hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计和前端开发10年+经验！希望我的分享能帮助到您！如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨！致敬感谢感恩！总监眼里的数仓和中台、报表平台的概念及意义和你认为的不一样在大数据时代，数据仓库、中台和报表平台等概念逐渐成为企业数字化转型的热门话题。然而，不同职位和背景的人对这些概念的理解可能存在差异。本文将从总监的角度，对这些概念的意义进行解读，并分析它们在企业数字化转型过程中的重要作用。一、数据仓库数据仓库（DataWarehouse）是一个用于存储、管理和分析大量数据的中央平台。数据仓库整合了多个数据源的数据，并以预先定义的格式和数据模型进行存储。数据仓
特斯拉前AI总监AndrejKarpathy的新教程火了。这次，他专门面向普通大众做了一个关于大语言模型的科普视频。时长1小时，全部为“非技术介绍”，涵盖模型推理、训练、微调和新兴大模型操作系统以及安全挑战，涉及的知识全部截止到本月（非常新）。△视频封面图是Andrej用Dall·3画的视频上线油管仅1天，就已经有20万播放量。有网友表示：我刚看了10分钟就已经学到了很多东西，我以前从未用过视频中讲的这样的例子来解释LLM，它还弄清了我以前看到过的很多“混乱”的概念。在一水儿的夸课程质量高之外，还有相当多的人评价Andrej本人真的非常擅长简化复杂的问题，教学风格也总是让人印象深刻。不止如此，
【CSDN编者按】从沉迷于玩游戏到立志开发一款能被认可的游戏，从第一次实习面试时放下豪言称要在30岁当上技术总监再到成功圆梦，在蔡俊鸿的游戏开发道路上，其一直坚守自己的初心，用技术成就了自己，也点燃了游戏圈。作者|蔡俊鸿 责编|张红月出品|《新程序员》编辑部经常有朋友问我，你是如何一步步走到今天？有什么秘诀和经验？回顾我的游戏人生，有快乐有遗憾，有挫折也有成就。蔡俊鸿北京昆仑万维科技股份有限公司技术总监。10年游戏研发经验，精通游戏服务端和游戏客户端架构、研发、优化。《Unity实战》第1、2版和《Unity游戏优化》第1、2版译者，第3版联合作者。自由游戏的年少时光我的故事，要从小时候开
从类器官到类器官芯片，正在生物科学领域大放异彩。药物研发需要新方法众所周知，一款新药是一个风险大、周期长、成本高的艰难历程，国际上有一个传统的“双十”说法——10年时间，10亿美金，才可能成功研发出一款新药。即使如此，大约只有10%新药能被批准进入临床期，并且，药物进入临床研究前需要在动物模型上验证有效性和安全性。而一直以来，动物模型始终无法精确模拟出真正的人体病生理系统。FDA的数据显示，约92%在动物试验中证明了安全、有效的药物，却在临床试验中失败。因此，基于人体细胞的类器官芯片凭借着更高程度的人源化，有望为提高新药研发中的临床转化率提供新思路。 2022年8月之后，FDA动作频繁：器官芯
在Git中，merge和rebase是两种不同的代码合并策略，它们用于将一个分支的更改合并到另一个分支。它们的主要区别在于合并的方式和提交历史的表现上在介绍区别之前，我们先看下当我们从主干（Main）创建了一个新的分支（Feature）开始开发代码时，然后另外有人把自己的代码提交到主干（Main）之后，就会产生分叉的提交记录。图片这时候你想把你的代码也提交到主干中，就有两个选择了：merge(合并)，rebase(变基)Mergegitcheckoutfeaturegitmergemaingitmergefeaturemain以上两种都是把一个主干(main)的最新代码合并(merge)到分支
在2023年Gartner发布的十大战略技术趋势中，应用可观测性以及AI信任、风险和安全管理都位列其中。“相信数据可以使今天的不可能，在明天成为可能”的Cloudera肯睿，似乎在这两个风口都有着得天独厚的优势。近日，Cloudera大中华区技术总监刘隶放向51CTO等媒体分享了Cloudera全新的现成大型语言模型（LLM）蓝图以及监控和优化CDP部署的新服务ClouderaObservability。CML：信任AI始于信任数据“这对Cloudera是一个非常好的机会。”谈及AI时代，刘隶放表示，Cloudera平台上管理的数据已经超过2500万TB，这与超大规模服务商的数据量不相上下。此
近日，OpenAI联合创始人，曾经TeslaAI总监，现在又重新返回OpenAI的AndrejKarpathy在一个开发者活动上，分享了自己对于AI智能体的看法。7年前，研究AI智能体的时机还不成熟他先聊到了自己早期在OpenAI工作时（2016年左右），当时的业界潮流就是研究如何用强化学习的方法来改进AI智能体。很多项目都在基于类似雅达利游戏来制作AI玩家。图片当时他本人想做的是一个适用范围更广泛的产品。但是因为当时的技术所限，做出来的效果不好，于是他和OpenAI就改变了方向，开始做大语言模型了。当然，这期间我被自动驾驶分了心。但是5年之后的现在，AI智能体重新成为了一个非常有前途的方向。
关于算法刷题的困惑和疑问也经常听朋友们提及。这份笔记里面共包含作者刷LeetCode算法题后整理的数百道题，每道题均附有详细题解过程。很多人表示刷数据结构和算法题效率不高，甚是痛苦。有了这个笔记的总结，对校招和社招的算法刷题帮助之大不言而喻，果断收藏了非常值得一刷的LeetCode题LeetCode刷题目录>>附面试思维导图 最易懂的贪心算法算法解释分配问题区间问题练习玩转双指针算法解释分配问题区间问题练习居合斩！二分查找算法解释求开方查找区间旋转数组查找数字练习千奇百怪的排序算法常用排序算法快速选择桶排序练习一切皆可搜索算法解释深度优先搜索回溯法广度优先搜索练习深入浅出动态规划算法解释基本动
年末这段时间是运营最忙的一段时间了，因为全年活动颇多，在年终总结复盘的时候就需要有海量的工作量来处理工作数据。我朋友就是一家公司的线上运营总监，由于是公司规模正在扩张，前几个月老板又给部门安排了三个hirecount，人事也十分给力，遇到年末这么不好招人的时候依然半个月就招满了，但是问题却频发。招人速度快，但是三个新人都没有行业经验，进来需要人手带，只能偶尔安排一下培训让新人尽快适应工作内容。由于年末工作量巨大，有很多表格需要汇总，朋友不得不让刚入职的几个员工参与到数据复盘的大工作中，新人不了解业务，甚至有人压根就不懂数据分析，老人也无暇教学，很多活动数据在后续检查的时候都出现了纰漏。部门运营
码君想不通，怎么各个公司都紧着年底搞裁员？就那么不想给员工发年终奖？这不，今天大裁员的公司名单中又增加了一个爱奇艺——事件先是在脉脉被曝光，后来各大媒体也陆续跟进报道了此事。在第一财经的报道里，目前爱奇艺的裁员比例在20%-40%之间，裁员补偿暂按N+1发放。但目前裁员政策还在变化中，具体发放多少还存在不确定性。其次，根据网传消息，那些以花钱为主的部门比如市场、投放、渠道合作等，裁员比例都在30%以上，最多的能到50%。而那些没有过试用期的员工，几乎都在裁员之列。爱奇艺研究院、爱奇艺游戏中心等部门几乎全员被裁，短视频产品将会和其他产品合并，大概只有40%的人可以留下。脉脉上也有网友爆料称：上海
