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回复总数  1506
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2020-07-16 14:01:26 +08:00
回复了 tinydebian 创建的主题 Python 关于 C++ RPC 服务器 + Python RPC 客户端
gRPC 不行要不试试 thrift 把
2020-07-14 04:02:16 +08:00
回复了 iseki 创建的主题 Kotlin 慌的一批, Kotlin 这么优雅的语言为什么不火呢
主要的锅可能是你们公司用的 JDK 还是 8 。。。
2020-07-13 02:18:17 +08:00
回复了 B910 创建的主题 程序员 现在只会使用 Windows 服务器,是不是落伍了?
windows 价格感人。。
2020-07-10 14:17:25 +08:00
回复了 rubyen2333 创建的主题 问与答 人工智能专业学生的困惑<求解答>
大一大二是不是应该先把高数,统计概率论,编程导论,计算机系统,这种基础课程先打打结实。基础不好,上来就整降龙十八掌,怕不是要走火入魔啊。
2020-07-05 10:44:26 +08:00
回复了 luvcrashbot 创建的主题 程序员 面试官也很难办啊
onsite 面试只有一轮的吗,是不是多搞几轮,综合一下几个同事的不同意见。
2020-06-22 15:15:36 +08:00
回复了 movq 创建的主题 macOS ARM 版的 Mac 对开发人员有不利吗?如果有,是在哪些方面呢?
对我这种纯靠服务器开发和编译的基本没有影响。mac 有个浏览器,iTerm,能装个 vs code 连上服务器就行了。挺期待 ARM 版本的 mac,估计会体积散热续航提升,对便携性帮助挺大的。
2020-06-16 14:24:04 +08:00
回复了 fff333 创建的主题 Java 有哪个开源项目,单元测试用例覆盖的比较全的?
好像但凡正经点的开源项目,都有单元测试覆盖把。。啥也没有别人也不敢用把。。
2020-06-14 02:07:59 +08:00
回复了 786375312123 创建的主题 问与答 一个海外码农人生十字路口疑问,求解答
隔壁 fb 看看。sde1 回国级别有点尴尬。
2020-06-09 16:01:21 +08:00
回复了 baiwfg2 创建的主题 程序员 开发能在多大程度上帮助运维减轻半夜被叫起的负担?
Oncall 了解下,管杀又管埋
2020-06-07 03:30:11 +08:00
回复了 myCupOfTea 创建的主题 程序员 做一个类似 jupyter 的系统 难点主要在哪些方面,求指教
你需要的是 zeppelin,以及开发 kernel
2020-06-03 12:32:19 +08:00
回复了 leishi1313 创建的主题 程序员 Humble bundle 又卖书了
packt 的书质量不是很好,校对错误很多,质量层次不齐
2020-06-03 12:30:21 +08:00
回复了 qingxp9 创建的主题 程序员 2020 年,可以学什么新东西为未来做准备
Cloud native 云原生
2020-06-02 11:59:49 +08:00
回复了 ashsaviour 创建的主题 职场话题 参加前东家召开的 Hackthon 算接私活吗
hackthon 还有钱拿,厉害啊
2020-06-02 11:58:48 +08:00
回复了 seers 创建的主题 TensorFlow Tensorflow 有没有入门书籍推荐
名词不懂可能是对深度学习不太熟悉,建议 coursera Andrew Ng 视频看起来
2020-05-29 14:11:36 +08:00
回复了 collery 创建的主题 杭州 适合程序员学习的乐器
2020-05-28 15:00:03 +08:00
回复了 johnnyleaf 创建的主题 Python 关于 Python3 重载运算符 与 引用
难不成要这样

```python
class SumOfPoints:
def __init__(self, left, right):
self.left = left
self.right = right

@property
def x(self):
return self.left.x + self.right.x

@property
def y(self):
return self.left.y + self.right.y

class Point:

def __init__(self, coordinate:tuple):
self.x = coordinate[0]
self.y = coordinate[1]

def __repr__(self):
return "(%.2f, %.2f)" % (self.x, self.y)

def __add__(self, other):
if isinstance(other, Point):
x = self.x + other.x
y = self.y + other.y
return SumOfPoints(self, other)
```

```python
A = Point((1,1))
B = Point((4,1))
C = A + B

assert C.x==5

A.x = 5

assert C.x==9
```
这个是 uber 拿下 M4 预测比赛的方案,使用的就是传统时序+神经网络混合的方法。不是简单的 ensemble 方案,而是将传统方法的 parametric form 加入了神经网络的结构设计中: https://eng.uber.com/m4-forecasting-competition/
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