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原文地址：https://www.cnblogs.com/WalsonWang/p/4745116.html 模組之間總是存在這一定的介面，從調用方式上看，可以分為三類：同步調用、回調和非同步呼叫。同步調用是一種阻塞式調用，也是我們在寫程式中經常使用的；回調是一種雙向的調用模式，也就是說，被調用的介面被調用時也會調用對方的介面，這句話可能有點繞，等文章後面舉例說明；非同步呼叫是一種類似訊息或事件的機制，解決了同步阻塞的問題，舉例來講：A通知B後，他們各走各的路，互不影響，不用像同步調用那樣，

NIO架構之MINA源碼解析（一）：背景 NIO架構之MINA源碼解析（二）：mina核心引擎 本文主要介紹下在mina中責任鏈模式的應用以及mina對於資料讀寫的處理。 在mina中，對資料的讀操作是在processor類裡面觸發的，收到新訊息後就觸發讀資料鏈去處理新訊息直到自己的商務邏輯代碼（IoHandler）。

本題可理解為用N個線段去覆蓋1-T的數軸，求最少使用的線段數。貪心演算法每次都取當前的最佳值，適用本題。不少人想當然，認為每次用最長的線段來填，直到填滿。舉個反例：T為10，N為5，（1，2）、（3，8）、（9，10）、（1，6）、（6，10），按照上面的思路則取線段順序為（3，8）、（1，6）、（6，10），需要3條線段，這並不是最短的。其實，每次應在滿足條件的情況中選取終點最大的那條，如此則選（1，6）、（6，10）就夠了。值得一提的是本題端點間的區間不需要覆蓋，如（1，2）、（3，8）可以

作者：薛笛 從買書那天算起，到今天已經過了半個多月。這段時間說短不短，如果是一本300多頁的小說的話，我大概一天就能搞定（我的記錄是一天一千多頁《大唐雙龍傳》），但是到現在《編程之美》我只看了不到50頁。雖然我不是天天看，但是一旦我看了一個問題之後，我就希望能夠把這個問題在演算法層面分析透，這份專註是我以前看《演算法導論》或者上演算法課的時候所不曾體會到的。究其原因，主要還是純粹的理論流於枯燥，純粹的應用不免膚淺，而這本書的定位剛剛好，既能夠以應用帶動演算法的學習，又能夠避免過於說教的風格。

點擊查看全文 文| 崔瀚文 阿里研究院 日前，阿里研究院、雲零售事業部聯合發布了《雲端服務重構新零售--阿里巴巴商務服務生態白皮書2017》。報告通過近百頁的闡述，該報告全面而詳實地介紹了阿里巴巴雲零售服務生態系統的最新進展情況。 尤其是，通過數十個全新案例的引入，對於當前最前沿、最領先的服務平台、服務工具、服務市場進行了具體介紹。 本次我們從中甄選了六個在“服務市場”中成長的企業案例，讓讀者從具體的現實實踐中感受“雲端服務”的未來： 1.

本文內容資源來自 Andrew Ng 在 Coursera上的 Machine Learning 課程，在此向 Andrew Ng 致敬。 斯坦福大學機器學習第六課”羅吉斯迴歸“學習筆記，本次課程主要包括7部分： 1) Classification(分類) 2) Hypothesis Representation（建模） 3) Decision boundary(決策邊界) 4) Cost function(代價函數，成本函數) 5) Simplified cost

原文連結：http://www.raincent.com/content-85-11052-1.html 在大資料領域，只有深挖資料科學領域，走在學術前沿，才能在底層演算法和模型方面走在前面，從而佔據領先地位。 來源：加米穀大資料 在 大資料領域，只有深挖 資料科學領域，走在學術前沿，才能在底層演算法和模型方面走在前面，從而佔據領先地位。

    最近在看多來源資料融合相關的論文，記錄一下論文中的閱讀筆記和自己的一些見解 多源資訊融合（Multi-source information

　    世界上有1500多種程式設計語言，都要學的話是太多了。目前，在機器人學中有這10種最流行的程式設計語言——如果你喜歡的不在這裡，請在留言區告訴大家。對於機器人學，每種程式設計語言有不同的優點。我只是部分地按照重要程度從低到高對它們進行了排序。 　　10.BASIC/Pascal

頂尖程式員不同於常人的5個區別:   原文作者：Edmond Lau 《THe Effective Engineer》：https://www.theeffectiveengineer.com/book        程式員的區別，採訪了很多矽谷頂級科技公司的頂尖軟體工程師。他發現這些給世界帶來巨大影響的的工程師們至少有以下5個共同的思維模式： 1.勇於去研究你不懂的代碼

問題描述：測試過程中一些bug會被研發認為是無效bug，但從使用者角度出發，測試認為該bug需要更改，此時測試如何更有效說服研發去修改bug。 精彩回答： 　　1. 扭轉研發領導的思想，提高研發人員的響應速度： 　　a). 讓研發團隊的領導重視缺陷：

編者按：本文來自量子位（ID：QbitAI），作者：李杉、安妮。36氪經授權轉載。 無人駕駛技術距離我們還有多遠。消費者和投資人什麼時候才能看到無人駕駛汽車面市。 這個難以回答的問題的答案取決於你所謂的“無人駕駛”、“消費者”和“面市”究竟是什麼意思。 “無人駕駛”是什麼意思——要看層級。 在跟無人駕駛有關的文章裡，經常可以看到“L4”或“L5”這樣的說法。這些層級由國際自動機工程師學會（SAE International）制定，已經獲得全球廣泛接受。簡單來說：

這種方式使用自己製作的yum源安裝openstack(allinone)，基本一裝一個準，不會出差錯，適合初學者安裝。 一、使用vmware安裝redhat7作業系統 百度盤地址https://pan.baidu.com/s/1qXC6duW(硬碟20G足夠)，並在安裝過程中選擇自訂分區，分區如下： 分區 分區大小 備忘 /boot 200m 引導 /swap 1024m 虛擬記憶體 / 10g 根分區 剩餘空間留給後續cinder-volumes

第一次聽說“自動駕駛網路”這個名詞，大約在半年前，當時，瞻博網路（Juniper Networks）首席執行官Rami Rahim在一次採訪中表示，Juniper正致力於將具有自主運行能力的網路付諸實施。用他的話說，可自主啟動並執行網路就像是自動駕駛的汽車一樣，網路本身不僅要具備高效能和強大的功能，所有網路組件都能提供相關的資料和資訊，並進行有效分析，而且可以藉助Machine Learning Platform for AI，更好地瞭解網路的狀態，在故障發生前就能提前預知並提供相應的解決辦法，

首先考慮問題1: 從自然數1,2….n選擇m個不重複的數,其中最大值的期望是多少? 假設一次實驗中最大值是k,那麼 P(k)=C(k−1m−1)C(mn) E(Max)=∑k=mnP(k)k=∑k=mnmC(mk)C(mn) 因為 ∑k=mnC(mk)=C(m+1n+1) E(Max)=mC(m+1n+1)C(mn)=m(n+1)/(m+1) 先給出python代碼進行類比驗證:

有些人天生愛折騰，有些人生性溫和平淡。造成這種差異的原因，除了遺傳，很多來自於家庭的影響，或者說是童年時期的經曆完全可以造就一個人或者毀掉一個人。

http://news.cnblogs.com/n/193989/ 量子反常霍爾效應，對普通人來說，拗口而晦澀。但在物理學家眼中，它“神奇”又“美妙”。因為它的發現可能帶來下一次資訊技術革命。採用這種技術設計整合電路和元器件，千億次的超級電腦有望做成平板電腦那麼大，智能手機的記憶體可能會提高上千倍。 　　首次從實驗中觀測到量子反常霍爾效應後，清華大學副校長薛其坤院士和他的團隊受到外界廣泛關注。 　　“我們正在努力提高觀測量子反常霍爾效應這一物理現象的溫度，希望能從原來的零下 273

ABB雙臂14軸機器人YuMi UL(Underwriters Laboratories)宣布，全球工業機器人品牌ABB的雙臂14軸機器人YuMi獲得UL安全認證，突顯其具備人機協作能力的關鍵安全設計。

H&M股價上次如此疲軟，還是2008年金融危機。 1月31日，快時尚品牌H&M發布2017年第四季度財報，在截至11月30日的3個月內，總銷售額為584.81億瑞典克朗，同比下跌4%。 H&M方面還透露，2017年12月和1月公司總銷售額僅增長1%，這意味著2018年一季度的單季銷售額，很可能達到十年來最低增幅。此外，RBC分析師認為，1%的銷售增長意味著H&M的總營收將會呈現個位元下滑。

公司使用JIRA來進行分發任務，每一個JIRA，就相當於一個任務。可以由團隊的leader派遣(assign)一個JIRA給你，也可以自己去找JIRA來做。 由於公司是外企，使用的產品都是英文的，所以剛開始接觸JIRA時，難免手忙腳亂，現在算是熟悉了一些，在此記錄一下關於JIRA的簡單應用。 下圖是一個新的JIRA： 當我們要開始做這個JIRA時，點擊Start Progress，選擇designing