我接触Android 应用层也快3,4年了,说实话,公司一直让做app 层开发,工作之余,学完ReactNative 和Weex,简单的做了Demo,实际开发中不让上,学完一年忘完了,之前大学专业还专门学了一年Linux 内核,开发中很少去用,慢慢就废了。有公司前辈建议我学Java后端 ,有前辈建议我去学混合开发,说实话,好迷茫,尤其是偶尔学的新东西,如果成为不了一种知识体系,很碎片化的在学习,跟我这样,学了一个月的Node.js,学完没处上,慢慢就发现,不知道学啥了。
本项目是专门为Slack聊天机器人定制的模板服务器。
完整的源代码下载在Github https://github.com/PerfectServers/SlackBot
在本项目模板中,一个聊天机器人可以加入授权频道,读取频道内所有用户发送的“曲奇”并记录在案,而且可以直接答复用户的有关曲奇饼干的问题。
近几年来,FreeRTOS在嵌入式操作系统排行榜中一直位居前列,作为开源的嵌入式操作系统之一,它支持许多不同架构的处理器以及多种编译工具链,具有轻量级、容易移植和使用的特点。本篇文章将会对FreeRTOS提供的几种内存分配策略进行介绍,FreeRTOS允许开发者根据自己的项目实际需要选择不同的内存分配策略或者自定义分配内存策略。
【深度学习】走进生成对抗式网络(GAN)摘记 作者:sunbaigui
自从OpenAI的Ian J.Goodfellow大神发的开创性文章GAN以后,GAN的发展是膨胀式的,工业界的各个大牛也随之加入GAN蓬勃发展的大军中。除了OpenAI之外,工业界好多公司都参与到了GAN的研究中,包括了Facebook、Google、Apple等公司。其中一个发表比较的多的就是Facebook的Soumith Chintala,他参与发表了DCGAN、LPGAN、WGAN以及SSGAN,其中WGAN也是得到了大量的关注,该文详细的对GAN的缺陷进行了深入解析,然后提出了具有里程碑式的改进,个人认为这对后续GAN的发展起到了很关键的作用;另外Google也是在GAN相关方向上发表了4篇以上的论文,G家的工程能力再一次凸显出来,一上来就结合adboost、unrolled、autoencoder等方向发表了几篇文章;除此之外就连Apple也将自己对外发表的第一篇AI论文SUGAN献给了GAN领域,该SUGAN文章讲述如何利用合成图像而不是随机向量作为输入结合GAN对合成图像的质量进行无监督的改善提升然后用于训练。
今天给大家分享一个同事的工作感言。近两三年做管理类、工具类软件设计,对软件易用性提升和UI设计有一些体会和思考。很显然,软件的易用性与UI设计是直接相关的。下面,我们从软件研发过程来看一下如何提升软件易用性。
注解的优点:方便,简洁,配置信息和 Java 代码放在一起,有助于增强程序的内聚性。
注解的缺点:分散到各个class文件中,所以很不方便维护,比如一些路由注解,打在activity上,尤其是支持多路径的时候,找个错能让你疯。
总体来说注解对于编码带来的好处要多于坏处的,尤其是在是恰当的使用的时候,完全可以减少或者避免他所带来的缺点的。
继Netfilter conntrack,Linux Bridge之后又是一个半景,依然如故,我不会在文中罗列技术规范和细节,仅仅是希望本文可以帮助人们理解以太网到底是什么,为什么如此成功。