今年 stackoverflow.com 已经上线十年，Stack Overflow 可以说是最好的软件类问答网站了，给软件开发人员工作和学习提供了非常大的便利，以至于像我这样的小白，离了 Stack Overflow 简直都不会写程序了。最近 Stack Overflow 的创始人之一，Joel Spolsky 更新了一系列 Stack Overflow 相关的文章，其中一篇讲为何给提问设置复杂的规则，读后受益匪浅，所以搬运过来，与大家一同分享。以下是原文链接：strange and maddening rules
在日常工作中，经常有业务方小伙伴来咨询用研“用户是怎么想的”，“用户是怎么做的”。很多时候用研都会选择用户访谈作为研究这类问题的方法。有时，业务方也会在用研的辅导下亲自执行访谈，当一回主访人。其实作为
本文是作者在赤兔APP“数据挖掘”小组内在线分享的记录。 分享主题：初入门径的Data Miner 分享时间：2016年4月14日晚8：00-9：00 分享地点：赤兔“数据挖掘”小组，线上 分享嘉宾：邓羿，2014年毕业于广西大学，期间在加拿大Nipissing University做过半年交换生。目前在深圳工作，两家公司都是电商类公司。 分享内容大纲： 一、入门经历（大学时期） 1. 专业背景 2. 数学建模经历 3. 小总结： （1）跨界，接触数据？永远不会太晚 （2）数学
深度学习领域发展迅速，自2014年以来，在《权力的游戏》中，与粉丝喜爱的角色死亡相比，更多的是GAN的创新。
最近学习js的时候看到了一段代码，思考再三之后仍然不是很理解，于是决定到尽可能多的平台进行提问，目的有二：1.最主要的，解决问题；2.借这个机会测试哪些平台可以在短时间内给予提问者反馈和援助，从而作为下次提问的首选之地。最后问题是解决了，但是关于提问这件事再次有了不一样的感想。
http://iamin.blogdriver.com/iamin/1204404.html
作者：guanghua https://segmentfault.com/a/1190000016736645 前言 2018年的秋天，金九银十的秋招季?，很荣幸，我也加入了跳槽求职的大部队?,虽然招
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Alexander Egorenkov 编译 | 张天健，笪洁琼 很多人通常很难问出合适的数据科学问题。这是因为他们还没有弄清楚问题如何用数据解决方案来解决。 数据科学工具起初可能看起来非常有限，但是我们可以将大多数真实世界的问题改成我们数据科学的语言。在一个数据驱动的环境下，如何有效的利用数据科学，如何提出数据科学可以解决的问题非常重要。 我们可以问什么问题？ 我们将学习过程分为6个目的，每个目的都有相关问题。 作为数据的科学家，这些问题是我们可以提问，解决，
引言 在黑客的世界里，你所提技术问题的解答很大程度上取决于你提问的方式与解决此问题的难度，本文将教你如何提问才更有可能得到满意的答复。 开源程序的应用已经很广，你通常可以从其他更有经验的用户而不是黑客那里得到解答。 这是好事，他们一般对新手常有的毛病更容忍一点。然尔，使用我们推荐的方法，象对待黑客那样对待这些有经验的用户，通常能最有效地得到问题的解答。 第一件需要明白的事是黑客喜欢难题和激发思考的好问题。假如不是这样，我们也不会写本文了。 如果你能提出一个有趣的问题让我们咀嚼玩味，我们会感激你。好问题是种激
吉浦迅从NVIDIA发布第一款嵌入式开发套件Jetsn TK1开始就建立了用户技术QQ群。凭借多年用户技术支持经验，我们深刻明白一个伟大产品要能够渗透到用户的应用方案里，首先必须先建立一个可以孕育种种伟大构想的地方，让每个有才华的个体能够在这里吸收经验、相互交流，最终推出自己最好的成果。
大家知道我在去年的时候开通了知识星球，刚开始是按照一年66元的费用开通的圈子，运营了一段时间后，我希望这个圈子可以成为有共同信念的朋友深入交流的地方，因此从年付费改为了一次加入永久免费。 现在距离我开通知识星球已经过去了320天，一共有180多位的朋友加入，每天在群里讨论问题聊聊人生，感觉和大家的距离也近了很多。其实每天找我问问题的朋友很多，而且内容也千奇百怪，如果每个问题都回答的话，基本上一天就不用工作了。知识星球其实也在一定程度上面解决了这个问题，做了一次筛选，找出真正需要交流的朋友。对于那些没有给与
吉浦迅用户专用 感谢你带给我们各种惊喜 【序言】 2017年，NVIDIA正式全球开始发售新一代嵌入式高性能计算平台Jetson TX2，相比起上一代 Jetson TX1，能源效率达两倍多，运行效能快两倍，因而能在移动终端上运行更复杂的神经网络，提升影像分类、导航以及语音辨识的精准度与反应速度。凭借提升运算能力，TX2 在嵌入式装置上独立完成 AI 演算，即使装置离线时也能照常运作。TX2 CPU 采用两核 Denvor 2 与四核 Cortex-A57，形成六核异构计算，并且搭载 8GB LPDDR4
作为一个程序员，把代码写好是本分，但仅仅是写好代码是不够的，工作的过程中总免不了要与别人打交道。几乎隔一段时间，我就会发现有些人身上出现下面的这两个问题。第一个就是不知道怎么提问，第二个就是有工作对接的时候，有用的信息不实时收集，多次对同样的问题进行提问。
在《机器人手册》第56版（出版于2058年）中，机器人三原则是这样表述的： 1. 机器人不能伤害人类，也不能不作为地任由人类受到伤害。 2. 机器人必须服从人类下达的命令，除非这些命令与第一原则相悖。 3. 机器人必须保护自己延续生存，只要这样的保护与第一原则或者第二原则都不相悖。 真直白，不是吗？很不错，服从人类命令被列在第二原则上。问题是，人类总是像个白痴一样地行动，于是有些时候，毫无疑问地遵守第二原则对于机器人来说实在不是最佳选择。来自塔夫茨大学人类与机器人交互实验室的GordonB
在自学“机器学习”方面，你能做的事其实很多。你可以参考一些书籍或者相关的课程、参加一些竞赛，或者使用一些你能用到的相关的工具等等。在本文中，我将结构性的阐述一下自学的方法，并且我会给出一些在从新手到老手的晋升途径中常常会遇到的问题的解决方案。
春招已经接近尾声，来总结下我2018腾讯腾讯春招行业应用岗的面试经历吧。 首先说下基本流程，网申+笔试+初试+复试+HR面。所有岗位基本都差不多。 这里想强调下，网申是不刷人的，因为几乎所有投递的人都会受到笔试邀请。 笔试没什么想说的，练就行了。因为是用心做的，后来还受到了性格测试。据说是笔试成绩优秀的人才会收到....但问题是性格测试答得一塌糊涂，因为题量太大了。。。奖金200道题，而且题目本身都很像，很容易迷惑。 严重怀疑是因为性格测试没有答好，我由产品策划岗被调剂到了行业应用岗，收到在北京某酒
最近积累了几个问题，我就凑在一起做一个统一的答复，微信后台的留言回复超过24小时就无法回复了，有时候看到的时候已经过了时间点了，实在抱歉。 有时候有些朋友是通过qq或者微信来问我问题，有时候运气好能够
本文分析了Kaggle利于数据科学领域新手学习的几点特征，并带你学习ML相关知识。
恩！又有一条群消息引发了我的思考，后续应该还会有接连不断的群消息引发小编的思考...
加了很多技术交流群，自己也组织有技术群，这种技术群，除了聊天抢红包，我们对它们最大的期许就是在某个真正需要的时候，能解决我的实际问题。我个人其实是非常乐意尽力帮忙回答群里面提出的各种问题的，不管是初级问题还是有难度的问题，都在探讨研究的过程中，有形无形的巩固和提高了你自身的技术水平和理解问题的能力。
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