笔译探讨：这里翻译成“了解他们的习惯并欣赏他们的幽默” or “了解他们的习性”？humours复数形式可表“幽默”吗？

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笔译探讨：这里翻译成“了解他们的习惯并欣赏他们的幽默” or “了解他们的习性”？humours复数形式可表“幽默”吗？

无心剑中译阿道司.赫胥黎《冥思月亮》
howard2005的专栏
10-28 3276
Meditation on the Moon 冥思月亮 Aldous Huxley 阿道司·赫胥黎 Materialism and mentalism - the philosophies of ‘nothing but.’ How wearily familiar we have become with that ‘nothing but space, time, matter and motion’, that ‘nothing but sex’, that ‘nothing but economics
英式和美式的单词拼写差异详细对照表
Marble Race
05-19 8885
英式和美式的单词拼写差异综合列表 大约1800个词根和派生词，其中一些是一组或另一组中的可选（非首选）拼写。查看主页查看拼写差异的类型。 试图提供这样一个真正全面的单词列表是不切实际的，因为你可以从几乎任何名词中生成两种不同的动词形式，从几乎任何动词中生成两种不同的名词，等等。 Source: http://www.tysto.com/uk-us-spelling-list.html UK US accessorise accessorize accessorised accessori
没有银弹：软件工程的本质性与附属性工作
weixin_34138377的博客
05-12 1989
NO SILVER BULLET: ESSENCE AND ACCIDENTS OF SOFTWARE ENGINEERING It's adapted from berkeley . If you want to know more, you visit the orignal articlehere.if you want to unders...
插件8：拼写检查
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DataTables 详细设置（1）
最美不过下雨天
11-27 633
转自http://blog.youkuaiyun.com/arsiya_jerry/article/details/50505294 并不是所有的后台开发都有美工和前端工程师来配合做页面，为了显示数据并有一定的美感，jQuery的DataTables插件对于像我这样的前端菜鸟来说真是雪中送炭，当然对于专业的前端开发者来说它更是锦上添花！DataTables提供了针对表格的排序、浏览器分页、服务器分页、筛
datatables表格2
开发技术资料收藏专栏
09-08 585
并不是所有的后台开发都有美工和前端工程师来配合做页面，为了显示数据并有一定的美感，jQuery的DataTables插件对于像我这样的前端菜鸟来说真是雪中送炭，当然对于专业的前端开发者来说它更是锦上添花！DataTables提供了针对表格的排序、浏览器分页、服务器分页、筛选、格式化、统计等强大功能。　　工作中对程序员的学习模式才深有体会，不是从入门到精通，而是从会用到了解。对于我来说，基本都是拿到一
前端常用功能记录(二)—datatables表格
ITDragon博客
12-24 6949
博客转载：http://www.cnblogs.com/zhoujie/p/js3.html 前端常用功能记录(二)—datatables表格 　　并不是所有的后台开发都有美工和前端工程师来配合做页面，为了显示数据并有一定的美感，jQuery的DataTables插件对于像我这样的前端菜鸟来说真是雪中送炭，当然对于专业的前端开发者来说它更是锦上添花！DataTables
前端常用功能记录(二)—datatables表格(转)
weixin_34289454的博客
09-17 172
前端常用功能记录(二)—datatables表格 　　并不是所有的后台开发都有美工和前端工程师来配合做页面，为了显示数据并有一定的美感，jQuery的DataTables插件对于像我这样的前端菜鸟来说真是雪中送炭，当然对于专业的前端开发者来说它更是锦上添花！DataTables提供了针对表格的排序、浏览器分页、服务器分页、筛选、格式化、统计等强大功能。 　　工作中对程序员的学习模式才深有体...
架构设计篇
qq_38254740的博客
03-13 972
技术债务（Technical Debt）指的是在开发过程中，为了快速交付或避免解决问题所需的高成本和高风险而采取的妥协或折中方案，这些方案所留下的技术上的负担和后续成本即被称为技术债务。技术债务的本质是以速度和时间为代价，在软件开发中的某个时刻实施了不可持续的技术决策，通常是为了实现某种业务目标而对代码质量、架构设计、技术选型等方面进行了妥协。虽然技术债务能够让团队在短时间内快速交付软件产品，但随着时间的推移，技术债务会越积越多，导致软件系统越来越难以维护和升级，进而影响业务的持续发展和创新。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 1071
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1162
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
人工智能的基石之三：硬件
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 578
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
AI泡沫什么时候破？
脑极体
12-04 570
而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。
【AI是否能替代IT从业者？】
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
12-03 1065
2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析
Azhiyuanshijie的博客
12-04 267
数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。
算法透明化与算法信任！
m0_65595995的博客
12-05 545
算法透明化指的是公开算法的设计、逻辑、数据和决策过程，使其可被理解、审查和质疑。代码透明：公开源代码。这是最底层的透明，但对非专业人士毫无意义。逻辑透明：解释算法的整体目标、工作原理和关键参数。例如，“本推荐系统主要基于用户的协同过滤和内容特征”。数据透明：公开使用了哪些数据、数据的来源和基本特征。这对于发现数据偏见至关重要。决策过程透明/可解释性：针对单个决策，给出可理解的解释。例如，银行拒绝贷款时告知用户：“因为您的信用历史较短且负债率过高”。流程透明。
AI时代新合同系统_07_未来形态_对话框与工厂装配
sxwuyanzu的博客
12-04 659
如果你把今天常见的合同系统截图打印出来，放在三五年后的会议室里，可能会引来一种略带怀旧的笑声：「那时候我们还在点菜单，真可爱。屏幕上是一排排熟悉的导航栏：合同登记、流程审批、模版管理、台账查询、统计报表。每个入口规整、克制，像一座老式机关里的科室牌匾。那时的你习以为常，如今的你却会觉得，它们似乎更多是为系统本身而设计，而不是为正在为合同奔波的人而设计。而那时桌上的另一块屏幕，或许只剩下一条对话框和几个简洁的卡片：「我想用对方提供的模板签一份三年的技术服务合同，帮我看看风险。
【模式识别与机器学习（16）】惰性学习kNN（聚类分析）【1】：基础概念与常见方法
hiliang521的博客
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智慧养老|基于springboot+小程序社区养老保障系统设计与实现(源码+数据库+文档)
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伟庭的博客
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本文介绍了一个基于SpringBoot和小程序的社区养老保障系统设计与实现。系统针对传统养老信息管理难题，采用Java技术开发，包含老人家属、老人用户、管理员和服务商四大功能模块。系统实现了养老保险缴费、生活服务预约、老人信息管理等核心功能，并通过ER图进行数据库设计。文章详细展示了各功能界面截图，包括登录注册、保险缴费、服务预约等操作流程，并提供了核心代码示例。该系统有效提升了社区养老信息管理效率，为智慧养老提供了信息化解决方案。
建模步骤 2 ：收集数据 — 上篇
weixin_39204333的博客
12-06 935
本文介绍了数据科学项目的基础工作流程：1）数据来源包括数据文件和数据库两类常见形式；2）数据选择需考虑实际需求，记录假设并排除无关数据；3）创建工作空间的Python实现方法；4）显示设置包括库版本查看、Pandas/Numpy/Matplotlib的常用配置选项。文章提供了详细的代码示例，涵盖项目目录创建、数据格式设置、可视化参数调整等实用技巧，为数据科学项目的前期准备工作提供了系统指导。
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