สิ่งตีพิมพ์ในหัวข้อ 'technology'
โปรแกรมเมอร์มักเจอปัญหาอะไรบ้างในที่ทำงาน
แต่พวกเขาไม่รู้ตัว
ฉันสามารถทำลายความคิดเดิมๆ เช่น หนี้ทางเทคนิค การขาดความรู้ และอื่นๆ ได้ อย่างไรก็ตามในความคิดของฉันมุมมองที่ผิด ด้านล่างนี้เป็นมุมมองของฉันเกี่ยวกับบริบทการทำงานด้านไอทีมาเป็นเวลานานในด้านต่าง ๆ กับผู้คนที่แตกต่างกัน
ขาดมุมมองที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับปัญหาที่เรา ...
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม — ข้อความ
ลิงก์ไปยังบทก่อนหน้า บทที่ 0 — ภาพรวม : คลิกที่นี่ บทที่ 1 — การทำความเข้าใจข้อมูล : คลิกที่นี่ บทที่ 2.1 — ตัวดำเนินการ : คลิกที่นี่
บทที่ 2: การทำความเข้าใจเครื่องมือ
จนถึงขณะนี้เราได้เรียนรู้หัวข้อต่างๆ ในการเขียนโปรแกรมแล้ว แต่ถ้าเราสังเกตดีๆ หัวข้อทั้งหมดเหล่านี้ค่อนข้างจะเป็นแนวคิดแบบอะตอมมิก กล่าวคือ เราได้เรียนรู้ว่าอินพุตคืออะไร ประเภทข้อมูลคืออะไร ตัวดำเนินการคืออะไร แต่เรายังไม่ได้เรียนรู้วิธีใช้ Building Block เหล่านี้ทั้งหมดเพื่อเขียนโปรแกรม ...
การทำงานกับ Active Contours ตอนที่ 1 (คอมพิวเตอร์วิทัศน์ + AI)
โมเดลคอนทัวร์แบบ Deep Active สำหรับการวาดแนวแนวกั้นธารน้ำแข็ง (arXiv)
ผู้แต่ง : Konrad Heidler , Lichao Mou , Erik Loebel , Mirko Scheinert , Sébastien Lefèvre , Xiao Xiang Zhu
บทคัดย่อ : การเลือกวิธีการเข้ารหัสปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงเป็นงานการเรียนรู้ของเครื่องถือเป็นการตัดสินใจในการออกแบบที่สำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง งานการสร้างแบบจำลองด้านหน้าหลุดของธารน้ำแข็งมักถูกมองว่าเป็นงานการแบ่งส่วนความหมาย..
พัฒนาการล่าสุดในการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับความซับซ้อนในการคำนวณ ตอนที่ 1 (ซีรี่ส์ปี 2022)
1.NLTS Hamiltonians จาก LTC แบบคลาสสิก ( arXiv )
ผู้แต่ง : Zhiyang He , Chinmay Nirkhe
บทคัดย่อ : ในบันทึกสั้นๆ นี้ เราได้จัดเตรียมโครงสร้างครอบครัวของ NLTS Hamiltonians [FH14] ที่สมบูรณ์ในตัวเองโดยสมบูรณ์โดยอาศัยแนวคิดจาก [ABN22], [CHN+22] และ [EH17]; ข้อเท็จจริงที่ละเว้นทั้งหมดได้รับการพิสูจน์แล้วในภาคผนวก สิ่งสำคัญที่สุดคือ ไม่จำเป็นต้องใช้รหัส LDPC ควอนตัมพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด และสามารถสร้างขึ้นจาก LTC แบบคลาสสิกอย่างง่ายเช่นโค้ดโอแนนเอ็กซ์แพนเดอร์กราฟ..
Redux ค่าง่าย ๆ
วิธีลดโค้ดสำเร็จรูป
เราจะไม่อธิบายที่นี่ว่าโครงสร้างรีดักซ์มีโครงสร้างอย่างไรและทำงานอย่างไร คุณควรรู้ว่ามันใช้การดำเนินการและตัวลดเพื่อจัดการสถานะ และคนส่วนใหญ่มักจะใช้ตัวเลือกเพื่ออ่านสถานะจากรีดักซ์
บทนำ
Redux นั้นดีในการจัดการสถานะของคุณ แต่สามารถขยายไปสู่โค้ดสำเร็จรูปจำนวนมากได้อย่างง่ายดาย แม้ว่าคุณจะพยายามจัดการสถานะสำหรับสิ่งต่าง ๆ ที่มีกรณีการใช้งานที่คล้ายกัน แต่คุณก็ต้องดำเนินการและลดขนาดสิ่งเหล่านั้น
มีกฎง่ายๆ ประการหนึ่งที่ฉันชอบปฏิบัติตามเมื่อทำงานกับโปรเจ็กต์..
50 แนวคิดทางคณิตศาสตร์เพื่อการเขียนโปรแกรมที่ดีขึ้น (ตอนที่ 13)
43. ทฤษฎีความโกลาหล
เป็นสาขาหนึ่งของคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมสุ่มหรือคาดเดาไม่ได้ในระบบกำหนด
พฤติกรรมที่วุ่นวายมักพบเห็นได้รอบตัวเราจากของเหลวที่ไหล สภาพอากาศ การจราจรบนถนน ลูกตุ้มที่แกว่งไปมา และอื่นๆ
ผู้ก่อตั้งทฤษฎีความโกลาหลสมัยใหม่ "เอ็ดเวิร์ด ลอเรนซ์" สังเกตว่าความแตกต่างเพียงเล็กน้อยในสภาวะเริ่มต้นสามารถให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันอย่างกว้างขวางสำหรับระบบที่กำหนดขึ้น (ระบบที่พฤติกรรมในอนาคตถูกกำหนดโดยเงื่อนไขเริ่มต้นอย่างสมบูรณ์)
ทำให้ไม่สามารถคาดเดาได้ในระยะยาว..
เส้นทางการเรียนรู้ GraphQL
เรื่องราวแบบแบ่งส่วนเกี่ยวกับเส้นทางการเรียนรู้ GraphQL ของฉัน
การโต้ตอบครั้งแรก
ลิงก์ GraphQL หน้าแรก "เริ่มต้นใช้งาน" จะนำไปสู่ "หน้าการเรียนรู้" ฉันกำลังเรียนรู้ GraphQL เป็นครั้งแรกและรู้สึกหลงทาง หลังจากอ่านหัวข้อในหน้าการเรียนรู้แล้ว ฉันสงสัยว่าจะใช้ GraphQL อย่างไร เพจนี้พยายามจะสอนอะไรฉัน? ส่วนใดของ GraphQL อยู่ในหน้านี้ มีเครื่องมือ GraphQL เพิ่มเติมหรือไม่ ฉันควรใช้เครื่องมือ GraphQL ใด ฉันมีคำถามมากมายและไม่มีคำตอบ
เวลาที่ใช้: ~2 ชั่วโมง
ปฏิสัมพันธ์ครั้งที่สอง..
