本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
【新智元导读】加利福尼亚大学伯克利分校和马克斯普朗克信息学研究所的研究提出了一种能够自我解释的算法，有助于让人类理解机器学习的决策过程。这种被称为“指向和对齐”的系统可以指向用于做出决策的数据，并证成为什么使用这种方法。随着机器学习应用增多，黑箱问题也愈发严峻，这项研究提升了机器自我解释能力，也为更加可靠的应用打下了基础。 自我意识，或者说自我理解和解释的能力，是人工智能和人类智能之间最大的区别之一。虽然我们可能不能完全了解自己，但我们可以为大多数情况下的决策说出理由。 另一方面，AI 算法通常仅被编程为基
本章包括 30 个问题，涉及数组、集合和几个数据结构。其目的是为在广泛的应用中遇到的一类问题提供解决方案，包括排序、查找、比较、排序、反转、填充、合并、复制和替换。提供的解决方案是用 Java8-12 实现的，它们也可以作为解决其他相关问题的基础。在本章的最后，您将掌握广泛的知识，这些知识对于解决涉及数组、集合和数据结构的各种问题非常有用。
这篇文章基于最近一次与Cloud Native Computing Foundation合作，与OverOps工程团队的Brandon Groves和Ben Morrise合作创建的网络研讨会。
联接已成为新的常态。到2025年，全球将有1000亿联接，65亿互联网用户使用80亿个智能手机，这表明世界正联接得更紧密。例如联接的球拍可以替代教练，教你更好地击球；联接的牙刷可提示牙齿甚至身体的状态，提醒你去看医生；联接的钢琴让出差在外的父亲骄傲地观看女儿的表演。而这些都将不再只停留在童话故事中，无处不在的联接网络会带你从虚拟走进现实。 去年当华为发布全球联接指数报告，很多媒体都在问华为到底想做什么？当时华为的联接版图还没有拼接完成，在华为刚刚举办的华为网络大会上，华为进一步重审了未来联接战略上野心，
将 Kubernetes 控制平面作为 Pod 托管可以为多集群和边缘用例启用（并简化）操作。但是，会带来一些新的要求和问题。而且标准可能来得比较慢。
太坊区块链毫无疑问具备创新的本质。其智能协同功能促进了分布式应用程序（DApps）和原始币（ICOs）的发展。然而，尽管迄今为止的以太坊已经取得了短期的成功，但以太坊区块链不具备可扩展性依旧令人担忧，从而难以实现普罗大众广泛应用的目标。而一种被称为分区化的技术可能会被证明是以太坊可扩展性问题的可行解决方案。
MongoDB最明显的优势之一就是文档数据模型。它在模式设计和开发周期中均提供了很大的灵活性。用MongoDB文档可以很容易地处理那些不知道之后会需要哪些字段的场景。然而，有些时候当结构是已知的，并且能够被填充或扩充时，会使设计简单得多。这就是我们可以使用预分配模式的地方。
该指南分享了获取更好结果的策略和战术，适用于像GPT-4这样的大型语言模型（有时也称为GPT模型）。这里描述的方法有时可以组合使用以获得更好的效果。我们鼓励进行试验，找到最适合您的方法。
本篇想要通过探讨这些问题背后的困难，来说明程序员怎样通过编写自测代码更有效率的进行开发。
原文：Daniel Coupal and Ken W. Alger 译者：牟天磊
对很多开发者来说，编程工作的面试准备很容易让人焦虑。面试要涉及的东西实在太多，其中很多还往往与开发者的日常工作无关，只会额外增添压力。
以太坊区块链的创新本质毋庸置疑，其智能合约功能促进了去中心化应用程序（DApps）和初首次币发行（ICOs）的发展。然而，尽管迄今为止以太坊取得了立竿见影的成功，但以太坊区块链不具备可扩展性的特性还是使不少人感到忧虑，这导致了以太坊想要为主流大众所接受的目标难以完成。这个问题上，分片技术可能会被证明是以太坊可扩展性问题可行的解决方案。
现在到了我们总结使用模式构建系列的时候，这是一个很好的机会回顾一下这个系列涵盖的模式所解决的问题，并着重复习每个模式所具有的一些好处以及做出的权衡。关于模式设计，最常见的问题是“我正在设计一个要做某某事情的应用程序，如何对数据建模？”正如我们希望你在学习本系列过程中可以体会到的那样，要回答这个问题，需要考虑很多事情。不过我们提供了一个应用场景示例图，这至少有助于为通用的数据建模提供一些初级的指导。
本指南分享了从 GPT 获得更好结果的策略和战术。有时可以结合使用此处描述的方法以获得更好的效果。我们鼓励进行实验以找到最适合您的方法。
本文作者是 Omry Yadan，他是 Facebook 人工智能软件工程师，创建了 Hydra。
随着机器学习（ML）成为每个行业的重要组成部分，对机器学习工程师（MLE）的需求急剧增长。MLE将机器学习技能与软件工程专业知识相结合，为给定应用程序找到高性能模型，并应对实现过程中遇到的挑战 – 从构建训练的基础架构到准备部署模型。新的在线资源如雨后春笋般冒出，培训工程师构建ML模型，并解决遇到的各种软件挑战。然而，新ML团队最常见的难题之一是保持工程师习惯于传统软件工程的进展水平。
微服务架构是一种进化模式，它从根本上改变了服务器端代码的开发和管理方式。 这种架构模式涉及将应用程序设计和开发为一组松散耦合的服务，这些服务通过定义明确的轻量级 API 进行交互以满足业务需求。 它旨在通过促进持续交付和开发来帮助软件开发公司加速开发过程。
介绍：python3-cookbook这本书是高级用法，不是小白使用书 目的：写作目的是记录下自己学习这本书的过程以及收获 书籍地址：https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
一款强大且兼容性极好的拖拽排序库, 兼容「IE7+」, 并且支持 「vanilla JavaScript / Angular / React」等框架.
Zachman和TOGAF是用于实现企业架构的框架。在本文中，我们将讨论两个最流行的企业架构框架：TOGAF和Zachman。我们还将包括如何选择以及额外资源的提示。
源 | Reddit 译 | OSC - 周其 我时不时会发现一种编程语言的不同用法它有时候会改变我对编程的看法啊。这篇文章中，我想分享一下让我惊讶的发现。这不是类似于高呼“函数式编程会改变世界！”博客文章。我敢打赌，大多数读者都没有听说过下面的大多数语言和范例，所以你应该也会被这些新概念吸引。 注意：我对以下大多数语言的使用经验都很少，但是我发现他们背后的想法非常吸引人，但对其没有专业知识，所以有任何错误请指出并指导更正。如果您也有新的范例和想法，欢迎分享。 默认并发 示例语言：ANI,
k0s 是高度灵活的 Kubernetes，允许您根据使用场景需要，便捷配置和部署控制平面与工作节点。
作者 | Uber 工程博客 译者 | 志勇 策划 | 赵钰莹 在大规模分布式系统的负载均衡中，子集是一种常用的技术。本文，我们将简要介绍 Uber 目前的服务网格架构，2016 年以来，这一架构已经为 Uber 数以千计的关键微服务提供了支持。接下来，我们将会探讨尝试在网格架构中扩大任务的数目所面临的挑战，并会探讨最初的子集方法的问题。本文最后给出了如何提出实时动态子集的解决方案，以及在生产中的结果。 Uber 服务网格 什么是服务网格？ 服务网格有很多种不同的定义，但我们的定义是：
最近，我一直在考虑有关Envoy代理控制平面的问题，因此我认为这些问题与我分享有关行业现状以及未来几年技术发展的一些结论是很有用的。
关键要点 .NET Core是跨平台的，可运行在Windows、Linux、Mac OS X和更多平台上；与.NET相比，发布周期要短得多。大多数.NET Core 都是通过NuGet软件包交付的，可以很容易地发布和升级。 更快速的发布周期对性能提升工作以及改进诸如SortedSet和LINQ . tolist()方法等语言结构性能的大量工作都有着特别的帮助。 通过引入了System.ValueTuple和Span这样的类型，更快的周期和更容易的升级也为迭代改进 .NET Core性能的新想法带来了机会。
Visual Studio 2022 正式版于发布。新版本带有 go-live 许可证，可供生产使用。在 Visual Studio 2019 的基础上，新版集成开发坏境提供了非常多的改进，包括对 64 位、.NET 6 和 C++ 20 的支持，为核心调试器提供更好的性能，并在实时共享会话中支持文本聊天。
机器之心报道 编辑：陈萍、泽南 AI 发展方向需要转向「小数据」了。 吴恩达（Andrew Ng）在 AI 领域有着很高的声誉。在 2000 年代后期，他率先使用 GPU 与斯坦福大学的学生一起训练深度学习模型，并于 2011 年创立了 Google Brain，以通过分布式集群计算机开发超大规模的人工神经网络。2014 年 5 月，吴恩达加入百度，负责「百度大脑」计划，并担任百度公司首席科学家，2017 年 3 月，吴恩达宣布从百度辞职。2017 年 12 月，吴恩达宣布成立人工智能公司 Landing
21CTO社区导读： 各位，在我们之前的文章内容中发表过一些关于数据驱动设计的文章，或者使用分析工具来优化我们产品的UI设计。简单讲，我们可以用Google Analytics（GA分析）等工具来进行用户行为调研，掌握使用我们产品的用户人群的统计数据和用户行为，从中确定我们的网站或App中可能存在用户体验不足的区域。 📷 我们可以通过后台收集到一些信息，知道用户在使用产品存在什么困扰。而且，我们可以假设是什么情况。接下来，我们假设是什么原因，然后进行可用性测试来确认（或推翻）自己的假设。通过这些假设条件，可
摘要： 作为一名软件工程师，我们应该活到老学到老，时刻与不断发展的框架、标准和范式保持同步。同时，还要能活学活用，在工作中使用最合适的工具，以提高工作效率。随着机器学习在越来越多的应用程序中寻得了一席
编译丨维克多、王晔 吴恩达是人工智能（AI）和机器学习领域国际最权威的学者之一，最近一年里，他一直在提“以数据为中心的AI”，希望将大家的目光从以模型为中心转向以数据为中心。 最近，在接受IEEE Spectrum的采访中，他谈到了对基础模型、大数据、小数据以及数据工程的一些感悟，并给出了发起“以数据为中心的AI”运动的原因。 “过去十年，代码—神经网络的架构已经非常成熟。保持神经网络架构固定，寻找改进数据的方法，才会更有效率。” 吴恩达表示，他这种以数据为中心的思想受到了很多的批评，就和当年他发起Goo
来源：AI科技评论本文约5000字，建议阅读10分钟本文向大家谈下吴恩达对基础模型、大数据、小数据以及数据工程的一些感悟。 吴恩达是人工智能（AI）和机器学习领域国际最权威的学者之一，最近一年里，他一直在提“以数据为中心的AI”，希望将大家的目光从以模型为中心转向以数据为中心。 最近，在接受IEEE Spectrum的采访中，他谈到了对基础模型、大数据、小数据以及数据工程的一些感悟，并给出了发起“以数据为中心的AI”运动的原因。 “过去十年，代码—神经网络的架构已经非常成熟。保持神经网络架构固定，寻找改进
API提供者可能面临的最大困难之一是如何管理版本和从实例到实例的构建。迭代的持续需求与组织的持续需求相匹配，使得版本控制成为现代API开发中一个有争议且经常被讨论的方面。但是，对于传统的版本控制，有一些替代方法可以带来一些主要的好处。
想让库支持多平台吗？ 想要了解使 .NET Framework 应用程序在 .NET Core 上运行需要花费多大的精力？ .NET 可移植性分析器是一种工具，可分析程序集并为应用程序或库提供有关缺失的 .NET API 的详细报告，以便在指定的目标 .NET 平台上实现可移植性。 可移植性分析器作为 Visual Studio Extension 提供，用于分析每个项目的一个程序集；也可以作为 ApiPort 控制台应用提供，用于按指定文件或目录分析程序集。
版权声明：本文为博主-姜兴琪原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/81635996
在这篇博客中，我将其称为ABAP PaaS，因为它就是这样：ABAP平台即服务。SAP历史上第一次，全球开发人员可以在云中构建和运行ABAP代码。在SAP Cloud Platform上，ABAP现在是块上的新孩子，在Java或Node.js旁边。
给定一个图像，人类可以很容易地推断其中的显着实体，并有效地描述场景，如对象所在的位置（在森林或厨房？），对象具有什么属性（棕色或白色？），更重要的是，物体如何与场景中的其他物体（在田野里奔跑，或被人等等）相互作用。视觉描述的任务旨在开发视觉系统，生成关于图像中对象的上下文描述。视觉描述是具有挑战性的，因为它不仅需要识别对象（熊），还需要识别其他视觉元素，如动作（站立）和属性（棕色），并构建一个流畅的句子来描述图像中的对象，动作和属性如何相关（如棕熊站在森林中的一块岩石上）。
线程主要通过共享对相同对象的访问进行通信。因此，在对象变化时读取可能会产生意外的结果。同样，同时更改对象可能会使它处于不一致的状态。
如今，恐怕没有比IT更爱创造新概念的行业了。一方面，源自于信息技术的高速发展，创新层出不穷；另一方面，可能是源自销售的需要，客户总有些猎奇的心理，先不论产品是否充分满足客户的需求，至少新的概念先从心理层面拨弄客户的心扉。
Web上数据的增长使得在完整的数据集上使用许多机器学习算法变得更加困难。特别是对于个性化推荐问题，数据采样通常不是一种选择，需要对分布式算法设计进行创新，以便我们能够扩展到这些不断增长的数据集。
由于没有办法检测和解决你的代码bug，Debug的步骤很快就会变得令人沮丧。值得庆幸的是，现在有很多工具可以帮助我们严格而详细地调试你的Python代码。
将现实物品带入虚拟世界，是很多玩家的愿望。在FPS游戏中，玩家希望可以手握真正的枪支道具，并在虚拟世界中显示出同样的枪支，然后进行枪战，而不是拿着没有手感的控制器。同样的，这种心态适用于其他游戏的玩家
Xnor.ai今天推出了AI2Go平台，该平台允许开发者和制造商为设备上的人工智能优化预先构建的AI模型。AI2Go专为相机、无人机和传感器等设备中的最先进边缘计算而设计。
使用选择最晚开始活动的贪心策略来设计算法时，我们需要确保每一步都做出在当前状态下最优的选择，并且最终这些局部最优选择能够组成全局最优解。
作者：Jon Friesen、Nick Tate 和 Cody Baker，DigitalOcean
计算科学可以追溯到在这些现代计算机设备还没有被想象出来之前很长一段时间。在一个更经常被问到的问题中，围绕着编程语言、框架和库的问题，我们常常想当然地认为，计算机的基本概念是必不可少的。
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