——我们走了太远，以至于忘了为何出发前言笔者本科读的是数学专业，就是每天和数学分析、高等代数、概率论、随机过程等等这些理论打交道的专业，这个专业出来工作好像一般有两个方向就是金融和计算机，我选择了计算机方向。主要是学习的课程中有一些操作系统、cpp、数据库之类的课程，相比于金融我对计算机更熟悉一些，但比科班生是远远不及的。众所周知，数学专业其实是一个面向考试的专业，除了极少部分打算深入研究某一领域的学生，大部分学生都是为了应付考试而学习，但其实这种模式是对后面的就业不太友好的，因为没有任何相关经验，这就是基础学科的一个极大的劣势。笔者对这种面向考试的数学模式也曾经比较追崇，所以本科成绩还不错，
核冬天技术末日到来了，只有人工智能幸免于难。峰值AI指标无处不在。它能保持加密失去的信念吗？作者：JohnLuttig翻译:Chainwise核冬天技术末日到来了：软件、SPAC、金融科技和加密货币都进入了深度冻结状态。AI可能是唯一穿着派克大衣的部门。峰值AI指标比比皆是。VC思想文章和推文风暴已达到历史新高。来自加密热潮的好天气粉丝已经迁移。MBA的人数可能很快就会超过书呆子。就在一年前，加密货币还存在类似的泡沫。人工智能能否避免加密货币泡沫破灭的命运？加密货币为过度炒作提供了一个警示，它有四个严重缺陷：1.资本：从传统风险投资中分离出来的特定于加密货币的资本来源，扭曲了估值和流动性时间表
启程如果你有过SurfaceView的使用经历，那么你一定和我一样，曾经被它所引发出层出不穷的异状折磨的怀疑人生——毕竟，作为一个有理想的开发者，在深入了解SurfaceView之前，你很难想通这样一个问题：为什么Google把SurfaceView设计的这么难用？不支持transform动画；不支持半透明混合；移动，大小改变，隐藏/显示操作引发的各种问题；另一方面，即使你对SurfaceView使用不多，图形系统的这朵乌云依然笼罩在每一位Android开发者的头顶，来看Google对其的描述：最终我尝试走近这片迷雾，并一点点去思考下列问题的答案：SurfaceView的设计初衷是为了解决什么
和atcoder一起出交互题是吧。D题回复逆序对个数，对于[L,R-1]和[L,R]，如果R是最大值，那么对逆序对个数无影响。这样来确认某个数是不是最大的，然后递归扩展到整个区间这里看到逆序对，要想到归并排序、分治、递归、区间合并。。。。。查看代码//Problem:D.MoreWrong//Contest:Codeforces-CodeforcesRound890(Div.2)supportedbyConstructorInstitute//URL:https://codeforces.com/contest/1856/problem/D//MemoryLimit:256MB//TimeLi
一：背景1.讲故事上个月我写过一篇 如何洞察C#程序的GDI句柄泄露 文章，当时用的是GDIView+WinDbg把问题搞定，前者用来定位泄露资源，后者用来定位泄露代码，后面有朋友反馈两个问题：GDIView统计不准怎么办？我只有Dump可以统计吗？其实那篇文章也聊过，在x64或者wow64的程序里，在用户态内存段中有一个 GDISharedHandleTable 句柄表，这个表中就统计了各自句柄类型的数量，如果能统计出来也就回答了上面的问题，对吧。32bit程序的 GDISharedHandleTable 段是没有的，即 _PEB.GdiSharedHandleTable=NULL。0:00
一：背景1.讲故事上个月我写过一篇 如何洞察C#程序的GDI 句柄泄露 文章，当时用的是GDIView+WinDbg把问题搞定，前者用来定位泄露资源，后者用来定位泄露代码，后面有朋友反馈两个问题：GDIView统计不准怎么办？我只有Dump可以统计吗？其实那篇文章也聊过，在x64或者wow64的程序里，在用户态内存段中有一个 GDISharedHandleTable 句柄表，这个表中就统计了各自句柄类型的数量，如果能统计出来也就回答了上面的问题，对吧。32bit程序的 GDISharedHandleTable 段是没有的，即 _PEB.GdiSharedHandleTable=NULL。0:0
10、ETH-TheDAO1）、TheDAO比特币实现了去中心化的货币，以太坊实现了去中心化的合约，有人想既然去中心化这么好，为什么不把所有的东西都改成去中心化呢？有人提出口号：let’sdecentralizeeverything。DAO（DecentralizedAutonomousOrganization，去中心化的自治组织）就是在这个背景下产生的。传统社会中，组织都是建立在某种法律文件基础上的，比如说可以有个章程规范组织的行为，有时候还可能到政府登记注册。那DAO就是把组织的规章制度写在代码里，通过区块链的共识协议来维护这种规章制度的正常执行在2016年5月，出现了一个致力于众筹投资的
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖『美团大模型已秘密研发数月』在仅剩一年的窗口期里努力奔跑5月18日下午，美团内部召开大模型技术分享会，美团最高决策机构S-team几乎悉数参与，并通过研发人员汇报的信息，掌握大模型的进展，以及对大模型战略作出相应的修正和调整。据了解，大模型团队正在积极扩张中，运营、算法、产品等岗位正在招聘，成为美团为数不多仍在增员的团队。此外，美团也在筹划成立单独的平台部门，帮助大模型通过具体的商业化形式落地⋙全文🤖『云从科技发布「从容」大模型』AI像人一样思考和工作5月18日，云从科技在广州举行「AI赋能数字中国产业论坛暨2023云从科技
ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型（LLM,LargeLanguageModel）效果能好成这样；惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念，距离世界最先进的想法，差得有点远。我属于既惊喜又惊醒的那一批，也是典型的中国人，中国人善于自我反思，于是开始反思，而这篇文章正是反思的结果。来源丨Datawhale作者丨张俊林实话实说，国内在LLM模型相关技术方面，此刻，距离最先进技术的差距进一步加大了。技术领先或技术差距这事情，我觉得要动态地以发展的眼光来看。在Bert出现之后的一到两年间，其实国内在这块的技术追赶速度还是很快的，也提出了一些很好的改进模型，差距拉开的分
ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型（LLM,LargeLanguageModel）效果能好成这样；惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念，距离世界最先进的想法，差得有点远。我属于既惊喜又惊醒的那一批，也是典型的中国人，中国人善于自我反思，于是开始反思，而这篇文章正是反思的结果。来源丨Datawhale作者丨张俊林实话实说，国内在LLM模型相关技术方面，此刻，距离最先进技术的差距进一步加大了。技术领先或技术差距这事情，我觉得要动态地以发展的眼光来看。在Bert出现之后的一到两年间，其实国内在这块的技术追赶速度还是很快的，也提出了一些很好的改进模型，差距拉开的分
