4月19日，开放原子开源基金会OpenHarmony开发者大会于北京召开。本次大会以“开源正当时，共赢新未来”为主题，共设5大分论坛，超50个重磅议题，围绕OpenHarmony核心技术、开发工具、应用、商业、硬件生态等内容展开讨论，探讨下一代操作系统的技术演进和生态进展。开放原子开源基金会理事长孙文龙、中国工程院院士倪光南等领导及嘉宾出席本次大会。软通动力作为OpenHarmony核心共建单位，受邀出席本次大会，旗下子公司鸿湖万联作为软通动力OpenHarmony生态建设的先锋军，在展区展示OpenHarmony生态建设及产业落地的最新成果。鸿湖万联生态业务规划总监谢金保发表《软通动力助力O
今天早上面试linkdoc，体验真是一团糟，搞医疗的一家公司，现场面试。凡是现场面试我都非常谨慎，会提前询问HR这家公司几轮面试，每轮面试的面试官分别是谁，当第一面是负责人的时候，我才会去面。结果到了现场，自我介绍完事，这小伙没能从我介绍里面思考出一条有价值的疑问。1.开头出个算法题，一个int数，问是不是回文字符，几分钟写完了小伙问我有没有更好的解法。2.开始全套问八股文，从hashmap开始，Java八股文，MySQL慢查询，kafka，rocketmq，es等等都问了，但每个东西问的都很浅，从问的内容来看就知道他只会背题，没有实战场景的问题3.最后面完试提问环节都没有，让我问二面负责人，
将「抓码青年」设置星标☆第一时间接收最新文章身处互联网里，人们常以“月薪多少K”、“年薪多少个”来标榜自己的收入水平。同时，也常以996、007来形容自己的工作时长与工作强度。每个打工人的心中，或许都幻想过找到一份“干得少，挣得还多”的工作。但幻想总归是幻想，现在更多人选择了一种实际的做法——计算自己的“时薪”水平。码君今天就看到了两张很有意思的榜单：互联网公司工作时长排行榜＆互联网公司时薪排行榜。（PS：以下榜单来源于“职级对标网”；其记录数据同样来源于职级对标网，由网站用户的“薪酬提交”总结而成。）咱先吃道前菜，讲讲这个工时排行榜——很出人意料啊，拼夕夕的“硬核奋斗模式”，居然以0.5小时
TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，各有优势和特点。TensorFlow（谷歌）成熟度高：TensorFlow是较早发布的深度学习框架，经过多年发展，功能非常完善且稳定。生态系统丰富：TensorFlow的用户群体庞大，社区活跃，有大量的教程、实例和开源项目供参考。此外，谷歌还推出了与TensorFlow紧密集成的TensorBoard可视化工具，帮助开发者更好地理解和调试神经网络。部署方便：TensorFlow提供了多种部署选项，可以在多种平台（如云服务器、移动设备等）上运行。性能优化：TensorFlow支持多种硬件加速器，如GPU和TPU，可以对计算任务进
根据《期货公司风险管理公司业务试点指引》试点业务包括基差贸易、仓单服务、合作套保、场外衍生品业务和做市业务。基差贸易，是指风险管理公司以确定价格或以点价、均价等方式提供报价并与客户进行现货交易的业务行为。仓单服务，是指风险管理公司以商品现货仓单串换、仓单质押、约定购回等方式为客户提供服务的业务行为。（上述仓单是指以实物商品为标的标准仓单、仓储物流企业出具的普通仓单、可转让提单等提货凭证或货权凭证。）合作套保，是指为规避客户现货生产经营中的市场风险，风险管理公司为客户提供套期保值服务，以抵销被套期项目全部或部分价格风险的业务行为。场外衍生品业务，是指风险管理公司根据与交易对手达成的协议直接进行场
7月18日消息，据Businessinsider报道，美国的年轻工人正面临着职业危机。随着人工智能（AI）的发展，许多公司开始用AI处理一些简单的工作任务，比如制作表格、写通用文案等。这些任务通常由入门级的员工来完成，被视为他们在职场中“磨练”的一部分。然而，许多公司并没有为年轻员工提供足够的培训、指导和职业发展的机会，导致他们缺乏职业目标和技能，AI的出现进一步削弱了他们在工作中的价值和地位。报道指出，GenZ（1997年以后出生的一代）在进入职场之前就已经处于劣势。他们中的许多人背负着沉重的学生贷款，而且找到一份不需要大学学历或者有经验要求的工作也很困难。即使找到了工作，他们也很难得到公司
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。现有大语言模型的训练和推理速度，还能再快一点——快多少？2-4倍。各种大模型都在用的FlashAttention今天正式发布第2代并开源，所有Transformer架构的模型都可使用它来加速。图片一代方法去年6月发布，无需任何近似即可加速注意力并减少内存占用。现在，FlashAttention-2将它再度升级，使其核心注意力操作的速度再提高2倍，端到端训练Transformer时的速度再提高1.3倍，并可在英伟达A100上训练时实现72%的模型FLOP利用率（一般模型都在50%上下）。图片鉴于现在炼一个大语言模型的成本
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