面向程序员社区的专业访谈类播客。几个主要的主持人是牛掰的ruby on rails的程序猿。
在现代社会,网页已经成为企业、个人展示和宣传的重要窗口,因此掌握网页制作技能是非常有必要的。今天,我们将为大家介绍十款优秀的国外网页制作工具,哪怕是小白也能帮助你快速搭建出令人惊艳的网页。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 http://www.wzjs.info/bz.asp?classid=130 http://www.wzjs.info/ 网站超市 https://
为了应对多客户端(Web, iOS, Android)的挑战,2016 年我们在团队层面和技术栈上做了很大胆的尝试:我们把前端团队和移动端合并了,组成了客户端团队。这个团队采用同一套基于 React
Machine learning and quantum computing mathematical foundations are strikingly similar.
想象一下,当你在一个网站上递交你的简历后,你会像珐琅彩瓷一样被各个公司竞相拍卖,确定到合适的「买主」之后,专车把你送到面试的地点;入职当天,你会收到精心准备的小礼物,通过试用期后,你还会收到 3000 元的奖金奖励! 程序员粘永把简历挂在网站后不久,就接到一个 HR的电话,「太快了」,不到一周,他就得到了心仪已久的公司 Strikingly 的面试机会,顺利入职。 啧啧,听上去像是广告一样。 但这是个真实的故事,这个网站叫100offer。在星巴克初次见面,100offer 创始人贾智凡向我介绍:我们在做
“今天,全球负有盛名的创业加速器 Y Combinator 宣布正式进入中国;陆奇担任 YC 中国创始人及首席执行官,并任 YC 全球研究院院长。”
现在有越来越多的应用服务商开发了自助建站工具,通过自助建站工具,我们可以轻松的创建一个看起来很专业的网站。但在眼花缭乱的软件产品面前,我们应该如何选择一款适合自己的建站工具呢?有的建站工具功能很强大,但使用起来很复杂。有的适合在全球范围内使用,有的适合在国内使用。
摘自:100offer,内容包括: 1、2014年什么样的程序员最抢手? 2、互联网公司怎样吸引优秀程序员加盟? 3、程序员跳槽中的一些典型案例。 以下是正文: 本文所有的数据均来源于100offer
我是100offer程序员拍卖的CEO贾智凡。在100offer的运营中,我最重要的工作,就是定期对拍卖的数据进行分析与整理。 今晚刚好整理了 10 月的拍卖数据,喝着小茶抽着烟,跟大家分享互联网程序
是什么让它屹立于前端世界之颠,这一期采访我们请到实力派框架 React。 小编: 终于请到国际巨星了,太不容易了,你先自我介绍一下! React: 大家好!!!我是 React 。 小编: 欢迎,React 来 FSX 做客,您之前又听说过我们吗? React: 有,我特别喜欢你们写文章的方式,很幽默,而且把比较复杂的技术比喻成身边的事物,浅显的把技术科普给大家,这一点我很赞赏。 小编: 嚯,我们主编是给你塞钱了是怎么着,这么夸我们,主编要知道了,今晚肯定加鸡腿。 React: 当然了,拿人钱财,替人消
移动互联时代大浪淘沙,「数据」亦主沉浮。各家公司在追逐产品不断完善的同时,也都在累积各自的用户数据反哺产品。而随着数据的不断累积庞大也容易带来一些难以用老旧方法解决的问题,这些问题驱使着企业的大数据体系迭代演进,也再次把「大数据技术」推向高潮。
当你初入江湖,迷茫不知道该干什么的时候,不妨去模仿前人是如何进行科研的,并从中归纳出最适合自己的道路。为此,我们推出“学术人生”专栏,介绍科研的方法与经验,为你的科研学习提供帮助,敬请关注。
The repo also follows from this journal paper (Neuromorphic Computing and Engineering 2022), which has been selected as one of the journal's top papers for 2022.
【1】 Mortality in Germany during the Covid-19 pandemic 标题:德国冠状病毒大流行期间的死亡率
【1】 Neural Rule-Execution Tracking Machine For Transformer-Based Text Generation 标题:基于Transformer文本生成的神经规则执行跟踪器
macaca提供的元素查找工具,可以将app视图的结构以布局结构树的格式在浏览器上展示出来,用过点击某个元素,就可以方便的查询到该控件的基本信息,以方便查找。具体使用可参考官网: https://macacajs.com/inspector
【1】 Multivariate Realized Volatility Forecasting with Graph Neural Network 标题:基于图神经网络的多变量已实现波动率预测 链接:https://arxiv.org/abs/2112.09015
这本书涉及了很多具体又贴合现实的互联网产品问题,即使你是非专业人士,也应该读一读,了解开发者是如何把你当猫耍的,以便你更好地认识一些套路,解锁,为选择手机软件或者云端应用擦亮眼睛!
【1】 Trees in transformers: a theoretical analysis of the Transformer's ability to represent trees 标题:Transformer中的树:Transformer表示树能力的理论分析 链接:https://arxiv.org/abs/2112.11913
【1】 Inference for Heteroskedastic PCA with Missing Data 标题:具有缺失数据的异方差主元分析的推断
【1】 Spectral goodness-of-fit tests for complete and partial network data 标题:完全和部分网络数据的光谱拟合优度检验
【1】 Why Generalization in RL is Difficult: Epistemic POMDPs and Implicit Partial Observability 标题:RL中为什么难以泛化:认知POMDP与隐含部分可观测性
【1】 On the Finite-Sample Performance of Measure Transportation-Based Multivariate Rank Tests 标题:基于测度运输的多元秩检验的有限样本性能研究 链接:https://arxiv.org/abs/2111.04705
【1】 CMT: Convolutional Neural Networks Meet Vision Transformers 标题:CMT:卷积神经网络迎接视觉变形
【1】 Graph Kernel Attention Transformers 标题:图核注意力转换器
【1】 Graph augmented Deep Reinforcement Learning in the GameRLand3D environment 标题:GameRLand3D环境下的图形增广深度强化学习 链接:https://arxiv.org/abs/2112.11731
【1】 A Graph Data Augmentation Strategy with Entropy Preserving 标题:一种保熵的图形数据增强策略
【1】 StyleSwin: Transformer-based GAN for High-resolution Image Generation 标题:StyleSwin:用于高分辨率图像生成的Transformer基GaN 链接:https://arxiv.org/abs/2112.10762
【1】 Embedding Signals on Knowledge Graphs with Unbalanced Diffusion Earth Mover's Distance 标题:非平衡扩散推土机距离知识图上的信号嵌入
【1】 Prototypical Graph Contrastive Learning 标题:原型图对比学习
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