墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
500+累计阅读
575平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
不知你们是否也有同样的经历，在一家公司待久了，就懒得换了。
见证了公司部门的成立、产品的上线，时间久了，发现，这一切都是这么熟悉。
目前产品所运用的技术对我而言已经没什么挑战了，我一手搭建的，想换，已经没有那么多的时间成本给我了。
面对新技术，我一直是一个人在摸索，这条路走来，遇到了太多太多的难点，我知道我现在处于一个技术的瓶颈阶段，我又能怎么办？同事没法对我提供帮助，独自解决问题虽说对技术提升很有帮助，但没人指点，期间消耗的时间太多。
想换一个新的环境进行自我提升，但我已不适合那种初创激情的团队了，我需要稳定。
对新技术满怀激情的我，在现在的团队中充满纠结，我的自我价值已消退。
突破困难是走向成功的必经之路，在遇到困难的时候获得指点是对自己的一种帮助和鼓励。
我需要一个能对我进行指点的人，提升自身技术水平为目标而不是完成工作为任务。
（请大家嘴下留情，谢谢！）
光伏逆变器在环测试解决方案
光伏行业是利用太阳能光辐射将其转化为可用电能的行业。近年来，为应对气候变化和能源安全等挑战，全球对清洁能源的需求不断增长。太阳能作为最具潜力和可再生的能源之一，被视为替代传统化石能源的重要选择，光伏行业因此得到了迅猛发展，并在全球范围内得到了广泛应用。许多国家和地区都将光伏技术作为关键的能源发展方向。尤其是在新兴和发展中国家，光伏发电具有巨大的增长潜力，将成为未来市场竞争的重点。随着规模化生产的推进，光伏组件的制造成本不断降低。
独家 | 为什么程序员不应该长期留在一家公司？
作者：Entreprogrammer 翻译：欧阳锦校对：赵茹萱 本文约1600字，建议阅读5分钟 本文作者从自己的角度，简单阐明了程序员不应该长期任职同一家公司的原因。图源：Proxyc...
从AMBA到USB：手把手教你评估和选择Synopsys DesignWare里的免费商用IP
本文详细介绍了如何评估和选择Synopsys DesignWare中的免费商用IP，从AMBA到USB等关键模块。通过技术参数核对、验证环境评估和集成注意事项，帮助工程师高效利用这些经过硅验证的商业级IP，提升SoC设计效率。文章还探讨了免费IP与付费IP的边界策略，避免常见陷阱。
又懒得加班了，带你去电商公司写商品中心
点击上方“程序员黑叔”，选择“置顶或者星标”你的关注意义重大！文/黑叔阅读本文需要 10分钟前言不知道大家有没有一个同感？天下产品一大抄，简直比程序员的CV大法还厉害！产品一张图，交互全...
逆向实战：Soul聊天协议加密与Frida绕过检测
本文详细解析了Soul聊天协议逆向分析的全过程，重点介绍了如何利用Frida绕过应用的反调试检测机制。通过静态分析定位关键SO库，并编写Frida脚本动态Hook线程创建函数，成功实现对抗。文章还进一步追踪了基于DES算法的加密流程，并探讨了协议数据结构的解析方法，为移动应用安全研究提供了实战参考。
使用VNC可视化Docker容器
Docker容器可视化
大公司程序员VS小公司程序员，差别在哪儿？
对于一名程序员来说，在大公司和小公司上班还是有很多区别的，比如： 图：谷歌办公室 图：某小公司办公室 关于大小公司的划分，我们暂且把BAT公司称为大公司，把大部分创业型公司称为小公司。 汇智妹先给大家分析一下大公司和小公司程序员的区别： 01大公司程序员 1、明确的规章制度 大公司的各项规章制度都比较规范，比如代码发布流程，代码提测流程，代码验收流程都是有明文规定的。一般新入职员工都会要求看的，只有把这些规定都完全遵守了才能做到顺利转正。 ...
17、扩展景深成像的瞳孔函数工程技术解析
本文详细解析了扩展景深成像的关键技术，包括基于焦距堆栈的数字处理方法、立方相位掩模的光学设计、对数非球面透镜的应用以及旋转点扩散函数的深度编码功能。通过实验验证和实际应用分析，展示了这些技术在显微镜成像、工业检测和医疗影像中的广泛用途及优势。同时探讨了未来发展方向，如智能算法优化、新型光学材料和多模态成像技术，为相关领域的技术创新提供了参考。
我从外包公司离职了…
“外包”，一听就很扎眼，外包公司可能会遭受不同程度的不公待遇，在外包公司是没有归属感的，会随着项目派（mai）来派（mai）去。年前也有幸体验了一把外包生活，我只想说别去外包公司，别去外...
OData Request：Create Entity 在 ABAP OData Client Proxy 中的工程化实践
文章摘要 本文针对具备 SAP Gateway 与 ABAP 开发经验的读者，详细讲解如何通过 ABAP OData Client Proxy 实现 OData 服务的 Create 操作。首先对比了 OData V2 与 V4 的 Create 规范差异，强调键、集合 URL 和请求体的标准化要求。随后介绍了 ABAP Client Proxy 的编程模型，包括 Client Proxy、Entity List Resource 和 Create Request/Response 三个核心对象，并提供了完
大数据运营可视化：Tableau+PowerBI数据看板搭建教程
当企业数据量从“GB级”跃升到“TB级”，运营人员面临的最大挑战不再是“如何收集数据”，而是“如何让数据说话”。数据看板作为“运营指挥中心的仪表盘”，能将零散的用户行为、业务指标、流量趋势浓缩成可快速解读的视觉语言。本文结合Tableau（自由探索的“数据瑞士军刀”）与PowerBI（微软生态的“组合家具”）两大工具，从需求分析→数据准备→指标设计→视图搭建→ dashboard 组合，一步步教你搭建符合业务逻辑的运营看板。
谈谈在我在外包公司工作的经历
点击上方的终端研发部，右上角选择“设为星标”作作者：布莱恩特链接：zhihu.com/question/52994936/answer/958545980前言马上就要2020年，201...
[QMT量化交易小白入门]-三十四、让deepseek分析北京炒家的首板策略后，在打板前增加了选股范围（量化python代码解析）
print(f'开始盘前选股')这行代码定义了一个名为的函数，当调用这个函数时，会首先打印出“开始盘前选股”的信息，表明选股流程正式启动。1、可根据情况增删部分条件，目前盘前选股目前可以选出140多支，比之前全市场监听带宽压力小了很多。2、还可以自行添加其他选股条件，比如换手率计算，炸板可能性检测。3、xtdata的数据是有可能缺失的，自己写策略时，有可能需要剔除，或者从第三方库校正，比如部分股票的流通股数。
如果你一不小心加入了一家不那么好的公司，你该怎么办呢？
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
写在创业公司工作后
7月份正式离开上一家大型公司，8月份偶合情况下进入了一家创业公司，尽管给我的职位不是非常理想，但如果非要给自己一个理由，更多是我对这个领域的兴趣以及对创业公司发展模式的一种期待。来这边快1个月，中间很想写一篇博文来吐槽一下自己的这段经历，但一直静不下心来。 这家公司主要从事游戏机开发，包括数据分析、游戏平台以及游戏，硬件等，如果说正式运营可能是去年7月份开始，到我为止，公司总共10个人，并且今年8
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
一家小而美的外企公司面试体验
前言 第一篇博客，呵呵，写下最近一次的面试经历吧。 3月末，像我这种年轻浮躁的程序员心里的魔鬼被放了出来。跳槽!跳槽! 实际上我也有了offer，可能是offer不够吸引我吧，或者说我还有梦想。最近去了一家外企面试，公司规模不大，但是通过看简介以及跟HR沟通，觉得公司是难得遇见的优秀的公司，可能会遇到很nice很open的人。 废话多了，接入正题。 面试经历 优秀的公司HR之前跟我沟通了下午4点...
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
我为什么从外包公司离职了？
点击“开发者技术前线”，选择“星标????”在看|星标|留言, 真爱作者：张林-布莱恩特来源：www.cnblogs.com/zhangmumu/p/12117400.html外包公司...
2019年还剩1天，我从外包公司离职了
这日子过的可真快啊，2019年还剩1天，外包公司干了不到3个月，我离职了
我从外包公司离职了
作者：张林-布莱恩特www.cnblogs.com/zhangmumu/p/12117400.html马上就要2020年，2019这段路你走的辛苦吗？这日子过的可真快啊，2019年还剩1...
我在一家互联网公司担任技术总监
我叫刘星，去年过了29岁生日。我在一家互联网公司担任技术总监。我的月薪有一万多。在三线城市，我的薪水还过得去。最重要的是我的时间相对自点。 我的女朋友叫岚岚，今年28岁。她拥有一家开发游戏的小公司。她的月收入3万元。他是独生女，家景好，娇生惯养，但对我很好。 我第一次熟悉她是在我们一起玩的游戏中。她天天给我买装备。然后，我们约着见面了。她长得很漂亮我对她一见钟情，我感觉心被她偷走了，于是成了她的男朋友。 我们在一起3年了。我跟她求过几回婚。她老是有理由拒绝我。相处了这么久婚事一直拖着。 就在上个礼拜六，在她
我从外包公司辞职了！
真难
我从外包公司离职了（一定要看！）
外包公司干了不到3个月，我离职了......当项目快要做完的时候，我就担心自己是不是要被“释放了”，直到外包HR，wx找我聊项目，我就不担心了，结果确实是要被“释放”。从杭州到深圳，来的...
看看别人家的神仙公司
这是奶爸码农第72篇原创文章，点击上方蓝字关注引言有一家公司 - Basecamp，虽然非常小众，但创造了一个个非常出色的协同办公软件，常常被别人誉为神仙般的公司。让我们先来看看到底有多...
搞垮公司的十种做法
《纽约时报》(New York Times)近期的一篇博客文章谈到一个话题：让生意破产的N种方法。去年出版的一本商业书籍也曾谈到相同的话题。前者的论述是从企业主的角度出发，后者则是从公司管理者的视角出发。 在博客文章《毁掉你公司的十一种简单方法》中，企业主杰伊·戈尔茨(Jay Goltz)警告读者要防范一系列问题，例如没有购买足够的保险，以及聘用错误的会计师。
面试这些公司是在浪费时间
有些公司如果不是抱着练手的心态，我们完全没有必要去面试，因为面试这样的公司本身可能就是一种时间的浪费。面试那些公司算浪费时间呢？这里就来给大家列举一下：1、外包公司不论是在多大的公司做外...
在 AI 公司入职一个月的体验与感悟
已经在一家 AI 公司入职了一个月，对坐班有些厌恶的我，没想到有一天也会开始通勤打卡。而经历了这一个月的工作，我对坐班的态度有所转变，开始理解这种工作方式对我的意义。是时候分享入职这期间的工作内容与感受。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
959
扫一扫
