读者提问：小白可以转测试吗？ 阿常回答：可以转，但有条件。
测试 1 问：小白可以转测试吗？ 阿常回答：可以转，但有条件。
从事技术管理工作，并不是说完全丢弃技术，只是放弃了大部分的代码工作，但是新技术的学习是不能停止的，如人工智能的技术框架、机器学习的几种模式及擅长解决哪些问题等。
首先百度一下看看什么叫智能物流： 智能物流是利用集成智能化技术，使物流系统能模仿人的智能，具有思维，感知，学习，推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。...智能物流的未来发展将会体现出四个特点：智能化，一体化和层次化，柔性化与社会化。...通过智能物流系统的四个智能机理，即信息的智能获取技术，智能传递技术，智能处理技术，智能运用技术。...---- 近两年随着工业4.0和智能制造2025等概念的提出，仓储物流自动化行业里很多设备生产商和系统集成商都经常提到“智能”两个词，比如智能输送机、智能立体库、智能搬运机器人等等。...设备还是以前的设备，没有经过大的技术升级和软件迭代，为什么要摇身一变变成了智能化。 最后再引一段专家对自动化和智能化做的比较，你还觉得你的设备具有智能吗？ 自动化主要是针对基于规则的工作。
◀AlwaysOn 可用性组备份恢复▶在AlwaysOn AG 中，你知道各节点备份的关系吗？我这里有3个副本，将按由上至下的顺序进行备份。
自从Alan Turing（阿兰·图灵）于1950年代首次提出AI概念以来，人工智能已经走了很长一段路，并且它丝毫没有放缓的迹象。...如果说前几代AI的发展只是冰山一角，未来“人工直觉”标志着AI将成为真正“智能”的关键的一步。 第四代AI：模仿人类直觉 AI发展至今正在历经四次演变。...那么，AI真的可以具有“直觉”吗？毕竟计算机没有人的感觉，它只是二进制的机器，如何在决策时利用“直觉”呢？正因如此，人工直觉的概念在早年间还被认为不可能发生。...AlphaGO的演进： 人工直觉的进化 尽管人与机器在许多方面的行为方式都不同，但人工智能的发展不仅带来了更多的智能，而且似乎还发展出了一种直觉。...我们不妨从AlphaGo的进化，来看看人工智能是如何具备“直觉”的。 众所周知，AlphaGo是一款围棋人工智能程序，它击败了世界上最好的人类职业围棋选手，是第一款战胜围棋世界冠军的AI机器人。
转载自 frank909 的文章 《Java 泛型，你了解类型擦除吗？》 ---- 泛型，一个孤独的守门者。 大家可能会有疑问，我为什么叫做泛型是一个守门者。...它们之间是继承关系，所以 Sub 的实例可以给一个 Base 引用赋值，那么 List lsub = new ArrayList(); List lbase = lsub; 最后一行代码成立吗？...编译会通过吗？ 答案是否定的。 编译器不会让它通过的。Sub 是 Base 的子类，不代表 List 和 List 有继承关系。
有扎实的测试理论基础，热爱开发工作（不是单纯的CRUD哦） 五、最后： 不管是测试开发，还是什么高级头衔，真的不是那么重要，在成为进阶任何一个段位之前，应该要做的是先成为一名出色的软件测试工程师，不是吗？
Docker估计也是一样的，总有在夸大的场景中交学费的客户，可是只是客户没眼光吗？和无限夸大某种技术的布道师无关么？...在美国没有这么多的Docker创业公司，主要就是Docker，然后各大厂商支持，创业公司和创投公司都知道，没有自己的技术或是技术受制于人的公司不值得投资，既然Docker一家独大，再去Docker分一杯羹会容易吗？...，资本市场不会给出个好股价，但是CloudEra的困境是如果迟迟不上市，大数据热点成为非热点，资本市场那就考察的是盈利能力—市盈率，不是市梦率了，而CloudEra的盈利能力在目前状态能让资本市场满意吗？...Meetup就一定有效吗？对企业级市场来说，并不完全有效，参加Meetup的都是工程师，不是企业项目的决策人，工程师想用，企业决策人还没看清暂时不用是普遍现象。...中国目前的容器市场能支撑的了20多家Docker创业公司吗？
默认log串口：Board_KERNEL_CMDLINE := console=ttyHSL0, 115200, n8
人工智能一直以来是大热，智能制造又是新兴的关键词，说到智能制造就能想到人工智能，那么两者到底是一样的吗？...说到人工智能，我们并不陌生，机器人和阿尔法狗都深入人心，大多数人的理解是有着人的思维，像人一样去完成各种操作，然而真正的人工智能不止如此，它的应用领域十分广泛，小到一台手机，大到一个工厂的重型设备这些都是人工智能的产物...人工智能的发展可以分为两个时期，第一代人工智能主要以符号智能为主，也就是靠逻辑推理来做出简单的判断，并不是非常智能化，第二代主要以机器计算为主，靠着机器像人一样收集数据不断学习，积累经验，再次遇到时运营积累的经验解决并积累新的经验...目前，“互联网＋”和“人工智能＋”已成为制造业转型升级的主攻方向，智能制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、人工智能等技术的支持下，满足人类的需求而产生的。...所以人工智能和智能制造并不能混为一体，智能制造算是人工智能和众多技术融合发展的结果！ 忽米网——让工业更有智慧
暴力的直接Map对象toString()存，后面取出是就是用再转换为Map String转Map： JSONObject jsonobject = JSONObject.fromObject(str);
自从工作后写了大半年代码了,公司由于历史原因项目中充斥着各种不合理设计,写着写着就很容易烦躁,影响心情,写代码本来是快乐而富有创造的事情,面对这样的噩梦需要找到...
视频平台每天面对大量的短视频，一个一个进行人工审核就会太累，于是就有了智能审核，智能审核是有一套视频智能审核算法进行审核的。...视频智能审核算法 视频智能审核算法是利用互联网的视觉技术进行审核，智能软件背后已经设置了一系列关于违规的字眼以及算法，只要各位创造的短视频内有涉及到这些违规字眼就会直接否决。...总的来说，各位发布的短视频，智能审核会对该视频进行一帧一帧的审核识别。首先就是视频的图像审核，其次就是视频的音频以及字幕审核。...最重要的一点是，智能审核是不会感觉到任何疲惫感，即使是面对大量的视频，也依旧不会有出错的情况发生。 智能审核的算法准确吗 智能审核算法还是比较准确的，出错的几率很少。...总的来说，智能审核出错的概率很少，如果真的有审核出错，各位进行申诉即可。 上述就是关于视频智能审核算法的相关内容分享，希望各位了解之后能更加全面知道视频平台的审核算法。
3、尝试 大家也可以通过下面的链接进行尝试，智能写作编辑器的链接： https://transformer.huggingface.co/ 不知道你尝试过后的感觉是什么。...但是，你刚刚自己尝试过语言生成模型的威力之后，还会保持这么单纯的想法吗？ 5、威胁 仅举一例。互联网上，假新闻是一个非常严重的问题。...面对这种潜在威胁，我们真的已有完善的应对之策吗？正因为这种威胁实际存在，数据伦理才愈发成为重要的研究课题。 ? 如果你做数据科学研究，这个方向大有可为。 6、魔盒 风险是显著的。...而技术的进步与发展，真的能够因为一家机构决定“不开放模型”的举措，就能停滞吗？ 当然不会。OpenAI 因为压力，不断释放出更为强大的开源模型。目前开放的预训练模型版本，达到了 774M 个参数。
还记得维纳的控制论吗？他提到了温度计、应力计……，认为将这些读数传输给“超速计算机”，便可以给人们带来一个“自动工厂、无人管理的装配线”。...面向企业的智能化转型，微软希望首先帮助它们解决人工智能方面的几大挑战。...它也被包含在微软人工智能愿景中：助力企业管理与人才培训。它的目标是帮助企业制定、部署和实施人工智能战略。...这一学院的课程内容包括了定义人工智能战略、拥抱人工智能文化、培养尽责与可靠的人工智能，以及商业领袖必备的人工智能技术四大模块等。...商业领袖和那些未来的商业领袖们需要借鉴这一点，特别是在人工智能方兴未艾，智能化转型风起云涌的当下。
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但是，你刚刚自己尝试过语言生成模型的威力之后，还会保持这么单纯的想法吗？ 5 威胁 仅举一例。 互联网上，假新闻是一个非常严重的问题。...面对这种潜在威胁，我们真的已有完善的应对之策吗？ 正因为这种威胁实际存在，数据伦理才愈发成为重要的研究课题。 ? 如果你做数据科学研究，这个方向大有可为。 6 魔盒 风险是显著的。...而技术的进步与发展，真的能够因为一家机构决定“不开放模型”的举措，就能停滞吗？ 当然不会。 OpenAI 因为压力，不断释放出更为强大的开源模型。目前开放的预训练模型版本，达到了 774M 个参数。
当前关于智能设备的产品及媒体报导信息很多，笔者对一些主流的常见智能设备作了简单归类【图3】，有些未能完全归入，因为现在的智能设备又多又杂，其中附上的部分文章只是部分类别智能设备的代表，其它同类设备还有很多...1、智能家居智能家居产品应该是所有智能设备中最火一个领域，虽然有些只是把传统家居通过手机/平板接入网络实现的“智能”，但也正因为如此，才允许攻击者利用漏洞去远程攻击这些设备，从虚拟网络逃逸到真实物理世界...在乌云漏洞平台上，也经常曝光一些智能家居产品的漏洞，许多产品采用网站作为智能家居的控制系统，当站点被黑，就可能导致许多用户的智能家居被黑客控制【图7】。...【图5：腾讯同事为记者演示如何破解智能门锁】 【图6：破解某智能插座实现远程控制】 【图7：利用站点漏洞控制智能家居产品】2015年初，小米发布基于ZigBee协议的智能家庭套装，使得基于ZigBee协议通讯的智能家居产品又映入人们的眼帘...随着智能设备的普及和功能的多向化，人们的衣、食、住、行已经逐渐被覆盖到，比如已经出现的智能内衣（衣）、智能筷子（食）等等，甚至一些涉及人体健康的生物医学智能设备也逐渐出现，特别是像心脏起搏器、胰岛素泵等医疗设备
如今，大多数公司都使用某种形式的混合或云基础设施，如果没有某种形式的人工智能帮助，管理这些基础设施几乎是不可能的。...其次是人工智能工具采用的第二个方面——事实上，一些人工智能工具，如 GitHub 的人工智能编码助手或微软的 DeepDev，不仅让我们的生活更轻松，还为代码开发和分发开辟了新的可能性。...再过几年，DevOps 团队中的绝大多数似乎都将依赖人工智能工具，软件的发布速度将是以前的数倍。...这让我们回到了我们开始的问题——考虑到人工智能工具现在做了这么多 DevOps 工作，我们还需要 DevOps 人员吗？ 好吧，既是，也不是。原因如下。...在人工智能工具出现之前，一个新的复杂的开发框架可以如此迅速地在全世界推广的想法是可笑的。
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