因为程序员是有鄙视链的：汇编 >C >C++ >Python >Java及C#及PHP(这三者相互撕) >VB >HTML。在这长长的鄙视链中，甚至都没有VBA的位置。 因为不能理解虚数i(i^2 = -1)的价值，问我爸i有卵用？我爸说，“等你长大了，遇到更多的问题，就知道i的价值。” 从上到下涉及到几十个部门，大概有100多张的KPI表格需要完成，这些KPI表格分布在各个Excel文件里。 KPI的基本格式，然后每个顾问负责几个部门，在Excel里不断修改KPI表格，打印出来后去各个当事人及其领导那里讨论并修改 每周把所有的Excel文件中的KPI表格归集在一起，按顺序分部门打印出来，并需要多份 然后写VBA程序，根据不同的情景、不同的优先级以及不同的权重来调节零售店的覆盖率、销售拜访频率、拜访中的服务深度等多因素，同时设定这几大因素的可接受范围，逐步逼近HC的预设值。 ?
高通的厉害之处的就在于芯片的设计上，不要以为这没什么技术含量，看看全球总共有几家可以做移动终端处理器的就能知道，据小编所知，也就只有高通和苹果拥有自主架构的CPU，而海思麒麟和联发科的CPU都是采用的公版架构
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今天给大家推荐一位VBA学习公众号-VBA说 VBA到底有多厉害？ 其实除了不能生孩子，其余都行。 1 先说说VBA的趣（装）味（X）应用 ●利用Excel VBA爬取糗事百科图片 ?
Yearning MYSQL 是一个SQL语句审核平台。提供查询审计，SQL审核等多种功能，支持Mysql，可以在一定程度上解决运维与开发之间的那一环，功能丰富...
在此之前，有专家提到人工智能机器——“长颈鹿”，它可以通过自学从而像人类那样通过评估局势来下棋，这完全颠覆了传统象棋程序。 ? 首先是随着神经网络的学习，对如何进行微调有了进一步理解。这要部分归功于运算更快的计算机；第二是海量注释数据集的出现，使神经网络得以更好地学习。 “比如说，训练系统掌握每方有三个皇后的棋局就没有意义，因为这种布局根本不会出现在实战当中”，他讲到。 除了在高水平国际象棋比赛上经常见到的局面之外，它还必须包含大量多样的非均势棋局。 虽然这可以通过另一个象棋程序来完成，但莱有更大的期望，他希望机器能够自主学习。 所以，他采用了一种自举法技术使长颈鹿通过与自己对战来提高其对未来棋局评估的预测能力。 莱称这种概率方法有46%的机率预测出最佳走法，并有70%的机率将最佳走法列在前三种选择里。所以计算机无需检测其他走法。 这项有趣的工作标志着国际象棋程序运算方式的巨大变革。当然，它尚不完美。
这短短的一句话，想必能得到很多设计师的羡慕，为Adobe设计页面，无异于是一份含金量很高的工作。 而说出这句话的人正是在里约热内卢工作的设计师Daniel Es...
在调度增强方面，多调度器共享状态调度的模式，第一是解决在线资源的复用调度问题，第二是解决调度冲突、调度性能、可扩展性和可靠性。 共享状态调度，无论从资源视图共享性，并发性，资源分配的灵活性以及对多调度器的灵活支持，都表现比较出色。 多优先级策略 在优先级上，TKE 采用精细化的 cpuset 编排技术，根据不同类型的服务优先级，比如高优在线业务，将其进行 cpuset 绑核，针对中优在线业务，采用 Cgroup quota 和 cpushare 未来的混部发展，第一是无差别混部，混部的场景将不再局限于在离线，而是更多复杂类型的负载混部，将会出现更多不同优先等级的负载，进行多优先级资源池的池化处理，资源池间抢占和池间回收技术，充分探索系统层次的资源干扰 ，如 CPI 干扰检查，eBPF 观测技术；第二是混部+弹性的极致结合，混合云中 IDC 和公有云极致的资源共享，多云多集群的资源分时复用调度，以此来达到云的本质目标--降本增效。
如今有可能仅使用基本的数学运算作为构建块就可以自动发现完整的机器学习算法。 本文介绍了一种新的框架来证明这一点，该框架使用了一个更一般的搜索空间，这可以显著减少主观设计意愿。 我们相信从零开始发现机器学习算法的初步成功，为该研究领域指明了一个十分有希望的新方向。 01 引言 近年来，神经网络在许多关键的任务上取得了卓越的性能。 作者有目的地排除了机器学习概念，矩阵分解和导数。 受监督学习工作的启发，作者将算法表示为具有三个分量函数的程序，Setup/Predict/Learn。如下图所示： ? 03 实验 在接下来的实验部分中，本文将分别回答以下三个问题：“搜索AutoML-Zero空间有多困难？”，“可以使用本文的框架以最少的人工输入来发现合理的算法吗？” 这些结果显示该算法是十分有希望的，但仍有许多工作要做。 论文地址： https://arxiv.org/abs/2003.03384 —end—
如今有可能仅使用基本的数学运算作为构建块就可以自动发现完整的机器学习算法。 本文介绍了一种新的框架来证明这一点，该框架使用了一个更一般的搜索空间，这可以显著减少主观设计意愿。 我们相信从零开始发现机器学习算法的初步成功，为该研究领域指明了一个十分有希望的新方向。 ? 引言 近年来，神经网络在许多关键的任务上取得了卓越的性能。 作者有目的地排除了机器学习概念，矩阵分解和导数。 受监督学习工作的启发，作者将算法表示为具有三个分量函数的程序，Setup/Predict/Learn。如下图所示： ? 实验 在接下来的实验部分中，本文将分别回答以下三个问题：“搜索AutoML-Zero空间有多困难？”，“可以使用本文的框架以最少的人工输入来发现合理的算法吗？” 这些结果显示该算法是十分有希望的，但仍有许多工作要做。 论文地址： https://arxiv.org/abs/2003.03384
该库有超过2500个优化算法，其中包括经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。这些算法可以用来检测和识别人脸，识别物体，对视频中的人类行为进行分类，跟踪摄像机运动和移动物体等。 另一个优点是，由于这是模型的内部表示，因此OpenCV开发人员可以有办法来优化和加速代码。随着OpenCV实现了自己的深度学习实现，这将外部依赖性降低到最低。 然而，有许多优化可以执行，使推理速度更快。例如，一个高效的推理机可以做一些事情，比如删除神经网络中未激活的部分，或者将多个层合并到一个单独的计算步骤中。 你有了池化层，有了激活函数，比如Tanh、ReLU、Sigmoid和Softmax，还有Reshape, Flatten, Slice, 和Split等函数。
JavaScript 是一种灵活的语言，表达力极强，我来举一个例子，保证让很多人大吃一惊。 本文受到了 Kyle Simpson 的文章《Iterating E...
文 | 鲁林 on 基础保障 一、Overview 从有赞双机房开始到金融云架构，针对业务方在多机房的应该部署以及消息发送订阅需求，需要 NSQ 针对双机房以及多机房部署提供消息发送与订阅服务。 有赞 NSQ 的双机房服务发现由 nsqlookupd 的服务发现入手，引入了 lookup-migrate（以下简称 migrate）。 由于有赞 NSQ 集群内已经实现了副本机制，消息只在一个机房落盘，不同步到对端机房。一旦本地机房 NSQ 无法正常服务，已经落盘的消息不会丢失（恢复前无法被消费）。 migrate 的双机房方案的实现主要基于 NSQ 在两个集群间的迁移设计，而多机房场景下，生产消费流量要求在多个集群之间路由。 两种方案各有利弊，方案一额外实现了请求透传，而方案二对于运维有一定的要求，代理配置以及端口映射之间的梳理需要一定的工作量。
目前最为常用的分布式事务锁解决方案有两种：通过 Redis 或 zookeeper 来实现，本文我们就来详细探讨一下通过 Redis 实现分布式事务锁的常见方案，以及每个方案所隐藏的坑，最终实现一个最为可靠与实用的分布式锁方案 即便上述情况没有发生，获取到锁之后的进程仍然是有可能在解锁前崩溃的，这就造成了死锁。 如何解决上述两种场景下的死锁呢？最简单的方法就是在锁上加一个超时，一旦达到超时时间仍没有释放，则自动释放锁。
问题本质要不要用集成开发工具写代码而言，是不是用记事本写代码和编程本身厉害与否没有多大的关系，倒是有很多人建议在初学编程的时候，先以记事本学习为主，这种是有一定道理的，毕竟记事本写代码空白一张对于初学者来讲需要考虑的东西对于掌握基本的东西多点 说到记事本写代码，要说这方面表现的比较厉害的在linux下面直接完全的键盘操作不用鼠标，工作效率高的惊人，当然需要记住大量的快捷键，要比直接图形界面的操作效率高很多，linux下面直接搞好VIM能够体会到纯键盘操作的快感
我们刚刚进入阜阳市区，这个安徽西北角的城市看起来跟任何一个三四线城市差别不大，最大的特征是有1000多万人口，在安徽人口最多。 “等到夏天你再来，河边、公园、小区楼下、胡同里……到时候全都是人。” 这种棋牌游戏到底有多火呢？我随手在网上搜了我辽宁老家、和老家附近几个不知名的小县城，搜“地名+麻将”，居然每一个都跳出来一大串安卓版下载地址。 “四五线城市的人手机都在玩什么？” 车窗外的阜阳有1000多万人，然而，我不在这个城市的关系网里，是一个绝对的陌生人。我必须加入一个本地微信群、必须把自己的房间号发送出去，否则，手机里连一张牌桌都支不起来。 每到一个城市就在当地最牛逼的酒店，包下整场，上来就放他们的产品多牛逼、游戏多牛逼、技术多牛逼……当场找代理签合同，打包卖房卡。” 魏然每月的销售提成接近10万块，而就在几个月之前，他在北京做游戏测试时，月薪还是8000多。 王老板有一天晚上找魏然吃夜宵，想问问怎么提高微信群的忠诚度。
所以不能简单的认为黑客都是使用KaliLinux，但是KaliLinux的确是非常适合黑客的好的系统，说起KaliLinux来本身还是linux系统基于debian的，只不过自身集成了很多安全工具，特别是黑客常用的一些工具 ，所以KaliLinux成为安全部门必装的一个系统。 无论度好用的系统都抵不上黑客自身的技术情怀，真正厉害的黑客不在乎使用什么样子的工具，关键在于对技术的执着程度，黑客做的事情不像常见的技术人员，就拿程序员来讲做的工作都是围绕着项目或者产品去做事情，大部分属于被动接收类型的 KaliLinux到底能够做些什么事情？ KaliLinux大致的功能有信息搜集功能常见的网络取证参数，DNS，SSL，VoIP，V**分析，电话通讯分析，路由分析等等这些网络数据，都可以直接在KaliLinux里面找到相应的工具去完成。
新工科人才却炙手可热 童鞋们一定和鹅老师有同样的疑问，“新工科”为啥这么火？这要从我国的产业发展和人才缺口谈起。 产业互联网的飞速发展，使得“新工科“人才成为市场刚需。 首届“腾研班”在深圳大学开课 有童鞋说，“我已经是懒癌晚期，宿舍被窝的吸引力远大于教室学习。”专治懒癌患者为了提高童鞋们对AI学习的兴趣，腾讯每年都会举办人工智能的竞赛，选拔优秀的人才。 学了辣么多，怎么证明自己“艳惊八座，横溢宇宙”的才华呢？ 重点来了，还没有选专业的童鞋们，鹅老师再跟你们分享一个秘籍，如何选择有“钱”途的“新工科”专业。
卫星水准也是一个国家科技水平衡量的标准，好在中国的卫星水准一直跟着发达国家，落后并不是太多，所以不像其他领域落后如此多，但是在整体领域看追赶的空间还是非常大，当前阶段还是要从太空垃圾抓起，然后再去进行别的研究和发展
把时间往回倒三年，在座各位有几位曾在2011年的时候预料到移动医疗像2014年下半年那么火热？好，我们看到台下有3位朋友举手，你们都很厉害！ 这方面，我相信2015年会有非常大的一场战役，所有在2014年获得巨额融资的企业会在2015年有一场大战，这个大战的重点就是争夺各种入口。 如果我们再看看2014年那些投资额最大的标的，就会对当前美国的移动医疗趋势有更深的理解。 这也是一个数据收集与分析的应用，和Nant Health有一点像，主要也是针对肿瘤。 比如说我们的患者有更好的付费习惯，比如说，在用户的拓展方面，因为法律不是那么健全，我们其实可以用更具创造性的方法获取用户，在这些方面中国优势还是蛮大的。
❌ ^^^^^^^^^^^^ // TypeError: Cannot read property 'toLowerCase' of undefined 解决方案有四种
云小微对话机器人基于完全自研的AI全链路能力，对用户输入的文本或语音识别的文本做语义理解、识别用户真实意图，记忆上下文和联想分析，面向用户提供快速、精准的信息问询体验。同时还为客户提供运营工具，通过对线上用户日志的挖掘，以及腾讯海量线上数据挖掘，提炼出各种问法，最终提高用户服务体验的满意度，减轻人工服务压力。
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