编程的时候经常会遇到一类错误，就是明明代码没有问题。编译也可以通过，但是运行的时候就会抛异常，这就是所谓的逻辑错误了。编译时的错误很好发现，因为编辑器会友好的提示，程序员可以针对性的去处理。而逻辑错误编辑器是识别不出来的，而且往往编码人员自己写出来的逻辑错误，自己是很难发现的。毕竟编码人员这么写出来了，心里就认为我的代码怎么会有错，肯定是操作不当造成的。很多线上的bug其实就是逻辑错误。这在开发过程中其实是不能绝对的避免的，但是却可以通过反复测试测试出问题的所在。
Linux 是最受欢迎的操作系统之一，用户群快速增长。超过 600 个 Linux 发行版可用于满足各种用户需求。此外，世界上最快的超级计算机包含Linux，超过10万台Web服务器也在Linux上。Linux的巨大普及和重要性证明了它是现代技术的重要组成部分。
当我们非常专注写代码时候，我们往往会无意识的写出一些无效CSS代码。 我把这种称为 “潜意识错误”。 导致这种错误后，我们经常会反问自己：“为什么我写出这样低级错误？” 不过，这些错误都比较好解决，不需要花很多时间，只要纠正一下就行了。
期望：根据网络时间，显示正确等待时间 原因：客户端统计的时间是根据本地的手机时间，非网络时间，造成的这个问题； 经典： 1.新手常犯错误，不会考虑要调整时间，缺少时间敏感性测试； 2.常规的错误推测法案例； 3.之前说过的问题重复犯，因没有案例和整理的文档，没有在入职的时候，进行培训，造成同样问题重复犯，说明之前预防措施有待改进； 预防： 1.把该Bug分享到测试组，然后确认下各自相关类似的地方是否有该问题； 2.在测试例会在重新讲解这个Bug，并录制Bug视频，整理到必看常规Bug遗漏测试点清单，用于新人入职必须学习和每个季度温习的测试内容；
KeyKey是一款强大的Mac打字练习工具，可以帮助我们快速的掌握高效率正确的键盘打字方式，该应用程序会记录您的错误并在您进行时调整练习单词表，为您提供额外的练习，以使您绊倒的字母组合。
@Transactional 应用在非public修饰的方法上 如果在protected、private 修饰的方法上使用 @Transactional 注解，虽然事务无效，但不会有任何报错，这是我们很容犯错的一点。 ---- @Transactional 注解属性propagation设置错误 这种失效是由于事务传播方式配置错误，若是错误的配置以下三种 propagation，事务将不会发生回滚。 TransactionDefinition.PROPAGATION_SUPPORTS 如果当前存在事务，则
GitHub Copilot、ChatGPT 等 AI 产品的火爆出圈，让更多人看到 AI 在编程方面展现出的极强能力。一时间，关于“AI 取代程序员”、“AI 当立、编程已死”的言论不绝于耳。
以下内容由Mockplus团队翻译整理，仅供学习交流，Mockplus是更快更简单的原型设计工具。 网页设计师总是在不断的犯错误，可这并不表示他们不够出色。不管在任何行业，即使是最有经验的专业人士都会犯错误，一句古话说的好：犯错乃人之常情。犯错后能从中汲取教训才是将来取得成功的王道。以下有一些网页设计的常见错误，从中你可以学到如何解决他们，并成为你一直想成为的优秀的设计师。 1. 不经测试而发布网站 测试是网页设计中很关键的一个步骤。 在你正式提交网站之前，你应该进行测试。您需要测试以了解你网站的
几乎 .NET 所有开发人员都知道 new 修饰符可以重新定义从基类中继承的非虚成员，但是大部分开发人员并不知道怎么才能正确使用，甚至出现了滥用的情况。
导语 专职做 DBA 已经 6 年多的时间了，一路上，跌跌撞撞，从小公司 DBA，到腾讯高级 DBA，再到现在的金融数据库 DBA。看同行、同事犯了太多的错误，自己也犯了非常多的错误。一路走来，感触非
Garbage Collection（ GC ）也就是垃圾回收到底是什么？内存空间是有限的，诸如变量等需要分配内存才能存储数据，而当这个变量不再使用的时候就需要释放它占用的内存，这就是垃圾回收。
该文章介绍了Linux系统编程之文件与I/O（三）：目录的操作。主要包括打开目录、访问目录中的细节、关闭目录、目录信息结构体、创建删除和权限设置以及示例程序等内容。
声明式事务管理建立在AOP之上的。其本质是对方法前后进行拦截，然后在目标方法开始之前创建或者加入一个事务，在执行完目标方法之后根据执行情况提交或者回滚事务。
上节课我们主要开始介绍Aggregation Models，目的是将不同的hypothesis得到的gtg_t集合起来，利用集体智慧得到更好的预测模型G。首先我们介绍了Blending，blendi
商业领域的数据科学家和侦探类似:去探索未知的事物。不过,当他们在这个旅程中冒险的时候，他们很容易落入陷阱。所以要明白,这些错误是如何造成的,以及如何避免。 “错误是发现的入口。”——James Joyce (著名的爱尔兰小说家)。 这在大多数情况下是正确的,但是对于数据科学家而言,犯错误能够帮助他们发现新的数据发展趋势和找到数据的更多模式。说到这儿,有一点很重要:要明白数据科学家有一个非常边缘的错误。数据科学家是经过大量考察后才被录用的，录用成本很高。组织是不能承受和忽视数据科学家不好的数据实践和重复错误
在机器学习中，有许多方法来构建产品或解决方案，每种方法都假设不同的东西。很多时候，如何识别哪些假设是合理的并不明显。刚接触机器学习的人会犯错误，事后想想，这些错误往往会让人觉得愚蠢。我列了一个清单，上面列出了机器学习工程师新手最常犯的错误。希望你能从这些常见的错误中吸取教训，创建更健壮的解决方案，从而带来真正的价值。
在这种情况下，还能直接从 Python 官网下载安装其他版本的 Python 吗？
这个毛病可能非常多人都会犯过 , 假设MeTrackerStore通过构造持有activity的引用 , 那这个activity就永远不会被垃圾回收.(除非静态变量被又一次分配至不同的activity) 这是由于MeTrackerStore 是静态的 , 而对于静态变量的存储, 当应用程序启动 , 不收集 , 知道退出该应用程序正在执行的进程 . 注: 从技术层面来说 , 你能够持有一个静态应用的 application context , 这样不会造成内存泄露 , 但不建议这么做
年前看谭浩强的《C程序设计第四版》与小甲鱼老师的视频学完了C语言的一些基础，现在在看《C陷阱与缺陷》和《C和指针》，对C语言自然是不敢说精通，但也算是入了编程的大门。不踩坑的程序员不是好的程序员，每天忙着写bug修复bug，慢慢对于C语言编写程序有了一些属于自己的心得与体验，因为热爱所以也乐此不疲，以下是我给初学者们一些在学习C语言时避免踩坑的经验。
【新智元导读】 4月25日晚，李开复在互联网金融博物馆分享了他这三十年以来对人工智能的认识。李开复接受新智元专访中，从投资和技术趋势上解读了人工智能的火爆所引起的一些“现象”。他点评了最近百度无人车开源战略；预测AI一年后会出现短暂寒冬；并提出AI是一间房子，BAT代表的互联网只是里面一张桌子，呼吁AI创业公司应该背水一战，指望高价卖给BAT未免太天真。他回答了谁会成为AI时代的创业英雄等。最后提出宁愿要犯错误少的黑盒子强过犯错多的白盒子。 李开复更多为人所知的身份是创业导师、创新工场创始人、曾经微软研究院
前几天，写过一篇关于功效分析的文章：功效分析：P值的胞弟。今天我们再来一起深入探讨一下α与β的关系。简言：α是弃真的概率，β是存伪的概率。
Hard-Margin SVM，必须将所有的样本都分类正确才行。这往往需要更多更复杂的特征转换，甚至造成过拟合。本文将介绍一种Soft-Margin SVM，目的是让分类错误的点越少越好，而不是必须将所有点分类正确，也就是允许有noise存在。这种做法很大程度上不会使模型过于复杂，不会造成过拟合，而且分类效果是令人满意的。
无线端用户使用移动应用程序或网站都有一个特定的目标。通常情况下，站在用户和他的目标之间都会有一个交互形式 – 。实际情况中，表单被认为是用户使用链路中达到目标的最后一步，这就是为什么它是如此重要。所以
无我编程的10条诫律最早出现在 1971 年 Gerald Weinberg 出版的《程序开发心理学》中。后由Stack Overflow网站的联合创始人 Jeff Atwood 在其2006年5月9日的博文《无我编程的10条诫律》中再次列出。
Adaptive Boosting（AdaBoost）是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后把这些弱分类器集合起来，构成一个最强的最终分类器（强分类器）。
本文所谓的手抖是指一个小的操作导致较大事故的事件，每个人应该都有属于自己的手抖时刻,只是我们更愿意将它们放在心底,仅供自己把玩。
成长型思维认为人的能力是不断成长的，因此会把注意的重点放到通过努力来获得能力成长上。
先复习一下我们已经介绍过的内容，我们最早开始讲了Hard-Margin Primal的数学表达式，然后推导了Hard-Margin Dual形式。后来，为了允许有错误点的存在（或者noise），也为了避免模型过于复杂化，造成过拟合，我们建立了Soft-Margin Primal的数学表达式，并引入了新的参数C作为权衡因子，然后也推导了其Soft-Margin Dual形式。因为Soft-Margin Dual SVM更加灵活、便于调整参数，所以在实际应用中，使用Soft-Margin Dual SVM来解决分类问题的情况更多一些。
程序员有充分的理由感到自豪，因为其他人是无权进入数据库并更改的。世界越是依赖计算机定义，程序员的能力就越强。
这个PA的要求在handouts/PA1.pdf中。我们需要实现一个栈机器Stack Machine，这个机器以栈为存储和执行的基础。这里简单翻译一下PDF里面的描述。
公司凡是有内斗的地方，根源都在内斗部门的直属上级老板身上。出现内斗一般两种情况：
这几天互联网圈除了中概股的喋喋不休外，还有两个关于回归的小插曲：一个是快播CEO王欣即将出狱，王欣太太在微博呼唤老公回来重振雄风；还有一个是“天才少年”李一男将于近日出狱。与王欣要再次出发不同，李一男回归的起点相对更好。 李一男的队友们已准备好一切 王欣和李一男的回归都受到很高的关注。宅男们期待王欣回归再做一个播放神器，然而这些年快播已四分五裂，王欣很可能进入眼下炙手可热的短视频领域重新出发，他不只是可以号召快播的死忠用户，对于当初已各奔东西的快播团队也有很强的号召力，最终大家很可能聚在一起再创业。 相对而
一般来说，当p.value < 0.05时，我们认为犯错误的概率很低，可以否定原假设。但是假如我们做了很多次实验，比如10000次，那么犯错误的次数可能能达到500次，我们要规避这么多的假阳性结果，就需要考虑多重假设检验。
上节课我们主要介绍了Kernel SVM。先将特征转换和计算内积这两个步骤合并起来，简化计算、提高计算速度，再用Dual SVM的求解方法来解决。Kernel SVM不仅能解决简单的线性分类问题，也
NS解析对于经常建站的老手来说已经驾轻就熟了，添加 A 记录、MX 记录、CNAME 记录都很熟练，几分钟就可以搞定。不过对于建站新手来说还是比较蒙圈，搞不清什么是 NS解析及怎么做解析的问题。今天借着帮群友解决问题的同时，魏艾斯博客也把新手容易误操作的 NS解析问题详细的解释一下，因为实在太基础而又见过太多新手在这里犯错误（主要是蒙圈性质的糊涂，来回折腾两次他们自己都搞不清楚哪个是哪个，乱套了），老鸟可以略过本文内容了，看了容易打瞌睡：）。
机器人抢人类饭碗已经不是新闻，机器人开始抢占公司决策职位、对公司管理决策指手画脚也成为现实。中国香港一家风投公司的投资委员会近日任命一种人工智能工具任投资委员，还称它将与其他人类投资委员一样得到“平等”待遇。 研究生物科技与再生医学的英国公司Aging Analytics今年5月宣布，将启用一款新的人工智能工具，名叫VITAL，并将授权中国香港的风投公司Deep Knowledge Ventures将该工具用作该公司投资委员。 Aging Analytics声明称，VITAL在投资委员会和
我们会发生各种极有可能出现的混淆，数据抽取之后“迷恋”于数字，脑子里没有分析的目标，自己的局限影响指标选择......当分析数据的时候我们都很容易犯错。不过，用户体验团队需要用户行为的准确画像，你就要记下分析数据（用户体验分析）时最常见的几个错误，或者说读数据时几个最大的失误。
注：参考自bilibili系列视频，从0开始做播放器-第6章-图像编码的基础概念（理论课）https://www.bilibili.com/video/BV1PK41157jz
本文是对RSAC2022报告“Users Are Not Stupid: Eight Cybersecurity Pitfalls Overturned”解读。信息安全不是产品的堆积，信息安全是一个过程，人是信息安全过程中重要的一环，这一点早已经是业界共识。甚至，有的认为人是信息安全中最薄弱的一环。人们通常讲人的重要性时，大多从安全管理、安全意识的角度谈人的重要性。在这种情况下，侧重点在人作为行为主体，对信息安全的作用；要求人/用户要如何如何做，才能保证安全。然而，用户的认知水平，用户的时间、精力、能力是有限的，用户对安全的需求也是不一样的，一味地对用户高要求，是不可行地，是注定要失败的。业界提出了实用安全、信息安全心理学、信息安全经济学等概念，从不同的角度分析了一些信息安全措施、流程等失败的原因，以及更好地实现信息安全的方法等。实用安全，主要研究产品、技术、流程等如何与用户尽可能地匹配，使得用户不用付出太多时间、精力、学习等，就可实现安全目的。自2013年第一届“信息安全中人的因素”国际会议（First International Conference on Human Aspects of Information Security, Privacy and Trust）以来，相关国际会议已召开多届。这方面的研究大多是针对某个点的，而演讲者的本次报告，则试图从“面”的角度以及部分 “根源”的角度探讨一些较为普遍的实用安全问题，具有较高的参考价值。演讲者Julie Haney来自于美国国家标准与技术研究所NIST，并领导了一个实用安全研究项目。关于“usable security”，由于研究的都是实用中的问题，没有太多高深的理论（当然，我们认为这比高深的理论更重要），也就难以发表学术水平高的论文，在论文导向的国内学术界鲜有研究。我们查阅了多个学术数据库，未见合适的中文翻译，我们认为将“usable security”翻译成“实用安全”会比较恰当，纯粹按字面翻译为“可用安全”或“使用安全”都不合适。
Promise 提供了一种优雅的方法来处理 JS 中的异步操作。这也是避免“回调地狱”的解决方案。然而，并没有多少开发人员了解其中的内容。因此，许多人在实践中往往会犯错误。
研究人员表示，机器人在实验室中培育微型器官可能是防治疾病的“秘密武器”。研究人员已经开发出一种系统，可以使用液体处理机器人自动生成人体干细胞中的类器官，与人类不同，它不会“因疲惫而犯错误”。他们已经展示了该系统如何成功地将干细胞引入含有数百个培养皿的容器中，在不到一个月的时间内培养数千个微型肾脏。
12年程序员职业生涯得到的12个经验教训 我已经在ThoughtWorks工作了12年。是不是有点不可思议？回首我的职业生涯，我想写一写我在这些年中经历的困难，以及总结得到的12个非常重要的经验教训。
专职做 DBA 已经 6 年多的时间了，一路走来，感触非常深。看同行、同事犯了太多的错误，同样我自己也犯了非常多的错误，然而绝大多数的错误其实都是很低级的错误。 有的是因为不了解某个引擎的特性导致、有的是因为对线上环境不了解导致、有的是因为经验不足导致。一路上，跌跌撞撞，从小公司 DBA，到腾讯高级 DBA，再到现在的金融数据库 DBA。 不由得想起 5 年前的我，刚进入 DBA 行业，缺乏经验，经常犯错误，不是我不够努力，更多的是初来乍到的我根本不知道应该在哪方面下功夫。 本文就是基于这方面的考虑
在职场中，管理者会遇到下属犯错的场景。根据所犯错误是否具有共性特征，我把问题归为二类，不同类型的错误，采取不同的应对措施。
前言 不管我一生中取得了多大的成功，其主要原因都不是我知道多少事情，而是我知道在无知的情况下自己应该怎么做 原则是根本性的真理，它构成了行动的基础，通过行动让你实现生命中的愿望。原则可以不断地被应用于类似的情况，以帮助你实现目标 每一天，我们每个人都会面对纷至沓来的、必须做出反应的各种情况。假如没有原则，我们将被迫针对生活中遇到的各种难以预料之事孤立地做出反应，就好像我们是头一次碰到这些事一样 所有成功人士都是依据原则行动的，这些原则帮助他们取得成功，只是选择在什么方面成功因人而异，所以他们的原则也因人而异
然而，当你进入管理层时，你的身份会从下属变成上司。除了建立自己的声望外，你还需要得到下属的认可。就好像优思学院有些学生们，从一个自己埋头苦干的工程师变成一个需要领导团队执行改善项目的六西格玛绿带、黑带、或者精益管理人员，他们同样需要掌握一些新的思维模式和技巧。
重点3：老大、愿景、需求都是基于现状寻找最值得的改进。改进过后，又是新的现状了，还是基于现状寻找最值得的改进。进一步说也可以说，需求只有真假对错，没有变化。说需求有变化，那是从一个静止时间点来看的。
知道什么是挨踢项目吧？什么！不知道？那IT项目知道了吧？为了不让客户踢、不让老板踢、项目组成员之间不互相踢，俺为大家分享一些减少被踢机会的心得体会。就算不能让项目成功，也至少不会死得那么惨吧！
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