Steemit背后到底运作原理到底是什么呢？下面让我们来为你揭开他的神秘面纱 什么是Steemit?...相较于传统社交网络平台，Steemit有以下几个优势 直接奖励内容生成者，省去平台中介费 无广告，把使用者的注意力留给优质内容 没人能透过算法操纵、屏蔽平台上的文章 Steemit是如何运作的？...Steemit为了避免作弊行为的出现，有以下这些防御措施： 否决票：如果被网友发现恶意刷赞行为，可以给予否决票。...，点赞者带来的影响力也会下降，每天恢复20%的投票力 延迟奖励：所有投票会被延迟24小时后才会计算奖励，如果有人在短时间内投票作弊，仍然会发现并予以否决 看到这里，你难道以为Steem只有一个应用而已吗？...除此之外，Steemit也是研究社会学和博弈论的绝佳工具，就让我们一起观察Steem未来的发展吧。
真的是这样吗？ 从高潮迭起到跌落低谷，VR/AR经历了什么？ VR/AR是从什么时候开始火的？面对这一问题，估计大多数人都会说，“是在2014年。”...但5G真的具有如此大的威力吗？其实不尽然。...就当前AR的应用场景看，大多为手机游戏、工具类应用，比如之前火爆全球的Pokémon Go，以及现在比较流行的AR导航等，它们都有一个共同点，就是通过手机网络实现的。...而之所以现在部分用户在体验VR/AR时仍会感到眩晕，除了个人耐晕程度不同外，内容设计不合理、光学/场景畸变、屏幕分辨率不足、辐辏冲突等也是主因。...5G于VR/AR的价值，是在解决现有问题之后 毋庸置疑，5G的价值是巨大的，但这一价值在VR/AR产业中并不是直接体现在终端上的，而是在云端。
技术是企业的核心竞争力，但所有技术都能为企业带来巨大经济效益吗？事实证明是不一定的，因为必须是可商用化和规模化的技术，才能给企业带来巨大经济效益。...AI还有一个巨大的应用障碍就是数据问题，现在成功运用的领域，比如人脸识别，因为已经具备了数据条件，公安部有多数公民的照片，但在工业领域，这个条件是不具备的，导致AI在工业领域的应用成本太高，所以，才有下面文章提出的小数据模型...自动驾驶技术 自动驾驶是AI技术的最难的运用场景，应该是AI技术当中的皇冠，因为自动驾驶要求数据量大，准确度高，识别速度要快，而且要求可靠性极高，因为任何错误判断都可能导致生命的代价，现在AI技术的准确率不能达到多个...但随着2015年以后，一些新技术，如金刚线切割技术的应用，生产成本大大的降低，现在光伏发电成本在逐步靠近火力发电成本。...光伏发电从当初的火爆泡沫到现在逐步走向成熟，花了10年的时间，专家预计还需再过几年才能实现平价上网的目标。
据“飞宇网吧”总经理王跃胜说，三年前，他第一次搬来25台电脑开网吧，一天来不了几个人，可现在，别说1000台电脑，就是翻一番，恐怕也空不了几个座椅。 ?...出乎意料的是生意不错，一半的机子坐了人，现在还是上班时间呢。 ? 走了一圈，顾客看起来都是20多岁的人，都是男生没有女生，99%在玩游戏，大部分在玩LOL（英雄联盟），少部分玩吃鸡和炉石传说。...我找了台机坐下，微信扫码开机，键盘是机械键盘，鼠标是游戏鼠标，现在的网吧硬件配置真好。 ? 一开机就弹出一个工作台，各种装备秒回收，还有LOL陪玩，一小时35-55元。 ? ?
from iefreer 这里，我们先将图片加载到纹理空间： 那么，现在我们有一个如下的纹理空间区域： 这块内容，就实际涉及到 WebGL 的知识，纹理空间和物理空间并不是在一块，WebGL 中的...φ 是和 z 轴正方向 ∂ 是和 x 轴正方向 p 是空间点距离原点的直线距离 计算公式为： 现在，如果应用到 Web 全景，我们可以知道几个已知条件: p：定义的球体（SphereBufferGeometry...现在 Web 对 VR 支持度也不是特别友好，但是，对于全景视频来说，在机器换代更新的前提下，全景在性能方面的瓶颈慢慢消失了。
new THREE.MeshPhongMaterial( { map: THREE.ImageUtils.loadTexture('images/texture-atlas.jpg') } ); 那么，现在我们有一个如下的纹理空间区域...现在，如果应用到 Web 全景，我们可以知道几个已知条件: p：定义的球体（SphereBufferGeometry）的半径大小 ∆φ：用户在 y 轴上移动的距离 ∆∂：用户在 x 轴上移动的距离 p...现在 Web 对 VR 支持度也不是特别友好，但是，对于全景视频来说，在机器换代更新的前提下，全景在性能方面的瓶颈慢慢消失了。
测试过程中，随手使用ping了下 svc 的名字，但是发现奇怪的错误 Destination Port Unreachable 明明之前还是好的哇，我记得之前是可以正常通信的哦，很奇怪，之前还是好好的，现在为啥不行了呢...从上面不同的匹配链上可以看出，到 svc 的流量都匹配到KUBE-CLUSTER-IP这个规则上了，而 ipvs 模式在，所有服务的 clusterIP 都会出现在本机的 kube-ipvs0 网卡上，
当今有很多高级语言：Java、C#、Python、Javascript、Go等，为什么还要学C/C++呢？其实，C/C++语言无处不在，桌面操作系统（Windo...
，我的一个导航站收录了一个关键词为‘小爱’ 的网站，那这个时候然后过一段时间，百度搜索引擎收录了我的这个收录的页面，这样当‘小爱’这个网站的 用户搜索‘小爱’这个关键词的时候，我的那个页面就有机会出现在首页...这就是我个人对导航站的一种运营方式的解读 就个人而言，本人2020年底年初的时候起手做了两个导航站（现在均已经倒闭） 做了半年后 当时两个站一个搜狗权5，日ip稳定在七八千左右，一个搜狗权2 近权3...（联盟有违规的h色广告） 随后就是域名也被墙了，两个域名都被墙了(没备案，用的外国机子) 现在想想真的挺后悔的了，哪怕站点卖了也值7、8k的样子，结果毁在一个联盟上。。。。
不止一个人觉得汇编语言现在应用的场景太少了，还在学习这门苦涩的语言还有多大的意义，现在汇编语言有多大用途，在当前这个高级语言越来越重要的年代，学习C语言的都不多了，汇编的又有多少人还在学习。
存储String的容器原来是它 那么String既然是数组存储那数组会有长度的限制吗？是的有限制，但是是在有先提条件下的，我们看看String中返回length的方法。...以字面量形式定义字符串 以上是我通过定义字面量的形式构造的10万个字符的字符串，编译之后虚拟机提示报错，说我们的字符串长度过长，不是说好了可以存21亿个吗？为什么才10万个就报错了呢？...看到这里我们来总结一下： 问：字符串有长度限制吗？是多少？
PPV课网站上经常有人问这个问题，在回答这个问题之前，先看一段对话： Q:你好老师,我想问下现在从事大数据相关的行业是不是有点晚了， 现在大数据这块就业就是开发吗？市场需求大吗？...A:现在学不晚，大数据人才供不应求 Q:但是从智联搜大数据也就是就是几千个岗位 A:这个职位大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。...Q:嗯 但是这样 面试人家一问 就露馅了 用入门的人的公司多吗？ A：入门理解业务场景和掌握分析方法很重要，工具是其次，数学再次之。 但如果数学功底不行，会限制你到达的高度。...现在，让我们再回到到第一个问题：现在学大数据晚吗？这个问题我想从三个方面回答。第一个问题： 大数据是否过热了？ 很多时候我们急于回答问题，却忽略了问题本身。...第二个问题是： 大数据相关职位需求多吗？ 不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。
现在所说的设计模式是基于面向对象语言，在面向对象语言中有很多的设计原则，在学习设计模式前需要了解并掌握这些设计原则，原则的灵活运用最终就体现成了各种模式，常用的原则有： 1、单一职责原则（SRP）：一个类应该仅有一个引起它变化的原因...现在市面上各种设计模式的书籍以及其他资料都是源于这 23 种，发展到今天模式已经远远不止 23 种，但我们只要学会了其根本就能够应对各种变化。...在学习过程中这样进行练习是可以的，但真实项目中，一定得去思考现在的方式有什么样的问题，为什么需要进行重构，然后才是思路和方法，得到最终的模式。
1 - 其他专业转PHP，是第一门语言。尽管学好了，解释型语言入手较快，不用考虑那么多的数据类型。一个数组走天下。如果打算强类型的，C/C++，Java都可以。
这么一看，代工不仅比自己造车赚钱，还能解决产能闲置问题，还有不代工的理由吗？ 或许是看到了代工的利好，自此之后，一汽集团、长安福特和力帆汽车等等国内车企纷纷加入代工之路。...而现在，汽车供应链厂商经纬达的投融资总监姜鹏对镁客网表示：汽车代工已经不是简单完成装配的过程，类似汽车里的模块化配件、算法软件等，都可以交由代工方完成。...至于蔚来、小鹏这类更为纯粹的造车新势力，在依靠代工完成市场初步占领之后，他们现在想要做的，则是进一步提高自己对供应链的掌控。 此时，逐步退出代工模式、自建工厂就成为了必然。
那么现在做前端的真的那么多吗？ 在智联IT服务类竞争最激烈的岗位排行榜中，web前端开发排行第三。 ? 市场需求量比Java岗位低了太多的前端开发，为何竞争也会如此激烈？人会这么多呢？
前段时间，来自辽宁鞍山的25岁女生因杀害了自己的母亲，一审被判无期徒刑。而弑母背后的原因则让人唏嘘不已。由于其平时花销巨大，又没有稳定的工作，因此欠下巨额的网贷...
区块链平台NEO，许多人认为将与比特币和以太坊一起作为加密货币的三位一体获得席位，已经发布了2018年7月的全球发展报告。在这里，我们回顾一下“中国的以太坊”的...
在前一篇文章中，我们大致了解了执行上下文是什么，也知道了任何语句的执行都会依赖特定的上下文。
深度学习和神经科学这两个学科现在都很大，我的经历尚浅，如果大家发现哪里说得不太对，欢迎提出指正，谢谢！ 那我们就自底往上说。...但是现在，可能还要走一段模拟的路子。 大概就是这个观点。 总结一下，就是， 深度神经网络和大脑皮层有共通的地方，但是并不能算是模拟。只是大家都找到了解题的同一个思路而已。
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