image.png 过去九年，从学校到工业界，李先刚一直专注在语音和声学领域。他说，一方面企业越来越重视AI的应用，随着研究的深入，在复杂场景下的语音识别性能将显著提升。...文 / 李先刚 策划 / LiveVideoStack LiveVideoStack：李先刚你好，非常荣幸代表LiveVideoStack采访你。...李先刚：滴滴作为移动互联网巨头，一直以来都致力于“让出行更美好”。...李先刚：目前，得益于深度学习的强大，当数据足够充分的情况下，很多语音识别任务的性能都能达到一个还比较不错的水准。但在一些特殊场景下，依然还需要突破。...李先刚：推荐一本书《原则》
“汉语新解” prompt 是由李继刚设计的一个用于启发人工智能模型进行创意性文本生成的指令模板。...李继刚在此前已经因其在AI领域的贡献而为人所知。他在2024年的这次回归，带来了这款“汉语新解”prompt，立即引起了广泛的注意。继刚兄昨天的“汉语新解”，是今年我个人看到最惊艳的AI产品之一。...“汉语新解” Prompt 0.3版本 以下是“汉语新解”的0.3版本的prompts： ;; 作者: 李继刚 ;; 版本: 0.3 ;; 模型: Claude Sonnet ;; 用途: 将一个汉语词汇进行全新角度的解释
嘉宾 | 李永刚 编辑 | 忠良 随着人工智能的不断发展，各行各业与人工智能的融合也越来越多，智能化测试就是其中之一，本期我们采访了 ArchSummit 全球架构师峰会（上海站）专题出品人李永刚老师...测试先呈现出攻击姿态，目标是攻陷（Break）程序、发现其中任何潜藏的错误。缺陷的发现绵延不绝、软件也就迟迟无法交付，最终导致保护式编程作为一种应对策略成为开发人员的基本素养。...永刚：所谓智能化我认为是个持续的过程而不是某个明确、可达的目标。...永刚：和开发的工作内容有很大不同，相应的能力要求也有很大差别。...嘉宾介绍 李永刚 美团优选测试团队负责人，拥有十多年测试领域从业经验，先后涉猎过传统 PC 应用、云计算 / 分布式系统、移动端应用等领域，对探索测试方法、推动过程改进、达成高效持续交付较有兴趣。
新尝试，视频号聊技术，欢迎双击爱心 新尝试，60s分享一个正能量。 “架构师之路”视频号，学技术，学管理，闯职场 如果大家喜欢，我尽量坚持下去。 推荐阅读：...
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 知乎新用户吴恩达，第一件事儿竟是回答如何系统学习机器学习。 嗯，果然随时都自带老师属性。 结果短短不到1...
现在我们面临了两种选择： 先操作Redis的数据，再操作数据库的数据 先操作数据库的数据，再操作Redis的数据 如论选择哪种方法，最理想的情况下，两个操作要么同时成功，要么同时失败，否则就会出现Redis...因为使用「更新」操作的话，你会面临两种选择 先更新缓存，再更新数据库 先更新数据库，再更新缓存 第1种不用考虑了，下面讨论一下「先更新数据库，再更新缓存」这种方案。...明确这个问题之后，摆在我们面前的就只有两个选择了： 先更新数据库，再删除缓存 先删除缓存，再更新数据库 2.2....先更新数据库，再删除缓存 这种方式可能存在以下两种异常情况 更新数据库失败，这时可以通过程序捕获异常，直接返回结果，不再继续删除缓存，所以不会出现数据不一致的问题 更新数据库成功，删除缓存失败。...先删除缓存，再更新数据库 这种方式可能存在以下两种异常情况 删除缓存失败，这时可以通过程序捕获异常，直接返回结果，不再继续更新数据库，所以不会出现数据不一致的问题 删除缓存成功，更新数据库失败。
近一个词突然火了起来，叫 副业刚需。我们知道房子是有刚需这一说法，没想到副业也出现了刚需。 副业是什么？ ?...这里把副业的特点指了出来： 1 提高生活质量 2 比主业投入时间少 3 比较偶然，不固定 副业刚需主要出现在当前的人们，消费观念改变，比如基础的开销：房贷，车贷，生活开销，父母开销，小孩教育，一大笔的开支
Google Cloud 人工智能和机器学习首席科学家李飞飞认为问题在于： “机器可以思考吗？” 根据 Google 的说法，今天的答案是彻底否定的。...当被问到解决图像识别问题是否足够让她相信我们正在让机器走向真正的思考道路时，李飞飞简单答复说:“不，这还不够。”...Corrado 和李飞飞称这是“第二阶段”，在 AI 发展 60 年之后，他们和世界各地的同行们才刚刚起步。
对于低SNR微弱信号采集，很多同学会有这样一个疑问：应该先放大还是先滤波呢？这是一个问题！ 我喜欢以实际波形举例说明，更清晰容易理解。...对于一个信噪比非常低的信号，噪声幅值是很大的，如果此时先直接用放大器放大，放大后的噪声非常容易导致放大器进入非线性区域（饱和），进而影响其性能，见上图第三行。...因此在微弱信号处理时，先滤波、再放大，是一个选择，以保障后续电路的要求，这可以满足大部分应用需求。有的场合是第一级放大倍数很低，经过多级滤波后，通过一个高倍数的主放大器对信号进行放大。
图片 开发与治理一体化核心原则是“先设计后开发，先标准后建模”。许多人问我如何确保数据质量稽核规则的完备性。...总而言之，有两种模式：一种是先污染后治理，即不管三七二十一先上线，然后不断修复问题；另一种是我们推崇的一体化模式，即在开发阶段就建立数据标准体系。...嘉宾 | 郭忆 编辑 | 李忠良 https://c.m.163.com/news/a/I9HHFMMJ0511D3QS.html
/data/Step01-airwayData.Rdata") 大家可以先自行理解这个airway数据集，它的转录组测序数据也是公开可以获取的， 可以看我们的数据分析实战系列教程，目录如下所示： （...gsea分析来确定上下调通路功能 方案3：针对每个样品的基因表达量排序进行ssGSEA分析，然后对ssGSEA打分矩阵根据分组进行差异分析 前面的两个方案都需要做差异分析，接下来我们就走转录组差异分析 先差异后.../data/Step03-DESeq2_nrDEG.Rdata") 有了差异分析结果，我们先走方案2：分组做一个差异分析，根据变化情况把几万个基因排序后，进行gsea分析来确定上下调通路功能： rm...先ssGSEA后差异 这里我们针对测序的counts矩阵，走GSVA包的ssGSEA分析，代码如下所示： rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) load...两个策略得到的结果其实是大同小异： 两个策略得到的结果其实是大同小异 同理，大家也可以测试一下方案1和2的一致性，差异分析后的统计学显著的上下调基因分别独立去做GO或者KEGG数据库的超几何分布检验结果，跟上面提到的先差异后
嘉宾 | 郭忆 编辑 | 李忠良 在当今数据驱动的时代，企业面临着越来越多的数据管理和治理挑战。...开发与治理一体化核心原则是“先设计后开发，先标准后建模”。许多人问我如何确保数据质量稽核规则的完备性。以我们原先在网易严选的数据质量稽核规则为例，这非常依赖于数据开发者对需求和业务的理解。...总而言之，有两种模式：一种是先污染后治理，即不管三七二十一先上线，然后不断修复问题；另一种是我们推崇的一体化模式，即在开发阶段就建立数据标准体系。
大家好，我是邓飞，星球内有老师问了一个问题： 做基因型数据分析时，是先质控还是基因型填充？两者顺序不一样差距大吗？...因为填充都有准确率，如果缺失比较大，填充错误就比较多，所以，先删除缺失率大的位点或者样本，剩下的进行填充，就能保证填充准确性了。
而引入缓存后，我们在向数据库插入数据时，到底是先更新数据库还是先更新缓存呢？ 缓存的一般使用 缓存，从本质上讲，是为了更好的协调两个速度差异比较大的组件而引入的一种中间缓存层。...又或者是先删除缓存，再更新数据库？ 缓存更新策略 从理论上来说，给缓存设置过期时间，其实是一种最终一致性的表现。...如果这种场景下使用先更新数据库再更新缓存的策略，也会造成服务器资源的浪费。...先删除缓存再更新数据库 先删除缓存再更新数据库的方案也存在着线程安全的问题，例如，线程A更新缓存，同时，线程B读取缓存的数据。可能会出现下面的执行顺序。...推荐使用 在实际的生产环境中，推荐 使用先更新数据库再删除缓存 的操作。那么，我们该如何解决这种策略下的问题呢？
而引入缓存后，我们在向数据库插入数据时，到底是先更新数据库还是先更新缓存呢？ 缓存的一般使用 缓存，从本质上讲，是为了更好的协调两个速度差异比较大的组件而引入的一种中间缓存层。...又或者是先删除缓存，再更新数据库？ 缓存更新策略 从理论上来说，给缓存设置过期时间，其实是一中最终一致性的表现。...如果这种场景下使用先更新数据库再更新缓存的策略，也会造成服务器资源的浪费。...先删除缓存再更新数据库 先删除缓存再更新数据库的方案也存在着线程安全的问题，例如，线程A更新缓存，同时，线程B读取缓存的数据。可能会出现下面的执行顺序。...推荐使用 在实际的生产环境中，推荐 使用先更新数据库再删除缓存 的操作。那么，我们该如何解决这种策略下的问题呢？
2021年9月17日，国家卫生健康委人才交流服务中心发布《2022-2024年IDC机房租赁及云计算服务采购项目》招标公告，预算 650 万元。 项目概况： ...
简单总结下，其实不用太纠结先洗菜还是先热油，因为要实现自动化这两步都是需要的，自动化技术可以将测试的执行实现，而编程技术可以推动自动化技术更好的扩展。...一般从入门角度来说先模仿写点自动化，再去学编程会更有目的性些。 附上一个WebDriver入门视频希望给初学者一个学习自动化的方向。
而在开始进行自动化运维落地的时候，往往会面临一个选择：到底是先做规划再逐步建设，还是先取价值度高的场景再持续建设？...我们先来看看这两种方式的优缺点： 先做规划再逐步建设 先规划出未来的自动化运维蓝图，包括自身具备的功能模块、与周边系统的关联、数据流等，再逐步累加进行堆积。...先取价值度高的场景再持续建设 先选取一些典型的场景，如应用发布、自动化巡检、补丁更新等场景，逐步建设，然后持续累加，在进行到一定阶段的时候探知到适合自己企业的目标和蓝图。...那我们在做自动化运维的时候，到底应该选择先做规划呢？还是选择先建场景呢？ 我们两种都不选。 来看看一种新的建设思路：1+N 基于1+N的自动化运维建设思路 ?
来源：ToB老人家｜作者：王戴明 ---- 腾讯SaaS加速器 三期40席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的重要组成部分，旨在搭建腾...
首先稍微说明一下，关于前端入行两年--教会了我这些道理这篇文章。是总结我前端工作经验的，不是2017年的总结。关于2017年的总结，之前也写了一篇文章写博客的这...
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