相关推荐
-
[转]工程师忽略的隐形成本
我们逐个看看这几种不同类型复杂度的隐形成本。 代码复杂度 代码复杂度不只是随着代码行数的线性函数而增长——它组合式地增长。在复杂的代码库里,每行代码可能与其它很多行代码交互和影响。我们对于组合式...
-
美好的十年工程师生涯
他们抗风险的能力差,有一主要原因,就是设计,生产成本过高,而有着巨大市场的中国会慢慢的由制造中心 的角色转化为设计中心,研发中心。大批的外方研发人员和核心技术的研发将陆续转移到中国,在这种大背景下,...
-
一个产品想要成功,产品经理必须要有成本意识
产品的出发点是为了解决用户的痛点需求,其目的是为了给用户创造利益(价值),所以,但凡涉及到这个产品的相关方,开口闭口都能是场景、体验这些高级词汇,但在另外一端容易被忽视,那就是成本问题。如果你只是盯着...
-
Google 最高级别工程师的教育梦
Udacity 上的课程有免费课程也有收费课程,由于 Google、Facebook 这些工程师的薪资很高,所以设计的课程人工成本较高,所以,不少同学反馈 Udacity 上的收费课程有点贵,这不,马上双 11 了,什么都打折,一年一次...
-
美好的十年工程师生涯(转载)
他们抗风险的能力差,有一主要原因,就是设计,生产成本过高,而有着巨大市场的中国会慢慢的由制造中心 的角色转化为设计中心,研发中心。大批的外方研发人员和核心技术的研发将陆续转移到中国,在这种大背景下,...
-
测试开发工程师常见面试题
以下不作为测试工程师的学习路径,只是汇总的校招测试工程师面试考点(因为还有笔试考点,后面结合在一起给大家学习路径),后续会为大家更新10w+字数的测试工程师校招面试题库,还有其他岗位的相关题库和资料,想要...
-
测试工程师,跳槽涨了4k,年总包算下来还降薪了?
所以,除了薪资福利外,还得把这些隐形资产也都算在里面。 接下来聊聊如何谈薪资。 第一,先计算清楚当前的薪资总包,包括基础薪资、五险一金、年终奖、项目奖、福利待遇以及其他。 再结合你的背景经验和目标岗位的...
-
十年工程师生涯总结
他们抗风险的能力差,有一主要原因,就是设计,生产成本过高,而有着巨大市场的中国会慢慢的由制造中心 的角色转化为设计中心,研发中心。大批的外方研发人员和核心技术的研发将陆续转移到中国,在这种大背景下,...
-
前端开发工程师面试题2
前端开发工程师面试题2 1、Doctype作用? 严格模式与混杂模式如何区分?它们有何意义? (1)、 声明位于文档中的最前面,处于 标签之前。告知浏览器的解析器,用什么文档类型 规范来解析这个文档。 (2...
-
导致嵌入式系统项目失败的7个隐形杀手
对工程师而言,没有什么事情比投入大量心力、汗水和泪水到一个项目,但最终却只得到一个失败的结果这件事,来得令人沮丧。对那些参与项目开发的人来说,失败确实可以增长其洞察力和经验,但所时间和心力的损失却也是...
-
美好的工程师十年
如何看待工程师的头衔,我小时候很是向往工 程师的称呼,其实,狭义上的工程师是件很简单的事,本科毕业的第三个年头,就可以参加参加职称考试获得一纸证书 就算是工程师啦,同事或供应商叫你X工,好像也有了几分...
-
项目管理1:嵌入式系统项目失败的7个隐形杀手
#5 - 完美主义者的态度 许多工程师都有一种完美主义者的态度。这种态度所带来的问题是,不可能开发出完美的系统,撰写出完美的代码,或者在最适当的时间推出产品。完美主义是镜花水月,如果完美主义是公司文化的一...
-
06_QLibrary.zip
06_QLibrary.zip
-
毕业设计: 基于Densenet + CTC技术的文字检测识别的技术研究
本毕设课题是属于计算机视觉下的目标检测与识别,对象为自然场景下的各种文本信息,通俗的说就是检测识别图片中的文本信息。由于文本的特殊性,本毕设将整个提取信息的过程可以分为检测、识别两个部分。 论文对用到的相关技术概念有一定的介绍分析,如机器学习,深度学习,以及各种的网络模型及其工作原理过程。 检测部分采用水平检测文本线方式进行文本检测,主要参考了乔宇老师团队的 CTPN 方法,并在正文部分从模型的制作到神经网络的设计实现对系统进行了较为详细的分析介绍。 识别部分则采用的是 Densenet + CTC,对于印刷体的文字有较好的识别。
-
毕业设计 基于javaweb的在线答题平台
毕业设计 基于javaweb的在线答题平台
-
numpy安装 python get-pip.py
numpy安装 numpy安装 python get-pip.py
-
基于用户、物品的协同过滤算法.zip
协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。
-
strcmp函数应用.zip
strcmp函数应用.zip
-
2.py
2.py
2 楼 ttt725 2016-02-02 17:57
1 楼 spiniper 2015-01-05 14:40