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能力的边界在哪里

不过,在进行自我突破时切忌膨胀,要看清自己的局限:是谁,什么才是擅长的,能力的边界在哪里。 有些路,你不往前多走几步就永远不会发现它是歧途。...的一位老师,在研究领域取得丰硕成果之后,被推上了领导岗位。3个月的适应期之后,他发现自己完全无法胜任这个新的角色。...也正是因为这个决定,更加尊敬他。 穷尽一生磨练技能 除了广度之外,探索能力的边界也体现在做事的深度上。...这句话让铭记在心。这些年也逐渐体会到,只有把注意力集中在事情本身,心无旁骛,才最有可能接近成功。 一个朋友忙于创业,不惜砸进去一套房子,但辗转了四五年仍然没有起色。...还有的闺蜜,她是个很看重外界评价的人。每次我们聊天时,她都会抱怨自己的工作是多么枯燥无趣,然后话锋一转:“是我们组里业绩最好的!”

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靠(call) ,的未来(Future)在哪里???

这是Java建设者第107篇原创文章 大家好,是 cxuan,之前一直在分享操作系统相关的文章,兜兜转转回到了 Java 文章分享,本篇文章是读者投稿,来和你一起聊一聊 Future ~ 我们大家都知道...,在 Java 中创建线程主要有三种方式: 继承 Thread 类; 实现 Runnable 接口; 实现 Callable 接口。...这一套操作在代码实现上似乎也并不难,可是对于call()方法具体怎么(被ExecutorService)执行的,以及 Future 这个结果是怎么获取的,却又不是很清楚了。...// 针对Callable集合的invokeAll()等方法 } 抽象类AbstractExecutorService 是 ThreadPoolExecutor 的基类,在下面的代码中,它实现了...首先创建一个任务,即定义一个任务类实现 Callable 接口,在 call() 方法里添加我们的操作,这里用耗时三秒然后返回 100 模拟计算过程。

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OpenAI全面拥抱PyTorch,TensorFlow:哪里比不上它?

另外一个选择 PyTorch 的重要原因是:用它来实现各种新的想法特别容易,特别是在 GPU 集群上。...由于 TensorFlow 诞生的时候,业界和学界对于深度学习框架的设计经验不足,所以在 API 的定义、设计和功能实现方面有很多不同的理解,开发者们也走过很多弯路。...更何况深度学习本身就是快速发展的,新算法需要快速的 API 实现。这就导致 TensorFlow 的 API 变了又变,还加上了很多 contrib 的 API。...基于以上两个原因,PyTorch 相比 TensorFlow 有着更低的上手成本,以及更快速实现的使用特点。...因此,经常有新思路的学界就更青睐 PyTorch 一些,毕竟他们需要的是能够快速实现想法,并迅速迭代的深度学习框架。

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在计算语义相似度中,看网上说要加range,不知道往哪里加?

二、实现过程 这里【eric】了解到她的原始数据和停用词啥的都在自己的,代码套用的作者的,估计还是会遇到些问题的,如下图所示: 后来【甯同学】给了一个解决办法,如下图所示: 加上之后,顺利地解决了粉丝的问题...三、总结 大家好,是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python处理语义相似度的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...大家在学习过程中如果有遇到问题,欢迎随时联系解决(的微信:pdcfighting1),应粉丝要求,创建了一些高质量的Python付费学习交流群和付费接单群,欢迎大家加入的Python学习交流群和接单群

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的5年Python7年R,述说她们的差异在哪里

对于Python的接触相对晚了两年,2014年走上实习岗位时,主管让研究推荐系统方面的实操,当时看的第一本相关书籍就是中国科学院博士项亮的《推荐系统实践》一书,而书内涉及的代码就是Python。...线性回归诊断(第一部分) 从零开始学Python【23】--线性回归诊断(第二部分) 从零开始学Python【25】--岭回归及LASSO回归(实战部分) 正好就在前两天有网友在公众号留言,希望分享一篇文章...但当你发现Python的语法特点和技巧后,也许会更爱Python(至少是这样的)。 功能对比 正如前文所说,R语言和Python几乎可以做数据分析和挖掘中的所有任务,都可以找到对应的第三方包。...这里将通过汇总的方式,做一个有关R语言和Python的功能对比,帮助读者有的放矢地学习和掌握各种的第三方包,以及在不同的应用场景下,选择对应的第三方包实现内容的落地。 ? ?

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运维的真正价值在哪里用十年经验来告诉你

当然,并不是否定我们运维在做的事情,毕竟也是做运维出身的。这些事情的确是运维人员必须要做的,但是的观点是不能陷在这个自我感觉良好的漩涡中——自认为运维做了很多的事情,非常的辛苦,甘做幕后英雄。...比如各种平台的资源分配&回收、统一配置管理、CI&CD(持续集成&发布)、操作系统的部署、系统空间的扩容与缩容、简单应用部署、文件分发等等,这些都是运维最基础的工作,也是自动化最容易实现和集中的领域。...从而提高运维管理的整体水平和效果,实现了灵活的弹性扩容能力。 运维是一件对责任心要求很高的工作,各行各业都对责任心有很强的要求,运维也是如此。 因为不同系统的应用等级不同,影响范围也会不同。...认为一个运维人员技术可以不是那么精深,做事可以不是那么敏捷,但是一定要有一颗较强的责任心,否则一切归零。...高精尖、高大上是在于运维使用了很多非常牛X的技术,在业务系统没有感知的情况下实现了业务的变更、升级。终端用户可以在无感知的情况下继续进行自己的支付操作、游戏操作等等。

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曹操哪里跑!--Java语言实现数字华容道游戏

最近这段时间《最强大脑》又开播了 但是怎么却少了经典的数字华容道游戏 心血来潮,想着手写一个解数字华容道游戏的程序 但是想解题得先有个题,就先实现了一个数字华容道 基本思路 使用一维数组表示数字华容道的游戏内容...根据用户的输入值m,随机生成一个大小为m*m大小的一维数组 一维数组内容的大小为0到m-1,其中0代表空格 考虑到随机生成的数组内容可能存在无解的情况 是先生成了一个有序的数组,0在最后一位...300次,并保证生成的一维数组不是有序的 用户通过输入某个数字x,移动x和0之间的数字 并将0数字放到x的位置 每次移动数字后,都检查一遍是否已经完成 直到完成数字华容道 话不多说上代码 代码实现

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