它是软件技术和业务发展到一定的程度，在项目管理工作上必须进行的一种升级，它是一个必然而不是一个偶然，也可是说是公司部门架构的一种调整。前后端开发者只需要提前约定好接口文档(URL、参数、数据类型…)，然后分别独立开发即可，在初期前端可以先造假数据进行测试(json)，完全不需要依赖后端，后期完成前后端集成即可，实现了前后端应用的解耦合，极大的提升了开发效率。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | John Mannes 编译团队 |Yawei， Jennifer Zhu，孙雅姗 声音是传递信息的重要方式之一。 大多数开车的人都熟悉汽车皮带打滑的声音。我爷爷甚至能靠耳朵来判断高载火车的刹车问题。还有很多专家都能通过听他们常用机器发出来的声音来检测机器运行的问题。 如果能找到一种自动监听的方法，我们就可以24小时监控我们生活的世界中存在的各种机器。 当我们被通知机器声音发生异常时，我们便可以预测出发动机、铁路基础设施、石油钻井和发电厂的运行故障。 自动监听技术
编者按：2015年刚刚开始，数家研究机构争相对SDN业界相关产业作出发展预测，其中市场研究机构Technology Business Research和Plexxi公司对业界观点侧重点存在冲突，但不管
虽然企业选择混合云是为同时享受到公共云和私有云的好处，但并不是所有的企业都能如愿的。本文总结了2014年混合云实施的五大秘诀，希望能够帮助您在来年获得成功。 当谈及如何选择云环境时，企业总是有很多方面的因素需要考虑。公共云提供了可扩展性和即用即付的付费模式，而私有云为用户提供了对内部部署环境的更多控制。为了减轻对公共云安全性方面的担忧并享有其好处，很多企业转而选择了混合云。 关于混合云的讨论在2014年是有所增加的，这是因为越来越多的企业都希望使用公共云服务和私有云的组合体。但是，即使是这两个领域的佼佼者组
引用著名瑞典统计学家 Hans Rosling 的一句话：想法来源于数字、信息，再到理解。
在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。 一旦你知道了这些算法是什么、怎么工作、能做什么、在哪里能找到，我希望你能把这篇博文当做一个
源码：https://github.com/supperjet/H5-Animation/tree/master/%E6%94%AF%E4%BB%98%E5%AE%9D%E4%BB%B7%E6%A0%
准备工作 我们大约需要30磅的铀235，体积差不多有一个棒球的大小，再配合一些很容易到手的材料，这种炸弹就能使1/3哩以内任何东西化为乌有；2/3里以内的东西严重受损；在1.25里半径内的人都会受到致命的辐射线；辐射尘随风飘扬，能使40里内的人都致病。如果它在纽约市引爆，大概有25万人会死亡，还有40万人会受伤。这种效果恐怖份子应该会很满意；这种原子弹甚至在战场上也都能派上用场。 不过，要提醒各位:铀235的分量不要超过45磅，因为对这样多的铀，其引爆的技巧相当困难，单凭业余的机槭工匠，大概是无法适时且
模拟已经成为各学科研究人员探索复杂动态系统在各种条件下的行为的不可或缺的工具[1]，包括假设或极端条件，以及在气候[2，3，4]，生物[5，6]，社会政治[7，8]和其他具有重大后果的环境中越来越多的临界点。然而，在许多环境中，模拟器(以及广义的建模工具)的实用性受到了限制。首先，尽管硬件的进步使模拟能够模拟日益复杂的系统，但计算成本严重限制了几何细节的水平、物理的复杂性和模拟器运行的次数。这可能导致简化假设，这往往使结果无法用于假设检验和实际决策。此外，模拟器存在固有的偏 见，因为它们只模拟它们被编程来模拟的东西；对于昂贵的模拟器，灵敏度和不确定性分析通常是不切实 际的；模拟代码由低级机械组件组成，这些组件通常是不可微的，并导致难以处理的可能性；模拟器很少能与真实世界的数据流集成，更不用说在线运行实时数据更新了。人工智能(AI)和机器学习(ML)在科学领域的最新进展推动了人工智能/机器学习在科学领域(除了发现高维数据中的模式)的几个关键目标方面的进展。这些进展允许我们将先验知识或领域知识导入 ML 模型，并将 知识从已学模型输出回科学领域；利用 ML 解决数值上难以处理的模拟和优化问题，以及最大化真实世界数据的效用；生成无数的合成数据；量化和推理模型和数据中的不确定性；并推断数据中的因果关系。正是在人工智能和模拟科学的交汇处，我们可以期待在基本上所有领域的科学实验和发现方面取得重大进展。例 如，使用神经网络加速气候科学的模拟软件[9]，或多代理强化学习和经济政策模拟的博弈论[10]。然而，这个领域相对来说是新生的和不同的，需要一个统一的整体视角来推进人工智能和模拟科学的交叉。本文探讨了这一观点。我们列出了在科学模拟和人工智能方面取得重大进展所需的方法，以及它们必须如何有效地结合。当 Phillip Colella 在 2004 年向 DARPA 提出科学计算的“七个小矮人”时，科学计算领域也处于类似的转折点，其中七个小矮人中的每一个都代表一种捕捉计算和数据移动模式的算法方法[11，12，13]。ii 在本文的剩余部分，我们选择用“基序”代替一个潜在的不敏感术语，这是我们对该领域未来发展的建议。事实证明，motifs 命名法对于在广泛的应用中对这些方法的行为和要求进行高层次的抽象推理是有用的，同时将这些方法从具体的实现中分离出来。更重要的是，这是一个可以理解的跨学科交流的词汇。Motifs 也提供了“反基准”:不局限于狭隘的性能或代码工件，因此鼓励算法、编程语言、数据结构和硬件的创新[12]。因此，科学计算的主题为 R&D 在科学中的数值方法(以及最终的并行计算)的努力提供了一个清晰的路线图。在本文中，我们同样定义了模拟智能的九个主题，互补算法方法的类别，它们代表了协同模拟和人工智能技术促进科学发展的基础；模拟智能(SI)描述了一个融合了科学计算、科学模拟和人工智能的领域，旨在通过计算机研究过程和系统，以更好地理解和发现现场现象。每个 SI 主题都有来自科学计算和人工智能社 区的动力，但必须协调一致地追求和集成，以克服科学模拟器的缺点，并实现新的科学工作流。不像科学计算的老七个主题，我们的 SI 主题不一定是独立的。其中许多都是相互联系和相互依赖的，就像操作系统各层中的组件一样。各个模块可以组合在一起，并以多种方式进行交互，从而从这种组合中获益。使用这一比喻，我们探索了“SI 堆叠”每一层的性质、每一层中的图案，以及当它们组合在一起时可用的组合可能性——这些层如图 1 所示。我们首先描述 SI 堆栈的核心层，详细介绍其中的每个主题:概念、挑战、最先进的方法、未来方向、伦理考 虑和许多激励人心的例子。当我们遍历 SI 堆栈，遇到众多模块和科学工作流程时，我们将最终能够展示这些进步将如何使模拟和科学工作的许多用户受益。我们的讨论继续涵盖重要的 SI 主题，如逆问题解决和人机合作，以及基本的基础设施领域，如数据工程和加速计算。
很多时候，我们都需要根据研究目的，有针对性性地采集实验动物的脏器照片，以尽可能的获取更多原始信息，处理后的优质图像才能用于发表论文或毕业答辩PPT素材。
网络切片的概念是将5G从只是另一种无线接入网络模型的定位中分离出来的关键。网络切片将虚拟化原理应用于移动网络，许多人将其吹捧为新一波软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）部署的启动平台。但是，针对网络切片的必要性和价值方面外界还存在许多争论。
选自Google Research Blog 作者：Inbar Mosseri等 机器之心编译 在嘈杂的环境中，人们非常善于把注意力集中在某个特定的人身上，在心理上「屏蔽」其他所有声音。这种能力被称为「鸡尾酒会效应」，是我们人类与生俱来的技能。然而，虽然关于自动语音分离（将音频信号分离为单独的语音源）的研究已经非常深入，但该问题仍是计算机领域面临的重大挑战。谷歌今日提出一种新型音频-视觉模型，从声音混合片段（如多名说话者和背景噪音）中分离出单独的语音信号。该模型只需训练一次，就可应用于任意说话者。 在《Lo
时隔65年，在近日Google Research软件工程师Inbar Mosseri和Oran Lang发表的论文《Looking to Listen at the Cocktail Party》中，采用了一个全新的视听模型为“鸡尾酒会”问题提供了一个合适的解决之道，这一突破为语音识别不仅带来了更多新可能，同时也成为该领域一个划时代的分水岭。
Spring Boot 作为一种简化 Spring 应用开发的工具，继承了 Spring 框架的核心概念，其中最重要的是控制反转（IOC）和面向切面编程（AOP）。它们是 Spring 框架的基础，同时也深深植根于 Spring Boot 中。本文将讨论 IOC 和 AOP 的概念以及它们在 Spring Boot 中的应用。
可以在扫描仪中放入若干照片并一次性扫描它们，这将创建一个图像文件。“裁剪并修齐照片”命令是一项自动化功能，可以通过多图像扫描创建单独的图像文件。
对于大部分面向最终用户的应用来说，它们都需要具有一个可视化的UI与用户进行交互，我们将这个UI称为视图（View）。在早期，我们倾向于将所有与视图相关的逻辑糅合在一起，这些逻辑包括数据的呈现、用户操作的捕捉与相应以及和针对数据存储（比如数据库）的操作。我们将这种设计模式称为自治视图（AV，Autonomous View）。 目录 一、自治视图 二、MVC模式 三、多层架构中的MVC 一、自治视图 说到自治视图，可能很多人会感到模式，但是我想很多人（尤其是.NET开发
吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。
自动化测试是指在没有任何人干扰的情况下，可以自动执行测试用例并获得测试结果的软件程序。
在QFN封装工艺流程中，划片切割是非常重要的一步。切割效率主要取决于划片槽的设计、芯片的制造工艺以及划片槽内的材料属性等因素。主流的划片设备有来自国产博捷芯品牌，可以提高划片效率和质量。
就在今天早晨，苹果发布了iOS/iPadOS 13.4更新，除了常规升级，还有个看似不起眼的更新：加入了ARKit 3.5。
访问者(Visitor)模式的定义：将作用于某种数据结构中的各元素的操作分离出来封装成独立的类，使其在不改变数据结构的前提下可以添加作用于这些元素的新的操作，为数据结构中的每个元素提供多种访问方式。它将对数据的操作与数据结构进行分离，是行为类模式中最复杂的一种模式。 在现实生活中，公园中存在多个景点，也存在多个游客，不同的游客对同一个景点的评价可能不同；医院医生开的处方单中包含多种药元素，査看它的划价员和药房工作人员对它的处理方式也不同，划价员根据处方单上面的药品名和数量进行划价，药房工作人员根据处方单的内容进行抓药。这些被处理的数据元素相对稳定而访问方式多种多样的数据结构，如果用“访问者模式”来处理比较方便。访问者模式能把处理方法从数据结构中分离出来，并可以根据需要增加新的处理方法，且不用修改原来的程序代码与数据结构，这提高了程序的扩展性和灵活性。
在后端，M 和 C 这样的关联关系有多种实现方式，比如 xml 配置文件，比如注解，比如规约方式；在前端，这里采用绑定的方式关联。
现在要写出优秀的代码并不是一个真正的问题。一切都只是先进行 Google 搜索，然后只需找到 Stackoverflow 的第一个链接，找到最受欢迎或赞同最多的答案并复制粘贴就足够了！
在前面的文章中，我们介绍了Double Lift的手法进化过程，以及相应的步骤总结和数学模型描述，这也是我自己的学习旅程，分享出来希望对大家的魔术学习，思维锻炼有所帮助。而谈到手法，最重要的特性是自然，要有一个真实的动作与之相似和对应。希望大家能从前一篇分析中以小见大，能用更合理实用的方式看待和练习魔术手法。相关内容回顾见：
超级高铁原型机现身迪拜，时速高达1200公里！
其实解决一个复杂领域系统的方式不只限于编码架构，我们同样需要从一些外溢的环节去考虑应对这种复杂度。
上一章讲述了表单数据验证，从前端页面接收用户的输入信息，通过POST方法提交数据到相应路由地址，
这就还要从 很久很久之前说起！在很久很久以前，没有前端后端之分，在公司除了设计基本都是后端人员，现在前端的工作由后端兼顾着，或者说有很少的一部分前端人员
波分复用WDM(Wavelength Division Multiplexing)是将一系列携带各种信息的不同波长的光载波信号，在发送端经过合波器（Multiplexer）汇合在一起并耦合到同一根光纤中进行传输，而在接收端经分波器（Demultiplexer）将各种波长的光信号分离出来。这种在同一根光纤中同时传输两个或众多不同波长光信号的技术，就称为波分复用，即WDM。WDM技术可以让单根光线的传输容量倍增，可很方便的在现有光网络中扩展容量。根据传输信号的方向，WDM可用作复用或解复用。
“Twelve-Factor App”的概念出现很久了，一般叫”12要素”，用来衡量一个后端服务是否适合搬到云上。以前不太明白其中的含义，经过一些实战之后，再回头看这些理论，发现这些“要素”个个一针见血，讲的正是实践中最容易踩的、最常见的坑。
想象一下，你和你的小伙伴正在努力寻找一个完美的餐厅，以便愉快的享用晚餐。我们清楚这个过程可能会花费数小时去争论，你会找到现代生活的便利之处：在线评论。通过在线评论，你找到了自己的选择，推荐 Carlo's 餐厅的男女用户的比例都高于你的小伙伴选择的 Sophia's 餐厅。然而，正当你准备宣布胜利时，你的小伙伴使用相同的数据得到，由于所有用户中推荐选择 Sophia 的百分比较高，因此很明显要选择它。
线性代数是一门大学课程，但也是相当“惨烈”的一门课程。在大学期间，我对这门学科就没怎么学懂。先是挣扎于各种行列式、解方程，然后又看到奇怪的正交矩阵、酉矩阵。还没来得及消化，期末考试轰然到来，成绩自然凄凄惨惨。 后来读了更多的线性代数的内容，才发现，线性代数远不是一套奇奇怪怪的规定。它的内在逻辑很明确。只可惜大学时的教材，把最重要的一些核心概念，比如线性系统，放在了最后。总结这些惨痛的经历，再加上最近的心得，我准备写一些线性代数的相关文章。 这一系列线性代数文章有三个目的： 概念直观化 为“数据科学”系列文章
大家好，我是来自百度智能云的李永兴，在百度智能云媒体云团队主要负责RTC产品的研发工作。
前言：“Twelve-Factor App”的概念出现很久了，一般叫”12要素”，用来衡量一个后端服务是否适合搬到云上。以前不太明白其中的含义，经过一些实战之后，再回头看这些理论，发现这些“要素”个个一针见血，讲的正是实践中最容易踩的、最常见的坑。
目前很多SDN(Software Defined Network，软件定义网络)的解决方案还主要集中在高校、ONF组织、运营商及设备厂商中进行探索研究，多停留在分析讨论、实验阶段，很少在国内企业中得到实际的应用。鉴于此种情况，也有一些厂商并没有受到这方面的局限性影响，而是从另外的角度切入SDN，比如网络虚拟化的应用，其实SDN平安城市视频监控运维与网络虚拟化的核心是一致的，在SDN领域有很多技术实现是通过虚拟化来完成的，同时SDN又赋予了网络虚拟化新的发展空间。例如被VMware收购的Nicira的控制
Long Long ago，就听说过SSH，起初还以为是一个东东，具体内容更是不详，总觉得高端大气上档次，经过学习之后才发现，不仅仅是高大上，更是低调奢华有内涵，经过一段时间的研究和学习SSH框架的基本原理与思想，总算接地气了。作为初学者，有点小小收获，想通过以博文的形式和大家一起分享，共同进步，在更新博文的过程中难免有认识不足的地方，还请各位大牛提出宝贵的建议，对于好的建议一定虚心接受，认真学习。
依赖注入（Dependency Injection，DI）是一种软件设计模式，用于管理对象之间的依赖关系。在DI模式中，对象的依赖关系不再由对象本身创建，而是由外部容器负责创建和管理。这使得代码更加灵活和可维护，并易于测试。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 严禁任何形式转载。
在asp.net里面实现反射除了用 Assembly.Load("SMS").CreateInstance("SMS.短信" + 短信开头的编号) 之外还有没有其它的方法呢？ .net里面有UserControl ，而UserControl 又可以使用 Page.LoadControl("UC_Show1.ascx") 的方式来加载。当然 UserControl 也是可以继承的。 Page.LoadControl 的参数是字符串，那么就可以动态设置了。 于是“反射”也就实现了。 我们先定义一个
AutodeskSketchBook Pro 2021是一款专业的数码画画插图软件，它拥有一个极其优美的界面，可以在每个设备上最大化地显示空间，让用户可以享受到出色的绘画体验。这款软件是专门为平板电脑或手写笔写板设计的，提供专业水平的绘图和插图工具，并配有丰富的命令选项、参数，提供灵活高效的插图设计和绘图功能，干净整洁的软件环境，友好的图形界面，可以快速地找到您所需要的工具，涵盖从简单的草图到最终精美插图的所有工具，可以帮助用户自由地发挥自己的想象力，在进行绘画创作时，还有超多类型的可自定义笔刷，综合的纹理和形状，流畅的笔触和精确度以及速度，让这款软件独具优势！
机器之心专栏 作者：刘斌 深度学习在 2006 年崭露头角后，近几年取得了快速发展，在学术界和工业界均呈现出指数级增长的趋势；伴随着这项技术的不断成熟，深度学习在智能语音领域率先发力，取得一系列成功的应用。本文将重点分享近年来深度学习在语音生成问题中的新方法，围绕语音合成和语音增强两个典型问题展开介绍。 一、深度学习在语音合成中的应用 语音合成主要采用波形拼接合成和统计参数合成两种方式。波形拼接语音合成需要有足够的高质量发音人录音才能够合成高质量的语音，它在工业界中得到了广泛使用。统计参数语音合成虽然整
迈克尔·贝执导的关于未来的电影中，汽车人半个前空翻就变形为直立机器战士。不过，就目前而言，这有点小儿科了。我们来看看自组装机器人的真容：一堆小磁立方体自如地在桌面上移动。这可比听上去酷多啦。M-Blocks是MIT最近研发的新一代自组装机器人。每个机器人的立方面对角线长约一英寸半，内部装有飞轮，外部则是一组磁铁。通过将飞轮速度设为高达每分钟20000转，这个独立的小东西可以在桌上疾走，并在空中翻转。一旦它们走近其他机器人，精巧的自对准磁铁系统便将它们与搭档结合到一起。看到一个小机器人爬到另一个头上并无什么稀
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。
其实这里主要讲了写代码的一个原则，那就是本文的标题， 单一职责原则。 什么是单一职责原则呢? 书上是这么定义的: 就一个类而言, 应该仅有一个引起它变化的原因。 说实话: 这句话我并没有理解. 什么叫
语音识别正在「入侵」我们的生活。我们的手机、游戏主机和智能手表都内置了语音识别。他甚至在自动化我们的房子。只需50美元，你就可以买到一个Amazon Echo Dot，这是一个可以让你订外卖、收听天气
前篇：【自然框架】——页面基类与设计模式（一）桥接模式 桥接模式的补充：(下面的一段是桥接模式里后补充的一段，桥接模式的一个小结) 什么是交接模式？引用《大话设计模式》里的定义： 桥接模式（Bridge）：将抽象部分和他的实现部分分离，使他们都可以独立的变化。（P229） 不知道大家有没有看懂这个定义，至少我是没弄懂，呵呵。再引用一段《大话设计模式》的一段解释：（P232） 小菜：“我觉得交接模式所说的‘将抽象部分和他的实现部分分离’，还是不好理解，我的理解就是实现系统有多个角度分类，每一种分类
秘密一： 现实中的数据往往很丑 大部分的数据可视化的教程， 都会让你轻松地从一个原始数据集开始。 无论你是学习基本的柱状图还是力导向的网络图， 你的数据都是干净的，经过整理的数据。 这些完美的JSON或者CSV文件就像电视里的厨艺节目中的灶台那样干净整洁。而实际上， 当你在处理现实中的真正的数据是， 你80%的时间得用来搜寻， 获取， 载入， 清洗以及转换你的数据。 这样的过程， 有时候可以用自动化的工具来完成。 不过， 差不多任何需要针对两个以上的数据集进行清洗的工作总会需要或多或少的人工的工作。有
本文介绍了Spring框架的常见面试题，包括Spring的基本概念、好处、IOC和DI、Bean的生命周期、常见的ApplicationContext实现方式、Spring AOP、事务等。同时，还介绍了Spring中的设计模式，包括单例模式、工厂模式、代理模式、模板方法、前端控制器、工厂方法、策略方法等。通过本文的学习，读者可以掌握Spring框架的基本概念和实现方式，以及如何在实际开发中应用这些设计模式。
Generalisation of structural knowledge in the Hippocampal-Entorhinal system https://www.groundai.com
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