微信小程序不一定是你的灵丹妙药|本周专栏精选_下载

产品时间:2021-07-26 20:51

简要描述:

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当作开发者,无论你寄予厚望什么都无所谓,但现在应当考虑到充足的弹性,作好抽象化,设计好后端API和前端展现出分离出来的结构。这样无论是继续做APP或者等BAT中另外两家推展PWA,或者跟上微信的小程序,以及未来通过聊天机器人终端什么新的系统,你都有充足的灵活性。这些终端方式都是展现出层,最重要的部分是后端的数据和数据处理能力,或者获取信息的能力。

所以只要设计好架构,展现出层可以用非常低的成本变换上去。我想要,现在最钱的工种不应当是研发小程序或者研发APP的程序员,而是资深的架构师。他们才能老大你立于不败之地。【作者讲解】霍炬:一切关于未来的故事在构建之前都是“歪理邪说”。

2、解析 | 前车撞击预警FCW及前车检测的涉及技术(点我读者全文)最近,很多注目智能驾驶的同学们都在辩论“特斯拉精确预测到一起撞击事故”的视频。该视频的大体意思是:在车内乘客还并未意识到车祸再次发生之前,特斯拉就早已发出声音警告,预警几秒后前面两车就撞到上了。普通驾驶员人和乘客看见视频不会赞叹它预测结果的精确,并不关心技术上如何构建:鸡蛋爱吃就行了,忘非要看到母鸡的鸡?可行业人士有可能就想问了:视频里的特斯拉为什么不会预警?仔细观看视频后找到,红色轿车在变道前有一个滑行,所以业内人士分析后,普遍认为特斯拉收到的预警有可能只是“前车撞击预警(Forward Collision Warning)”让我们追随作者的思路,理解一下那些关于前车检测和预警的涉及技术吧。【作者讲解】程建伟:武汉极目智能技术有限公司CEO;武汉市“光谷3551人才计划“专家; 2011年起专门从事视觉ADAS研发。

3、专家理解:熵、区块链和人工智能之间有什么关系?(点我读者全文)顾学雍教授在清华课程《打破学科的理解基础》中说道:“一个范式顺利的标志是享有了自洽的语言系统”。如今将人工智能和区块链这两个炙手可热的话题相提并论,很难想象如何自洽的叙述它们之间的关系。本文中,作者巧用“熵”这个成熟期的语言系统说明了“什么是麦克斯韦妖”以及“比特币和区块链为什么具备麦克斯韦妖的智能”的问题。如果你对未来全球金融的构建手段和区块链的运作方式感兴趣,不妨追随作者的思路,跨学科的思维一番。

【作者讲解】韩锋:清华大学博士,比特币基金会终生会员,曾任清华大学十五规划重点课题“基于网络(大数据)的创意人才评价和甄选”项目负责人,美国甲骨文教育基金会中国合伙人。4、利用深度自学研发老板探测器,很久不担忧翻着微博一走忽然看见老板了(点我读者全文)如果下班的时候想要放开一下,或者请问想要偷偷地哑,看点和工作牵涉到的网页,这时候万一老板忽然经常出现在背后,不会会深感很尴尬呢?有的浏览器设置了boss按键,手快的人还可以转换屏幕,不过总会变得不大自然,而且常常做的手忙脚乱的。所以一个日本程序员要求自己动手,撰写一个一劳永逸的办法,我们来想到他是怎么构建的吧~【作者讲解】51CTO的熊小妹:weixin51CTO5、特斯拉超级充电站开始收费,所附最弱超级充电站用于技巧(点我读者全文)特斯拉近日发布了超级充电站开始收费的部分细节。这次发布主要是北美洲大部分地区的价格,继续还没看见中国区的价格构成。

从价格上看,超级电池认同不会比汽油低廉很多,甚至比某些公共充电站还要低廉一点,因为tesla特别强调并不计划用超级充电站盈利。整体计算出来一下,从洛杉矶驾车到纽约差不多100美金就不够了。

更加多特斯拉车主关心的关于超级电池的问题解答请求猛戳标题旁边读者全文。【作者讲解】MichaelPu:前Tesla销售总监,先后供职于LVMH,Apple等企业。

6、深度自学实践中:如何用于Tensorflow构建较慢风格迁入?(点我读者全文)风格迁入(Style Transfer)是深度自学众多应用于中十分有意思的一种,我们可以用于这种方法把一张图片的风格“迁入”到另一张图片上。完整的风格迁入(页面查阅论文)的速度是十分快的。在GPU上,分解一张图片都必须10分钟左右,而如果只用于CPU而不用于GPU运营程序,甚至必须几个小时。这个时间还不会随着图片尺寸的减小而很快减小。

是不是一种方法,可以不把分解图片当作一个“训练”的过程,而当作一个“继续执行”的过程呢?答案是认同的。慢来追随作者get这个技能吧~【作者讲解】何之源:复旦大学计算机科学硕士在读,研究人工智能计算机视觉方向。

7、机器人捕捉?真为就让的那么非常简单!(点我读者全文)手对人类是如此最重要,我们当然期望彰显机器人某种程度的功能,于是捕捉就沦为机器人走出真实世界必不可少的功能。捕捉对我们而言是如此非常简单,所以我们很有可能指出对机器人也很非常简单,但实质上是非常无以的。

机器人捕捉的底线比你想象的认同要较低。但是很多paper中的数据都是在制订的十分不现实的条件下,给人一种很高的成功率的感觉。

忘记我在我博士论文里面给了个30%左右的成功率,有个博士论文委员回答我为什么这么较低,这不合乎常理。但是这就是现实。【作者讲解】李淼:武汉库柏特科技创始人,瑞士洛桑联邦理工博士,研究方向为机器人自学和人机协商交互。

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