为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 
杨学海：跨境电商新通道-进口保税直邮模式解析
广州威云供应链管理公司总经理杨学海在第九届中国中小企业电子商务大会上表示，其品牌海外通要为跨境电子商务提供一个更加快速、便捷、低成本，高质量，高规范的一个综合服务。杨学海透露，海外通现在主要在做海关试点进口项目，未来包括外贸出口B2C，出口B2B，出口B2B2C的模式都会去试。
详细解读 和小伙伴们一起来吐槽
杨学海：跨境电商新通道-进口保税直邮模式解析
转载于:https://my.oschina.net/u/856019/blog/220919
相关文章：
CUDA Samples: heat conduction(模拟热传导)
以下CUDA sample是分别用C和CUDA实现的模拟热传导生成的图像，并对其中使用到的CUDA函数进行了解说，code参考了《GPU高性能编程CUDA实战》一书的第七章，各个文件内容如下：funset.cpp:#include "funset.hpp" #include <…
2020应届生：今年秋招也太太太太太难了吧！
讲个简短的鬼故事：2020秋招已经过去一大半了！回顾9月，你可能以为秋招还有很多机会，还有大把时间准备。然而各大名企的实际进度却不等人。阿里巴巴9月12日网申截止；腾讯9月15日网申截止；宝洁9月20日关闭网申…
PDF文字怎么编辑，PDF文档编辑方法
有时候遇到PDF文件不是自己制作的或者是制作的有点匆忙，会有文字遗漏或者打错的时候，我们使用就会有点麻烦就需要把文件中的文字进行编辑修改，那么具体怎么做呢？小伙伴们都挺好奇吧，今天就来跟大家分享一下。操作软件&…
浏览器是怎样工作的：渲染引擎，HTML解析
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 渲染引擎 渲染引擎的职责是……渲染，也就是把请求的内容显示到浏览器屏幕上。 默认情况下渲染引擎可以显示HTML，XML文档以及图片。 通过插件（浏览器扩展）它可以显示其它类型…
CUDA Samples: Calculate Histogram(atomicAdd)
以下CUDA sample是分别用C和CUDA实现的计算一维直方图，并对其中使用到的CUDA函数进行了解说，code参考了《GPU高性能编程CUDA实战》一书的第九章，各个文件内容如下：funset.cpp:#include "funset.hpp" #include <rando…
glusterfs基本操作
基本操作 集群节点 扩展集群 1,必须做hosts域名解析其实通过IP地址也能做集群,但是不建议这种方式. 192.168.1.210 glusterfs04 2, 添加节点到集群中,在当前所有集群节点中都需要执行 gluster peer probe glusterfs04 3,查看对等状态 gluster peer status 查看集群节点信息 gl…
100多次竞赛后，他研发了一个几乎可以解决所有机器学习问题的框架
（图片由AI科技大本营付费下载自视觉中国）作者 | XI YANG来源 | 知乎（机器学习之路）一个叫 Abhishek Thakur 的数据科学家，在他的 Linkedin 发表了一篇文章 Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem…
mysql中char与varchar的区别分析(补充一句，int和integer没区别)
转自：http://www.jb51.net/article/23575.htm 在mysql教程中char与varchar的区别呢，都是用来存储字符串的，只是他们的保存方式不一样罢了，char有固定的长度，而varchar属于可变长的字符类型。har与varchar的区别 &#…
CUDA Samples: Streams' usage
以下CUDA sample是分别用C和CUDA实现的流的使用code，并对其中使用到的CUDA函数进行了解说，code参考了《GPU高性能编程CUDA实战》一书的第十章，各个文件内容如下：funset.cpp:#include "funset.hpp" #include <random&…
你的神经网络不起作用的37个理由
（图片由AI科技大本营付费下载自视觉中国）作者 | Slav Ivanov译者 | 吴金笛校对 | 丁楠雅、林亦霖编辑 | 王菁来源 | 数据派THU（ID：DatapiTHU）【导语】本文列举了在搭建神经网络过程中的37个易错点，并给出了…
菜鸟Vue学习笔记（三）
菜鸟Vue学习笔记（三）本周使用了Vue来操作表单，接下来说下Vue中双向绑定表单元素的用法。Vue中双向绑定是使用的v-model，所谓的双向绑定即改变变量的值，表单元素的值也会改变，同样的，改变表单元素…
Python中的注释(转)
一、单行注释单行注释以#开头，例如：print 6 #输出6二、多行注释（Python的注释只有针对于单行的注释（用#），这是一种变通的方法）多行注释用三引号将注释括起来，例如:多行注释多行注释三…
CUDA Samples: dot product(使用零拷贝内存)
以下CUDA sample是分别用C和CUDA实现的点积运算code，CUDA包括普通实现和采用零拷贝内存实现两种，并对其中使用到的CUDA函数进行了解说，code参考了《GPU高性能编程CUDA实战》一书的第十一章，各个文件内容如下：funset.cp…
一文读懂线性回归、岭回归和Lasso回归
（图片由AI科技大本营付费下载自视觉中国）作者 | 文杰编辑 | yuquanle本文介绍线性回归模型，从梯度下降和最小二乘的角度来求解线性回归问题，以概率的方式解释了线性回归为什么采用平方损失，然后介绍了线性回归中常用的…
tf.matmul / tf.multiply
import tensorflow as tfimport numpy as np 1.tf.placeholder placeholder()函数是在神经网络构建graph的时候在模型中的占位，此时并没有把要输入的数据传入模型，它只会分配必要的内存。 等建立session，在会话中，运行模型的时候通…
Java 匿名类也能使用构造函数
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 匿名类虽然没有名字，但可以有一个初始化块来充当构造函数。 public enum Ops {ADD, SUB} public class Calculator { private int i, j, result; public Calculator() {} public Calculator(int _i, …
CUDA Samples: matrix multiplication(C = A * B)
以下CUDA sample是分别用C和CUDA实现的两矩阵相乘运算code即C A*B，CUDA中包含了两种核函数的实现方法，第一种方法来自于CUDA Samples\v8.0\0_Simple\matrixMul，第二种采用普通的方法实现，第一种方法较快，但有些复杂&am…
业界首个实时多目标跟踪系统开源
（图片由AI科技大本营付费下载自视觉中国）作者 | CV君来源 | 我爱计算机视觉（ID：aicvml）相对业界研究比较多的单目标跟踪，多目标跟踪（Multi-Object Tracking，MOT）系统在实…
python基础 练习题
【练习题1】实现一个整数加法计算器如 content input(">>> ") # 59 , 64 count0 while 1:contentinput(>>>)s1 content.split()print(s1)count 0for i in s1:count int(i)print(count) 【练习题2】请编写1 - 100 所有数的和 sum0 for i in r…
[再寄小读者之数学篇](2014-04-18 from 352558840@qq.com [南开大学 2014 年高等代数考研试题]二次型的零点)...
(2014-04-18 from 352558840qq.com [南开大学 2014 年高等代数考研试题]) 设 ${\bf A}$ 为实对称矩阵, 存在线性无关的向量 ${\bf x}_1,{\bf x}_2$, 使得 ${\bf x}_1^T{\bf A}{\bf x}_1>0$, ${\bf x}_2^T{\bf A}{\bf x}_2<0$. 证明: 存在线性无关的向量 ${\bf x}_3,{\bf …
从0到1详解推荐系统中的嵌入方法，原理、算法到应用都讲明白了
（图片由AI科技大本营付费下载自视觉中国）作者丨gongyouliu编辑丨lily来源 | 大数据与人工智能（ID：）前言作者曾在这篇文章中提到，矩阵分解算法是一类嵌入方法，通过将用户行为矩阵分解为用户特征矩…
iOS-Swift中的递增(++)和递减(--)被取消的原因-官方答复
众所周知，在很多编程语言中，对一个变量递增1用，递减1用--，在Swift3之前也是可以这么用的，但之后被取消了。 所以在目前Swift5的版本中，只能用1和-1来进行递增和递减了 如果坚持用或--将会提示以下错误&…
CUDA Samples: 获取设备属性信息
通过调用CUDA的cudaGetDeviceProperties函数可以获得指定设备的相关信息，此函数会根据GPU显卡和CUDA版本的不同得到的结果也有所差异，下面code列出了经常用到的设备信息：#include "funset.hpp" #include <iostream> #include…
apache代理模块proxy使用
1、安装proxy模块[rootlocalhost modules]# cd /usr/local/src/httpd-2.2.16 [rootlocalhost httpd-2.2.16]# cd modules [rootlocalhost modules]# ls aaa config5.m4 debug filters ldap Makefile.in NWGNUmakefile ssl arch database echo …
CUDA Samples: image normalize(mean/standard deviation)
以下CUDA sample是分别用C和CUDA实现的通过均值和标准差对图像进行类似归一化的操作，并对其中使用到的CUDA函数进行了解说，各个文件内容如下：关于均值和标准差的计算公式可参考： http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/detai…
中文预训练ALBERT模型来了：小模型登顶GLUE，Base版模型小10倍、速度快1倍
（图片由AI科技大本营付费下载自视觉中国）作者 | 徐亮（实在智能算法专家) 来源 | AINLP（ID：nlpjob）谷歌ALBERT论文刚刚出炉一周，中文预训练ALBERT模型来了，感兴趣的同学可以直接尝鲜试…
树莓派安装go
简介 大学的时候在使用openfalcon的时候讲过这个东西，但是那时候是介绍open-falcon的，所以感觉不是很具体，所以今天在安装frp的时候也碰到了这个问题，我就具体的说下 安装go1.4 编译最新版本的go的时候一定要先编译安装go1.4&…
设计模式中的原则
设计模式(详情click)这个术语是由Erich Gamma等人在1990年代从建筑设计领域引入到计算机科学的。它是对软件设计中普遍存在（反复出现）的各种问题，所提出的解决方案。 设计模式并不直接用来完成代码的编写，而是描述在各种不同情况下…
CUDA Samples: approximate image reverse
以下CUDA sample是分别用C和CUDA实现的对图像进行某种类似reverse的操作，并对其中使用到的CUDA函数进行了解说，各个文件内容如下：common.hpp:#ifndef FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #define FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_#include<random> #i…
超详细支持向量机知识点，面试官会问的都在这里了
（图片付费下载自视觉中国）作者 | 韦伟来源 | 知乎导语：持续准备面试中，准备的过程中，慢慢发现，如果死记硬背的话很难，可当推导一遍并且细细研究里面的缘由的话，面试起来应该什么都不…