C++：函数重载、引用一、缺省参数🛫1.1🚝什么是缺省参数1.2🚝缺省参数的分类a.全缺省参数b.半缺省参数（部分缺省参数）1.3🚝注意事项二、函数重载🛫2.1🚝什么是函数重载2.2🚝演示2.3🚝用法注意事项a)不能只有返回值类型不同b)类型顺序相同，形参名字不同不构成函数重载c)相同类型数据，顺序不同不构成函数重载2.4🚝const形参三、引用🛫3.1🚝什么是引用3.2🚝引用的定义3.3🚝特性a.在定义时必须初始化b.引用类型的初始值必须是一个对象（不能是常量）c.一个变量可以有多个引用d.一旦引用一个实体，再不能引用其他实体3.4🚝常引用a.const修饰的常变量b.常量c.不同类型3.5
本文转自科技商业作者于洪涛 对于当今的企业而言，精细化管理，已经成为发展之源，甚至是生存之本。尤其是随着数字化和智能化转型的推进，在企业经营管理过程中，数据正在日益发挥更为关键的要素作用。相比过去，如今企业的数据也更加复杂、多样，其中包含大量的事实和指标。要对这样的数据进行查询、分析和处理，进而辅助产生业务决策，传统的关系型数据库逐渐变得力不从心。多维数据库系统由此产生，并受到很多企业管理者的青睐，成为企业提升管理水准的“倚天剑”。然而，在提多维数据库时，很多人把焦点放在了技术上，而忽略了其服务业务这个核心目标。用友自主创新的多维数据库不仅技术处于领先地位，更重要的是实现企业技术、数据与业务的
作者|张旭海运维挑战与可观测性近10年间，企业线上服务与IT基础设施的规模不断扩大，各种与之匹配的研发实践、生态如微服务、DevOps、云原生等等也不断的发展。在Canonical发布的 Kubernetesandcloudnativeoperationsreport2022 中显示：超过40%的受访者所在的组织运行了超过100台机器（包括VM、BareMetal等），而超过20%的受访者所在的组织，拥有超过10个Kubernetes生产集群。企业运维的挑战业务复杂度的提升以及规模的扩大，让运维工作愈发关键且困难，而为了快速响应业务变化，对DevOps的要求也越来越高。例如在DORAFourK
目录1.IT行业苦不苦累不累2.程序员的职业规划是怎么样的？3.怎么样才能年薪百万？大家好我是一名互联网的创业者，最近和一些工作的小伙伴聊天，小伙伴问了很多问题，今天正好在里面筛选几个比较典型的问题分享给大家。 第一个问题，很多小伙伴问说做IT行业苦不苦累不累？其实我想说，IT行业一定是一个很苦很累的行业，并且IT行业有一句话叫做“程序员不是老中医”，怎么理解这句话呢，“老中医”这个行业，当你经历过很多年之后，你会获得很强的不可替代的经验，比如说望闻问切，那么这些经验并不是年轻的中医可以获得的，因此老中医是越老越值钱，并且越老越不可替代，但是程序员呢，程序员其实这个行业新技术层出不穷，发
12月15日，浙江丰立智能科技股份有限公司（下称“丰立智能”，SZ:301368）在深圳证券交易所创业板上市。本次上市，丰立智能的发行价格为22.33元/股，发行数量为3010万股，募资总额约为6.72亿元，募资净额约为5.90亿元。 上市首日，丰立智能的开盘价为27.95元/股，较IPO发行价格的涨幅为25.17%。截止午盘，丰立智能的股价暂报27.75元/股，涨幅为24.27%。按此计算，丰立智能的总市值约为33.33亿元。据天眼查信息显示，丰立智能成立于1995年，注册资本为9000万元，法定代表人为王友利，股东包括国禹资产、君金资产等。2021年6月30日，丰立智能在创业板递交招股书，
“要涨薪，先跳槽”各个行业都存在这一共识，但是任何行业也都没有像程序员这样更为适用且好用的了。前不久，就有网友分享了自己作为一个普通的自动驾驶算法工程师的三年真实涨薪经历。但看看这个三年涨薪之路，好像并不普通啊！在2019年的7月，该网友硕士毕业，但TA没有采取校招，而是想要尝试提高学历，考取博士。但奈何雅思一直没能通过，于是就放弃读博，开始找工作。因为对工作不够重视，于是囫囵吞枣先找了个图像算法工程师的活干着，当时的薪资是：11K*13薪，社保、公积金都按照当地最低标准交。到了2019年11月，该网友意识到这家公司好像对于自己来说没有太大的前途，每天都在做一些很无聊的工作。于是决定“跑路”。
5.7数据仓库技术数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。近年来，人们对数据仓库技术的关注程度越来越尚，其原因是过去的几十年中，建设了无数的应用系统，积累了大量的数据，但这些数据没有得到很好的利用，有时反而成为企业的负担。图5-9为数据仓库体系结构图。备注：电气化的必然结果是自动化。大数据是数字化、信息化的必然结果！！！！对大数据的分析与智能化是大数据的必然结果！！！虚拟化是智能化的必然结果！！！在图5-9中，数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉;OLAP(On-LineAnalyticalProcessing,联机分析处理）服务器对
动手点关注干货不迷路I.传统数仓的演进：云数仓近年来，随着数据“爆炸式”的增长，越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值，从其中提取商机并洞见未来，则成了现代企业和组织不可忽视的命题。随着数据量级和复杂度的增大，数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时，传统OLAP技术架构中的痛点变得越来越明显，如扩容缩容耗时长，导致资源利用率偏低，成本居高不下；以及运维配置复杂，需要专业的技术人员介入等。为了解决这类问题，云数仓的概念应运而生。和传统数仓架构不同的是，云原生数仓借助于云平台的基础资源，实现了资源的动态扩缩容，并最大化利用资源，从而达到Payasyougo按
OneFlow编译翻译｜贾川、徐佳渝、杨婷大型语言模型（LLM）有一个众所周知的“硬伤”——它们经常会一本正经编造貌似真实的内容。 OpenAI团队希望通过改进强化学习反馈步骤“原生地”阻止神经网络产生幻觉，OpenAI首席科学家IlyaSutskever对此胸有成竹。作为ChatGPT项目的主要负责人以及OpenAI强化学习团队的领导者，JohnSchulman在最近的BerkeleyEECS会议上系统性地分享了OpenAI在人类反馈的强化学习（RLHF）方面所做的工作，以及语言模型的幻觉等亟待解决的问题，同时也介绍了解决这些挑战的潜在思路。没有比Schulman更权威的RLHF研究者，他也
上一讲我们讲了创业方向的选择问题，那么方向既然选好了，接下来就是制定一份合理的BP(商业计划)，这里说的BP和创业宣讲用的BP是一个东西，但也不完全一样。BP对外的版本通常会适度夸大一下自己的市场空间，更多描述的是五年十年后的预期；而BP对内的版本是给自己的看的，让自己心中有数，更多描述的是未来三年内的市场空间，这个市场空间必须真实存在、且可达。一、ToG&ToB场景 我们假设这个产品是面向法院的一套信息化系统，那么这个市场空间就比较容易测算。 粗暴一点的计算方式：Marketsize=全国法院的数量*客单价 精细一点的计算方式：Marketsize=高院的数量*高院
