Java 比较用 "==" 还是用 “equals”，避坑方法~~，JDK1.7提供的Objects.equals方法，非常方便地实现了对象的比较，有效地避免了繁琐的空指针检查。
本文在透彻剖析深度学习及机器学习的同时，就多方面对两者进行比较，进而探究其未来的发展趋势。
CPU很擅长快速完成一些事情。 这通常很好，有足够的分支（如果用户这样做，那样做），以及大规模并行性实际上不可能的其他顺序约束。GPU很好，可以做很多“慢”的事情。由于它们最初用于执行图形要求，因此它们希望一次性完成大量工作(考虑将图像的所有像素转换为灰度）。所以这里有一个权衡，对于ML来说GPU由于可以并行完成这些巨大的算术运算而赢得大量时间。
自然语言处理（NLP）是计算机科学、语言学和机器学习的交叉点，它关注计算机与人类之间使用自然语言中的沟通交流。总之，NLP致力于让计算机能够理解和生成人类语言。NLP技术应用于多个领域，比如天猫精灵和Siri这样的语音助手，还有机器翻译和文本过滤等。机器学习是受NLP影响最深远的领域之一，尤为突出的是深度学习技术。
描述性分析:确定所发生的事情。这通常涉及到描述发生了什么现象的报告。例如，用这个月的销售额与去年同期进行比较的结果。特征性分析:解释现象发生的原因，这通常涉及使用带有OLAP技术的控制台用以分析和研究数据，根据数据挖掘技术来找到数据之间的相关性。预测性分析:评估可能发生的事情的概率。这可能是预测性分析被用来根据你的工作性质、个人兴趣爱好，认为你是一个潜在的读者，以便能够链接到其他的人。
简而言之，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。卷积神经网络的创始人是着名的计算机科学家Yann LeCun，目前在Facebook工作，他是第一个通过卷积神经网络在MNIST数据集上解决手写数字问题的人。
哈佛商业评论称数据科学家是21世纪最性感的工作。所以，对于那些ML刚刚开始的人来说，十大算法是非常有用的。ML算法是可以从数据中学习并从中改进的算法，无需人工干预。学习任务可能包括将输入映射到输出，在未标记的数据中学习隐藏的结构，或者“基于实例的学习”，其中通过将新实例与来自存储在存储器中的训练数据的实例进行比较来为新实例生成类标签。
区块链被吹捧为一种新兴技术，它有可能对每个行业造成影响。区块链的分布式系统与当今使用的固有集中式操作系统相对立。采用分布式数据库架构形式，某些操作的记录和身份验证取决于多方的协议，而不仅仅是单一的权限。
几乎所有已开发的程序或软件系统都使用数据结构。此外，数据结构属于计算机科学和软件工程的基础。当涉及软件工程面试问题时，这是一个关键主题。因此，作为开发人员，我们必须对数据结构有充分的了解。
在市场和风险尚不明确的情况下，贸然倾尽公司所有全力投入是不太明智的。所谓的最小可行性产品，是让开发团队用最小的代价实现一个产品，以此最大程度上了解和验证对用户问题的解决程度。
DAU、MAU、留存率、频率、时长.....到底产品经理要分析什么数据？笔者结合海外移动端产品的数据分析实践，带你从产品初创到成熟不同阶段，看数据分析如何应用于产品设计和产品运营。
OCR技术，通俗来讲就是从图像中检测并识别字符的一种方法，在证通用文字识别、书籍电子化、自动信息采集、证照类识别等应用场景中得到了广泛应用。通用场景的OCR因此通用场景下的OCR技术一直都是人工智能领域挑战性极强的研究领域，不需要针对特殊场景进行定制，可以识别任意场景图片中的文字。
机器学习业务应用以输出决策判断为目标。可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。机器学习模型的可解释性越高，人们就越容易理解为什么做出某些决定或预测。模型可解释性指对模型内部机制的理解以及对模型结果的理解。
人工智能开始大规模的进入人们的视野。不仅是互联网的工程师们很关注人工智能的发展，就连外面的吃瓜群众也开始关注人工智能对日常生活的影响。
看到"响应式设计"一词时，您会想到什么？移动设备还是台式设备？它的设计方式能否适应各种屏幕尺寸？使用移动触控还是使用鼠标？组件是否会根据其在页面上的位置而改变形状？这些可能是我们过去对响应式设计的认知，但肯定不是全部。考虑响应式设计时，我们可以（也应该）考虑响应式设计如何影响用户的使用背景，以及如何根据用户需求和体验作出最快的响应。
通常全栈开发者既熟悉前端框架、后端数据库和服务的业务逻辑和流程，也能自动创建、编辑和配置应用程序和数据。他们制作和编辑媒体的能力相对较弱，因为媒体需要的是展示和交互。
在QQ新版的8.0里有这样一个设计：语音进度条功能，上线之后突然登上微博热搜，那么这个温馨的功能，是如何开发出来的呢？它的技术难点又在哪里？我们有第一手资料，为你还原~
随着知识爆炸，借助纸质媒体、网络媒体等途径每天我们都在接触大量的信息。但是当我们发现某些信息是有启发性、有价值的，又苦于如何将这些信息沉淀下来。
大多数人日常办公处理的文件，无非就是表格和文档，其中表格的重要性毋庸置疑。在各行各业的桌面办公场景中，Excel和WPS是电子表格的事实标准。我们经常遇到这种需求：将一个表格图片的内容导入Excel。以前我们只能对着图片把内容一点点敲进excel，既低效又容易出错。
明镜所以照形，古事所以知今。无论做哪个行业属于哪个领域，我们回顾历史，总是可以发现一些规律，一些似曾相识。回顾历史，我们可以总结历史经验、把握历史规律，增强开拓前进的勇气和力量。
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