与大千你我一样，皆是从 无架构到MVC->模块化->MVP-> MVVM->AAC->组件化AAC。
本项目是基于kotlin + Mvp + Rxjava + Retrofit 封装的轻量级模板项目。项目没有过多冗余的依赖， 适用于快速开发以及新手练手。
AI 开发者按，麻省理工学院的研究人员最近推出了一种新的概率编程语言 Gen，这种语言让研究人员在不需要处理方程式和手动编写高性能代码的情况下，编写应用人工智能技术的多个领域的模型和算法。软件科学家 Jesus Rodriguez 写了一篇文章，文章介绍了 Gen 以及其他一些类似的工具，AI 开发者将他的文章编译整理如下。
在之前写过的《NLP的游戏规则从此改写？从word2vec, ELMo到BERT》一文中，介绍了从word2vec到ELMo再到BERT的发展路径。而在BERT出现之后的这大半年的时间里，模型预训练的方法又被Google、Facebook、微软、百度、OpenAI等极少数几个玩得起游戏的核心玩家反复迭代了若干版，一次次的刷新我们这些吃瓜群众的案板上的瓜。
在小夕之前写过的《NLP的游戏规则从此改写？从word2vec, ELMo到BERT》一文中，介绍了从word2vec到ELMo再到BERT的发展路径。而在BERT出现之后的这大半年的时间里，模型预训练的方法又被Google、Facebook、微软、百度、OpenAI等极少数几个玩得起游戏的核心玩家反复迭代了若干版，一次次的刷新我们这些吃瓜群众的案板上的瓜。
经过两年多的时间，微软在 5 月 3 日宣布对用于 Visual Studio Code 的 PowerShell 扩展进行了一次重大更新，是对 PowerShell Editor Services 的核心 PowerShell 引擎的彻底改造。
机器之心专栏 作者：梁继 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文，国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏，本文是此系列专栏的
最近有同学私信到数据库分布式id设计的时候，咨询这一块是怎么设计的，所以趁着周末，总结了根据现有业务来探讨分布式ID技术与实现。
一、Elasticsearch简介 Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，当然你也可以将这三者进行组合。Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎，可以说Lucene是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。但是Lucene只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用JAVA，并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解，才能明白它是如何运行的，Lucene确实非常复杂。Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎，但是在使用它做全文搜索时，只需要使用统一开发好的API即可，而不需要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。 当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene这么简单，它不但包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作: (1)分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。 (2)实时分析的分布式搜索引擎。 (3)可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。Elasticsearch的优缺点: 优点 Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。 Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 处理多租户（multitenancy）不需要特殊配置，而Solr则需要更多的高级设置。 Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。 各节点组成对等的网络结构，某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。 缺点 只有一名开发者（当前Elasticsearch GitHub组织已经不只如此，已经有了相当活跃的维护者） 还不够自动（不适合当前新的Index Warmup API） 二、Solr简介 Solr（读作“solar”）是Apache Lucene项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成，以及富文本（如Word、PDF）的处理。Solr是高度可扩展的，并提供了分布式搜索和索引复制。Solr是最流行的企业级搜索引擎，Solr4 还增加了NoSQL支持。 Solr是用Java编写、运行在Servlet容器（如 Apache Tomcat 或Jetty）的一个独立的全文搜索服务器。Solr采用了 Lucene Java 搜索库为核心的全文索引和搜索，并具有类似REST的HTTP/XML和JSON的API。Solr强大的外部配置功能使得无需进行Java编码，便可对其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr有一个插件架构，以支持更多的高级定制。 Solr的优缺点 优点 Solr有一个更大、更成熟的用户、开发和贡献者社区。 支持添加多种格式的索引，如：HTML、PDF、微软 Office 系列软件格式以及 JSON、XML、CSV 等纯文本格式。 Solr比较成熟、稳定。 不考虑建索引的同时进行搜索，速度更快。 缺点 建立索引时，搜索效率下降，实时索引搜索效率不高。 三、Elasticsearch与Solr的比较 当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快。
在几天后的 10 月 5 号，微软将正式开始推送 Windows 11。Windows 11 有个重要的变化是原生支持安卓应用，那么，用户要如何在 Windows 11 下载安卓应用呢？此前微软曾宣布将通过与亚马逊合作，将安卓应用带到 Windows 11 和 Microsoft Store。
https://deeplearning4j.org/cn/compare-dl4j-torch7-pylearn
Druid是一个快速的列式分布式的支持实时分析的数据存储系统。它在处理PB级数据、毫秒级查询、数据实时处理方面，比传统的OLAP系统有了显著的性能改进。
【新智元导读】本文选自开源深度学习项目 Deeplearning4j （DL4J）博客，文章虽然着重介绍自家产品，但内容仍然值得借鉴。与其他项目相比，DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。本文同时收录其他开源深度学习框架介绍，包括最近被亚马逊选中而备受关注的 MXNet。 Deeplearning4j （简称 DL4J）不是第一个开源的深度学习项目，但与此前的其他项目相比，DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。DL4J 是基于 JVM、聚焦行业应用且提供商业支持的分布式深度学习框架，其宗旨是在合
大型语言模型时代下，面对海量的文本数据，扩展序列长度已然成为一个关键问题。现有算法下，序列长度受限主要受模型表达能力、计算复杂度的影响。在此背景下，微软研究提出了一种Transformer变体：LONGNET，该架构将序列标记长度扩展到了10亿+，且并不会影响较短序列的性能。LONGNET的核心是扩展注意力，将计算复杂度从二次降低到线性。LONGNET可以用作分布式训练器，「跨多个GPU」设备并行训练序列。
机器之心报道 编辑：蛋酱、小舟 Visual Studio Code 发布了 Web 版本？还没有，发完又删了。 微软似乎「官宣」了编辑器 Visual Studio Code 的 Web 版本，但又很快删除了博客。最近，这一动态引起了开发者社区的热议。 9 月 1 日，微软在 Azure 产品更新列表中介绍了这项新服务，但很快就删掉了内容。这项服务和目前 GitHub 基于 Web 的编辑器差不多。使用免费的 Web 编辑器服务，任何 GitHub 用户都可以导航到 GitHub 文件和源代码存储库，
在上期的《谷歌、微软、OpenAI等巨头七大机器学习开源项目 看这篇就够了》这篇文章里，我们盘点了 TensorFlow，CNTK，SystemML，DeepMind Lab 等各大互联网巨头的开源平
北京时间6月15日早间消息，微软近期提起诉讼，要求法庭阻止美国政府使用搜查令向微软索取存储在美国以外的数据。此举获得了多家知名科技公司和组织的支持，包括电子前线基金会、Verizon、AT&T，以及苹果公司和思科。 苹果和思科已联合提交了一份法律陈述，对美国政府的这种行为提出了更具体的抗议。微软最初的起诉未能成功，但这已在该公司预料之中。而微软已再次提起诉讼。 此前，美国政府向微软发出搜查令，要求微软提供存储在爱尔兰服务器的数据。微软认为，这样做是不合理的，针对美国国内的搜查令不适用于美国以外地区，也不适用
Flutter 3 是我们正式为全平台提供支持的一个重量级里程碑，距离它的发布仅过去了三个月，今天让我们有请 Flutter 3.3 正式版！近三个月我们并没有放慢更新迭代的速度——自 Flutter 3 发布以来，我们已经为 Flutter 合并了 5687 个拉取请求。
eBPF是一项众所周知的革命性技术，提供可编程性、可扩展性和敏捷性。eBPF已经有DDoS保护和观测应用等不同用例。目前围绕eBPF已经形成工具、产品和应用经验的生态系统。尽管对eBPF的支持首先是在Linux内核中实现的，但人们对eBPF在其他操作系统上的应用兴趣越来越大，而且除了内核模式之外，还希望可以扩展到用户模式。
导读：近几年随着深度学习算法的发展，出现了许多深度学习框架。这些框架各有所长，各具特色。常用的开源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK、MXNet、PaddlePaddle、Deeplearning4j、ONNX等。
今日洞见 文章作者/配图来自ThoughtWorks：陈计节。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 近年来，微软坚持为社区提供更多灵活性，并以更开放的思路重构其已有平台，一改从前封闭高冷的姿态，迅速调整战略以适应新的产业格局，向全世界展示了一个灵动
选自微软博客 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、蒋思源 近日在 Hot Chips 2017 上，微软团队推出了一个新的深度学习加速平台，其代号为脑波计划（Project Brainwave），机器之心将简要介绍该计划。脑波计划在深度学习模型云服务方面实现了性能与灵活性的巨大提升。微软专为实时人工智能设计了该系统，它可以超低延迟地处理接收到的请求。云基础架构也可以处理实时数据流，如搜索查询、视频、传感器流，或者与用户的交互，因此实时 AI 变的越发重要。 近来，FPGA 对深度学习的训练和应用变得越来越重要
前言： 起初写这个框架的时候，可以说在当时来说并不是很流行的设计模式,那是在2012年，面向对象的编程大家都很熟悉， 但是“注入、控制反转(DI,IOC,依赖注入)、AOP切面编程”新兴名词 很多人并不知道特别是从事.NET开发的人，至少在当时 是这么样的，但是在今天它们却是非常流行的技术指标，很多大牛也承认，这是主流的开发模式，你们可以从招聘网的技术岗 位看出。 嘿嘿... 我从事过MVC2.0到5.0的相关开发工作，见证了MVC的成熟演变过程，就像本框架一样，设计模式未曾改变，但是代码一直在重 构。我也
在PHP开发领域，使用框架有助于提高开发效率、代码可维护性和安全性。本篇博客将深入探讨几种流行的PHP框架，分析它们各自的优势和不足，以便开发者在选择框架时能够更明智地作出决策。
在成为继苹果后全球第二家市值超过 2 万亿美元的公司后，北京时间昨日晚间，Windows 11 重磅发布。
谷歌宣布，其云平台已通过支付卡行业( PCI)数据安全标准( DSS)认证。这意味着开发者们可以在谷歌的云计算平台上保存、处理和交换品牌信用卡的信用卡信息，而无需担心与现有规定冲突。 在此之前，谷歌向用户 建议，其云服务并不适用于处理或保存信用卡信息。需要注意的是，现在谷歌云服务合规并不代表开发者可以一下子将所有信用卡信息存储到谷歌的服务器上。不过开发者现在确实可以用谷歌的平台来搭建自己的合规解决方案。 谷歌在今天宣布的新闻中提到了 WePay（该公司今天也宣布谷歌成为其公有云提供商）。WePay 开发运营
1. ACT-R：ACT-R由卡内基·梅隆大学开发，它既是人类认知理论的名称，又是基于该理论的软件的名称。该软件基于Lisp，提供详细的说明文档。 链接：http://act-r.psy.cmu.edu/software/ 2. Caffe：Caffe最初由加州大学伯克利分校的一名博士生创建，已成为一种大受欢迎的深度学习框架。它赖以成名的方面包括富有表现力的架构、可扩展代码和速度。 链接：http://caffe.berkeleyvision.org/ 3. CaffeOnSpark：该项目最初在雅虎开发
2017年企业界在AI技术上的开支将达到125亿美元，比2016年增长逾59.3%。这股强劲的增长势头可能会一直持续到2020年，到时收入有望达到460亿美元。开源软件的发展为AI的崛起发挥了巨大作用，市面上许多顶级的机器学习、深度学习、神经网络及其他AI软件采用开源许可证。本文从中遴选了50个最著名的开源AI项目： 1. ACT-R：ACT-R由卡内基·梅隆大学开发，它既是人类认知理论的名称，又是基于该理论的软件的名称。该软件基于Lisp，提供详细的说明文档。 链接：http://act-r.psy.
众所周知，文件名的匹配规则里同配符 ? 代表单个字符，通配符 * 代表多个字符。然而，具体到 Directory.GetFiles(string path, string searchPattern) 方法调用时，却又有一些大家不一定知道的细节。不信？我出一道题大家试试！
Lucene是apache下的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官网地址：https://lucene.apache.org/
本文翻译自：https://google.github.io/ExoPlayer/guide.html#mediasource
近年来，由于AI领域的迅猛发展，AI这一词汇已经成为一个流行语。AI曾被称为是一个书呆子和天才的领域，但由于各种库和框架的发展，使更多的人开始了他们的AI之旅。 不知道自己应该选哪个AI框架和库？看看
随着网络宽带的不断提升和智能手机的流行，RTSP实时视频流播放及处理不再局限于安防行业。在如道路、工厂、楼宇、学校、港口、农场、景区等诸多场景实施的信息化系统中，绝大多数都采用的是B/S架构，隐藏迫切需要在浏览器中嵌入多路摄像头RTSP流低延迟(小于500毫秒)播放功能，而在IE及Chrome 45以下版本等浏览器中，采用ActiveX控件或NPAPI插件即可实现。然而美好总是短暂的，从2015年开始Chrome及Firefox等浏览器纷纷取消了NPAPI插件的支持，而IE又在与Chrome
fragment 1.3.0-alpha04 发布了，其中有很多变动，其中提供了 fragment 间传递数据的新方式
现在到处是摄像头的时代，随着带宽的不断提速和智能手机的普及催生出火热的网络直播行业，新冠病毒的大流行又使网络视频会议系统成为商务会议的必然选择，因此RTSP实时视频流播放及处理不再局限于安防行业。在如道路、工厂、楼宇、学校、港口、农场、景区等场景实施的信息化系统中，已基本全采用B/S架构，迫切需要在浏览器中嵌入多路摄像头RTSP流的超低延迟(小于500毫秒)播放功能，而在IE及Chrome 49以下版本等浏览器中，采用ActiveX控件或NPAPI插件即可实现。然而美好总是短暂的，从2015年开始Chrome及Firefox等浏览器纷纷取消了NPAPI插件的支持，而IE又在与Chrome及Firefox等浏览器竞争的过程中不断被用户抛弃，到现在市场份额已降到可怜的个位数。微软在几经折腾后，索性也拥抱Chromium内核推出Edge新版来杀死自己的IE，以挽救自己在浏览器这块岌岌可危的江湖地位。
设计模式（Design Pattern）是软件开发领域的宝贵经验，是多人反复借鉴和广泛应用的代码设计指导。它们是一系列经过分类和归纳的代码组织方法，旨在实现可重用性、可维护性和可理解性。使用设计模式，我们能够编写高质量的代码，使其更易于他人理解，并提供了代码可靠性的保证。
对于.NET平台的初学者来说，有时候比较困惑“什么是.NET？什么是.NET Core？.NET和.NET Core区别又是什么呢？”。确实，目前微软的开发平台有两种不同的.NET运行时环境，一种是.NET Framework，另一种则是.NET Core(.NET 5)，不同的目标框架运行时环境不同。
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的重要研究方向，近些年，图像分割技术迅猛发展，在多个视觉研究领域都有着广泛的应用。本文盘点了近20年来影响力最大的 10 篇论文。
周末和朋友一起自驾去海边玩，去过杨梅坑的应该都知道，从杨梅坑到鹿嘴山庄需要坐快艇过去。
上一篇给大家介绍了深度学习在医学影像上关于图像重建及后处理，图像标注，图像配准，图像超分辨率和回归的应用，这一篇我将继续分享深度学习在分割上的应用。
你可能还不知道，在没有任何公开宣传的情况下，在最近，微软最近发布了一个全新的操作系统 Microsoft Validation OS。
人工智能已经存在了很长时间。然而，由于该领域的巨大改进，近年来它已成为流行语。人工智能曾经被称为总体书呆子和天才的领域，但由于各种图书馆和框架的发展，它已成为一个更友好的IT领域，并有很多人进入它。
企业使用云计算的主要目的是获得灵活性和节省成本。问题在于，如果没有持续地管理和监督，云计算成本的增长可能超出盈利的维度。
做安卓时间长了，接触到各种各样的框架，前前后后遇到了很多问题，这里顺便记录一下那些年在安卓开发的发展过程中的那些跨平台开发技术框架，大致如下：
作者 | 罗燕珊 Stellarium 是一个开源的桌面天像软件，由法国程序员 Fabien Chéreau 于 2001 年夏天开始启动，其他开发人员包括 Robert Spearman、Johannes Gadjozik、Matthew Gates、Timothy Reeves、Bogdan Marinov 和负责该项目的 Johan Meeris。 它使用 OpenGL 和 Qt 技术实时渲染绘制天空图像，其效果与我们通过肉眼、双筒望远镜或小型望远镜看到的非常相似。 如今经过 20 多年的发展，St
今天和大家一起简单回顾一下2019年发表的《MASS: Masked Sequence to Sequence Pre-training for Language Generation》这篇论文。MASS产生的背景，是在BERT取得重大关注后，发现BERT并不适用于生成式任务之后。作者将BERT中的预测token改为了预测fragment(连续片段)，同时采取了整个sequence-to-sequence modeling，取代了BERT仅仅使用encoder作为建模的做法，使得MASS更加适合生成式的任务。
随着微服务的迅速发展，各大互联网企业也投入到微服务的使用种。微服务最大的特点是，跨进程、跨服务、跨语言之间的调用，使得我们能够像调用本地类、函数一样。当微服务具备该特点，将我们复杂的业务拆分成不同的服务，服务之间在相互调用。这也是微服务为什么火的原因之一。
【数据挖掘 & 机器学习 | 时间序列】时间序列必备工具箱: 自相关与偏相关检验 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.11.18 ）
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