IT 行业是一个变化非常快的行业，它需要我们持续去学习新的知识和技能。 但是，工作以后，我们经常会发现自己学习的东西很少了，倒不是没有时间去学习， 而是学习的效率太低了。久而久之，就演变成『一年的工作
@Value 注释是核心容器功能，它不提供与类型安全配置属性相同的功能。下表总结了 @ConfigurationProperties 和 @Value 支持的功能：
ASP.NET Core 提供以下 3 种方法来使用依赖项注入容器注册服务。我们使用的方法决定了注册服务的生命周期。
新版取消了最初制定 f-strings 时制定的一些限制。经过这些变化，使得 f-strings 更加统一，成为一种可以直接整合到解析器中的正式化语法。这将会为终端用户和库开发者带来较大优势，同时也大大降低用于解析 f-strings 代码的维护成本。
编者按：深度学习算法近年来取得了长足的进展，也给整个人工智能领域送上了风口。但深度学习系统中分类器和特征模块都是自学习的，神经网络的可解释性成为困扰研究者的一个问题，人们常常将其称为黑箱。但理解深度神经网络的工作原理，对于解释其决策方式，并建立更强大的系统至关重要。 近日，DeepMind 发布了其关于神经网络可解释性的最新研究成果，他们通过删除网络中的某些神经元组，从而判定其对于整个网络是否重要。核心发现有如下两点： 可解释的神经元（例如“猫神经元”）并不比难以解释的神经元更重要。 泛化性良好的网络对于
编者按：深度学习算法近年来取得了长足的进展，也给整个人工智能领域送上了风口。但深度学习系统中分类器和特征模块都是自学习的，神经网络的可解释性成为困扰研究者的一个问题，人们常常将其称为黑箱。但理解深度神经网络的工作原理，对于解释其决策方式，并建立更强大的系统至关重要。
若使用 Spring IoC 容器（ApplicationContext或BeanFactory）作为你的业务对象（你也应该这么做！），你会想使用 Spring AOP FactoryBean的一种。 工厂 bean 引入了中间层，让它创建不同类型的对象。
类库是.NET的共享库概念。它们使您能够将有用的功能组件化为可由多个应用程序使用的模块。它们还可以用作加载应用程序启动时不需要或不知道的功能的一种方式。类库使用.NET 程序集文件格式进行描述。 您可以使用三种类型的类库： 特定于平台的类库可以访问给定平台（例如，.NET Framework、Xamarin iOS）中的所有 API，但只能由面向该平台的应用和库使用。 可移植类库可以访问 API 的子集，并且可供面向多个平台的应用程序和库使用。 .NET Standard类库将特定于平台的和可移植的库概念合并到一个模型中，该模型提供了两者的优点。 特定于平台的类库 特定于平台的库绑定到单个 .NET 实现（例如，Windows 上的 .NET Framework），因此可能对已知的执行环境有很大的依赖性。这样的环境将公开一组已知的 API（.NET 和 OS API），并将维护和公开预期状态（例如，Windows 注册表）。 创建平台特定库的开发人员可以充分利用底层平台。这些库只会在给定的平台上运行，从而不需要平台检查或其他形式的条件代码（多个平台的模单源代码）。 特定于平台的库一直是 .NET Framework 的主要类库类型。即使出现了其他 .NET 实现，特定于平台的库仍然是主要的库类型。 可移植类库 多个 .NET 实现支持可移植库。它们仍然可以依赖于已知的执行环境，但是，该环境是由一组具体的 .NET 实现的交集生成的合成环境。公开的 API 和平台假设是特定于平台的库可用的一个子集。 您在创建可移植库时选择平台配置。平台配置是您需要支持的平台集（例如，.NET Framework 4.5+、Windows Phone 8.0+）。您选择支持的平台越多，您可以做出的 API 和平台假设就越少，这是最低公分母。这个特性起初可能会令人困惑，因为人们通常认为“越多越好”，但发现支持的平台越多，可用的 API 就越少。 许多库开发人员已经从从一个源（使用条件编译指令）生成多个特定于平台的库转向可移植库。有几种方法可以访问便携式库中特定于平台的功能，其中诱饵和切换是目前最广泛接受的技术。 .NET 标准类库 .NET Standard 库替代了特定于平台的可移植库概念。它们是特定于平台的，因为它们公开了底层平台的所有功能（没有合成平台或平台交叉点）。它们是可移植的，因为它们可以在所有支持平台上工作。 .NET Standard 公开了一组库契约。.NET 实现必须完全支持或根本不支持每个契约。因此，每个实现都支持一组 .NET Standard 协定。推论是每个 .NET Standard 类库都在支持其契约依赖项的平台上受支持。 .NET Standard 并未公开 .NET Framework 的全部功能（也不是目标），但是，它们确实公开了比可移植类库更多的 API。随着时间的推移，将添加更多 API。 以下平台支持 .NET Standard 库： .NET 核心 .NET 框架 单核细胞增多症 Xamarin.iOS、Xamarin.Mac、Xamarin.Android 通用 Windows 平台 (UWP) 视窗 视窗电话 Windows Phone Silverlight 有关详细信息，请参阅.NET 标准。 Mono 类库 Mono 支持类库，包括前面描述的三种类型的库。Mono 经常被（正确地）视为 .NET Framework 的跨平台实现。在某种程度上，这是因为特定于平台的 .NET Framework 库可以在 Mono 运行时上运行，而无需修改或重新编译。这一特性在创建可移植类库之前就已经存在，因此是在 .NET Framework 和 Mono 之间实现二进制可移植性的一个明显选择（尽管它只在一个方向上起作用）。
最近读到了一篇CVPR2010非常优秀的论文，叫做Paper Gestalt ,他考虑到近年来(2010年的近年来)CVPR的投稿两出现了大量增长，但是作者很可能接触到一个不优秀的审稿人，所以训练了一个视觉分类器来判断一篇CVPR的论文是否应该被接受来辅助审稿。当然模型效果非常优秀了，在误分类15%的goog paper (应该被接受)的情况下可以筛选掉50% bad paper。
就像一本除非按字母顺序排列否则无法达到其目的的字典一样，杂乱无章的知识库只会使您的客户感到困惑，而不是引导他们找到解决方案。
在冯 · 诺依曼的计算机体系结构中，数据的读写是最基本的任务之一。强一致性这种简单直观的方法对于程序员来说是最容易理解的，但是一些读写一致性较弱的模型被广泛使用，这种方法提高了系统性能，但是代价是使系统行为更加复杂和容易出错。同时，带来了另一个问题，在系统crash时能否正确地恢复数据的读写呢？
选自DeepMind 机器之心编译 近日，DeepMind 发表博客介绍其对神经网络可解释性的最新研究成果。受神经科学启发，他们通过删除神经元来探索其对网络性能的影响。研究发现，和过去的经验直觉相反，选择性神经元（如「猫神经元」）对于网络的泛化能力并不重要。而某些行为难以理解的非选择性神经元却是不可或缺的。此外，作者还对比了泛化好和记忆好的网络对删除操作的响应行为。 深度神经网络由很多独立的神经元组成，这些神经元以一种复杂而反直觉的方式结合，从而完成一系列的挑战性任务。这一复杂性保证了神经网络的效力，但也使
可变参数方法（第53项）和泛型都在Java 5时添加到了平台中，所以你可能会期望它们会优雅地相互作用；可悲的是，它们不能相互作用。可变的目的是允许客户端将数量可变的参数传递给方法，但它是一个漏洞抽象（ leaky abstraction）：当你调用可变参数方法时，会创建一个数组来保存可变参数；该数组应该是一个实现细节，是可见的。因此，当可变参数具有泛型或者参数化类型时，会出现令人困惑的编译器警告。
5G和5 GHz Wi-Fi都用于无线连接，但它们没有任何其他共同之处。任何人提到的“5G Wi-Fi”实际上是指5 GHz Wi-Fi，这与5G蜂窝标准不同。
一个人可以问或被问到的最有力量、最令人困惑和最令人沮丧的问题。从很小的时候起，我们就把“为什么”作为一种工具来理解，有时会让那些给我们指导或向我们解释的人感到沮丧。孩子可以通过问一个简单的问题“为什么”来挫败父母的行为。随着年龄的增长，我们仍然把“为什么”作为一种工具，无论是什么背景或动机，在生活中的任何情况下。
队列（queue）是一组有序的元素，提取元素时按顺序从队头读取。队列一般按照插入元素的顺序实现，因此分成两类：先进先出（first-in, first-out，FIFO）队列和后进先出（last-in, first-out，LIFO）队列。
英文 | https://medium.com/dev-genius/10-useful-javascript-code-snippets-that-you-need-everyday-2de5c4ef79c6
OpenJDK 9中首次新增了一项实验性功能，JVM可借助该功能检测到自己运行在容器中，进而酌情调整内存限制。尽管过去几年来容器技术日渐流行，但包括JVM在内的很多工具依然需要通过宿主机的参数访问可用
草图，线框图，设计草稿，高分辨率的可视效果：原型对交互式应用发展的作用是必不可少的。下面跟大家一起探讨一下其中的联系和区别，哪些方式适用于哪些项目。 在电子产品的开发中没有一个最终目的是原型。原型的目标是将想法，功能，内容形象地表达出来，以此得到反馈并改进产品。交互设计中最重要的挑战往往是界面：它应该是友好的，直观的，最好是一目了然的。 在开发的过程中会不断地出现一些必须用原型的方式来解释的问题：用户感知到了什么元素？组件是如何交互的，整个系统背后的逻辑是怎样的？这种逻辑用户是否能快速的理解？操作是否
当我开始学习 Python 的时候，并不知道它是多么的灵活和优雅。在阅读和编写了大量代码之后，我越来越喜欢 Python。因为即使是一个普通的操作也可以有许多不同的实现。合并列表是一个很好的例子，至少有5种方法可以做到这一点。本文将介绍它们，并展示在引擎盖下的技巧。
我的故事与你读过很多次的故事有点不同。我没能在3个月内完成我的第一个Web开发工作。我第一个web开发的旅程耗时18个月，过程非常艰难，但也令人兴奋。
在计算机领域，有一个有趣的趋势，往系统中写入数据需要做更多的工作。我们需要对数据进行重新组织、合并、重新建立数据库索引等操作，才能使写入的内容更加有用。如果不这样做，必须实现内容搜索或其他工作来支持未来的数据读取。
机器之心报道 编辑：蛋酱、小舟 Yann LeCun：人们应该怀疑深度学习是否已达到极限。 自从今年三月份 Gary Marcus 发表了「深度学习撞墙了」这个观点，人工智能学界就陷入了一波又一波的争论。 争议初期，深度学习三巨头还对此保持沉默。但在本月初的一场播客节目中，Geoffrey Hinton 率先驳斥了 Gary Marcus。 Hinton 说完，Yann LeCun 也发声了。 近日，美国 NOEMA 杂志发表了一篇题为《What AI Can Tell Us About Intellige
良好的提交信息不仅对你所参与的项目上其它的团队成员很重要，对你自己而言也很重要，你需要跟踪所有提交，并确切知道在提交期间发生的变动。
数字化转型是企业运营方式的深刻转变，涉及将数字技术整合到企业活动的所有方面，从根本上改变其为客户、合作伙伴和员工提供价值的方式。这场变革正在重新定义传统的业务模式和流程，带来更高的效率、创新和客户体验，云计算是这场变革的核心，但是企业经常遇到云成本飙升的问题。本文介绍了云成本智能优化在数字化转型中的作用。
一直以来，我都认为“数据结构”这个术语是令人困惑的。它到底是什么，是“作用于数据的结构”吗？这同样是一个模棱两可的术语。
本文转载自外网，作者为《经济学人》杂志的记者Sarah leo，中文由苏有熊译校。
1、不要用数据说谎或吹牛: 对经验性证据要诚实坦率。最重要的是不要用数据自欺欺人。
最近以来，谷歌发布的Angular和Facebook的React.js两巨头激烈对抗。尽管如此，2018年前端世界发生了重大变化，有一个更强大的玩家也加入了竞争——Vue.js.
原文链接 / https://bloggeek.me/webrtc-video-codec/
在过去几年，我们看到有大量工具被开发出来，用于简化在 Kubernetes 上的软件开发。正如生态系统中，优胜劣汰、适者生存一样，功能强大、操作便利的工具会不断壮大，反之，则不会被使用者接受。那么，2021 年，有哪些好工具供我们使用？ 本文将重点介绍 Kubernetes 应用程序的工具：Helm、Kustomize、Skaffold Kubernetes 清单（YAML） 如果你是 Kubernetes 的新用户，建议浏览这个网站，里面有详细介绍。 你首先需要了解，Kubernets 具有编排应用的声明
作者 | 罗燕珊 Firefox OS 是 Mozilla 在 2010 年代初期创建和推广的 Android 的替代品，在 2016 年被正式弃用。究其原因，不少人认为其“失败”更多是出于市场份额的原因，而非技术问题。事实上，引导到浏览器并直接将应用程序与内核交互的想法是相当直观的。 后来，在 Firefox OS 的基础上，KaiOS 诞生。但令人失望的是 KaiOS 是封闭系统，并且会跟踪用户，也有广告。KaiOS 的分叉 GerdaOS 则承诺将 Firefox OS 的一些开放性带回 KaiOS
这就是上周末在休斯顿发生的事情，特斯拉的S型车撞上了一棵树，杀死了里面的两个人。据警方称，其中一人坐在前排乘客座位上，另一人坐在汽车后座上。
在 Python 中，类变量用作字典，称为方法解析顺序 （MRO）。此外，如果一个类缺少一个属性，则该类缺少一个属性。也就是说，如果您修改类中的内容，其他类也不应更改。
在过去几年，人工智能和机器学习频繁出现在技术新闻和各种网站上。两者常常被用作同义词，但许多专家认为它们存在微妙且重大的区别。 当然，专家们自己有时对于那些区别到底是什么也意见不一。 然而一般来说，有两
随着 Python 3.9.0b1 的发布，即开发周期中计划的四个 beta 版本的首个，Python 3.9 的功能已经是完善了。在 10 月发布最终版本之前，还会有许多测试和稳定性方面的工作要做。
导读：在过去几年，人工智能和机器学习频繁出现在技术新闻和各种网站上。两者常常被用作同义词，但许多专家认为它们存在微妙且重大的区别。第一，人工智能 (AI)这个术语的历史比 机器学习 (ML)更早;第二，大多数人认为机器学习是人工智能的一个子集。本文带你详细了解人工智能和机器学习之间的区别。 人工智能VS机器学习――首先，什么是人工智能 计算机科学家对人工智能有诸多不同的定义，但究其核心，人工智能包括像人类那样来思考的机器。当然，很难确定机器是不是在“思考”。因此实际上，建造人工智能需要建造擅长处理
运算 上节我们介绍了给数据赋值，有了初始值之后，可以对数据进行运算。计算机之所以称为"计算"机，是因为发明它的主要目的就是运算。运算有不同的类型，不同的数据类型支持的运算也不一样，本文介绍Java中基本类型数据的主要运算。 算术运算：主要是日常的加减乘除 比较运算：主要是日常的大小比较 逻辑运算：针对布尔值进行运算 算术运算 算术运算符有加减乘除，符号分别是+-*/，另外还有取模运算符%，以及自增(++)和自减(–)运算符。取模运算适用于整数和字符类型，其他算术运算适用于所有数值类型和字符类型，其他都符合常
布鲁斯·埃克尔（Bruce Eckel）发了篇博文[1]，提议从类方法的形参列表中删除“self”。我将解释为什么这个提议不能通过。（译注：Bruce 是《Thinking in Java》、《Thinking in C++》等多本书籍的作者，也是个 Python 开发者。他的文章总结了当年在巴西 Pycon 上的一次讨论，主要观点是在定义类方法时，形参中的“self”是多余的，而且由它引发的报错信息具有一定的误导性。）
你是怎么和别人成为朋友的？你是慢慢地去了解对方，还是一认识就想要去了解对方？我们是否喜欢和已经成为我们生活一部分的人保持朋友关系，还是说我们想让他们离开呢？ 当我上大学的时候，我在Facebook上交了个朋友，她的名字叫克莱尔，我们经常一起讨论科幻电影。虽然现在我们失去了联系，但我怀念我们在这个某个特定话题上建立起来的友谊。 在我正在进行的一项研究中，这项研究是为了了解人工智能驱动的产品设计，我发现，通过社会心理学的视角来了解这个世界，为我们提供了一种非常有趣的方式。 十个人可以阅读同样的问
对于一般用户而言，命令行终端窗口可能是令人困惑和神秘的。但随着你对 Linux 终端的进一步了解，你很快就会意识到它的高效和强大。不过，也不需要很长时间，你就会想让终端变得更加高效，除了将更多的终端放到你的终端，还有什么高好的方法能够提升你的终端效率呢？
随着应用开发变得越来越动态和复杂，交付风格一致且好用的产品成为了一项挑战，尤其是在有多个团队参与不同产品开发的大型组织中。设计系统定义了一系列的设计模式、组件库以及良好的设计和工程实践，以确保数字产品的一致性。设计系统从过去的企业风格指南演变而来，提供易于查找和使用的共享组件库和文档。通常，设计系统的风格指南以代码的形式记录并进行版本控制，比简单的文档记录更加清晰且易于维护。设计系统已经成为跨团队和学科进行产品开发时的标准方法，每当需要新的视觉组件时，团队不用重新发明轮子，因此能够集中精力，专注解决产品本身的种种挑战。
做编程工作这几年来，见识了不少烂代码，最常见的就是像下面那样的： public void execute(Args args){ //方法体内对args没有作任何检查，直接使用执行。 } 所有的参数都从Args对象中取，多的时候大概有十几个参数，而在方法体内，直接使用参数，对参数没有作任何检查，大家可以想象一下调用这样的方法有多痛苦，经常执行到中途报一个错误，修改对参数后又抛出另一个异常，查了很久发现是另一个参数传错了，我说你不仅偷懒不写注释，连最基本的参数有效性检查都不做，这种方法写出来简直是对使用者的
原文链接：https://www.toptal.com/javascript/10-most-common-javascript-mistakes
大多数人无法用正确的词语来描述他们闻到的气味。虽然人类可以辨别出一万亿种气味，但我们的词汇量有限。像“果味”或“麝香”这样的术语不仅不精确，而且还受到文化偏见的影响。与听觉，视觉，触觉等其他感官不同，我们很难将气味的通用术语达成一致。
我最近从巴塞罗那的移动世界大会回来，并对所提供的新型传感器，设备和技术的数量感到震惊。移动连接不再仅限于手机。现在，从增强现实眼镜到连接汽车，所有产品都正在改善如从医疗保健到零售的每个行业。但是所有这些新技术都有一个共同的需求：带宽。复杂的技术通常需要传输大量的数据，有时甚至在严峻的环境中也能达到每秒1千兆字节。回到阿姆斯特丹后，我与来自欧洲各地的一组物联网负责人坐下来，问了一个看似简单的问题：“所有这些设备如何连接？”
今年 3 月 14 日，霍金去世，享年 76 岁，但他的聪明才智对科学社区的贡献却仍未停止。作为一位备受尊敬的物理学家，霍金的最后一篇论文如今已在网上公开，这篇论文再次讨论了神秘的物理世界。
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