就定时任务来说，首先是操作系统层面一直支持的功能，所以我们的各种对定时任务的实现手段才能得以发挥。由于操作系统和编程语言种类繁多，本文中将重点从linux操作系统、java语言以及java生态中开源框架来介绍定时任务。
尤其是深度学习框架，自腾讯2017年将ncnn开源之后，各大AI实验室都「慷慨」的将自己的框架开源，以实现较为快速的创新。
1.入门快，有其它语言基础的程序员二周左右的时间就可以入门，一个月左右的时间基本上就可以开发简单的项目了。
阿里巴巴篇 扎实的计算机专业基础，包括算法和数据结构，操作系统，计算机网络，计算机体系结构，数据库等 具有扎实的Java编程基础，理解IO、多线程等基础框架 熟练使用Linux系统的常用命令及shell有一定了解 精通多线程编程，熟悉分布式,缓存,消息队列等机制；熟悉JVM，包括内存模型、类加载机制以及性能优化 精通spring mvc、orm框架（ibatis或hibernate）、模板引擎（velocity）、关系型数据库设计及SQL 具备良好的面向对象编程经验，深入理解OO、AOP思想，具有很强的分
免费的开源框架和工具由于其开源特性，现在逐渐成为自动化测试的首选解决方案。区别在于，你是喜欢使用类库编写一个全新的自动化测试框架，或者喜欢使用一个现成的工具。
扎实的计算机专业基础，包括算法和数据结构，操作系统，计算机网络，计算机体系结构，数据库等
作为一名音视频从业者，不可避免的会使用到开源实现的多媒体框架，涉及音频、视频，也包含不同的封装格式，还会有后处理，滤镜等等。日常的开发工作中，我们经常会用到各种开源的框架和结构，这样可以省去重复造轮子的精力，也有助于解放我们的精力，进而提供更好的产品，更好的服务不同的场景。本篇就简单罗列下我们常见和常用的一些开源框架：
深度学习开源框架众多，对于开发者来说其中有一个很硬的需求，就是模型结构和权重的可视化。使用过Caffe的同学都因为强大的Netscope可以离线修改实时可视化网络结构而暗爽，那其他的框架怎么样呢？
deepx_core是一个完全自研的深度学习框架。 deepx_core针对大规模高维稀疏数据场景如搜索,推荐和广告等深度优化的深度学习框架。基于deepx_core可以开发出离线训练和在线推理的一整套解决方案, 并在腾讯多个业务中使用并得到好评。此外, deepx_core也是一个相当通用的深度学习框架, 用户可以快速开发出张量计算/机器学习/深度学习/强化学习/图神经网络/无监督学习等应用。 项目特点 计算图: deepx_core提供了一个支持自动求导的静态图引擎,该引擎支持一百余个op, 几乎覆盖
金三银四的跳槽热潮即将过去，在这两个月的跳槽的旺季中，作为互联网行业的三大巨头，百度、阿里巴巴、腾讯对于互联网人才有很大的吸引力，他们的员工也是众多互联网同行觊觎的资深工程师、管理者人选。 下面我总结了进入这三家公司你所需掌握的技能 阿里巴巴篇 扎实的计算机专业基础，包括算法和数据结构，操作系统，计算机网络，计算机体系结构，数据库等 具有扎实的Java编程基础，理解IO、多线程等基础框架 熟练使用Linux系统的常用命令及shell有一定了解 精通多线程编程，熟悉分布式,缓存,消息队列等机制；熟悉JVM，包
五月份到现在，已经过去差不多一周时间了。在大家放假的近几天，GitHub 也诞生了非常多优质的开源项目。
近日，微众银行将联邦学习开源框架 FATE（Federated AI Technology Enabler）贡献给 Linux 基金会，并希望通过多方维护令该项目更加强大。同时，中国人工智能开源软件发展联盟（AIOSS）发布了我国第一个关于联邦学习规范标准，这些都表明联邦学习从理论到实践都在快速提升。
大家好，继之前的12大深度学习开源框架之后，我们准备开通新的专栏《移动端DL框架》，这是第一篇文章，先来做一个总体的介绍，更多的细节可以关注以后的文章。
随着近年来科技的发展，人工智能的利用率也是越来越高，我们需要随时了解人工智能的哪些工具、库、平台，以及提供的功能，哪些更加适合你。下面介绍的一些AI工具、库和平台，了解它们最常见的用途、优缺点，以及一
KrakenD 框架成为了 Lura 项目，加入 Linux 基金会，在那里它将成为一个中立的、开放的论坛上托管的唯一企业级 API 网关
但是这样写感觉不够高级，写的东西太多也太乱，无法指引面试官问我已经准备好的面试题，这个就相当于面试官随意的问了，这么写没意义，所以我需要把面试题提前准备好，按照准备的面试题改造技术亮点。
1. 跨平台，性能优越，跟Linux/Unix结合别跟Windows结合性能强45%，并且和很多免费的平台结合非常省钱，比如LAMP(Linux /Apache/Mysql/PHP)或者FAMP(FreeBSD/Apache/Mysql/PHP)结合，或者数据应用够大可以考虑换 PostgreSQL或者Oracle，支持N种数据库。(N >= 10) 2. 语法简单，如果有学习C和Perl的很容易上手，并且跟ASP有部分类似。有成熟的开发工具，比如NuPHPed，或者Zend Studio等等，再L
随着人工智能的兴起，对机器学习能力的需求可谓是急剧增加：从金融到医疗，各行各业都在采用基于机器学习的技术。
大家好，欢迎来到专栏《CV项目实战》，在这个专栏中我们会讲述计算机视觉相关的项目实战，有大型的完整项目，也有精炼的核心算法实战。
国内自主的龙芯，在做龙芯技术生态就把 .NET 作为其中一部分考虑进去，这也将对接下来国内.NET应用场景充满了期待。通过dotnet/runtime 可以知道现在龙芯版本的 .NET 已经合并到.NET 7 官方分支的工作已经完成了。LoongArch64架构合并进入.NET 7.0 已经安排了独立的Project进行管理：https://github.com/dotnet/runtime/projects/70， 这里面的所有工作都已经完成了。
前面几篇文章，给大家总结了一些关于Golang中不错的开源框架、开源库等相关的内容。今天接着给分享一些不错的学习资源内容。同时也会分享一些优质的教学视频、高质量的电子书籍。想获取该文档、视频，可以通过下面的文章链接，进入公众号菜单，联系号主。
18年规划系统介绍58到家的技术体系，15年加盟58到家后，架构部正好也是负责范围的一部分，故谈一谈自己的想法，个人观点：
项目Github地址：https://github.com/Tencent/ncnn
开源的世界里到处都是“奇珍异宝”，那些琳琅满目的开源项目，它们各有特色有的是简单清爽的小工具，有的是令人称奇的黑科技，还有的是解决痛点的技术方案。这些开源项目处处散发着“诱人”的气息，让人跃跃欲试、欲罢不能。
这两天和朋友谈到Java开发的发展，其实Java开发已经在不知不觉中发生了非常大的改变，前几年的开发行业还是一个风口，随着不断地转行人员以及毕业的大学生疯狂地涌入开发行业，目前软件开发行业"缺口"已经基本饱和。当然，我说的是最基础的开发岗位需求已经很少了，而Java架构师就不一样了，他是一个工程的灵魂，是所有开发中最重要的，没有之一。
深度学习开源框架众多，基于C++的训练框架唯有Caffe一个，尽管Caffe在做一些比较新的任务时成本极高，但它依旧有它存在的价值，今天在这里给出几个推荐理由。
虽然说现在越来越多的程序员都是硕士学历及以上，但本科及以下学历、非计算机专业出身的程序员依然还是求职者的一股中坚力量，并没有学历歧视的意思，就是说下实际情况。
在刚刚过去的2020云原生技术大会上，主办方云原生基金会(CNCF)总经理Priyanka Sharma女士在演讲中表示：“目前在云原生Kubernetes相关开源项目中，来自中国开发者提交的代码贡献率排名全球第二，中国已经成为云原生社区建设中一股非常重要的力量。” 作为本次大会钻石供应商，腾讯云是目前国内服务开发者最多的云原生平台，一直以来，无论是在云原生容器、云原生开发工具、Serverless框架演进，以及微服务生态等方面，腾讯云都是开源生态的坚定推进者和建设者。 早在2009年腾讯就开始在容器技术
一、问题的提出 询问框架组件，是否需要自研？ 18年规划系统介绍58到家的技术体系，15年加盟58到家后，架构部正好也是负责范围的一部分，故谈一谈自己的想法，个人观点： 如果公司业务不复杂，研发人数比较少，技术实力相对有限，一定不要自研框架组件 如果公司业务复杂，研发人数比较多，技术能力能够胜任，建议自研部分框架组件 二、为什么早期不建议自研？ 早期研发人数较少，公司也不确定能走多远，业务相对简单，业务以“快速迭代”为最高优先级，此时一般会选择“自己熟悉的技术”作为选型： 研发语言：熟PHP选PHP，熟Ja
小程序到底有多火，看看目前推出的开源框架以及组件库就知道了。由于小程序开发的火爆，大家都在致力于探索如何更好的，更加高效的开发小程序，以至于很多公司都贡献了小程序开源框架和组件库。
PHP（PHP: Hypertext Preprocessor的缩写，中文名：“超文本预处理器”）是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和 Perl的特点，入门门槛较低，易于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。PHP的文件后缀名为php。小编帮你细数PHP的四大特性八大优势：
一、优点 1. 跨平台，性能优越，跟Linux/Unix结合别跟Windows结合性能强45%，并且和很多免费的平台结合非常省钱，比如LAMP(Linux /Apache/Mysql/PHP)或者FA
由于现在微服务很流行，越来越多企业采用了 SpringCloud 微服务架构，而 SpringBoot 则是快速构建微服务项目的利器。于是笔者以此为切入点，将 SpringBoot 作为我们源码分析的第一个开源项目，之后还会对更多开源项目进行源码分析。要进行源码分析，笔者结合自身经历来跟大家聊聊我们为什么要学习源码这个话题，大家一起探讨学习。
由于现在微服务很流行，越来越多企业采用了SpringCloud微服务架构，而SpringBoot则是快速构建微服务项目的利器。于是源码笔记以此为切入点，将SpringBoot作为我们源码分析的第一个开源项目，之后还会对更多开源项目进行源码分析。要进行源码分析，笔者结合自身经历来跟大家聊聊我们为什么要学习源码这个话题，大家一起探讨学习。
在微服务的浪潮下，如何根据企业自身的业务特点，合理的运用开源技术落地微服务架构成为关键。本文作者认为，在实施微服务架构的过程中，结合企业自身业务特点落地的微服务架构即是最佳实践。 一、微服务架构产生的背景 近十年中，互联网给我们生活带来了翻天覆地的变化，消费者的生活方式日益数字化，人们可以在任何时间、任何地点利用网络进行购物体验，运用社交媒体进行自我表达，企业也在运用多种技术手段，发挥数字化潜力，改善客户联系，促进企业业务模式的转型。在这种背景下，互联网也好，传统企业也罢，都面临一个共同的需求：面对快速变化
“阅读文本大概需要3分钟。” [还想放弃吗？] 技术的进步会让入门变得越来越容易，这是客观规律。但事情还有另一面，那就是人们正在用计算机技术解决越来越复杂，规模越来越大的问题，很多问题要解决，难度很大。所以门槛在降低，但同时天花板在升高…… 首先，学习硬件成本低。不搞复杂AI，不需要应对大规模企业应用，可能只需要一台电脑，一根网线，最多加上一台云服务器足矣；学生证99元一年。跑一个APP足够了。IT因为纯拼智商，金钱起不了太大的作用，买个几百万的键盘才能写出好代码？配置低的电脑照样可以写出牛逼的代码，金钱不
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com 自2015年11月发布以来，谷歌旗下的机器学习开源框架TensorFlow已经在图像识别，大数据分析，语音识别和语义理解，机器翻译等各个领域得到了广泛应用，同时也得到了业内人士的普遍认可，成为了目前最受关注和使用率最高的开源框架之一。 本文将重点整理TensorFlow框架的入门和安装教程。更多关于TensorFlow的深入介绍、应用项目以及各机器学习
看了阿不的 我会为开源和自由学习,使用JAVA.但我决不会为了开源和自由放弃.NET ，本想在后面回复，发现写了一下不短，就另开一帖。 开源和.net/java没有关系，更重要的是我们自己需要正确的认识，微软和Sun之间的关系创造了伟大的平台.net framework. 从2000年开始到现在走过了将近8个年头，.net 现在赶上了java甚至在某些领域超越了java，而且.net借助于mono项目正在超越java的跨平台。我一直关注开源社区，我自己也在以自己的一点点努力来参与开源。我在开始写
毫无疑问开源是生态建设的关键，很多开源组织也成为科技公司互相争抢的香饽饽，微软、IBM都愿意在上面一掷千金。
今天整理下关于android的学习思维和方法 Android的思维 做一个开源框架，送给全世界来“玩耍”。 Google我来做一条强龙，开发人员做一条小地头蛇。一起吃掉“苹果”apple。 Android支撑了Google在手机、移动终端、家电等产业上的强大地位。应用程序开发者和一大批厂商编写软件、程序、制造出各类不同硬件。 Android的思维的实现方式 Google负责开发。 Android开发了些什么？ 它主要包含两个核心框架：JAVA 应用层框架，用于支撑应用程序的开发和扩展。HAL驱动框架
1. 参与项目后端的设计、开发工作,承担核心功能模块的代码编写,确保项目进度和质量;
作为技术人员（Java开发工程师），我的长处就是技术，通过技术变现，那么有哪些渠道呢？
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 前不久，中兴结束5年合规检查期的消息，在科技圈引发不小波澜。 在这样一个特殊的时间节点下，“缺芯少魂”方面的自主自强问题，再次成为全社会关注的焦点。 芯片，代表着底层算力；魂则是指系统。 如今，AI被视为高精尖技术竞赛角逐的战场，其最核心的系统便是深度学习框架。 国际两大主流深度学习框架TensorFlow、PyTorch之外，中国的开源框架，发展怎么样了？ 具体都有哪些玩家入场？其背后技术实力如何？是否能够自主自立、不会重蹈“缺芯”覆辙？ 今天，我们
昨天发图片，琢磨着发送成功了，就把图片素材删了（占空间），然后发现不能看了，今天还是发下吧：
有人问我如何做好架构设计？怎样灵活运用设计模式？我的回答是，你做不好这些只是因为你没有养成一个良好的编程习惯
在服务器和客户端通信的过程中，服务器线程会一直等待请求结果返回，无法处理其他请求。
在深度学习研究领域最受关注的开源框架是什么？相信大家心中都有答案。 AI 研习社了解到，近日 Keras 作者 François Chollet 近日在 Twitter 上公布了一项他所做的调查，统计了在过去三个月中 ArXiv 上（截至 3 月 7 日）被提及（mention）最多的几大开源框架。 结果显示，谷歌开源的 TensorFlow 以超过 800 的「存在感」毫无争议得获得了第一名。第二至第四名分别是基于 Python 的深度学习库 Keras、同属 facebook 的 Caffe 和 PyT
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