InfoQ中文版

2020-05-28 16:15    2020-05-28 20:49

Java 25岁生日快乐

2020年5月23日,标志着距离Java编程语言和平台的第一个公开alpha版本发布已经过去了25周年。跟最初版本发布那会儿相比,世界已经发生了很大的变化,那时Network World认为“一些分析师相信Java编程语言有潜力改变Web”(1995年5月22日)。当时,微软正在加速准备其8月份发布的Windows 95。在没有任何Web浏览器的情况下,该操作系统的发布得到了广泛的关注。那时,互联网还没有真正成为公众意识主流的一部分。在最初发布的几年之后,随着互联网逐渐成为一种主流现象,Java成为了重要的角色。

OPPO造芯计划加速,到处“挖人”

“OPPO正在加紧设计自己的移动芯片,包括从联发科等供应商处争取顶尖工程人才。”《日经亚洲评论》在5月27日的一份报道中称。该报道援引知情人士消息称,OPPO已经从其主要芯片供应商联发科聘请了数名高管,以及从紫光展锐那聘请了多位工程师,目的是在上海建立一支经验丰富的芯片团队。报道还指出,OPPO最近招募的高管包括联发科前首席运营官朱尚祖(Jeffrey Ju),而朱尚祖在未正式加盟之前就已经在OPPO担任咨询顾问。公开资料显示,朱尚祖于1999年加入联发科,先后担任数字消费电子事业部和数码相机芯片事业部总经理,并于2010年建立联发科技智能手机芯片事业部。

计算机的时间

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2020年InfoQ趋势报告:运维领域

InfoQ 网站 和 InfoQ 技术大会都专注于挖掘技术采用生命周期模型中的创新者、早期采用者以及早期大众相关的技术应用案例,致力于促进软件开发及相关领域知识与创新的传播。不同规模公司的技术在采用曲线上的确切位置可能会有所不同。随着 AIOps 智能运维、混沌工程(Chaos Engineering)、微服务与容器运维等新技术和方向的兴起,给传统运维带来了翻天覆地的变化。AIOps 逐渐成为运维领域的热词之一,将机器学习算法应用于运维数据分析,让运维操作变得更智能。业务复杂度越来越高,为了快速适应业务发展、提高系统部署,越来越多的公司开始进行基于容器的架构升级,用以提升运维的效率。

如何用霍夫变换算法实现直线检测

原文最初发表于 Medium 博客,经原作者 Socret Lee 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。导读:如果告诉你一张图里面有一条看起来挺直的线,让你指出来线在哪、线的指向是向哪个方向。你肯定可以不假思索地告诉我线的位置和方向。但这个任务对计算机来说,可不是一件简单的事,因为图片在计算机中的存储形式就是 0001101111001010110101…,根本没有办法从这个序列中直接给出是否有直线以及直线的位置。要怎么才能让计算机自己学会找直线呢?这就要用霍夫变换了。霍夫变换是一种特征提取,广泛应用于在图像分析、计算机视觉以及数字影像处理。霍夫变换是用来识别找出目标中的特征,例如线条。

人脸识别算法的训练之路

大家应该都看过布拉德.伯德执导、汤姆.克鲁斯主演的《碟中谍4吧》?茫茫人海的火车站,只要一眨眼的功夫已经被计算机识别出来,随即被特工盯梢;迎面相逢的美女是致命杀手,手机发出嘀嘀的报警声,上面已经显示美女的姓名和信息。这就是本文想要介绍的人脸识别算法,以及如何使用公有云AI平台训练模型。人脸识别是目前人工智能领域中成熟较早、落地较广的技术之一,人脸识别的目的是要判断图片和视频中人脸的身份。从平常手机的刷脸解锁、刷脸支付,再到安防领域内的人脸识别布控,等等,人脸识别技术都有着广泛的应用。人脸是每个人与生俱来的特征,该特征具有唯一性并且不易被复制,因此为身份鉴别提供了必要的前提。

如何用一台电脑制作一部动画短片?

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数学在机器学习中的角色

本文最初发表在 Medium 博客,经原作者 Ritwik Ghosh 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。导读:机器学习集合了统计学、概率论、计算机科学、数学算法等多方面交叉研究,即便你对机器学习的应用炉火纯青,但对这些技术若没有全面的数学理解的话,极有可能会出现应用失误。数学在机器学习中非常重要,不论是在算法上理解模型代码,还是在工程上构建系统,数学都必不可少。可以说,数学决定了开发人员的上限。本文作者为我们阐述了数学在机器学习中的角色,以飨有志于机器学习的开发人员。Josh Wills 曾说过:“数据科学家是这样的人:比任何软件工程师更擅长统计学,比任何统计学家更擅长软件工程。

宕机原因千千万,被雷劈了最无奈

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联邦学习与推荐系统

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用于多文本分类的孪生和双BERT

本文最初发表在 Medium 博客,经原作者 Marco Cerliani 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。本文介绍了在模型中插入 Transformer 的不同方法。人们对自然语言处理的不断研究催生了各种预训练模型的发展。在各种任务(如文本分类、无监督的主题建模和问题解答等)的最新结果方面,通常都有越来越多的改进,这是一个典型的现象。最大的发现之一是在神经网络架构中采用了注意力机制(attention mechanics)。这种技术是所有称为 Transformer 的网络的基础。它们应用注意力机制来提取关于给定单词上下文的信息,然后将其编码到学习向量中。

JavaScript 内存管理

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全球仅10%开发者从不加班,Perl收入最高| Stack Overflow年度报告

近日,Stack Overflow《 2020年开发人员调查》报告出炉,这是Stack Overflow开展对开发人员年度调查的第10年,可以说是见证软件行业巨变与更迭的十年。该报告基于对来自全球186个国家的65000名软件开发人员的调查得出。调查于2020年2月5日至2月28日进行。报告亮点:在全球范围内,使用Perl,Scala和Go的开发人员薪水最高,中位数约为$ 75k。有趣的是,Perl也是最令开发者生畏的语言之一。技术经理、SRE、DevOps专家和数据工程师往往会获得较高的薪水。其中技术经理的薪水9.2万美元,是所有岗位中收入最高的人群,而学术研究员的薪水为4.

源码分析 | Mybatis接口没有实现类为什么可以执行增删改查

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产品工作流优化:搭建组件库做高ROI

“组件库”这一事物近两年已在互联网行业中流行起来,它的主要价值大家都应该清楚:能快速搭建前端页面、减少设计与开发沟通成本、统一体验规范等等。为了满足中小企业的需求,越来越多的开源组件库诞生,但开源代表着通用,无法满足业务特色需求,于是不少企业也开始做起了自己的组件库。搭建组件库的成本很高,因此需避免两种结果:一是做得很全或能力很强大,却用不上;二是没满足自身业务需求,白做了。那如何搭建自身业务组件库能“投入产出比”更高呢?组件化项目整体流程图一、前期准备在搭建组件库之前,首先要做好充分的准备,而这前期准备需要分为两条线并行走。

ML-Agents Unity Package v1.0 发布

导读:前不久有关虚幻引擎 5.0 的新闻,引起了人们的阵阵惊叹,被誉为“来自外星的黑科技”。其实,除了虚幻引擎外,还有一个游戏引擎也非常牛逼:Unity 引擎。它也是全球开发人员中最受欢迎的第三方游戏开发软件。虚幻引擎集成了人工智能,Unity 自然也不甘落后。今天,Unity 的 ML-Agents v1.0 已经正式发布了!从 1950 年香农教授提出为计算机象棋博弈编写程序开始,无数的科学家贡献了自己的才华和岁月,取得了许多里程碑意义的成果。游戏人工智能就是人工智能技术研究的前沿,被誉为人工智能界的 “果蝇”,推动着人工智能技术的发展,并对社会产生深远影响。

如何提升微服务的幸福感

前言随着微服务的流行,越来越多公司使用了微服务框架,微服务以其高内聚、低耦合等特性,提供了更好的容错性,也更适应业务的快速迭代,为开发人员带来了很多的便利性。但是随着业务的发展,微服务拆分越来越复杂,微服务的治理也成了一个比较令人头疼的问题,我相信下面这些场景大家或多或少都遇到过。场景一: 发布是天大的事情,每一次的发布,都会出现执行到一半的请求中断掉,上游继续调用已经下线的节点导致报错的现象。发布时收到各种报错,同时还影响用户的体验,发布后又需要修复执行到一半的脏数据。

携程是如何做AB实验分流的

一、背景携程是业界比较早进行AB实验的公司。AB实验可以简单认为是传入一个实验号和用户分流ID到AB实验分流器,分流器吐出分流版本A、B、C、D等,通过截取应用流量落地一段时间的分流数据,就可以分析具体版本的优劣,决定启用新版本或者沿用老版本。携程的AB分流器沿用至今,在业务发展上发挥了很大作用,但也存在一些问题。

25个流行的数据工具以及他们的短板

如今快速发展的数据生态系统中有数十种新工具。这些工具以一种高效、令人惊讶的方式在数据工作方面相继绽放。未来数十年数据领域相关工作的种子已经播下,并将疯狂生长。但在如今的数据生态中,存在一个理解误区,即使许多工具中的一些工具并不具备什么竞争力,它们也会被认为是具有竞争力的好工具。

为什么开发人员讨厌 PHP

本文最初发表在 Mehdi Zed 个人博客,经原作者授权,InfoQ 中文站翻译并分享。导读: 首先说一句,“PHP 是世界上最好的语言。”懂的都懂,这是一个有历史的、承载了程序员黑色幽默的梗。但是,这些年以来,“PHP 已死”、“PHP 行将消亡”之类的言论甚嚣尘上,由此看得出,很多开发人员讨厌 PHP。这又是为什么呢?PHP 真的就这么令人讨厌吗?答案是:No!PHP 是世界上网站使用最广泛的语言,也是最讨厌的语言。而且人们对它的恨,是纯粹的恨。为什么会有如此多的开发人员对它恨之入骨呢?今天就让我们来谈谈仇恨的源头,看看它是否真的让人如此憎恨。

抱歉,在线课程无法让你成为数据科学家

或许你已经上过了数小时的数据科学在线课程,或许你对每一堂课的演示内容都了如指掌,但是这就意味着你能够成为一名合格的数据科学家了吗?那是一个周末,我又完成了另外一门数据科学在线课程,感觉元气满满。在“成功”参加完5门不同的课程并拿到“证书”之后,任何一个人都会觉得自己现在是真正的数据科学家,我也不例外。但是,在线课程是一种很有意思的东西。它们中的大多数都有着光鲜亮丽的描述,列了一大堆标题,承诺可以让你掌握一大堆技能。如果幸运的话,我们还能看到其他参与课程的人的“现身说法”,说这些课程是如何将他们从厄运当中拯救了出来,让他们成为某个领域的佼佼者。

通向人工智能之路:两种夸大宣传手段剖析

本文要点:AI产业似乎在有意无意地推动各种误导性的,偏离各个组织实际AI能力的广告宣传;而业界对各种术语和功能普遍存在的混乱理解则助长了这种风气。对AI用途的过度夸大不仅对消费者有害,而且也伤害了那些诚实行事的企业家。为了更好地判断AI在生产环境中的实际能力,人们可以做一些基础的可用性测试,也可以提出一些相关的问题。有充分的证据表明,我们早已从公认的AI寒冬中复苏过来了。但我们不妨重新考虑一个经常被引用的,被看作是铁证的数据,也就是市场上由“人工智能驱动”的公司数量。

好的软件工程原则

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Spring Security 两种资源放行策略,千万别用错了!

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远程办公如何加剧贫富差异?

本文最初发布于The Conversation,经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享。5月22日, 马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)周四表示,预计在未来5到10年间,Facebook 50%的员工可能将远程工作。扎克伯格表示,Facebook将开始允许特定员工远程全职工作,并表示如果这些员工在2021年1月1日之前搬家,则必须通知Facebook,其薪酬可能会根据搬家以后的新地点进行调整。同时,Facebook将会“积极”增聘远程工作的员工,并将“慎重地”为现有员工开创永久性远程工作岗位。

如何用五步建设数据中台?

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小鹏汽车技术中台实践:云平台篇

今天我们不讨论该不该做技术中台,只说说中台给我们带来了什么。小鹏汽车的智能离不开复杂系统的支撑,其特有的互联网基因要求业务能够应对市场的迅速变化:快速响应、快速试错、快速创新。同时,为了给客户提供优质服务,系统需要更高的可靠性,降本增效也是公司快速发展过程中特别关注的。技术中台正好契合了公司上述所有需求。小鹏汽车的技术中台分为微服务中台和云平台两大部分,其中云平台为技术中台提供底层的基础支撑,基于主流的容器技术 Docker 和 Kubernetes 构建;微服务中台基于 SpringCloud 打造,提供微服务的管理、治理、监控、统一标准化配置。

Linux 终端下记不住命令的使用方法?这个开源项目帮你解决。

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Pug 3.0.0发布,不再支持 Node.js 6/8

近日,Pug 3.0.0 正式发布,Pug 原名 Jade,是由 TJHolowaychuk 开发的一款模板引擎,也是 Haml 的 JavaScript 实现版本。Pug 3.0.0增加了一些新功能,除此之外新版本将不再支持 Node.js 6 和 Node.js 8。重大变化如果想使用支持 renderBuffer 的过滤器,read 插件必须返回到 Buffer。如果开发者不希望使用这一功能,则可以像从前一样返回 string。

如何搭建批流一体大数据分析架构?

当提到“实时分析”,大家脑海里首先浮现的是大屏上不断跳跃闪烁的数字和波动的曲线,让人有种纵观全局的掌控感。类似这样的场景多出现在资源监控或是领导驾驶舱大屏展示中,这些都属于“实时分析”中比较简单的应用场景,用于及时了解数据变化。(酷炫的实时监控大屏)对于企业来说,不仅要及时观察核心指标的变化,更重要的是了解其变化背后原因。通过对数据展开探索式的分析,获得对业务较为全面的洞察理解,从而为后续的运营决策、营销决策、风控决策等等提供信息支撑。在电商节的促销活动中,电商平台和商家们都密切关注着活动期间实时的交易数据流量。

OAM v1alpha2 新版:平衡标准与可扩展性

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国内酒店稳定性治理实践之缓存治理

背景2019 年 9 月,我们连续遇到几次与缓存相关的故障:1、DBA 运维失误,导致我们存储在 redis 里的核心基础数据被清空。由于无法正常提供报价,出现 ATP(订单量骤降)故障,之后通过定时任务花费半个小时将数据写回 redis,故障恢复。2、PC 端爬虫流量进入后端,应用的 redis 连接池被打满,大量同步的 redis 请求都等待 500ms 获取连接,导致应用的 tomcat 线程池被打满,服务被拖死,无法正常提供 PC 端业务,而 redis server 端当时还完全没压力。类似与缓存相关的故障还有不少,这里就不一一列举了。

眼前搁座金山也看不见

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微软新品被指剽窃!程序员开源两年的成功项目被迫终结

“我的开源项目被市值高达1.4万亿美元的微软偷走了。”一名开发者用两年的业余时间开发并维护了一个开源项目AppGet,项目取得了比较大的成功,并引起了微软的注意。不幸的是,微软在上周的Build 2020 大会上推出了同样的项目。最终,这名开发者只得停止维护并终结掉了自己的开源项目,但他给出了一系列的证据表示微软在剽窃。填补空白的官方Windows软件包管理器WinGetLinux 和 macOS 的开发者经常用包管理器来安装和管理应用,特别是一些需要不同依赖的命令行程序,比起手动一个个去官网下载代码编译要方便高效得多。

DevOps知识点——3C知多少

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Serverless实战:如何快速实现图片压缩与水印添加?

实际生活中,我们常常会有上传图片的需求,例如在相册系统中添加相片、发布文章时添加配图等等。图片与 Web 服务是紧密关联在一起的,但每张图片的大小、占用的空间等都是参差不齐的,而且有些图片上传到网站之后,容易被其它平台或开发者采集盗用,所以很多人都习惯于在图片上传之后进行图片压缩、标准化以及添加水印。当图片数量很多、尺寸很大的时候,压缩、标准化和水印添加就会占用很多的资源。那么,我们是否能够利用 Serverless 架构实现图片压缩与水印的一条龙服务,同时用户量的激增也不会影响整体体验呢?

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