软件工程需求分析是软件开发过程中的重要环节之一，它主要是通过收集、分析和规范用户的需求，为软件开发团队提供明确的需求指导，确保软件开发的目标和方向与用户需求一致。
腾讯云自然语言处理（Natural Language Process，NLP）深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术，依托千亿级中文语料累积，提供16项智能文本处理能力，包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等。 腾讯云TI平台团队旨在通过“一套框架”+“三套最佳实践”，更好的服务外部有NLP预训练需求的客户。 TI-Deepspeed介绍 根据当前人工智能的趋势，越大的自然语言模型可以提供越好的准确性，目前GPT-3的模型参数达到1
腾讯云自然语言处理（Natural Language Process，NLP）深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术，依托千亿级中文语料累积，提供16项智能文本处理能力，包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等。
根据当前人工智能的趋势，越大的自然语言模型可以提供越好的准确性，目前GPT-3的模型参数达到175B。但是由于成本、时间和代码集成的障碍，较大的模型难以训练。
来源：blog.csdn.net/a745233700/article/details/126202100 随着业务的发展，系统会越来越庞大，原本简单稳定的功能，可能在不断迭代后复杂度上升，潜在的风险也随之暴露，导致最终服务不稳定，造成业务价值的损失。而为了减少这种情况，其中一种比较好的方式就是提高代码质量，比如通过代码审查，从而降低错误风险，但是，代码审查难度大，代码缺陷、漏洞不易发现，且审查工作随着代码量增加而增加，审查效率低。 工欲善其事，必先利其器，因此，这篇文章给大家介绍几种检查代码质量的利器，A
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假设你正在减肥，不能吃肉，也不能吃卡路里大于500的食物。把这种情况用编程来表示就会是下面这样
日前，腾讯工程师以2分31秒的成绩，成功打破128卡训练ImageNet的世界纪录。与之前保持的记录相比，快了整整7秒。“我们的实力还没有完全发挥，如果改用RoCE，这个成绩可以进一步提升到2分2秒”参与其中的腾讯工程师这样说。 Tips: ImageNet在图像处理领域非常有名，它是一个已完成标注的海量数据集，也是公认的图像处理算法试金石：谁的算法用了更少的训练资源、在更短的时间内训练完ImageNet，还能得到更高的准确率，谁的算法就能排名靠前。 具体点说，腾讯工程师们在25Gbps的VPC网络
双节长假说完就完，大家过的可还开心？ 博文菌一直惦记着大家， 这不，开工立马奉上本月10本新书 所有你喜欢的书，博文菌都有 一同满电量迎接今年最后一季度！ -------------- 1 《阿里巴巴Java开发手册(第2版)》 2 《Java编程方法论：响应式Spring Reactor 3设计与实现》 3 《Harbor权威指南：容器镜像、Helm Chart等云原生制品的管理与实践》 4 《架构师修炼之道——思维、方法与实践》 5 《前端开发核心知识进阶：从夯实基础到突破瓶颈》 6 《数
IPv4/IPv6 双协议栈网络能够将 IPv4 和 IPv6 地址分配给 Pod 和 Service。
近日，腾讯正式宣布开源 Transformer 推理加速工具 TurboTransformers。该工具是面向自然语言处理领域中 Transformers 相关模型丰富的线上预测场景所提出的加速方案，已经在微信、腾讯云、QQ 看点等产品的线上服务中广泛应用，这是腾讯通过 GitHub 对外开源的第 100 个项目。
10月20日，腾讯织云 Metis 智能运维学件平台在 OSCAR 开源先锋日上宣布，正式对外开源。Metis 是AIOps（Algorithmic IT Operations），即智能运维领域的首个开源产品。智能运维主张通过算法从海量运维数据中学习摸索规则，逐步降低对人指定规则的依赖，进而减少人为失误。
有一段时间没去电影院了，上次看的还是战争题材的《八佰》，现在还能记得当时的观影感受：热血沸腾的同时，一种宁死不屈的信念从心底油然而生。战场虽然只有四行仓库那么大点的地方，却显得牢不可破，敌人再凶猛的火力，似乎都无法有所突破。
在idea中依照路径Preferences->Plugins,在搜索框中输入“Bito”，然后点击“Search”按钮,然后安装
低代码作为平台层的一员，其对应的核心价值是：提升应用软件开发效率 和 降低应用软件开发门槛。由低代码的核心价值还可衍生出两项重要价值。
在自然语言处理领域，以 BERT 为代表的 Transformer 神经网络模型是近年来最重要的模型创新，为诸如阅读理解、文章摘要、语义分类、同义改写等 NLP 任务带了显著的效果提升。但 Transformer 在提高模型精度的同时，也引入了更多的计算量，这导致 Transformer 的线上 NLP 服务在部署方面面临着巨大挑战。
随着腾讯游戏业务海外扩展的进程加快，腾讯云也加速了游戏海外合规的能力建设。而海外各国的监管机构也在不断强化执法，中国输出的文化产品在海外运营中面临着各种合规压力。
腾讯自研开发框架TARS开源项目进入Linux基金会后，将从社区层面和项目层面进行重塑。 社区上，TARS会更加关注社区治理、贡献者培养、案例实践、FAQ、文档国际化，让TARS成为一个具有广泛社区生态的开源项目。 项目上，TARS则会完善目录拆分、编码规约、分支模型、发布流程，让研发流程可以承载开源的协作方式。 项目代码将从原Github代码仓库 Tencent/Tars 迁移至 TarsCloud 独立仓库，2018年9月10日生效： https://github.com/TarsCloud 或
程序员对代码评审（Code Review）不可谓不熟悉，而代码评审也已经是许多组织的标准化实践。结合笔者的五年多的开发经验，既有经历过零CR的小组织，也有接触过完善CR规范的大厂团队。
虽然在提高模型模型精度上，Transformer发挥了不容小觑的作用，但与此同时，却引入了更大的计算量。
目前准备面试同学都知道，C++是百度和腾讯的主流开发语言，而java是阿里的主流开发语言。
1. 【强制】代码中的命名均不能以下划线或美元符号开始，也不能以下划线或美元符号结束。
“Metis”取名自希腊神话中的智慧女神墨提斯，全称为：腾讯织云 Metis 智能运维学件平台。“织云”指的是腾讯智能一体化运维平台，“学件”的概念由南京大学周志华教授提出。 学件 = 模型 + 规约，具有可重用、可演进、可了解的特性。在此基础上，腾讯云副总裁赵建春先生进一步提出“运维学件”的概念，亦称 AI 运维组建，强调其具备对运维场景智能化解决方案的记忆能力。 随着互联网业务的急剧膨胀和服务类型的多样化发展，人为指定规则的不足之处逐渐凸显，促使近两年来智能运维领域的高速发展。智能运维主张通过算法从海量运维数据中学习摸索规则，逐步降低对人指定规则的依赖，进而减少人为失误。 织云 Metis 是聚焦在智能运维的应用实践集合，它基于腾讯已有的运维数据，将机器学习领域的分类、聚类、回归、降维等算法和运维场景相结合，旨在通过一系列基于机器学习的算法，对运维数据进行分析、决策，从而实现自动化运维的更高阶段。
计讯物联遥测终端RTU遵循水利行业规约标准，广泛应用于智慧水利、水利、水资源监测管理场景，遥测采集终端RTU对接管理平台及省市级管理中心平台，实现液位、压力、流量、雨水情、水质等数据采集、存储、无线传输、告警、远程控制、远程运维等自动监测工作。
10 月 23-25 日，由 CSDN 等多家单位精心筹划的“长沙 · 中国 1024 程序员节”将盛大举行。程序员节活动以开源为主议题，包括：2场岳麓尖峰对话；2020 开源技术英雄大会；10+ 场热门技术分论坛/峰会；创意集市；体验感超强的科技文化嘉年华；最 HIGH 时刻的开源之夜。内容聚焦开源技术及生态建设、操作系统及硬件创新、开源社区及商业化发展等多个重要话题。 目前，1024 程序员节重磅主题大会“开源技术英雄会”正式发布议程，大会将以 2020 中国开源技术英雄的年度大聚会为核心，重磅邀请了
工欲善其事必先利其器，一个优秀的程序员除了代码写得好，善于利用各种开发工具同样可以事半功倍。以 BAT 为代表的各大厂程序员们在平时的工作中都用什么开发工具呢？我们盘点了大厂内部常用的开发工具，以供读者参考。本文涉及工具大部分为开源项目，大家可以按需选用。
Arthas 是阿里巴巴 2018 年 9 月开源的一款 Java 线上诊断工具。
1 项目描述 “Metis”取名自希腊神话中的智慧女神墨提斯，全称为：腾讯织云 Metis 智能运维学件平台。“织云”指的是腾讯智能一体化运维平台，“学件”的概念由南京大学周志华教授提出。 学件 = 模型 + 规约，具有可重用、可演进、可了解的特性。在此基础上，腾讯云副总裁赵建春先生进一步提出“运维学件”的概念，亦称 AI 运维组建，强调其具备对运维场景智能化解决方案的记忆能力。 随着互联网业务的急剧膨胀和服务类型的多样化发展，人为指定规则的不足之处逐渐凸显，促使近两年来智能运维领域的高速发展。智能
近年来，IT 技术的更新迭代速度非常快，每个时间点都有典型的代表名词以及概念，就目前而言，人工智能领域中的机器学习、深度学习、强化学习等名词和概念就非常热，同时区块链、物联网等技术发展也是异常火热。在云计算领域，有这样一个技术被众多云厂商认为是“风口项目”，甚至可以颠覆现有云计算中的某些格局，为此包括 AWS、谷歌以及腾讯云、阿里云等在内的云厂商，都为此投入了重大人力以及精力进行相关产品建设，它就是 Serverless 技术。 自 2006 年 8 月 9 日，Google 首席执行官埃里克·施密特（E
10月20日，腾讯织云 Metis 智能运维学件平台正式对外开源。Metis 是 AIOps（Algorithmic IT Operations），即智能运维领域的首个开源产品，它是聚焦在智能运维的应用实践集合，基于腾讯已有的运维数据，将机器学习领域的分类、聚类、回归、降维等算法和运维场景相结合，旨在通过一系列基于机器学习的算法，对运维数据进行分析、决策，从而实现自动化运维的更高阶段。
5G远程工业网关全网通5G网络，高速率，边缘计算，远程低延时，满足工业等大型自动化场景远程监控应用，支持串口、视频、模拟量、数字量、开关量数据采集传输，支持wifi、以太网、5G/4G多方式组网，丰富协议库可对接阿里云、百度云等主流云平台，工业级处理器稳定可靠，支持二次开发技术人员高效部署。
现代软件工程逐渐向持续集成、持续交付演进，软件一次性交付了事的场景逐渐无法满足复杂多变的业务需求，“如何高效地进行软件版本控制”成为我们面临的挑战。同时，软件也不是仅仅部署到某一套环境中，而是需要部署到开发、测试、生产以及更多的客户环境中，“如何一套代码适应不同的环境”也成为我们要思考的问题。
微服务是一种架构风格，一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成。系统中的各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。在所有情况下，每个任务代表着一个小的业务能力。
这句话很好的描述了设计模式的由来。前辈们通过实践和总结，将优秀的编程思想沉淀成设计模式，为开发者提供了解决问题的思路。除此之外，设计模式还是开发者之间沟通的桥梁，是程序员的语言，比如我说这段代码用的是单例模式，你就知道它的基本实现和用法。因此非常有必要弄清楚常用的设计模式。
提问的人里有在校大学生、有刚参加工作的、有想转行做程序员的，还有一部分是最近找工作不顺的。
虽然我们都被称为码农，也都是写着代码，但因为所处场景需求的不同，所以各类码农也都做着不一样都事情。
10月14日，阿里巴巴在杭州云栖大会上，正式发布了由阿里巴巴 P3C 项目组，经过 247 天的持续研发，正式发布众所期待的 《阿里巴巴 Java 开发规约》的扫描插件！
5G千兆工业路由器，支持5G网络，具备5路千兆网口，4路POE口。接口丰富，同时接入更多设备及传感器。支持多种VPN协议(OpenVPN、IPSEC、PPTP、L2TP等)。可无缝对接各类PLC工业组网应用。适用于各类远程监控、远程管理、数据采集等应用，具有低延时、高速率的特点。
背景介绍 太极机器学习平台由腾讯云机智平台和tesla平台协同共建而成，太极联合团队在深度学习训练加速上有深厚的技术累积，曾两次刷新了 ImageNet 训练速度的世界记录，并发表相应论文。 为使团队沉淀的训练加速技术赋能鹅厂更多业务场景并创造更大价值，Light 训练产品应运而生。Light 是云帆Oteam基于当前社区主流深度学习框架开发的一套多机多卡深度学习训练加速框架，用户只需要做几行代码即可接入并获得高性能加速能力。 从去年开始，太极团队针对广告训练场景进行了专项的性能优化，并针对业务模型迭
规约模式的英文是Specification Pattern，Specification直译过来是要求、技术说明、明确的意思。光看名字估计大家都是一脸懵逼，根本不知道这个设计模式大概会是一个什么样子。这也是设计模式的一个通病，就是内涵比较晦涩，很难通过名称来概括。
http://www.umlchina.com/training/slide.html
国务院办公厅日前印发《关于切实加强水库除险加固和运行管护工作的通知》，《通知》指出，水库安全事关人民群众生命财产安全，明确，2022年年底前，有序完成2020年已到安全鉴定期限水库的安全鉴定任务;对病险程度较高的水库，抓紧实施除险加固;探索实行小型水库专业化管护模式。2025年年底前，全部完成2020年前已鉴定病险水库和2020年已到安全鉴定期限、经鉴定后新增病险水库的除险加固任务;对“十四五”期间每年按期开展安全鉴定后新增的病险水库，及时实施除险加固;健全水库运行管护长效机制。
在 2020 年 8 月 3 日 推出的《Java 开发手册嵩山版》后历经了 18 个月阿里又推出了《Java 开发手册黄山版》。想必每个 Java 程序员应该都会关注阿里推出的《Java 开发手册》，个人觉得这份开发手册短小精干，非常实用。在整个手册中可以逐步地学到知识（手册背不下来，只能逐步的吸收，并尽量付诸实践），也可以从知识的表面理解一些更深层的思想。其实之前我做 PHP 的时候，就对这份手册非常的喜欢。因此手册有更新，我把更新的规约摘录在这里，方便阅读，方便学习。
这是香蕉派BPI 4.0 定制服务案例，基于香蕉派 BPI-M2 Berry和香蕉派 BPI-M2U开发，采用 Allwinner A40i 工业级芯片设计。
今年5月底，我加入一家创业型公司，在我加入之前公司只有3位同事：企业负责人，HR和一位产品经理。那个时候产品的原型还没最终确定。 我加入之后的首要工作就是组建一支App的研发团队，因为我们要做的产品就是一款App的社交平台。本文我将从总结的角度去回顾我们是如何组建团队并顺利进入产品攻坚战，重点阐述我在这个过程中的所做所思所想。 一、需求原型确定 企业负责人、产品经理和我经过长时间的产品评审，终于确定了V1.0.0版本的产品原型，原型一旦确定也就是需求确定，那么接下来的工作就是进入UI设计和产品研发。 而对于
《Swift开发规范》发布之后得到了很多Swifter的关注，很多读者提议最好为每条规约添加一些代码示例，其实在发布之前，我就考虑到要加代码示例这件事，但是后来还是因为偷懒没加。最近利用了空余时间，对之前的版本进行了完善，加入了代码示例及编译效率规约等等，并且考虑到读者对某些规约有些疑惑，也为部分规约增加了说明，推出新的版本--《Swift开发规范-修订版》。
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