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生意太好,台积电启动史上最大规模招聘
人,这是往年的一倍。16%。报道还称,台积电这些利好也缓解了以武汉弘芯为主的厂商挖角。倍,台积电被传推出离职就是违反诚信不得再回来,加上疫情,原有意跳槽的数十名台积电员工已有部分反悔决定留在台积电,当然这可能也与武汉弘芯项目近日传出暴雷有关。
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开源搜索引擎排名第一,Elasticearch 是如何做到的?
作为开源搜索引擎领域排名第一的 Elasticsearch,能够让我们无需深入了解背后复杂的信息检索原理,就可实现基本的全文检索功能,在数据量达到十亿,百亿规模仍然可以秒级返回检索结果。
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详解增强算术赋值:“-=”操作是怎么实现的?
花下猫语: 本篇译文仍是 Brett 大佬的“Python 语法糖”系列,他在演示“-=”操作的实现时,竟发现 CPython 的一个 bug,顺手就修复了,这才是大佬……
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![面经手册 · 第10篇《扫盲java.util.Collections工具包,学习排序、二分、洗牌、旋转算法》](https://static001.geekbang.org/infoq/ba/ba8ca7679b7ffe837564c854f7a11fc3.png?x-oss-process=image/resize,w_416,h_234)
面经手册 · 第 10 篇《扫盲 java.util.Collections 工具包,学习排序、二分、洗牌、旋转算法》
学习数据结构、算法、设计模式,这三方面的知识,重点还是能落地到日常的业务开发中,否则空、假、虚,只能适合吹吹牛,并不会给项目研发带来实际的价值。
![打破传统降噪算法,AliDenoise的背后技术](https://static001.infoq.cn/resource/image/ef/53/eff761557f73d3a8d43a70884ff41453.png?x-oss-process=image/crop,x_71,w_1066,h_598/resize,w_416,h_234)
打破传统降噪算法,AliDenoise 的背后技术
影响直播最终观感最直接的两个因素就是画面和声音,场景的复杂化对传统的实时音频信号处理算法提出了更大的挑战,其中最直观的一个现象就是,场景变吵了,声音听起来不干净,这就是音频 3A 算法中的降噪算法需要处理的问题。
![敏捷度量的Why、What、Who、When](https://static001.infoq.cn/resource/image/5f/bb/5f27437b44df79b0db341f49793fbdbb.png?x-oss-process=image/crop,w_1066,h_598/resize,w_416,h_234)
敏捷度量的 Why、What、Who、When
敏捷不仅有度量,度量还是敏捷项目非常重要的一部分,但敏捷度量和传统的度量存在很大的区别。敏捷度量不是以评估和考核为目的的,它是为了帮助团队拉通目标和行动、指导指定工作计划和任务、协助团队持续改进而发生的。
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在 Amazon SageMaker Ground Truth 中标记数据,以实现 3D 对象跟踪与传感器融合
在本次实验中,我们了解了 Ground Truth 3D 点云标记作业对于输入数据的要求与选项,同时尝试创建了对象跟踪标记作业。关于我们能够在 3D 点云标记作业中实现的其他任务类型,请参阅 3D 点云任务类型。
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GaussDB(DWS) 应用实战:对被视图引用的表进行 DDL 操作
摘要:GaussDB(DWS) 是从 Postgres 演进过来的,像 Postgres 一样,如果表被视图引用的话,特定场景下,部分 DDL 操作是不能直接执行的。
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![DDD战略建模在重构业务系统中的实践 | ArchSummit](https://media001.geekbang.org/e62b36796d3f4c6eb9ac38d50e53d2bc/snapshots/73f05293bccb40ebbcbdeae3a4696ed4-00005.jpg?x-oss-process=image/resize,w_416,h_234)
![URL 去重的 6 种方案!(附详细实现代码)](https://static001.geekbang.org/infoq/fb/fbc06bef96f1cfd1e107e6870d68867d.png?x-oss-process=image/resize,w_416,h_234)
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大数据架构 & 数据应用 / 分析 & 机器学习 (二)
随着近年来,信息技术迅猛发展,通过各种终端设备收集大量数据。可通过对这些数据进行分析、挖掘、机器学习,实现个性化营销、智能推荐等应用场景,为公司挖掘更多的商业价值,为用户带来更好的体验。
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