，卡耐基梅隆大学，耶鲁大学教授。第一位图灵奖获得者。
AR的呈现比VR更加容易，也正是如此AR带来的流量转化和交易转化会更加明显。 5月18日，由镁客网、IT耳朵联合举办的“2017中国VR/AR产业应用创新峰会”在北京朗丽兹西山花园酒店盛大举行。来自全
FAQ（常见问题）页面对于企业来说是重要的，因为它既能够为企业省去许多麻烦，又能够为客户带来许多便利。所以今天我们要讨论的问题就是如何帮助企业为其网站制作FAQ页面。
疫情下的2020年，各行各业都不可避免地裹挟到了这场灾难之中，线下销售在短期内难以快速反弹，转战线上已经成为诸多品牌的当务之急。
在市场大环境下，出现了一批新的客户关系管理型公司。他们利用大数据技术结合CRM系统，为企业提供多种与顾客交流的渠道，帮助企业不断了解顾客消费行为，从而对产品及服务进行改进，以满足顾客需求 来源：数据猿
现代人拖延产生的原因有很多，比如因为担心失败而拖延，觉得要做的事情没有意思而拖延，不想走出“舒适区”而拖延等等， 今天我们要针对一个常见的原因“担心失败”而产生的拖延来看，如何从“选项学习”的思路中找到些启发。
大数据时代如何活用数据可视化、大数据与众包、群体智慧、贝叶斯方法等为失联搜救出谋献策？请看下文。 引子 “MH370”作为航班代码，是近日震惊世界的马来西亚航空公司客机失去联络事件（后简称“马航事件”）留给公众最深刻的数字印象。时至今日，有关马航事件的调查和搜救工作仍在继续。 在历史上的多次飞机船只等交通工具出现失联情况的突发事件中，数据的收集、分析以及信息的及时发布都在搜寻中起到过关键的作用。比如在2009年，法国航空公司曾有一架民航客机失去联络和踪迹。当时，有不少基于数据
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