ASP.NET Web API中自带了一个依赖解析器（Dependency Resolver）接口，允许我们向控制器注入依赖关系。不过，Mark Seemann建议要达到此目的最好还是使用IHttpControllerActivator接口，并举了两个例子。 使用IDependencyResolver会带来哪些问题呢？Mark做出了解释： 问题是，在某个（IDependencyResolver的）实现中，你所得到的是一个Type实例，并要求返回一个对象，但你却并不了解上下文信息。你不知道依赖关系图有多深，
由 Mark Seemann 发布：在讨论数据库，特别是 ORM 时，有些人会不言而喻地假设关系数据库是存储数据的唯一选择。
在2015年，BI、CRM、ERP和企业软件将如何发展？本文中IT专家探讨了在未来一年对IT企业影响最大的企业软件趋势。 如果IT高管有水晶球，他们就可以看到他们未来将需要或想要使用的软件，并可以制定相应的计划和预算。 但高级IT决策者无法预测未来，他们必须依靠供应商、营销人员和分析师等向他们展示未来的趋势。尽管没有人真正知道在2015年哪些趋势将主导企业软件领域，但BI、CRM、ERP和企业软件领域的专家认为下面8个趋势非常值得关注： 1.混合云成为主流 “在2014年，我们看到多云战
作者 | Guilherme Ferreira 译者 | 马可薇 策划 | 丁晓昀 在 2014 年的时候，David Heinemeier Hansson 在软件开发界引起了轩然大波。他在 RailsConf 的台上公然宣布“TDD 就是死亡”。 这是个大胆的举动，但他也成为了很多不满于测试的人所寻找的领头人。很多人选择了跟随，开发者们就此分成了两个阵营。 当时所掀起的新浪潮一路带我们到了今天，单元测试不再重要，集成测试占据上风。Mike Cohn 所提出的著名测试金字塔如今被重塑为菱形形状。推
IoC主要体现了这样一种设计思想：通过将一组通用流程的控制权从应用转移到框架中以实现对流程的复用，并按照“好莱坞法则”实现应用程序的代码与框架之间的交互。我们可以采用若干设计模式以不同的方式实现IoC，比如我们在《依赖注入[2]: 基于IoC的设计模式》介绍的模板方法、工厂方法和抽象工厂，接下来我们介绍一种更为有价值的IoC模式，即依赖注入（DI：Dependency Injection，以下简称DI）。
深度学习在OCR领域的成功应用需要大量数据，数平精准推荐团队利用图像增强，语义理解，生成对抗网络等技术生成高质足量的数据，为算法模型提供燃料，帮助OCR技术服务在多种业务场景中快速迭代，提升效果。
这里记录每周值得分享的科技内容，周五发布。（ 本周五是十一假期，周刊提前到周三发布。）
IoC主要体现了这样一种设计思想：通过将一组通用流程的控制权从应用转移到框架之中以实现对流程的复用，并按照“好莱坞法则”实现应用程序的代码与框架之间的交互。我们可以采用若干设计模式以不同的方式实现IoC，比如我们在前面介绍的模板方法、工厂方法和抽象工厂，接下来我们介绍一种更有价值的IoC模式：依赖注入（DI：Dependency Injection）。
Microsoft技术栈最近有大量的变迁，这使得开发人员和领导者都想知道他们到底应该关注哪些技术。Microsoft自己并不想从官方层面上反对Silverlight这样的技术，相对而言他们更喜欢让这种技术慢慢淡出人们的视线，否则局面可能会更加混乱。如果你想了解该问题的答案，那么可以查看“.NET业务应用程序技术指南”这个小有名气的文档。该文档发布于去年早些时候，它深入探讨了Microsoft打算在哪些领域付出努力，我们应该回避哪些技术等内容。 下面这个概要图是我们探索Microsoft及其相关技术的一个很好
行人检测( Pedestrian Detection)一直是计算机视觉研究中的热点和难点。行人检测要解决的问题是：找出图像或视频帧中所有的行人，包括位置和大小，一般用矩形框表示，和人脸检测类似，这也是典型的目标检测问题。
行人检测是计算机视觉中的经典问题，也是长期以来难以解决的问题。和人脸检测问题相比，由于人体的姿态复杂，变形更大，附着物和遮挡等问题更严重，因此准确的检测处于各种场景下的行人具有很大的难度。在本文中，SIGAI将为大家回顾行人检测算法的发展历程。
检测效果图 题目：拥挤场景中的端到端人物检测 (推荐阅读英文原文) 文章地址：《End-to-end people detection in crowded scenes》 arXiv.1506.04878 Github：https://github.com/Russell91/ReInspect (未经允许禁止转载，授权转载请注明出处，谢谢！) ---- Abstract 目前的人物检测操作要么是以滑动窗口的方式扫描图像，或者通过分类一组离散的决策。我们提出了基于将图像解码成一组人物检测的模型。我
不久前，我做了一个关于前端简洁架构（clean architecture on frontend）的演讲。在这篇文章中，我将概述那次演讲，并对其进行了一些扩展。
当你听到混乱这个词时，你会想到什么？也许你会想到喧闹的股票交易所，或者早上的厨房——一切都混乱不堪。当你想到秩序这个词时，也许你会想到一个空旷的房间，宁静而平静。然而，对于科学家来说，混乱的特征是同质性（相同），而秩序的特征是复杂性（不同）。
在上一章中，我们谈到使用事件作为表示系统输入的一种方式，并将我们的应用程序转变为一个消息处理机器。
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