🐱个人主页：不叫猫先生，公众号：前端舵手🙋♂️作者简介：2022年度博客之星前端领域TOP2，前端领域优质作者、阿里云专家博主，专注于前端各领域技术，共同学习共同进步，一起加油呀！💫优质专栏：vue3+vite+typeScript从入门到实践📢资料领取：前端进阶资料可以找我免费领取🔥摸鱼学习交流：我们的宗旨是在「工作中摸鱼，摸鱼中进步」，期待大佬一起来摸鱼(文末有我wx或者私信)。目录1、原型和原型链2、异步队列3、浅拷贝/深拷贝4、作用域5、矩阵转置6、类、继承1、原型和原型链当我们找实例对象的属性时，如果找不到，就会查找与对象关联的原型中去找，如果还找不到，就去找原型的原型，直到最顶层
随着云原生技术逐渐成熟，以其轻量化、弹性伸缩、环境一致性等特点，颠覆了传统应用的开发和运维方式，为传统金融企业的业务转型升级提供了革命性解决方案。因此，众多金融企业开始将业务应用进行容器化部署，以期实现业务应用开发的敏捷迭代、运行环境的快速就绪、业务负载的弹性伸缩、应用系统的全生命周期管理等效果。作为首批通过中国信通院面向金融场景的大规模容器平台性能的最高等级-卓越级评估的私有云厂商，博云在金融行业容器云平台建设上具有成熟强大的产品能力和丰富的实践经验。基于对金融行业场景和需求的深刻理解，博云《金融行业容器云解决方案（2022年版）》旨在聚焦传统金融行业容器云建设落地的难点与挑战，详解金融行业
申威、龙芯、海光等六大国产芯片前景分析，谁有扛鼎之力？芯片是底层硬件基础设施的核心，也是智能设备的心脏，人们愈发意识到芯片对于各行各业发展的重要意义，也对国内的芯片厂商投入了更多关注度。经过多年发展，目前我国已有超过14万家芯片相关企业，其中申威、龙芯、海光、兆芯、鲲鹏、飞腾六大厂商作为中坚代表，共同引领着国内芯片产业的进步。这六大厂商谁的商业应用前景更广，谁拥有更可持续发展的未来？其实从现在我们便可以窥见一些端倪。申威：国之重器，特种作战申威芯片采用Alpha架构，后来又自研了SW-64位指令集，是六大厂商中自主程度最高的，也没有什么潜在授权纠纷，主要应用于军队航天等对自主性要求最严苛的领域
目录六大标准数据类型：1、数字Number（不可变）1.1、数值的运算：2、字符串String（不可变）2.1、介绍2.2、操作2.2.1、切片2.2.2、转义字符3、列表List3.1、介绍3.2、操作3.2.1、索引indexes3.2.2、切片/截取3.2.3、增删改查和列表函数&方法3.2.4、列表脚本操作符4、元组Tuple（不可变） 4.1介绍 4.2、操作 4.2.1、访问修改删除 4.2.2、元组运算符 4.2.3、元组索引，截取5、集合Set5.1、介绍 5.2、集合的基本操作5.2.1、添加元素/移除元素/清空集合/计算集合元素个数5.2.2、集合内置方法6、字典Dicti
前言前几天一个前同事找我聊了个问题：一个好的测试开发同学需要具备哪些能力？我思考了一下，给了他如下答复：从我工作中接触到的测试开发，以及面试测试开发候选人时问的问题，我将自己对测试开发这个岗位的理解，总结了如下六点能力。我个人认为，具备如下六点能力，会是一个优秀的测试开发同学。这篇文章，就来聊聊我对这六点能力的看法，观点仅供参考。什么是测试开发工程师？ 我对测试开发的定义从我工作中接触到的测试开发，以及面试测试开发候选人时问的问题，我个人对测试开发这个岗位的定义如下：技术广度的拥有者，测试团队过程效率的提升者，解决落地交付痛点的终结者。 如何理解我上面的定义呢？我个人认为，在国内测试开发很重要
上篇我给大家说了中国银行、农业银行、建设银行的特色文化知识，今天就接着来说说另外几个国有行的文化知识有哪些，要知道银行的特色知识是很值得重视的，无论在笔试还是面试中都会涉及到，银行的企业文化以及近来发生的一些热点重大事件，都是考察的一点，大家要重视起来哦！工商银行公司全称：中国工商银行股份有限公司公司类型：股份制商业银行公司总部：北京创办时间：1984年1月1日上市地点：香港联合交易所、上海交易所企业使命：提供卓越金融服务服务客户、回报股东、成就员工、奉献社会企业愿景：建设最盈利、最优秀、最受尊重的国际一流现代金融企业品牌形象：您身边的银行，可信赖的银行企业价值观：工于至诚，行以致远基本价值取
3月29日，华虹半导体发布2021全年业绩公告，销售收入创历史新高，达16.31亿美元，较上年度增长69.6%；净利润为2.31亿美元，较2020年上升593.3%。公告指出，华虹半导体销售收入增长因付运晶圆增加及平均销售价格上涨所致。在原材料成本上涨和12英寸产线折旧计提的双重压力下，华虹半导体通过降本增效管理、产品价值升级等努力，实现了全年27.7%的毛利率，较上年度上升3.3个百分点。其中，华虹半导体位于上海的三座8英寸生产线持续发挥传统优势，于第四季度首次超过了40%的毛利水平，展现出不可估量的商业价值。2021年是半导体行业大发展的一年，全球半导体销售额首次突破5000亿美元，创历史
随着企业利用更多数据来提高效率和降低成本，数字化转型已成为一种日益流行的战略。这同样适用于工业过程。为了提高效率和降低成本，制造商需要能够从当前的操作和流程中提取更多数据，以确定需要改进的领域。对于工业应用，这意味着积累更多的传感器数据和有关工厂物理特性的信息。深入研究数据驱动决策的额外细节并不总是那么容易。 大多数数字化转型项目必须快速有效地实施，以实现回报最大化。项目往往有较短的截止日期，期望立即获得回报，同时为长期结果奠定基础。更重要的是，数字化转型需要文化变革和流程变革。 数字化转型的价值 数字化转型的主要目标是增加收入。获得正确的操作数据可以为优化流程、降低成本、提高产
ChatGPT刚发布的时候，给了我们太多的震撼，模型在对话上的表现实在是太像人类了，以至于产生了语言模型具有「思维能力」的错觉。不过在深入了解语言模型之后，研究人员们也逐渐发现了，基于高概率语言模式的再现与期望中的「通用人工智能」还有很大差距。在当前的大多数研究中，大型语言模型主要是在特定提示的引导下生成思维链来执行推理任务，没有考虑人类的认知框架，使得语言模型解决复杂推理问题的能力与人类之间仍然存在着显着的差距。人类在面对复杂的推理难题时，通常会使用各种认知能力，并且需要与工具、知识和外部环境信息的各个方面进行交互，那语言模型能不能模拟人类的思维流程来解决复杂问题呢？答案当然是可以！首个模拟
Gartner法律与合规实践部门高级主管分析师RonFriedmann表示，“ChatGPT和其他大型语言模型(LLM)工具生成的输出容易存在一些风险。法律和合规领导者应该评估这些问题是否对企业构成重大风险，以及在企业内部及其扩展的第三方企业中需要采取哪些控制措施。如果不这样做，企业可能会面临法律、声誉和财务方面的后果。”法律和合规负责人应该评估的六个ChatGPT风险包括：1、捏造的和不准确的答案也许ChatGPT和其他LLM工具最常见的问题是倾向于提供不正确的信息(尽管表面上看似合理)。Friedmann称，“ChatGPT也容易产生‘幻觉’，包括捏造错误的答案，以及不存在的法律或科学引用
