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13 小时 33 分钟前 回复了 scienhub 创建的主题 › 问与答 › 上海联通全屋 WiFi： mesh 还是 ac+ap? |
@bf109_ 弱电箱还是原来的路由器，卧室放一个 ap ，对么？
4 天前 回复了 chenyiyuwu 创建的主题 › 问与答 › 大家好，我最近刚办了 Capital One 的信用卡，但是遇到一个很现实的问题：到底该怎么安全、稳定地给这张卡还款？ |
@osilinka 可以，不过一般信用卡会要 ssn 的
8 天前 回复了 Dmumuxi 创建的主题 › 问与答 › 特来取经 今天面试被问及 你是通过哪些渠道去获取 AI 相关最新技术和理念的，大佬们畅所欲言 |
arxiv
13 天前 回复了 CRipple 创建的主题 › 程序员 › 用 nextjs 搓了一个 游戏 主题的博客 |
效果相当不错哇。
请问有兴趣做私活吗？ 我们需要实现一些高质量有品位的前端页面，需要 OP 这样的人才。
有兴趣的话，可以主页找联系方式哦。
感谢！
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15 天前 回复了 minchieh 创建的主题 › 程序员 › 范谈 TIOBE 排行中的开发语言 |
> 早期 TF 用的是 lua
不知道 TF 指的是什么，如果是 tensorflow ，那不对。Tensorboard 从始至终是 python 。
最开始的 torch7 是 lua 写的，同时代还有另外一个 deep learning 框架叫 caffe 。我想 v 站里面用过 torch7 和 caffe 的人应该是风毛菱角了。
不知道 TF 指的是什么，如果是 tensorflow ，那不对。Tensorboard 从始至终是 python 。
最开始的 torch7 是 lua 写的，同时代还有另外一个 deep learning 框架叫 caffe 。我想 v 站里面用过 torch7 和 caffe 的人应该是风毛菱角了。
19 天前 回复了 Severin 创建的主题 › iDev › 购买苹果开发者账号有什么风险吗 |
可以拼我们的企业开发者账号的车，可以上架，如果有收入可以人民币/usdt 回款给你。
33 天前 回复了 GoCoV2 创建的主题 › 职场话题 › 硕士耽误了 4 年毕不了业，想听听大家的建议 |
你的老板比较有意思，居然对学位论文有意见。
你好，我们这边有项目有偿招兼职前端，可能帮助楼主过度一下，如果有兴趣的话可以看主页联系方式。
希望楼主早日找到合适的工作。
希望楼主早日找到合适的工作。
78 天前 回复了 j030110 创建的主题 › 前端开发 › 大家前端用什么框架多一些啊？ |
next 我真是吐了。
1. 最重要的是至今都不能实现纯 SPA 模式的动态路由，这个 [issue]( https://github.com/vercel/next.js/discussions/64660#discussioncomment-11985463)一拖再拖都两年了都无法解决。我们项目根本不需要什么 SSR ，只需要部分几个页面生成纯静态，剩下的就 SPA 。
2. 其次是 app route 每个目录下面都是 page.tsx ，编辑器所有的 tab 都是 page.tsx ，头皮发麻。
3. 然后就是 layout 跟 route 的目录结构绑定的，有的页面路由没有从属关系，但是布局是类似的，这种就很难搞。不像 nuxt 可以在单独页面中指定 layout 。
1. 最重要的是至今都不能实现纯 SPA 模式的动态路由，这个 [issue]( https://github.com/vercel/next.js/discussions/64660#discussioncomment-11985463)一拖再拖都两年了都无法解决。我们项目根本不需要什么 SSR ，只需要部分几个页面生成纯静态，剩下的就 SPA 。
2. 其次是 app route 每个目录下面都是 page.tsx ，编辑器所有的 tab 都是 page.tsx ，头皮发麻。
3. 然后就是 layout 跟 route 的目录结构绑定的，有的页面路由没有从属关系，但是布局是类似的，这种就很难搞。不像 nuxt 可以在单独页面中指定 layout 。
90 天前 回复了 BNineCoding 创建的主题 › 问与答 › 问一下搞算法的大佬们你们面试需要详细进行数学推导吗？ |
一般不太会让你严格的数学推导，但是基本的原理要能讲清楚。例如
1 通过反向传导将损失函数对参数的梯度传播到各层，然后利用梯度更新各层参数
2 l1/l2 都能防止参数过大，降低模型复杂度从而避免过拟合。
我们这里博士生面试会有一些公式推导，但也只是考察概念理解，并不会要求严格推导出结果。
1 通过反向传导将损失函数对参数的梯度传播到各层，然后利用梯度更新各层参数
2 l1/l2 都能防止参数过大，降低模型复杂度从而避免过拟合。
我们这里博士生面试会有一些公式推导，但也只是考察概念理解，并不会要求严格推导出结果。
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