一台 5000 块以上的 Android 旗舰手机是否能流畅地使用 2-3 年?倒退几年，从厂商到用户，还真没有几个人敢回答你：能。但时间来到2020年以后，肯定有人会回答：肯定能。而且不用到5000元档，2000元以上我觉得实现这个目标都不难。当然这个“

在两个月前，我开始了一次对国内各大互联网前端技术体系的探索之路。自己的技术视野也得到不断扩展，自身对于大前端的技术也建立起了比较完整的体系，同时也可以很好的了解当前的技术风向。

5G时代已经到来，哪些手机厂商在其中扮演着最重要的角色呢？对于这一问题，人民网最近给出了答案。人民网在一篇名为《领跑5G，国产手机又有新突破》的文章中表示“国产品牌以华为和vivo为核心，在产品数量和销量上形成了领先的‘第一阵营’”，同时为vivo突出的贡

整个业界在前端框架不断迭代中，也寻找到了许多突破方向，例如跨平台中的RN、Flutter，服务端GraphQL、Serverless，前端和客户端的融合越来越紧密，前端在Node和Electron的加持下，也扩展了自己的版图到服务端和桌面。百度进入2019

1分36秒100亿，5分25秒超过300亿，12分49秒超500亿……如果没有双11，中国的互联网技术要发展到今天的水平，或许要再多花20年。前一年需要拼命跃起才能够到的果实，后一年就会成为再普通不过的日常。不知不觉之间，双11已经从最初启航时的小船，成为

一直以来，以5G为代表的高新通讯技术的发展都牵动着国人的心。全球内外，一点点风吹草动，都能引来成片汇聚的目光。3月12日，福州市无线电管理局给福州移动发函表示，同意注销中国移动通信集团福建有限公司福州分公司TD-SCDMA基站。不过浮想归浮想，究竟此举是否

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。相信很多做技术的同学都自学过，也看过「Teach Yourself Programming in Ten Years」这篇文章。虽然离初次发表已经好几年了，但所有试图自学编程的人都应该发自内心的同意它的说法。

本文和大家分享一篇成为AI算法工程师的文章，助力大家早日成为专业人士~这是一篇关于如何成为一名 AI 算法工程师的长文~经常有朋友私信问，如何学 python 呀，如何敲代码呀，如何进入 AI 行业呀？正好回头看看自己这一年走过的路，进行一次经验总结。我是

深度长文-JavaScript数组所有API全解密

小编是一个有着6年工作经验的工程师，关于C++编程，自己有做材料的整合，一个完整的C++编程学习路线，学习资料和工具，能够进我的群10048，-83029收取，免费送给大家，希望你也能凭着自己的努力，成为下一个优秀的程序员。今天我们就来看看关于程序员进阶历

社区从开始讨论事务性，前后持续近半年时间，相关的设计文档有六十几页。事务性这部分的实现也是非常复杂的，之前 Producer 端的代码实现其实是非常简单的，增加事务性的逻辑之后，这部分代码复杂度提高了很多，本篇及后面几篇关于事务性的文章会以 2.0.0 版

第一次接触长短期记忆神经网络时，我惊呆了。原来，LSTM是神经网络的扩展，非常简单。深度学习在过去的几年里取得了许多惊人的成果，均与LSTM息息相关。因此，在本篇文章中我会用尽可能直观的方式为大家介绍LSTM——方便大家日后自己进行相关的探索。LSTM是不

本文 AI100 已获得作者授权，转载需获同意。最近，由于深度神经网络在计算机视觉等众多领域取得了突破性成果，大家对深度神经网络的热情十分高涨，兴致满满。但是，关于深度神经网络，仍然存在很多值得注意的地方，其中之一就是很难完全理解神经网络真正的运行过程。如

随后这些抽象的语义信息能用于许多 NLP 任务，如情感分析、自动摘要、机器翻译和问答系统等。卷积神经网络因为其在计算机视觉中的有效性而被引入到自然语言处理中，实践证明它也非常适合序列建模。其中查找表可以将每一个词转换为一个用户自定义维度的向量。

该项目的主要动机如下：。维护最新 NLP 研究学习资源，如当前最优结果、新概念和应用、新的基准数据集、代码／数据集发布等。创建开放性资源，帮助指引研究者和对 NLP 感兴趣的人。

DeepMind和谷歌的关系可能并不像看上去那么美好。DeepMind缺乏持续稳定的营收能力，而谷歌毕竟不是做慈善的。双方之间争夺“独立自主权“的控制与反控制的战争已经开始！《经济学人》发表万字长文：带你了解DeepMind的前世今生，深度洞察其与谷歌的人

谷歌也迎来了他的“剑桥分析”时刻。据外媒消息，谷歌同名社交网络Google+因为出现BUG将会关闭，并且因为安全漏洞，496,951名用户的姓名、邮箱、性别等一系列的私人资料将可能遭到泄露。据悉，这个BUG的本质是Google+ People API允许用

人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏，近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮。近日，IBM 官网发表了一篇概述文章，对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理，同时还图文并茂地介绍了感知器、聚类算法、基于规则的系统、机器学习、深度学习、神经网

正在让这个时代激动不已，但也正引发不少担忧。被誉为机器学习之父的美国三院院士、伯克利教授Michael I.Jordan昨天在美国知名科技媒体Medium上，难得的发布了他的第一篇文章。一反以往的技术干货输出，这篇文章的主题是对当前AI研究中的问题进行冷静