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CSDN日报20170224——《程序员该用哪种姿势来理财》
【程序人生】 程序员该用哪种姿势来理财
作者:纯洁的虫子
其实一直想写一篇文章名字都想好了,叫做“程序员该不该理财?”。后来想了想,该不该这个就不用想了,必须要理财!
那么市面上那么多理财的方式对于我们屌丝的程序员该如何选择呢?
其实我也是那种土的掉渣的那种类型,以前几乎没有想过神马理财的,一来呢毕业的时候工资全都不够花的还理个毛线,二来总是感觉理财好像都是有钱人搞的东西;后来偶然进入了互联网金融行业,呆了几年,慢慢也接触了很多理财方式,但也还是一个门外汉,此文就是和大家一起聊聊我们程序员该如何去理财?算是抛砖引玉,欢迎拍砖。
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【物联网】 WIFI物联网平台微信端开发分享
作者:吴跃前
本篇文章是基于最近一个项目微信端开发过程的一个总结,文中主要介绍了云智易平台下微信端开发的流程、该平台提供的主要功能以及此次H5开发使用到的一些UI组件,可以帮助企鹅仔快速对该平台微信开发有个了解。
本文介绍的微信硬件物联网开发思路不局限于某个平台,对市场上所有的平台,如机智云也是适用的,特此说明。
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【Android 开发】 Android系统启动流程(四)Launcher启动过程与系统启动流程
作者:刘望舒
此前的文章我们学习了init进程、Zygote进程和SyetemServer进程的启动过程。
这一篇文章我们就来学习Android系统启动流程的最后一步:Launcher的启动流程,并结合本系列的前三篇文章的内容来讲解Android系统启动流程。建议读这篇文章前要通读本系列的前三篇文章,否则你可能不会理解我在讲什么。
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【图形处理】 OpenGL核心技术之Gamma校正
作者:姜雪伟
先介绍一下关于Gamma产生的原因,原因有二:一是,人眼对自然亮度感知是非线性的(韦伯定律);二是,我们用来记录/展示画面的媒介上,灰阶预算是有限的(无论纸张还是屏幕)。为了在灰阶预算有限的前提下,协调自然亮度和主观灰阶感受这二者的映射关系,Gamma就产生了。
拿游戏举例,游戏制作的场景最终要显示在屏幕上,显示器有一个物理特性就是两倍的输入电压产生的不是两倍的亮度。输入电压产生约为输入电压的2.2次幂的亮度,这叫做监视器Gamma。
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【编程语言】 GC 调优(工具篇) - GC参考手册
作者:铁锚
JVM 在程序执行的过程中,提供了GC行为的原生数据。那么,我们就可以利用这些原生数据来生成各种报告。原生数据(raw data) 包括:
各个内存池的当前使用情况,
各个内存池的总容量,
每次GC暂停的持续时间,
GC暂停在各个阶段的持续时间。
可以通过这些数据算出各种指标, 例如: 程序的内存分配率, 提升率等等。本章主要介绍如何获取原生数据。 后续的章节将对重要的派生指标(derived metrics)展开讨论,并引入GC性能相关的话题。
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【人工智能】 利用谷歌深度学习框架Tensorflow识别手写数字图片(初学者篇)
作者:王小草–点绛唇
本文是跟着Tensorflow官方文档的第二篇教程–识别手写数字。
MNIST是一个简单的计算机视觉数据集,它是由一系列手写数字图片组成的。
在数据集中,每一张图片会有一个标签label,表示该张图片上的数字是什么。比如以上图片所对应的标签是:5,0,4,1。
对于初学者,为什么开篇就要介绍这个案例呢?举个栗子, 当我们学习写程序的时候,第一句打印的就是“Hello world”。那么MNIST相对于机器学习,就如同“Hello world”相对于程序。
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【系统运维】 QVegas-一个升级版的TCP Vegas拥塞算法
作者:赵亚
拥塞避免带来了很多疑惑,本文解开这个疑惑并给出一个实实在在但却很简陋的算法。
其实在基于丢包的拥塞算法中,拥塞避免的过程总是伴随着AI和MD的,不能光说AI而忽略MD。
如果考虑的是基于时延的拥塞算法,AI和MD事实上是不需要的,因为算法会根据时延的变化来调整窗口。
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【好书推荐】 TensorFlow与主流深度学习框架对比
作者:博文视点
AlphaGo在2017年年初化身Master,在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手,取得60连胜,未尝败绩。AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow——Google于2015年11月开源的机器学习及深度学习框架。
TensorFlow在2015年年底一出现就受到了极大的关注,在一个月内获得了GitHub上超过一万颗星的关注,目前在所有的机器学习、深度学习项目中排名第一,甚至在所有的Python项目中也排名第一。本文将带我们简单了解下TensorFlow,并与其他主流深度学习框架进行了对比。
本文选自《TensorFlow实战》。
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