很多朋友反映，在学习Power Pivot的DAX过程中，越是不断接触各类函数、计算方式、模型设计以及案例，就感觉越是“懵”，为什么？
YEF2021于5月13日-16日在沈阳开幕并已圆满结束，为期三天的大会为计算机领域青年精英提供学习、交流与开拓视野的机会，为政府、学术界和企业界提供跨界交流的平台，为沈阳的产业创新发展注入新力量，推动计算技术在辽沈大地的应用普及、推动产业进步。
2015年常被称为中国SaaS元年，84家SaaS企业获得了近40亿的融资。疫情更是大大催化了中国企业的数字化转型进程，许多企业从观望到主动寻求数字化最佳实践，中国本土的互联网工具/SaaS自主创新也掀起了一股“国潮”。目前，在财税、HR、市场销售等领域，许多企业在业务/内部管理上开始逐渐形成局部信息化。Made in China，国产替代的SaaS工具真的可以起飞吗？
回溯法是采用试错的思想，它尝试用分步的策略去解决一个问题。在分步解决问题的过程中，当它通过尝试，发现现有的分步答案不能得到有效的正确的解答的时候，它将取消上一步甚至是上几步的计算，再通过其它的可能的分步解答再次尝试寻找问题的答案。
拜读了Jure Leskovec的《Representation Learning on Networks》才明白图神经网络到底在学什么，是如何学的，不同GNN模型之间的关系是什么。总的来说，不同类型的模型都是在探讨「如何利用图的节点信息去生成节点（图）的embedding表示」。
本系列文章主要分享近年来事件抽取方法总结，包括中文事件抽取、开放域事件抽取、事件数据生成、跨语言事件抽取、小样本事件抽取、零样本事件抽取等。主要包括以下几大部分：
Original Link 思想1： 暴力枚举。 枚举分子 i 和分母 j，利用 eps 作为差值的最小值来判断更新条件。 代码： #include <bits/stdc++.h> using namespace std; void solve(){ double a, b; int L; cin >> a >> b >> L; int aa, bb; double eps = 1e6; for(int i = 1; i <= L; i ++){ for
在日常生活中，统计学无处不在，每个人、每件事似乎都可以使用统计数据加以说明。随着人类迈入大数据时代，统计学在方方面面更是发挥了不可或缺的作用。统计学思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。它们对统计学的发展起到了指导作用。
我近期发表了一篇文章79. 三维重建14-立体匹配10，经典视差优化算法Fast Bilateral-Space Stereo
1 文档说明 该文档为学习基本排序算法过程中的学习笔记，大部分内容从网络上其他渠道也能得到，仅用于记录备忘之用。 冒泡、选择、插入三种作为基本的排序算法是必须要掌握的，而在MapReduce的实际应用中。在Map阶段，k-v溢写时，采用的正是快排;而溢出文件的合并使用的则是归并;在Reduce阶段，通过shuffle从Map获取的文件进行合并的时候采用的也是归并;最后阶段则使用了堆排作最后的合并过程。 所以快排、归并以及堆排是必须要掌握的排序算法，这都在MapReduce内部使用的排序算法，
什么是Server模式？前端、后端现在都可以使用Serverless模式进行开发和部署吗？
Returns the index of the first occurrence of needle in haystack, or -1 if needle is not part of haystack.
链接 | juejin.im/post/5d42945ff265da03a715b2f0
一、集成方法(Ensemble Method) 集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法，随机森林算法是基于Bagging思想的机器学习算法，在Bagging方法中，主要通过对训练数据集进行随机采样，以重新组合成不同的数据集，利用弱学习算法对不同的新数据集进行学习，得到一系列的预测结果，对这些预测结果做平均或者投票做出最终的预测。AdaBoost算法和GBDT(Gradient Boost Decision Tree，梯度提升决策树)算法是基于Boosting思想的机器学习算法。在
分享一篇论文AAAI 2021录用论文 EfficientDeRain: Learning Pixel-wise Dilation Filtering for High-Efficiency Single-Image Deraining ，其提出了极其快速高效的图像去雨算法，平均 6ms 即可处理一幅图像，比之前的state-of-the-art方法（RCDNet，CVPR2020）快80倍！目前代码已开源。
求一个字符串里，某子字符（串）出现的次数。在Python中使用 count() 函数，就可以轻松实现。
上篇文章说到了冒泡排序，这篇文章讲解一下选择排序算法。具体内容还是从算法实现思想、时间复杂度、算法稳定性以及算法实现四个方面介绍。 1 算法实现思想 1、n个记录的文件的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果； 2、初始状态：无序区为R[1..n]，有序区为空； 3、第1趟排序： 在无序区R[1..n]中选出关键字最小的记录R[k]，将它与无序区的第1个记录R[1]交换，使R[1..1]和R[2..n]分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区； 4、第i趟排序：第i趟排序开
集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法，随机森林算法是基于Bagging思想的机器学习算法，在Bagging方法中，主要通过对训练数据集进行随机采样，以重新组合成不同的数据集，利用弱学习算法对不同的新数据集进行学习，得到一系列的预测结果，对这些预测结果做平均或者投票做出最终的预测。AdaBoost算法和GBDT(Gradient Boost Decision Tree，梯度提升决策树)算法是基于Boosting思想的机器学习算法。在Boosting思想中是通过对样本进行不同的赋值，对错误学习的样本的权重设置的较大，这样，在后续的学习中集中处理难学的样本，最终得到一系列的预测结果，每个预测结果有一个权重，较大的权重表示该预测效果较好，详细的思想可见博文“简单易学的机器学习算法——集成方法(Ensemble Method)”。
这本被称为“人工智能领域标准教科书”的《人工智能：现代方法》就无愧于“巨著”这两个字。
从商业成功，走向客户成功 本文摘自《客户成功经济》 后记 电子工业出版社 2022年7月出版 最近几年，中国经济大环境增速放缓，全球不确定因素增多，“长期主义”和“回归商业本质”的商业思想越来越流行。此时， 如果一个企业只关心自身的商业成功是远远不够的，客户会随时离你而去，中国企业越来越需要拥有客户成功的商业思想和商业模式。 马成功 小米生态链谷仓学院总顾问 回归商业的本质 我在企业有二十多年的工作经验，经历过神州数码、李宁体育、万达地产、京东、乐视等公司，负责人才和组织能力建设的工作。从传统意义上来说
现实工作中, 一个项目可能会有多个人同时开发. 然后, 将所有人开发的内容, 合并到一个文件中. 比如: 1. 有3三个人同时开发, 一个人一个js文件, 最后引入到main.js 2. 每个人单独写, 这样, 定义的变量可能会重名, 那么在main.js中取值赋值就可能会出现问题
关键词: Docker 传统软件 SaaS 禅道 Docker —— 近几年最火的技术之一 ！在IaaS、PaaS等云服务提供商那里受到了很高的关注度，它的众多特性仿佛都在CI/C
遇到这个方法主要是最近在阅读redux，koa 原理 等多次遇到这个方法，为了更好地理解框架原理，于是深入学习了一下compose的实现。
Docker —— 近几年最火的技术之一 ！在IaaS、PaaS等云服务提供商那里受到了很高的关注度，它的众多特性仿佛都在CI/CD、系统和运维层面，但实际上它为传统软件、SaaS软件行业带来的技术思想更有价值。本次分享的内容主要针对传统软件和SaaS软件如何借助容器技术来设计灵活、可定制、专属的SaaS服务，不但有设计思路还有解决方案，更有经验分享。
AI 科技评论按：第 32 届 AAAI 大会（AAAI 2018）日前在美国新奥尔良进行，于当地时间 2 月 2 日至 7 日为人工智能研究者们带来一场精彩的学术盛宴。AAAI 2018 今年共收到论文投稿 3808 篇，接收论文 938 篇，接收率约为 24.6 %。
前面已经写过一篇文章《我眼里的正则表达式（入门）》介绍过正则表达式的基础和基本套路正则三段论：定锚点，去噪点，取数据了，接下来这篇文章，补充一点相对高级的概念：
尤其是对于业务属性偏重的搜索/推荐/广告算法岗位，很多人的工作主要涉及业务理解以及数据清洗，对于模型的优化以及新模型的应用较少，这种情况下是否需要在工作之余阅读最新的论文呢？答案自然是需要。
本文面向致力于成长为架构师/一线管理者、工作3-5年甚至以上经验的同学，需要初步具备了解软件架构的模式、架构的分类、中台、PaaS化等基础知识点。可以阅读之前的文章对其有部分了解：现代化企业架构的建模与PaaS化
用 createContext 创建了 context，其中保存了 2 个useState 的 state 和 setState 方法。
作者 | 周剑铭 柳渝 李红萍 本文系投稿作品，仅代表作者观点 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 面对AI的咄咄逼人的发展，AI的伦理学问题成为了时代的焦点，本文重点在于强调“中西文化”和“科学与人文”的不同视角。 一、AI的伦理学问题成为了时代的焦点 今天的AI已经把过去一些认为是耸人听闻的话题变成了无法回避的严肃研究，不仅传统的科学理论与技术实践以及两者的关系正在重构，而且在“科学”与“人文”两大分别的领域之间产生了挑战性的融合问题，面对AI的咄咄逼人的
介绍 容器技术是这几年IT界的热门话题，各行各业都在研究如何通过容器提升企业软件开发、交付和管理的效率。Docker和Kubernetes的成功使得仅凭几个人也可以轻易管理一个包含上千台机器的庞大的计算集群，并且在这个庞大的集群上部署各种各样的应用。云计算催生了容器技术，而容器技术也改变了云计算 我在Red Hat参与了各种类型的容器项目，见证了客户使用容器平台满足其各种各样的需求。容器技术的应用可谓百花齐放，范围涉及微服务、DevOps到最近的人工智能和深度学习 过去十多年的云计算的历程，其实是一个“去基
本文介绍了如何用 LINQ 编写 C# 代码的技巧，包括一招必杀的技巧、LINQ 的强大功能、PaaS 平台的架构、机器学习以及机器学习面试干货的讲解。
据 ICLR 官方推特最新消息，原定于 4 月 26 日于埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴召开人工智能顶级会议 ICLR 2020 要通过各种可能的方法在今年举办一次远程会议。
回文串是面试常常遇到的问题（虽然问题本身没啥意义），本文就告诉你回文串问题的核心思想是什么。
而所谓“云原生”，实际上就是在定义一条能够让应用最大程度利用云的能力、发挥云的价值的最佳路径。在这条路径上，脱离了“应用”这个载体，“云原生”就无从谈起；容器技术，则是将这个理念落地、将软件交付的革命持续进行下去的重要手段之一。
通过宏定义来实现二进制数的奇偶位交换，如果一个个遍历交换的话，那得算到猴年马月，这是我在网上看到的一个思路：
写在前面 算法，对于iOS开发者来说，既熟悉又陌生。首先，在iOS开发过程中，对算法要求不高，用到算法时候也是少之甚少，除非是一些接近底层开发需要用到一些算法。但是，算法作为基础，又是开发者的必备技能，尤其是求职面试中一项重要考察指标。 遂，笔者在此整理一下常用的算法，以供后用。 算法中的概念 排序算法稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，ri=rj，且ri在rj之前，而在排序后的序列中，ri仍在rj之前，则称这种排序算法是
UISYS 全称 “AIroot UISYS”，是由AIroot平台出品的 “UI服务系统”，是专为前端UI展现制定的一套编译服务平台，内嵌HTML、CSS、JavaScript解析引擎，并加入UI分析引擎为前端代码做模块化开发，UI引擎可以充分的发挥HTML“语义化”的思想，把开发人员的思想有效的转化为代码。
给你两个字符串 haystack 和 needle ，请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置（下标从 0 开始）。如果不存在，则返回 -1 。
KMP算法是一种字符串匹配算法，可以在 O(n+m) 的时间复杂度内实现两个字符串的匹配。本文将引导您学习KMP算法。
哈夫曼树、哈夫曼编码很多人可能听过，但是可能并没有认真学习了解，今天这篇就比较详细的讲一下哈夫曼树。
我们要上线一个系统，需要考虑的是需要多少台服务器或者多少容器资源，还有多大的存储，以及上线之后运行的过程中当需要扩容的时候，到底需要新增多少资源，而且流量高峰之后还需要缩掉多少资源。
Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构，不仅彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，还在计算机视觉（CV）领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络（CNN）相比，视觉 Transformer（ViT）依靠出色的建模能力，在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了非常优异的性能。 正如德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家 Atlas Wang 说：我们有充分的理由尝试在整个 AI 任务范围内尝试使用 Transformer。 因此，无论是学术界的研究人员，
很早就关注serverless了，刚开始关注serverless，不是因为它是新技术，也不是有什么特性吸引我，只是因为他们宣传serverless是“无服务器”，作为一个运维，服务器都没了，还搞毛线
我在77. 三维重建12-立体匹配8，经典算法ADCensus中画了一个学习路线图：
介绍 作为一个热门词汇，Serverless并不孤单，和它一起受到广泛关注的还有诸如微服务（Microservice）、容器（Container）和云等。其实这些技术之间有着很强的关联关系。正确地理解Serverless和其他技术的关系，是正确理解Serverless架构的一个重要基础。要深入理解Serverless，需要结合当下业界发展的整个大环境和趋势进行思考。 云计算 从私有数据中心到云 按所管控的计算资源的范围来划分，云计算模式可以分为基础架构即服务（Infrastructure as a Serv
本文关键字：将桌面环境，toolchain设计为subsystem,rootfs as Xaas,rootfs层次的虚拟化,非Virtual OS Infrastructure,第二PC，模块化机箱，第二PC，存储，计算分开机箱，nas另置主机，mirror os,mateos,自建icloud,本地远程通用的云os,云app
刷短视频、追剧、打动森等已经成为当下人们消耗时间的普遍模式，但仍然有人选择其他更深度的方式与时间相处，比如阅读。 今天是世界读书日，我们采访到腾讯产业加速器中的学员和导师。他们当中有几十年如一日深耕企业服务领域的老将，也有一身抱负归国创业的技术精英…… 他们是Tob企业的CEO、高管以及投资人。 同时，他们还有一个共同身份——“读书人”，通过阅读，他们不断提升自我认知，升级思维，突破自我的局限。通过阅读，他们在错综复杂的商业竞争中时刻保持敏锐，作出正确判断。 以下，Enjoy~ 1 荐读书籍：《这
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