当前搜索:

[置顶] 从前有一个程序员,成天写代码,后来,他屎了。。。

每天你都有机会和很多人擦身而过,而你或者对他们一无所知,不过也许有一天他会变成你的朋友或是知己……先来看看老王和他的IT界朋友们吧p.s 经常有人问我,老王,你明明可以穿的挺帅,为什么总是穿的很随意呢?其实道理很简单,我是做技术活的,打扮太好人家会以为我技术不行。从前有一个程序员,成天写代码,后来,他屎了1.一门可以靠手艺混饭的专业 你好,非常荣幸能够步入改变世界的软件开发行业,接下来我们聊点正经...
阅读(6329) 评论(28)

算法工程师之劝退檄文

以下钱柜娱乐开户不保证客观,仅一家之言,如存在异议,诠做笑谈。 时间成本。算法工程师通常要求硕士学历,而攻读硕士的三年时间就成为了成本。互联网圈有一万小时理论,任何技术要精通,需三年的积累。如果本科毕业之后从事一个岗位三年,那么三年后已经成为行业专家了,而有些人才硕士毕业。 机会成本。算法工程师的职位大多集中在一线互联网公司,创业型公司在完成一定的融资后,当产品成熟的时候才需要算法工程师,因此能提供的工作机...
阅读(14) 评论(0)

单例模式与全局唯一id的思考----c++ ,c ,python 实现

前段时间去考了系统架构师,排错题基本全是设计模式的内容。设计模式真的这么重要么?答案是肯定的,没有设计模式就没有现在复杂的软件系统。于是,我想要慢慢的花两个月时间,重拾语言关,再者c++的设计模式网上实现比较少,我就来帮助大家搜集一下,当然实现方式还是我喜欢的c,c++,python三种语言分别实现。Christopher Alexander 说过:“每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题...
阅读(72) 评论(0)

吴家坟女子专修学院郭杜校区计算机分院的学年总结

很早以前的日志大概写于2014年中,挺好玩的,贴上来供大家欣赏 我还是很中意思维跃然纸上的感觉。说好的一个月一篇日志,还没有实现,就感觉时光匆匆。Wu Jiafen women’s College– Guo Du campus –shool of computer , year summaryI’m fond of the feeling for putting my thought stand v...
阅读(85) 评论(0)

leetcode 12 ,13 Integer to Roman &&Roman to Integer 罗马与阿拉伯数组转换

12 Integer to Roman 13 Roman to Integer 有可能不注意的结果: class Solution { public:/*1、相同的数字连写,所表示的数等于这些数字相加得到的数,如:Ⅲ = 3; 2、小的数字在大的数字的右边,所表示的数等于这些数字相加得到的数, 如:Ⅷ = 8;Ⅻ = 12; 3、小的数字,(限于Ⅰ、X 和C)在大的数字的左边,所表示的...
阅读(95) 评论(5)

机器学习项目到底怎么做? 站在巨人的肩膀上!-----资料分享

很久没有更新图形图像处理方面的博客了,最近在培训数据发掘方面的技术,就把学到的东西和大家分享下。1. 压箱底的资料还有一些平时收集 的压箱底的资料拿出来和大家分享下:1.1 IPOL —-经典计算机视觉算法的c实现http://www.ipol.im/?utm_source=doi1.2 https://www.codecademy.com/ —-编程语言自学成才我的python就是在这个网站自学的...
阅读(376) 评论(0)

基于python3-sklearn,Flask 的回归预测系统

看到一副图片挺有意思,放在片头 序“傍晚小街路面上沁出微雨后的湿润,和煦的西风吹来,抬头看看天边的晚霞,嗯明天又是一个好天气。走到水果摊旁,挑了个根蒂蜷缩、敲起来声音浊响的青绿西瓜,一边满心期待着皮薄肉厚瓤甜的爽落感,一边愉快地想着,这学期狠下了工夫,基础概念弄得很清楚,算法作业也是信手拈来,这门课成绩一定差不了!”上面的经验是靠我们人类自身完成的,计算机能帮忙么?机器学习正是这样一门学科,它致力...
阅读(337) 评论(0)

基于图论的立体匹配方法研究----绪论

绪论计算机视觉是一门通过研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科。“一图胜千言”,人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介,人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1]。相对于人类高效的图像信息提取能力,计算机在图像信息的理解上仍然效率低下。计算机视觉作为一门交叉学科,综合了生物学,心理学,数学,计算机科学等学科,从20世纪60年代至今其在科学研究领域中的大量成果已经应用于工程领域,并...
阅读(642) 评论(0)

硕士研究僧长成记

2013年9月7号,我和母亲两个人到达了西安,我一手拉着箱子,上面放着本科时候用的旧褥子被子,母亲手提着放满衣服的提包,两个人穿梭于林立的高楼当中。母亲看护行李,我办理手续,直到下午很晚的时候,才在城西送母亲坐上了回家的大巴车。就这样,开始了我的研究生求学生活。研一开始选择导师,我没有像很多同学那样提前联系导师,因此误打误撞的选择了老L。那年,我听说老L给院办公室叮咛说要选几个男学生,因此那一届我们...
阅读(500) 评论(3)

leetcode 新题型----SQL,shell,system design

leetcode 主要是一个针对北美的coder人群找工作的代码练习网站,我在2015年初次接触这个网站的时候,总共只有200多道题目,是一个类似acm 的a题网站。这些年变化越来越大,主要是因为找工作当然是多样化的考核过程,leetcode 也逐渐与时俱进,推出了下面几个类别的联系,今天我们随便挑几个练习一下:175. Combine Two Tables —SQLTable: Person...
阅读(357) 评论(0)

年少成名的我并没有放弃自己,谁敢说她\他文章比我写的好?!,不服来战!

大家镇定一下情绪,文章要开始了。不择手段是人杰,不改初衷是英雄!年前读了老罗的这本书—— 《一个理想主义者的奋斗,The Adventures of an Idealist》回想起了我与新东方的故事我与新东方的故事,大砥开始于高二,那时候英语不行,去New Oriental上了新概念英语跟高考英语的补习班,老师大都海龟,经常说些什么外国人英语很差算数也不好之类的老梗来激发无知少年的求知欲,是啊,外...
阅读(485) 评论(2)

基于分布式的短文本命题实体识别之----人名识别(python实现)

目前对中文分词精度影响最大的主要是两方面:未登录词的识别和歧义切分。据统计:未登录词中中文姓人名在文本中一般只占2%左右,但这其中高达50%以上的人名会产生切分错误。在所有的分词错误中,与人名有关的错误占到了将近90%,这中国人名都是根据人的想法起的名字,有很大的随意性,并且数量巨大,规律也不尽相同。1.理论简介命名实体识别(Named Entities Recognition, NER)是自然语言...
阅读(2586) 评论(4)

神经网络与推荐系统初步简介

作者:一人1.深度神经网络对于任何领域都是适用的 深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)在过去的数年已经在图像分类、语音识别、自然语言处理中取得了突破性的进展。在实践中的应用已经证明了它可以作为对于一种十分有效的技术手段应用在大数据相关领域中。深度神经网络通过众多的简单线性变换层次性的进行非线性变换对于数据中的复杂关系能够很好的进行拟合,即对数据特征进行的深层...
阅读(942) 评论(0)

我要用生锈的机关枪击穿现在

1.Life is about growing, learning, and being a better person.简要回顾这半年来,工作生活的经历,总体来说往返于西安与北京之间。 2017年第一天,和很多人一起起个大早吸着雾霾,看了升旗仪式,觉得生活应该有点仪式感,才能心存敬畏。 后面花几周时间走访了BAT京东小米等各大IT公司,工作半年心中积累起来的自信感荡然无存。过年去了趟兵...
阅读(674) 评论(2)

网络安全基础扫盲

1. 名词解释APT高级持续性威胁。利用先进的攻击手段对特定目标进行长期持续性网络攻击的攻击形式。其高级性主要体现在APT在发动攻击之前需要对攻击对象的业务流程和目标系统进行精确的收集。VPN虚拟专用网络(Virtual private network)VPN是Virtual PrivateNetwork的缩写,是将物理分布在不同地点的网络通过公用骨干网,尤其是Internet连接而成的逻辑上的虚拟...
阅读(803) 评论(0)

考试,一种严格的水平鉴定方法。

记得2013年元月几号我忘了,那是一个寒冷的冬天下午,我来到提前一个月就在师范大学门口的城中村里订好的一个干净单人间,又另加10块钱从房东那租了一个很大的小太阳,就准备找邓局去学校食堂吃饭,那时邓菊已经先我一年考上成了学长。走在学校的围墙边我想起三年前,那时候大约是大二,每到星期天一大早我就和邓菊很早起来去学校听免费的考研数学辅导,当时数学一的辅导班第一次上课只有20人,后面上课的人数还居然随着时间...
阅读(766) 评论(7)

知识图谱技术分享会----有关知识图谱构建的部分关键技术简介及思考

昨天在北理工参加了一场由 雪晴数据网和北京理工大学大数据创新学习中心联合举办的知识图谱分享活动,聆听了一下午报告,可谓是受益匪浅。一下午时间安排的非常饱满,总共三场报告。不得不说首都的学校就是厉害啊,楼都这么漂亮。下面我就来分别说说重点和感想。1.佛学知识图谱构建技术东南大学 漆桂林教授1.1 什么是知识?1.2 知识图谱为搜索引擎带来的补充作用!1.3知识图谱的几个关键技术1.data extra...
阅读(1988) 评论(1)

机器学习规则:ML工程最佳实践----rule_of_ml section 3【翻译】

作者:黄永刚ML Phase III: 缓慢提升、精细优化、复杂模型第二阶段就已经接近结束了。首先你的月收益开始减少。你开始要在不同的指标之间做出平衡,你会发现有的涨了而有的却降了。事情变得有趣了。获取收益变得更难了,机器学习也已经变得更加复杂了。警告:这一部分比前面有更多的理论虚的东西。我们见过很多团队在机器学习的一二阶段过得还是很愉快的。一旦进入第三阶段,他们就不得不寻找自己的出路了。Rule...
阅读(614) 评论(0)

机器学习规则:ML工程最佳实践----rules_of_ml section 2【翻译】

作者:黄永刚ML Phase II: 特征工程第一阶段介绍了机器学习的一个周期,为学习系统获取训练数据,通过有趣的引导设计指标,创建一个服务框架。在有了一个完整系统之后,就进入了第一阶段。第二阶段有很多比较容易的东西。任务就是将大量丰富的特征搞进系统中。因此,机器学习的第二阶段就是获取尽可能多的特征并将其有意的组合。第二阶段,所有的指标应该任然在提升。很多东西开始开发,很多工程师将一起花费大量的时间...
阅读(616) 评论(0)

机器学习规则:ML工程最佳实践----rules_of_ml section 1【翻译】

机器学习规则:ML工程最佳实践本文旨在指引具有机器学习基础知识的工程师等人,更好的从机器学习的实践中收益。介绍一些应用机器学习需要遵循的规则,类似于Google C++ 风格指南等流行的编程指南。如果你已经上过机器学习相关课程或者正在从事相关的工作,那你已经满足阅读本文所需的背景知识了。Before Machine Learning Rule: #1: 不要害怕开发没有应用机器学习技术的产品 Rul...
阅读(751) 评论(0)

使用python fabric搭建RHEL 7.2大数据基础环境以及部分优化

1.使用python fabric进行Linux基础配置使用python,可以让任何事情高效起来,包括运维工作,fabric正式这样一套基于python2的类库,它执行本地或远程shell命令提供了操作的基本套件(正常或通过sudo)和上传/下载文件,如提示用户输入运行辅助功能,或中止执行。用Python3开发的部署工具叫fabric3:fabric3,和fabric一样最大特点是不用登录远程服务器...
阅读(2249) 评论(0)
311条 共16页1 2 3 4 5 ... 下一页 尾页
    公众号,github
    公众号:     老王和他的IT界朋友们
    欢迎投稿:  shiter@live.cn
    QQ交流群:  593683975
    加群问题:抛硬币正面上的期望?

    我们想用一段音乐,几张图片,
    些许文字绘制的IT圈心路历程,
    为攻城狮,为程序员带来更多的人文关怀。

    投稿原创文章有稿费,杂志等福利!!!



    github:  https://github.com/wynshiter
    个人资料
    • 访问:1205778次
    • 积分:13536
    • 等级:
    • 排名:第1125名
    • 原创:187篇
    • 转载:51篇
    • 译文:73篇
    • 评论:692条
    钱柜娱乐开户
    百度统计
    微信公众号
      微信公众号
      老王和他的IT界朋友们