本文旨在通过深入介绍P4语言、P4在网络各领域的应用以及它所处的部署环境，向读者提供P4语言的概况。最后提出了潜在的新的应用领域和未来方向。
NumPy是Python中一个主要的数组编程库，可进行矢量、矩阵和高维数组的数据计算，在物理、化学和天文学等领域中发挥着重要作用。NumPy库在兼顾了Numeric和Numarray二者优点的基础上，于2005年发布，并在其后15年里支撑了Python所有库的科学和数组计算。
软件定义网络（SDN）是过去十年中一项重要的技术，增加了网络的可编程性。SDN理念通过将应用、控制和数据平面解耦来增加网络的可编程性。数据平面是一个重要但尚未解决的组件，与控制和应用平面相比，它受到的关注较少。
当今深度学习以及大模型的飞速发展，带来了对创新技术的不断追求。在这一进程中，代码数据增强技术显现出其不可忽视的价值。
计算机视觉入门的一些综述类文章和经典pdf书籍，【3D视觉工坊】按照不同领域帮大家划分了下，涉及图像处理、计算机视觉、自动驾驶、立体视觉、深度估计、姿态估计、OpenCV、SLAM、点云处理、多视图几何、三维重建等~ 综述类文章 双目视觉的匹配算法综述 基于立体视觉深度估计的深度学习技术研究（综述） 单目图像的深度图估计：综述 机器视觉表面缺陷检测综述 A Review on Object PoseRecovery: from 3D Bounding Box Detectors to Full 6D Pos
正如瑞斯福兹魔杖缔造了诸如邓布利多在内的历代非凡魔法师的传奇，具有巨大潜能的传统大型语言模型，在经过代码语料的预训练 / 精调后，掌握了更超出本源的执行力。
今天向大家介绍一个跟踪不平衡学习问题的Github资源仓库，文末附其中 7 篇相关综述论文下载。
一年一度的校园招聘即将开始，各位学弟学妹们将面临继高考、读研/博之后的又一次重大的人生选择。第一份工作对于一个人职业生涯的一生都至关重要，如何选择适合自己的团队和岗位，做好自己的规划以达到目标？在今天的文章中，SIGAI将对AI方向的校招选择进行分析，供各位需要的同学参考。说明一下，在这里我们仅仅只针对企业类的工作，对公务员、事业单位之类的工作不做分析。
每个人都以为，Python 将会连续第二次获得 TIOBE 的年度编程语言的称号。但这一次偏偏是优秀的老牌编程语言 C ，它凭藉 2.4% 的年增长率荣登榜首获得了这个称号。紧随其后的是 C#（+2.1%）、Python（+1.4%）和 Swift（+0.6%）。
应届生的第一份工作是形成工作习惯、思维方式的主要阶段。要知道，良好的工作方式和做事习惯、思考和解决问题的方式，对于一个人后续的职业发展至关重要，在起跑线上一定要占据优势。如果抛开具体的方向不谈，仅仅就公司的规模来进行考虑的话，应届生刚开始最好去一个做事靠谱、规模不太小的公司。
P4三宗罪系列: 网络的下一个创新是什么 P4遇到ML系列：走在勇往直前的AI路上 P4.org官方 对P4语言的进展 那可以说是相当的满意 直言处于寒武纪大爆发的边缘 史上最强P4可编程综述，没有之一！ 📷 P4在2021年 没有了线下会议的喧嚣 但是依然坚定地走在创新的路上 📷 首先P4-16规范 在刚刚过去的5月份 推出了最新的v.1.2.2版本 P4-16编程语言2021年培训视频 📷 其次如前所述 网卡是个拥挤的赛带 PNA架构就是要做行业的明灯 智能网卡还在犹豫怎么做，抄作业还不会
要想知道为什么 Kotlin 广受欢迎，首先要理解 Java 在现代软件开发领域中所扮演的角色。这两门语言联系得非常紧密，因为很多时候，Kotlin 代码的开发目标就是要在 Java 虚拟机上运行。
但是慢慢的科研热点转到了lncRNA，虽然lncRNA只有部分具有polyA尾结构，但也意味着公共数据库里面海量的mRNA-seq表达矩阵里面，都是可以提取到lncRNA部分，新的分析图表就出来了。在很多综述或者教程都可以看到对lncRNA的这样的总结：
1.1 在.NET之前 C#发音：see shap 1.1.1 20世纪90年代后期的Windows编程 20世纪90年代后期各语言缺点： 1.纯Win32 API不是面向对象的，而且工作量比MFC的更发 2.MC是面向对象的，但是他却不一致，并逐渐变得陈旧 3.COM虽然概念上简单。但实际代码复杂，而且需要更多丑陋的，不雅的底层代码 共同缺点： 主要针对桌面程序而不是Internet的开发 1.2 进入Microsoft.NET .NET框架是一种比MFC或COM编程
河南农大姚文与张会勇课题组合作发表长文综述，系统总结R/Shiny在开发交互式生物学网络工具中的应用
春招的气息已然来了，不知道小伙伴们准备的咋样了。今日在github上发现了个巨棒的总结笔记，总结了笔者的2018 2019 校招 春招 秋招 算法 机器学习 深度学习 自然语言处理 C C++ Python 面试笔记，特此来推荐给大家！
https://blog.csdn.net/aninstein/article/details/113745460
机器之心报道 机器之心编辑部 正是编译器的存在，才让人类语言转换为计算机可以理解的 0 和 1。 Jeffrey Ullman（左）和 Alfred Aho（右）是创建「编译器」的先驱。 1963 年，当阿尔弗雷德 · 艾侯（Alfred Aho）和杰弗里 · 乌尔曼（Jeffrey Ullman）在普林斯顿大学研究生院开学第一天一同登记排队的时候，计算机科学仍然是一个陌生的新世界。 如今因为这两位学者的努力，几乎任何人都可以使用计算机并对计算机进行编程以执行新任务。 北京时间 3 月 31 日，ACM
Go 语言，作为编程语言的后生，站在巨人的肩膀上，吸收了其他一些编程语言的特点。下面简单解释一下：
主要是因为我们依赖于这个V4的版本的Seurat流程做出来了大量的公共数据集的单细胞转录组降维聚类分群流程，100多个公共单细胞数据集全部的处理，链接：https://pan.baidu.com/s/1MzfqW07P9ZqEA_URQ6rLbA?pwd=3heo，而且也有海量的配套视频教程在b站，视频号等渠道，基本上大家能看到的中文笔记都是我们分享的。。。。
我写公众号的最初目的就是督促自己学习，分享一些教程，和专门搞生信的大佬们比起来，自己也就是菜鸟一枚，公众号更新也比较佛系，也不做推广，你能自行关注到，完全靠缘分。我就是分享一些生信基础的生信分析技能，以满足大家在科研工作中的生信需求。说实话，大家需要给你自己以定位，自己做纯生信的还是只是借助生信为大家在湿实验中提供思路，或者文章中添加一些生信内容。如果你是做纯生信，那也是分档次和研究方向的，如果只是分析别人的数据，比如预后模型这种，属于比较低端的水平。有的做开发，比如开发一个R包或者一些其他生信分析工具，又或者是建数据库，这些属于开发类。另外，这个也和研究领域有很大关系，植物的，人的，微生物的，是有区别的，当然，很多基础工具都差不多，但需要相关的知识背景。我自己主要是做药，癌症，所以我会的技能主要和自己研究方向相关的，我也不是什么都掌握，因为我觉得，具备基础知识储备后，自己用到什么就去现学现卖，而不是一下子学会很多东西等着以后用，我个人认为这是效率极其低下的。
绝大部分的技术原理介绍会从 单细胞悬浮液制备到测序细节面面俱到，其实并不那么的初学者友好。给大家推荐了一个高度精炼的综述，这个综述于2020年9月发表在 《Experimental & Molecular Medicine》杂志，标题是：《Single-cell sequencing techniques from individual to multiomics analyses》，链接是：https://www.nature.com/articles/s12276-020-00499-2
随着 BERT 和 GPT 等预训练 Transformer 的出现，语言建模近些年来取得了显著进步。随着大型语言模型（LLM）的规模扩展至数以千万计的参数数量，LLM 开始展现出通用人工智能的迹象，它们的应用也已经不局限于文本处理。Codex 首次展现出了 LLM 在代码处理方面的出色能力，之后更是出现了 GitHub Copilot 这样的商业产品以及 StarCoder 和 Code LLaMA 等开源代码模型。
以 FPGA 来实现 Smart NIC 举例，了解到底有什么网络功能任务是可以 Offload 到 Smart NIC 上进行处理的。并且，使用 FPGA 可以根据需要轻松添加、或删除这些功能。
在代码中实现一个机器学习的算法能够使你更加了解该算法以及其工作机理。
NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。
而且这些案例文献都不约而同的使用了monocle2这个软件，但是并不意味着它是金标准，也不意味着非monocle2不可。这个纯粹就是生物信息学领域的“马太效应”，大家都用monocle2做拟时序，所以后来者就简单的追随即可，而且绝大部分人其实并不关心算法细节，仅仅是为了做拟时序而做，那么就无所谓选择哪个软件了。实际上，做拟时序确实是有很多软件和算法的选择，我们可以来看看两个经典的综述，借此机会系统性梳理一下这方面背景知识。
一秒出快讯，一分钟内出分析文章，只要有需求，一年写出几十万篇文字作品都不在话下，这就是 AI 写作机器人，目前被广泛应用在一些媒体、金融、分析机构，甚至在文学创作和设计领域，比如写诗、写小说、自动制图、绘画等等。
在社会化分工、软件行业细分专业化的趋势下，会真的参与到底层系统实现的人肯定是越来越少（比例上说）。真的会参与到JVM实现的人肯定是少数。
敏捷方法的核心思想在敏捷宣言中有阐述，这里引自敏捷宣言网站 agailemanifesto.org 敏捷软件宣言 我们通过身体力行和帮助他人来揭示更好的软件开发方式。经由这项工作,我们形成了如下价值观: 个体与交互 重于 过程与工具 可以工作的软件 重于 面面俱到的文档 客户协作 重于 合同谈判 响应变化 重于 遵循计划 也就是，虽然右边的条目都有价值，但是我们认为左边的价值更多 这个宣言中有几
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- LiveVideoStackCon 2022 北京站祝您国庆快乐！ ⏰ 活动时间：2022年11月4-5日 🌏 活动地点：北京丽亭华苑酒店 音视频开发之旅（30) -音视频基础知识 从这篇开始我们进入FFmpeg系列的学习实践，作为开篇，我们先来了解下音视频相关的基础知识。 Android FFmpeg系列08--seek和精准seek seek功能的基本实现是比较简单的，不过要做到
本文介绍了如何使用Python实现自然语言处理（NLP）任务，包括文本分类、命名实体识别、情感分析、文本摘要、机器翻译等。文章首先介绍了NLP的基本概念，然后介绍了常用的NLP库（如NLTK、spaCy、gensim等），以及如何使用这些库来完成各种NLP任务。最后，作者分享了一些实践经验，包括如何调试代码、如何处理不平衡数据集等。本文适合对NLP和Python感兴趣的读者阅读。
目前从纯数学专业转行到机器学习领域已经有两年半了，又到了该总结转行经验和个人成长的时候。笔者在公司里面已经做过智能推荐系统，智能安全系统和智能运维系统。除此之外，笔者对量子计算等前沿内容也有所了解。不过，还是那句老话，大牛们请主动忽视以下内容，初学者可以用作参考。 1 编程语言 目前工业界的机器学习编程语言很多，基于个人的一些浅显的工作经验，发现目前比较常用的编程语言是Python和SQL。 通常来说，SQL 是为了从数据库中提取数据，然后进行必要的数据过滤，数据分析，数据提取。对于 SQL，需要掌握的
【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具，对于想进行深度学习开发的团队来说，可以参考一二。以下为译文： 在硅谷数据科学公司里，我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收
原文：Getting Started with Deep Learning: A REVIEW OF AVAILABLE TOOLS 作者： MATTHEW RUBASHKIN 翻译：冯斌 【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具，对于想进行深度学习开发的团队来说，可以参考一二。以下为译文： 在硅谷数据科学公司里，我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收集数据、创建模型，评估模型的技术路线。然而，当开发者研究什么技术可应用时，却找不到一个简明的可供参考的总结材料来开始一个新
在我十几年前开始写我的第一篇博客的时候，我就遇到了这个问题：我该基于什么原则来划分我的内容？早年的时候是QQ空间，它只支持按照某一个选定的类别进行划分。我在使用后不久就发现，有些内容注定是跨分类的，它们没有办法简单地被某一个分类约束。到初中以后，我开始在csdn上撰写我的内容，这时候我又遇到了一个问题：CSDN上的内容是按标签进行区分的，这使得整个博客看起来很散乱。
1.综述 客户端与服务器交互时都需要双方协商，确定消息的二进制格式。客户端在向服务器发起请求时会根据协议创建二进制数据块，然后依托tcp, udp, http等协议将二进制内容传递给服务器，后者根据协议的规则按照特定次序从接收到的二进制内存块中读取给定字段。
谈到人工智能（AI）算法，常见不外乎有两方面信息：铺天盖地各种媒体提到的高薪就业【贩卖课程】、知乎上热门的算法岗“水深火热 灰飞烟灭”的梗【贩卖焦虑】。
数组编程为访问、操纵和操作向量、矩阵和高维数组数据提供了功能强大、紧凑且易于表达的语法。NumPy是Python语言的主要数组编程库。它在物理、化学、天文学、地球科学、生物学、心理学、材料科学、工程学，金融和经济学等领域的研究分析流程中起着至关重要的作用。例如，在天文学中，NumPy是用于发现引力波[1]和首次对黑洞成像[2]的软件栈的重要组成部分。本文对如何从一些基本的数组概念出发得到一种简单而强大的编程范式，以组织、探索和分析科学数据。NumPy是构建Python科学计算生态系统的基础。它是如此普遍，甚至在针对具有特殊需求对象的几个项目已经开发了自己的类似NumPy的接口和数组对象。由于其在生态系统中的中心地位，NumPy越来越多地充当此类数组计算库之间的互操作层，并且与其应用程序编程接口（API）一起，提供了灵活的框架来支持未来十年的科学计算和工业分析。
从毫无存在感到无人不谈，大型语言模型（LLM）的江湖地位在这几年发生了巨变。这个领域的发展令人目不暇接，但也正因如此，人们难以了解还有什么难题有待解决以及哪些领域已有成熟应用。
在代码中实现一个机器学习算法可以教你很多关于算法和它的工作原理。
综述 Map（映射）与Reduce（化简）来源于LISP和其他函数式编程语言中的古老的映射和化简操作，MapReduce操作数据的最小单位是一个键值对。用户在使用MapReduce编程模型的时候，第一步就需要将数据抽象为键值对的形式，接着map函数会以键值对作为输入，经过map函数的处理，产生一系类新的键值对作为中间结果输出到本地。MapReduce计算框架会自动将这些中间结果数据按照键做聚合处理，并将键相同的数据分发给reduce函数处理（用户可以设置分发规则）。reduce函数以键和对应的值的集合作为输
DT时代的到来，驱动全球形成海量数据的爆发式增长态势，尤其是 2020 年以来对于实体经济的重大变革，全球对于数据加工、分析、挖掘等需求日益迫切。在此背景下，数据科学家、数据分析师的人才培育面临着入门门槛较高的困境，主要体现为下述三大痛点：
TensorFlow是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。它是目前应用最广泛的机器(深度)学习框架，利用TensorFlow，你可以很快的构建深度学习模型，目前在工业界应用非常广泛，截止到目前最新版本是tf.1.11。
实时、准确和鲁棒的定位对于自动驾驶汽车（AVs）实现安全、高效驾驶至关重要，而实时性能对于AVs及时实现其当前位置以进行决策至关重要。迄今为止，没有一篇综述文章定量比较了基于各种硬件平台和编程语言的不同定位技术之间的实时性能，并分析了定位方法、实时性能和准确性之间的关系。因此，本文讨论了最先进的定位技术，并分析了它们在AV应用中的整体性能。
4 怎样的学习，才能够直面现实 如何成为一个高段位的学习者 只有最后能够作用于现实的学习，才是唯一有效的学习 ---- 找到一切学习的向导 好的学习者，首先要向自己提问 主动建构知识 从教育学和心理学的专业视角来看，提问在学习中也是至关重要的。可以说，向自己提问是成为一名好的学习者的第一步 订立计划 学习计划可能经过缜密的安排，也可能比较随意。很多人会为自己订立这样的学习计划：“接下来两个星期看完《心理学与生活》这本教材”、“接下来一个月看完哈佛大学公开课《幸福课》” 实施学习 从头到尾地阅读一本书或者观看
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在PayPal的编程文化中存在着大量的语言多元化。除了长期流行的C++和Java，越来越多的团队选择JavaScript和Scala，Braintree的收购也推出了成熟的Ruby社区。 有一种特别的语言，它在eBay和PayPal有很长的历史，在开发者心中的地位也在日渐提高，这种语言就是：Python。 多年来，Python一直得到eBay开发人员的广泛使用和支持。甚至在官方管理层支持以前，技术人员就开始使用Python，并从中受益。多年前，我加入PayPal，并选择Python来编写内部应用程序，但我发
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