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    请准备好迎接即将到来的中国企业服务黄金时代

    从2019年再往后展望3到5年是黄金时代。都在讲美国企业级服务长达十年的十倍增长是令人羡慕的环境和发展结果,中国的企业级服务什么时候能迎来真正的黄金时代?...过去几年,中国的企业服务行业相对来说不温不火,但从一线各个领域头部项目来看,今后3到5年确实会迎来中国企业级服务的黄金时代。...以上因素是支撑未来的3到5年,中国企业服务赛道将呈现黄金时代的基础,从收入水平和上市等都可以预见。 如何培养企业级服务领域的投资能力?...但在过坑的过程中,是否能从坑里走出来、出来的快慢,会使同一个赛道里不同创业者产生千差万别的结果。所以企业级服务很难一招制敌,也很难一剑封喉,最终比拼的就是不断的入坑、出坑的速度。...很多出现问题的创业公司,最后悔的普遍是在某个错误的产品、方向或战术上花了大量资源、调头太慢,也就是说并没有在MVP上做得足够好,任何产品的调整或运营的战略实施,是否把最小可行性验证作为一条红线来实施。

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    Boost.Lockfree官方文档

    通常,我们建议考虑是否需要无锁数据结构或并发数据结构是否足够。 无论如何,我们建议针对特定工作负载使用不同的数据结构执行基准测试。...数据结构 boost.lockfree实现了三种无锁数据结构: boost :: lockfree :: queue 无锁的多生产者/多消费者队列 boost :: lockfree :: stack...boost.lockfree支持状态分配器,并且与Boost.Interprocess分配器兼容。 示例 队列 boost::lockfree::queue类实现了一个多写入器/多读取器队列。... #include boost/atomic.hpp> boost::atomic_int producer_count(0); boost::atomic_int consumer_count...进程间支持 boost.lockfree数据结构对Boost.Interprocess具有基本支持。 唯一的问题是无锁原子的阻塞仿真,在当前实现中不能保证该无进程间安全。

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    市场临近公有云采纳拐点,你的姿势摆好了吗

    但这项技术是否终于准备就绪在企业的黄金时段上映了吗公有云的采纳在过去几年中已显著增长,甚至最持怀疑态度的IT专家都承认这项技术在某些用例下是合适的。...IT技能差距也从一定程度上阻碍了公有云的采纳 尽管公有云已经准备好托管许多关键任务的工作负载,但正如之前所提到的,似乎还没有完全就绪。 除此之外,一些IT专业人士尚未觉得已经准备好可以采取这样的飞跃。...聪明的管理员已经开始在获取这些技能,正在同那些还没有准备好走向云的人之间拉开差距。在某一点,大多数数据中心将到达一个拐点,那时已经准备就绪的云团队拥有关键的数量—但不一定非得那样。...在当前这个时段,混合云格外的受到欢迎,但是,在组织处理完员工以及遗留系统相关的问题后,混合云模型也许只是走向公有云的中途一步。

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    在Python中使用QuantLib

    接下来国内预计将会推出的大商所豆粕期权和郑商所白糖期权都是美式期权,在每天连续交易时段中定价比较适合的是二叉树模型。...下面开始一步步的介绍安装步骤: 参考Python量化交易平台开发教程系列3-vn.py项目中API封装的编译中的步骤,安装好Anaconda、Visual Studio和Boost,假设Anaconda...的安装路径为D:\Anaconda,Boost的安装路径为D:\boost_1_60_0。...设置以下环境变量(不会的请参考设置环境变量): QL_DIR:D:\QuantLib-1.7 myanaconda:D:\Anaconda myboost:D:\boost_1_60_0 myswig...场外期权交易系统 越来越多的国内买方机构(券商资管、信托、基金和私募等)开始参与到OTC期权的市场,OTC期权以灵活著称,不但可交易的品种更多(沪深300、中证500、黄金、铜等),可供选择的期权类型也更多

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    CVPR 2019 | 程序主席发文泼冷水:计算机视觉的黄金时代靠的都是记忆

    反思 CV 的黄金时代。 AI 科技评论按,随着计算机视觉技术日趋火热,作为该领域的顶级学术会议,CVPR 参与人数逐年猛增 。...在博文中,Derek Hoiem 表示,现在是计算机视觉技术的黄金时代,同时他也表示,目前的计算机视觉技术只是记忆,而不是智力。雷锋网 AI 科技评论将他的文章编译如下。...但这是否是一场泡沫?我们如何将成熟的商业化突破与大肆宣传的概念证明区分开来?...我们有一些基本方法的专利和论文,但它们并不像看上去那么简单,而且,它们还没有准备好迎接这个黄金时代。...总而言之,如果有人声称刚解决了一个很难的识别或预测的问题,那么问问你自己:他们是否有足够的数据,就像我关心的类型一样,他们的方法能够记住所有的答案?

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    CVPR 2019 程序主席发文泼冷水:计算机视觉的黄金时代靠的都是记忆

    在博文中,Derek Hoiem 表示,现在是计算机视觉技术的黄金时代,同时他也表示,目前的计算机视觉技术只是记忆,而不是智力。雷锋网 AI 科技评论将他的文章编译如下。...但这是否是一场泡沫?我们如何将成熟的商业化突破与大肆宣传的概念证明区分开来?...我们有一些基本方法的专利和论文,但它们并不像看上去那么简单,而且,它们还没有准备好迎接这个黄金时代。...总而言之,如果有人声称刚解决了一个很难的识别或预测的问题,那么问问你自己:他们是否有足够的数据,就像我关心的类型一样,他们的方法能够记住所有的答案?...这就要求: 他们是否用了大量的数据以至于他们的方法只需要记住所有的答案就够了; 他们在标注上花费了数百万美元,或者有一种自动化的方式来获得监督(例如,Matterport 深度扫描仪); 预测问题足够简单

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    分析了 3000 份 Bug 记录,可以发现什么?

    以下为译文: 人们会在哪些时段报告bug?你可能从未认真想过这个问题,这就是我们想要探索这个问题的原因之一。第二个原因是我们手头有合适的数据,因为我们的工具可以帮助团队报告和修复bug。...01 下午两点是报告bug的黄金时段 看来,下午2点是报告bug的黄金时段。有趣的是,从早上9点开始,陆陆续续出现bug报告,一直到下午2点的时候达到最高峰。5点钟的时候也有一个小高潮。...那么问题来了:现如今产品团队工作人员的工作时间是否更加灵活?还是说如今我们的工作时间更长,而且我们应该反省我们的工作习惯?...即便是一个完全通晓产品的人也无法立即判断出某个问题是否真的是bug。某些行为的起因可能是隐藏得很深的设置,也可能是由于广告拦截器导致的,或者是连接问题等。...我们无法断定,这种假设是否足以解释预生产环境报告的bug数高出20%的现象。因为其中的因素有很多:公司规模、开发方法论(敏捷/瀑布)、质量保证流程、业务逻辑的复杂性,甚至公司如何定义bug等。

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    技术贴:大数据告诉你,如何给微信公众号文章取标题?

    (有人总结出的几个微信阅读时间段:马桶阅读时段:7:00-8:30;午间休息时段:11:30-13:00;下班后闲暇时段:17:00-18:00;睡前浏览时段:21:30-23:00。...请与上述图表对照看是否相符。) 但这却并不是全部的阅读高潮,一般来说,下午三点,人们会利用工作间隙休息一下,从晚上八点后直到睡觉前,许多人也会花很多精力用于上网。...所以对于公号运营者来说,大可不必起早摸黑抢几个黄金作息时间,只要避开人们的休息时间,且有好文章,同样能够取得不错的阅读收获。...那么这些说法是否有科学依据呢? 从样本文章标题的字符数统计来看,显然大家并未严格遵守“13字”法则,样本文章的标题字符集中于11个到27个之间。...那是否标题中多设问、多用感叹句就能吸引人,加一些关键词标注符号就更能抓人眼球?下面是样本标题中使用符号的统计数据,大家可以看看是否如此。

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