优快云日报20170416 ——《为什么程序猿话少钱多死得早?》

本文探讨了程序猿的生活状态,深入解析了云计算中的计算虚拟化、区块链技术、深度学习框架、微服务架构下的分布式事务处理、Android数据库更新策略、Python编程实践、HDFS副本放置优化等关键技术,覆盖了从软件开发到大数据处理的多个领域。

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【程序人生】为什么程序猿话少钱多死得早?
作者:文奇

我在想,程序猿都是话少吗?不一定吧。像我和我的同学。都是话非常多啊。

可是经历过非常多事的如今。再想想,发现事实的确如此。程序猿确实话少。

我是一名实习的程序猿。话少钱少死的早。

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【云计算】云计算的那些事儿之计算虚拟化
作者:柳清风

上一篇介绍了虚拟化分别从计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化几个角度整体说了一下。以下就主意进行解说。本篇先介绍计算虚拟化。事实上我认为用计算虚拟化可能比較狭隘。我个人更偏向另个一个更大的概念,软件定义的计算。

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【区块链】Bitcoin、Ethereum、Hyperledger
作者:飞碟说

网上关于Bitcoin的介绍一抓一大把。我们这里也给出一个比較正规的介绍站点,它里面有如今各种火热的区块链项目的介绍点击打开链接,建议大家继续阅读前能够简单了解一下。

好了前边这些都是没什么营养的。我们来讲一下干货。让那些不了解区块链的同志们对它有个直观的认识。

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【深度学习】 深度学习框架总结
作者:刘玉刚-IT技术工作室

深度学习框架总结,希望能够帮到正在学习的你。

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【架构】微服务——分布式事务的实现方法及替代方案
作者:congyh

这两天正在研究微服务架构中分布式事务的处理方案,做一个小小的总结。如有错误。欢迎指正。

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【Android 开发】你应该知道的 Android 数据库更新策略
作者:ruicbAndroid

在涉及数据库的应用中,我们不可能在应用刚上线时。就提前预知未来须要的字段。仅仅能在后期依据新的需求去不断完好。所以,数据库的更新就显得十分重要,由于从最初搭建数据库。你就须要做好后期升级的机制。

假设刚開始没有做,等 App 上线了。再想更新数据库以新增表或字段,你会发现是个大问题。

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【Python】Python 控制电脑Beep()蜂鸣函数制作简易播放器
作者:技术宅爱上代码控

记得上大学的时候。用C语言控制单片机的蜂鸣器发出哔哔的声音来播放音乐,尽管音色比較单调。可是当听到一首乐曲从简单的开发板上飘扬出来的时候,还是认为余音绕梁。三日不绝,着实开心了一把。

如今工作了。少了那种简单的快乐,可是看着办公电脑一没有功放。二没有声卡。有的仅仅是电脑警告或者提示时发出的嘀嘀声。

对啊。这嘀嘀的蜂鸣声音是不是也能用程序控制。发出枯燥的嘀嘀声,变成悠扬的乐曲声呢?果然。几行Python代码測试之后,电脑嘀嘀的 欢快的蜂鸣了起来。

既然行得通,就索性做一个播放器吧!

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【Hadoop】HDFS副本放置节点选择的优化
作者:Android路上的人

我们都知道。HDFS在准备写文件块的时候,必须要做的一个步骤是要从集群内数以千计的节点中选择一个有效的节点作为待写入块的目标节点。那么这里何为”有效的节点”呢?指的是此节点内包括有快文件须要的Storage Type(存储类型)。

比方说某block要求的类型是SSD。而当前选出的节点全部数据文件夹都是DISK的话,那这个节点就不是满足要求的节点,此轮选举就会被废弃。将选过的节点增加exclude列表,然后又一次进行下一轮的选取。所以在这里。笔者想要仅仅要聊聊当中选择效率的问题。

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转载于:https://www.cnblogs.com/zhchoutai/p/8478084.html

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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