- 珍藏BAT php编程面试100题汇总(五) 07-12
- 英特尔移动战略失误,7年浪费170亿美元 07-10
- 雷军最爱的城市 从广埠屯到3年100亿 07-10
- ICT企业评谈丨格力投500亿元开发芯片就能成功吗? 07-10
- 最先迎接区块链技术的行业还属金融行业 07-10
- 机器学习结合音乐教育,目前已碰撞出哪些火花? 07-11
- 迁移学习的Python实例 07-10
- 学习Python技术,高薪并没有那么难! 07-10
- 资源|这是一份收藏量超过2万6的计算机科学学习笔记 07-10
- ICML进行时:一文看尽获奖论文及Google、脸书 07-10
珍藏BAT php编程面试100题汇总(五)
发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-07-12接着上篇文章继续,欢迎大家关注学习(PHP之父镇楼)
81.对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决访问量问题?
首先,确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。
其次,优化数据库访问。
第三,禁止外部的盗链。
第四,控制大文件的下载。
第五,使用不同主机分流主要流量
第六,使用流量分析统计软件。
82.error_reporting(2047)什么作用?
答案:相当于 error_reporting(‘E_ALL’); 输出所有的错误。
83、 简述如何得到当前执行脚本路径,包括所得到参数。
英特尔移动战略失误,7年浪费170亿美元
发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-07-10IT之家7月10日消息 根据HKEPC的消息,Intel在过去的十年时间不断开拓新的事业群,包括移动及通讯,IoT物联网,AI人工智能,自动驾驶等等,New Street Research分析师Pierre Ferragu最新就为英特尔发表了一则评论,分析了英特尔在发展移动事业方面一直是一个错误,在过去7年浪费了约170亿美元,而且每年亏损高达25亿美元。
创立50年来,Intel在PC上的功劳没得说,除了专注个人电脑,服务器及其他硬件用的芯片之外,在近年也不断开拓新兴技术,例如自动驾驶,无人机,AR等更多领域,希望借着新的事业减轻对于PC处理器和相关业务的依赖。在2011年,英特尔看上了移动市场,并投入大量资金拓展旗下的移动及通讯事业,当年以14亿美金价格收购了Infineon,希望可以帮助英特尔开拓无线通讯方面的发展。
英特尔曾不惜辛苦去抢智能手机,平板份额,在2014年计划推出「SoFIA」系列产品,希望能够进一步降低入门级智能手机,平板电脑产品的生产成本,可惜当时英特尔只能通过几款基于自家
雷军最爱的城市 从广埠屯到3年100亿
发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-07-10小米7月9日成功登陆港股,发行价为17港元/股,对应公司市值约550亿美金。小米上市,完成了造富神话和对雷军江湖地位的提升。小米从2011年成立到现在的上市,仅用了8年的时光,小米的迅速发展也让加速了扩张的进程。2017年底,小米将第二总部定在了武汉,紧邻光谷核心科技区域,将会聚焦“黑科技、新零售、国际化、人工智能和互联网金融”5大领域。武汉是中国大学最为集中的城市之一,211、985院校众多,在武汉设立第二总部,使小米能够接收到大批高端人才。武汉作为众多互联网巨头的孵化基地,诞生了很多互联网领军企业,宁美国度就是其中的一家,被誉为武汉互联网四小龙之一。
曾经电脑是实体店的天下,一直都有北有中关村, 南有华强北,中有广埠屯的说法,鼎盛时期的广埠屯,几乎承包了武汉人的电脑与手机,但是随着京东淘宝的崛起,PC行业走向电商之路是不可避免的。作为一个比小米创立还要早一年的互联网品牌,宁美国度一路走来有太多精彩的回忆。2011年泰国洪
ICT企业评谈丨格力投500亿元开发芯片就能成功吗?
发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-07-10最近格力电器董事长董明珠在股东会上表示,必须要做芯片,格力打算投入500亿元人民币进行芯片研发。此事在业界引起了热议,一些业界知名人士也对此发表了看法。
比如中国工程院院士倪光南表示,从芯片整体的产业链来讲,如果每个环节都做确实是很大的突破,但假如就某一个环节,比如芯片设计,还是可以的。芯片的加工生产往往只有少数大企业能够承担,生产规模很大,投入太少就很难推进。但芯片设计公司在中国却有很多,因为设计往往可以面向应用,小公司也可以做。
因此倪光南认为,像格力那样的规模做芯片设计毫无问题,但要覆盖整个产业链不太现实。因为需要投入,华为做芯片投入了很多年,有一定积累,所以能
最先迎接区块链技术的行业还属金融行业
发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-07-10传统银行开始主动拥抱区块链等金融科技
人民网今日发文表示,最近,波士顿咨询公司发布的两份金融业报告指出,全球银行业继续复苏需要依赖数字化转型。金融科技对于银行业的影响并非只是负面冲击,全球范围内,越来越多的传统银行开始主动拥抱金融科技。
一方面,众多传统银行纷纷加大研发投入,力图让区块链、大数据以及人工智能等新技术为其所用;
另一方面,很多传统银行也选择与互联网科技公司“联姻”,通过优势互补加强市场地位。很多传统银行将区块链技术应用于银行内部乃至银行之间的清算和结算业务,在保证安全的前提下极大地简化业务流程,提高资金运行效率。
一些欧洲银行甚至尝试利用区块链技术向企业发放贷款,贷款中涉及的多方参与者通过区块链的分布式账本技术共同完成贷款流程,成功将贷款流程从几天缩短到几个小时。
将机器学习融入音乐教育中,可以丰富学习过程,帮助已有的课程提升到新的层次。尽管机器学习尚有许多未开发的潜能,但如今也有很多可以在课堂上使用的技术:
1.音乐表演的现场反馈由于通常情况下,学生的数量都要大于老师,所以在表演方面学生们只能得到有限的反馈。当他们进行课后练习时,就几乎接收不到外界反馈。
在学习唱歌或乐器的早期阶段,这种反馈的缺失是十分
迁移学习的Python实例
发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-07-10在这篇文章中,我将帮助您了解我们如何使用最重要的深度学习设计方法(TRANSFER LEARNING)来实现图像或对象识别的真实实现。在我们深入学习转学习之前,让我们回顾一些我们需要理解的概念。
当我们没有为我们关心的特定任务或领域培训可靠模型时,传统的机器学习模型给出了很多痛苦。例如,我需要使用在IAM数据集上训练的一些模型来训练手写文本识别。迁移学习允许我们通过利用某些相关任务或域的现有标记数据来处理这些场景。我们尝试将这些知识存储在解决源域中的源任务中,并将其应用于我们感兴趣的问题。
简而言之,迁移学习只不过是从别的知识中学习。
迁移学习和机器学习
本图清楚地反映了转移学习的优点,因为您可以看到,您可以使用最少标记的数据集来训练您自己的定制模型,而您可以看到,在机器学习中缺乏这种特性。
为了更好地理解,我在Fashion MNIST上实现了简单卷积神经网络的工作。在这篇文章中,我们将学习各种迁移学
学习Python技术,高薪并没有那么难!
发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-07-10
在2018年,受到人工智能、机器学习、大数据等前沿科技的影响,Python的学习者越来越多。大家有没有发现,跟Python紧密联系的人工智能、机器学习,大数据都是热门话题。所以说Python技术的行业发展前景非常广阔。
Python是一种解释型,交互式,面向对象的高级编程语言。和别的一些使用标点符号的语言不同,Python使用了大量的英语单词作为关键字,因而具有很好的可读性。而且跟其他编程语言相比,它有更少的语法结构。
而且Python的源代码可以直接运行。Python解释器会将源代码转换成中间语言,之后再翻译成机器码再执行。还有,Python中的一切都是类,所有的变量都是一个对象的引用。引用的值是由函数确定的,因此无法被改变。但是如果一个对象是可以被修改的你可以改动对象。
有人说成为一名Python工程师太累了,其实,我们从事哪些工作会不累呢?不知道大家有没有听说过这样一句话:享受是成功者的附加品。那么,你还想混日子吗?谁都想找“
资源|这是一份收藏量超过2万6的计算机科学学习笔记
发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-07-10机器之心整理
作者:郑永川
参与:思源
这是一份收藏量超过 2 万 6、Fork 量超过 7 千的学习笔记。近日,中山大学郑永川构建了一个「准备秋招学习笔记」的项目,该项目包含了计算机科学的大量精要知识与教程。该项目从基础排序算法到编程理念展示了计算机科学的应知应会,该项目对机器学习开发者及入门读者也非常有用,例如 Linux 系统、面向对象的编程、Git 工具和代码可读性等。这些笔记都是作者根据对各类书籍的理解,并记录重要知识点而完成。
项目地址:https://github.com/CyC2018/Interview-Notebook
该项目的主体内容可分为 9 部分,其中算法介绍了基础的栈和队列、并查集、排序和查找等,操作系统介绍了现代计算机系统与 Linux 系统。其它如介绍了设计模式和基本思想的面向对象编程、世界上最先进的分布式版本控制系统 Git、以
ICML进行时:一文看尽获奖论文及Google、脸书、微软的最新成果
发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-07-10
编辑 | 姗姗
出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker)
【导读】 ICML ( International Conference on Machine Learning),国际机器学习大会如今已发展为由国际机器学习学会(IMLS)主办的年度机器学习国际顶级会议。今天,第35届 ICML 大会在瑞典的斯德哥尔摩正式召开,与大家一同分享这一领域在这一年里的突破。ICML 2018 共有 2473 篇论文投稿,共有 621 篇论文杀出重围入选获奖名单,接受率接近25%。其中 Google 强势领跑,Deep Mind 、FaceBook和微软也是精彩纷呈;而在高校中 UC Berkeley 和 Stanford 、CMU 以近 30 篇荣登 Top 榜。
而今年不得不说咱们国内的成绩,虽然清华被收录了 12 篇,相比之下还是有差距,不过相比往年的数量和今年如此激烈的竞争下,进步是不可
