来源：Pexels首先分享一个我一直深信不疑且为之付出实践的观点。程序员每天应工作8个小时。并且即使不知道您正在从事的项目类别，我仍能百分之百保证，只要计划周密，至少能在这八小时中完成70%至80%的任务。简而言之，如果您是一名朝九晚五的程序员，并不代表您是一名糟糕的程序员。这仅意味着您找到了更好的时间管理方式。您应为此感到骄傲！而且我敢肯定，大多数程序员只是希望完成工作后赶紧回家。他们不想为“改
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2020-12-22 12:49:42
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图源：www.pexels.com近日，人工智能又一次登上热搜。教育部、国家发展改革委、财政部发文，指出要依托“双一流”建设，深化人工智能内涵，构建基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才并重的培养体系，探索深度融合的学科建设和人才培养新模式，着力提升人工智能领域研究生培养水平，为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。消息一出，立马引起了网友的关注讨论，由于今
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2020-12-22 12:48:01
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来源：Pexels近几年软件行业日新月异，变化很多。其中，我最喜欢看到的变化就是公司不再期待软件开发人员有特定的学位，甚至没有学位都可以。不管对于个人还是企业，这都是一个很棒的消息。因为进入这个行业最重要的是这个人究竟能干些什么。如果申请人不能解决编程问题，那他是否有学士学位还是硕士学位并不重要。如果他们不理解MVC模式，那他们能否解释大O符号是什么也并不重要。亲身体验：我有一个计算机科学学位，在
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2020-12-22 12:46:15
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新年伊始是我们反思过去和计划未来的时候。基于此，我想借此机会回顾身为深度学习/计算机视觉工程师的行业经历。2017年1月，我在旧金山的一家名为TrueAccord的公司工作。当时，我正使用时间序列和表格数据构建传统的推荐系统。互联网充斥着博客文章和论文，主要描述超越人类的新型前沿的深度学习模型。我迅速将热情投入到这个令人无比兴奋的新领域。尽管具备一些关于深度学习的理论知识，但是我的实践经验非常有限
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2020-12-22 12:43:42
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人工智能一直都是非典型的科技趋势。在传统的科技循环中，创新一般始于想颠覆行业现状的初创公司。但在人工智能业态中，大部分创新发端于大型企业，如谷歌，脸书，优步还有微软。这些企业不仅仅在研究领域独占鳌头，而且定期开源新的框架和工具，从而简化了人工智能技术的应用。在这样的境况下，优步已成长为当前人工智能技术大环境下最为活跃的开源贡献者之一。于人工智能而言，优步是一个近乎完美的试验场。优步把大型科创公司所
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2020-12-22 12:42:31
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图源：unsplashPython3.9现在处于初始开发阶段，但其中让人惊喜的新功能可不少。其中一个是颠覆性的，它能使处理Python字典时编写的代码更具可读性也更精简。第一个稳定版本应该在2020年10月问世。在与它正式见面前，有一些问题必须搞清楚。Python字典字典是Python中特有的数据结构。它包含多个元素，每个元素都是一个键值对。例如，初始化包含两个元素的字典d1。键“name”的值为
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2020-12-22 12:10:24
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重磅|吴恩达新书《MachineLearningYearning》最新版分享前言说起吴恩达（AndrwewNg），相信大家都不陌生了。吴恩达是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任，Coursera的联合创始人，14年加入BaiduIDL担任百度公司首席科学家。可以毫不夸张地说，吴恩达是致力于将人工智能大众化、普及化的领导者之一。笔者也是吴恩达机器学习、深度学习的受惠者。学习
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2020-12-22 11:55:15
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图源：unsplash作为四大科技巨头之一，谷歌公司面试无疑是对所有软件开发者技术能力的终极检验，没法靠运气或走捷径，只能通过努力的工作和准备。好消息是，谷歌完全公开他们对于员工的期望。面试者对谷歌的面试流程和公司文化了解越多，就越有机会成功。本文将深入探讨谷歌的编程面试和行为面试，助你成功拿到offer。1.谷歌面试概述和常见问题谷歌面试概述整个面试过程需要两个月到两个半月。谷歌对软件开发者总共
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2020-12-22 11:54:48
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图源：unsplash笔者曾经是一名长跑运动员，当开始编程之后，我发现二者有许多相似之处。于是，我将自己运动员时期的一些训练习惯应用到了当前的“耐力活动”——编程之中，其中之一便是“使用训练日记”。编程领域的知识是广而深的。无论从事了一个月、一年、十年，或是更长时间的编程工作，对于每个编程员来说，编程都意味着要学习大量知识并不断在技能上取得进步。从这个意义上来说，所有编程员永远都在“训练”中。训练
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2020-12-22 11:46:07
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图源：pixabay数据科学领域在过去20年经历了巨大的变革。其发展是惊人的，每个人都深受影响。前几年，每个计算机科学专业的学生都渴望得到数据科学领域的职位，甚至许多其他教育背景的人也被数据科学所深深吸引着。数据科学的应用程序覆盖了所有行业，与此同时也无疑增加了对数据科学家的需求。但是如今趋势正在变化。对数据科学家的需求大不如前。即使有此需求，那些人要么缺乏技能，要么缺乏经验。为何数据科学失去了自
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2020-12-22 11:42:56
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