积木

　　 如果有一台机器人，几乎可以通过 “自学” 的方式，完成人类 80%-90% 的日常工作和任务， 你信吗？ 　　或许你会说，人类可以做到的事，机器人为什么不可以？ 　　但很显然，我们 如今看到的机器人，功能单一，远远达不到我们对智能的期望，也满足不了现实中对任务和场景自适应的需求。 　　 如今，我们会根据不同的任务和场景设计各种机器人和相应的算法，但由于外部变量空间太大，同一机器人在不同任务或操作之间的可迁移性较弱，不能替人类完成各种各样的任务。 　　一直以来， “通用智能” 被认为是一个很好的技术解决方案 ，具备与人类同等智慧或超越人类的人工智能，能表现出正常人类所具有的所有智能行为，可以为机器人提供一个统一的模型，一直都是人工智能行业内的学者、科研机构和企业的追求。 　　但是， 要实现机器人在多领域内的通用，这项技术还需要一个载体 — — “通用智能本体” ，其可以在很大程度上提高机器人对不同任务的可迁移性。 　　事实上， 人本身就是一个通用智能本体。 要像人一样，通用智能本体需要对其所在环境（特别是操作对象）有深度的理解。 　　近期，上海交通大学与非夕机器人科技联合在《中国工程院院刊》上发表了 “通用智能本体” 的论文，提出基础理论概念。论文作者 卢策吾教授告诉 DeepTech，“通用智能本体是机器人（至少是通用机器人）的终极目标。通用智能本体不仅能看懂（人类的行为）

本期文章目录 【集创赛】基于arm处理器的SOC设计【1】 #SOC设计 #arm #FPGA 点击阅读 数字积木 【集创赛】基于arm处理器的SOC设计【2】 #SOC设计 #arm #FPGA 点击阅读 数字积木 肝了2w字长文，教你如何写好状态机 #FPGA #状态机 #FSM #ZYNQ 点击阅读 ZYNQ 免费共享 | AD936x 相关资料吐血整理 #ZYNQ #AD9361 #Verilog 点击阅读 ZYNQ 肝了40张图，搞定千兆以太网，这一篇就够了 #千兆以太网 #TCP/IP #ZYNQ #FPGA 点击阅读 ZYNQ 病毒和半导体 #渺小 #强大 #相对 点击阅读 芯启示 常见的AXI总线仲裁器概述 #总线 #仲裁 点击阅读 数字IC小站 基于FPGA的伪随机序列发生器设计 #FPGA #LFSR 点击阅读 FPGA开源工作室 xilinx FFT IP的介绍与仿真 #FFT 点击阅读 FPGA开源工作室 STA | Advanced Waveform Propagation #STA #Timing 点击阅读 陌上风骑驴看IC 低功耗 | 从综合到PostRoute 功耗的Gap 有多大 #低功耗 点击阅读 陌上风骑驴看IC RISC-V发展现状 #RISC-V发展现状 点击阅读 瓜大三哥 RISC-V资料 #RISC-V资料 点击阅读 瓜大三哥

作者 | 不瞋 阿里云高级技术专家 导读： 用户需求和云的发展两条线推动了云原生技术的兴起、发展和大规模应用。本文将主要讨论什么是云原生应用，构成云原生应用的要素是什么，什么是 Serverless 计算，以及 Serverless 如何简化技术复杂度，帮助用户应对快速变化的需求，实现弹性、高可用的服务，并通过具体的案例和场景进行说明。 如今，各行各业都在谈数字化转型，尤其是新零售、传媒、交通等行业。数字化的商业形态已经成为主流，逐渐替代了传统的商业形态。在另外一些行业里（如工业制造），虽然企业的商业形态并非以数字化的形式表现，但是在数字孪生理念下，充分利用数据科技进行生产运营优化也正在成为研究热点和行业共识。 企业进行数字化转型，从生产资料、生产关系、战略规划、增长曲线四个层面来看： 生产资料：数据成为最重要的生产资料，需求/风险随时变化，企业面临巨大的不确定性； 生产关系：数据为中心，非基于流程和规则的固定生产关系，网络效应令生产关系跨越时空限制，多连接方式催生新的业务和物种； 战略规划：基于数据决策，快速应对不确定的商业环境； 增长曲线：数字化技术带来触达海量用户的能力，可带来突破性的增长。 从云服务商的角度来看云的演进趋势，在 Cloud 1.0 时代，基础设施的云化是其主题，采用云托管模式，云上云下的应用保持兼容，传统的应用可以直接迁移到云上

揭秘“中台” 中台的定义 “中台” 是 企业级 的逻辑概念（技术架构），为业务提供公共服务的 聚合全流程 平台，实现数据 复用 ，提高服务可用性和业务的响应能力。 中台作用 易用性：数据共用，复用，多用 扩展性：避免重复造轮子、缩短研发周期（最主要目的） 独立性：模块化服务->积木化服务->不同流程 对应不同功能需要拆分 构建就叫积木化服务 企业如何落地 思维转变、沟通提效 采用云平台、专注于业务层、数据服务层 量力而行、水到渠成 对于前端怎么办 了解行业前景，前几年一直很火的移动端APP、微信小程序、分布式微服务、数据库、大数据平台，而如今人工智能、数据抓取、区块链、量子计算显得更火热，未来朝着可视化，智能化发展， 着眼技术变化、了解行业动态 综合性人才:产品 -> 需求 ->开发 ->运维 ->测试 能够给社会和自身带来的价值成果 中后台常用的框架 如何开发一个中后台web框架 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4374048/blog/4479401

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 作为一名阿里老兵，杨皓然早在 2010 年即加入阿里云，曾深度参与阿里云飞天分布式系统研发和产品迭代的全过程。如今，他是阿里云 Serverless 负责人。Serverless 有哪些典型的应用场景？Serverless 在研发效能上可以发挥怎样的作用？Serverless 在阿里内部有哪些实践？它的发展趋势是什么？带着这些问题，InfoQ 记者近日采访了阿里云 Serverless 负责人杨皓然。 Serverless 走向繁荣 Serverless 首次出现于 2012 年，中文即“无服务器架构”。它的出现将主机管理、操作系统管理、资源分配、扩容，甚至应用逻辑的全部组件都集成为服务，开发者可以更直接地将大部分后台能力作为一个能力接口来使用。将开发过程中的能力使用改为服务使用，通过构建或使用一个微服务或微功能来响应事件。 从理念空谈到实践落地，Serverless 开始走向繁荣。 根据 O’Reilly 2019 年 12 月发布的 Serverless 使用调研报告显示，已有 40% 的受访者所在的组织采用了 Serverless，并且使用 Serverless 技术的行业也十分广泛。尤其值得关注的是，有超过 50% 的受访者在一至三年内采用 Serverless，而

把做过的题争取都看一遍，弄明白出现过的所有问题，省一不是问题！ 具体一点的话，那就把黄题及以上写一下思路吧。（按题号） 2019年11月6日 Y P1017进制转换 将一个整数装变成某负进制 类比正进制的转换，手写一下负数的模运算（整数模运算后判负加至非负） Y P1020导弹拦截 用单调队列求最长上升子序列（nlogn），同位置下元素越小越优；最少多少条不下降子序列 <=> 最长下降子序列（ Dilworth定理 ） Y P1022计算器的改良 模拟 统计等号左右两边常数和和系数和，然后移项、同分。注意退出循环的条件。wo字符串处理是真的弱啊。。 Y P1024一元三次方程求解 根据零点的性质（变号）求即可，因为题目中已经告诉解间的距离。注意区间移动时要避免在边界处重合！ Y P1025数的划分 搜索|dp 原来写的搜索，现在一看先想到了dp 50ms -> 10msf[第几个数][上一个是什么][用了多少了]感性的理解上应该还可以再减枝、加记忆化。 Y P1057传球游戏 环上的dp。注意边界的处理，区分n与m的意义! 2019年11月7日 Y P1071潜伏者 模拟，题意要求每个字母都至少出现一次 Y P1076寻宝 模拟 Y P1090合并果子 贪心|哈夫曼树 由于没有位置影响所以不用dp Y P1091合唱队形 正反向各一遍求出每个点在两意义下的lis，最后O（n）求答案

出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 2个月，一群来自世界各地高校的学生做出了技术与商业化兼具的AI落地项目。 8月5日，DeeCamp 2020人工智能训练营迎来总冠军答辩暨结营典礼。最终， 自动驾驶赛道和创新赛道 的两支团队夺得并列总冠军， 各获得10万元奖励， 其余五个项目分别获得 创新赛道、自动驾驶赛道、教育赛道、医疗与公共卫生赛道、商业赛道 的冠军。 训练营期间，200余名来自全球高校的学生，聆听了李开复、张亚勤、吴恩达、张宏江、俞敏洪、周志华等12位AI学术界、产业界大师授课，透彻理解了科技与创投核心规律；分组挑战开放命题AI创新大赛，用AI和创意向现在和未来人类世界面临的真实难题问题发起挑战。 在经过节奏紧凑的立项、研发、测试，DeeCamp 2020开放命题AI创新大赛共37支团队提交了AI Demo，最终只有7项入围总冠军答辩。 通过云端连线的方式，他们也在现场展示了各自的Demo作品。那么，各大赛道的王者都做出了什么AI项目呢？ 总冠军：方仔照相馆 BrickMeStudio 所属赛道：人工智能的创新思考与前沿设计 挑战赛题：自动积木建模 AI+积木？听起来如此跨界的两件事，会有什么奇妙的组合？ 来自北京航空航天大学、清华大学、香港中文大学、奥地利科学技术研究所的同学们组成的“方仔照相馆”团队，用AI玩转积木，为创意插上了翅膀。

什么是软件测试？ What is software testing? 软件测试听起来似乎高深莫测，简单理解就是找bug，弄的虚一点就是在测试中识别软件产品和服务的准确性和质量的过程。 Anyway，做过软件测试的童鞋们都知道，这的确是个技术活。 我们得找bug，协助开发解决，演示软件产品与它的需求规格匹配，使用最小的成本和努力来验证软件的质量，生成高质量的测试用例，执行有效的测试，并发布正确和有用的问题报告，巴拉巴拉~ 做完一个测试，长叹一声“唉，我太难了！！！” 为什么软件测试很重要? Why is Software Testing important? 搬好小板凳，让我们一起吃瓜 ... 2015年4月，由于软件故障导致金融市场上超过30万交易商受到影响，伦敦彭博终端遭遇崩盘。它迫使政府推迟30亿英镑的债务出售。* 由于安全气囊感应探测器的软件故障，日产汽车必须召回超过100万辆汽车。据报道，由于此软件故障导致两起事故。* 由于POS系统的软件故障，星巴克被迫关闭了美国和加拿大约60％的商店。有一次，商店免费提供咖啡，因为他们无法处理交易。 由于软件故障，亚马逊的一些第三方零售商看到他们的产品价格降至1p。他们的损失惨重。 窗口10中的漏洞。此错误使用户能够通过win32k系统中的缺陷逃离安全沙箱。 2015年战斗机F-35成为软件漏洞的受害者，使其无法正确检测目标。

Record-and-Replay 是一个存在多年的自动化测试形态，其最大的好处是快速，但其可维护性以及Replay性一直备受诟病。比如一个长达500步的测试脚本根本没法读懂，同时很多情况下Replay没法直接运行成功。龙测模型驱动一直有很好的算法基因，同时也可以支持各种复杂场景，但画流程图一直是最花时间的步骤。 Record-and-Dragon 结合，即Record出用户操作流程，导入龙测平台后，即可产生元素集合、数据集合、以及相应的流程图。针对流程图，用户可以切割成多个模块流程图，进而自动组成一个积木图。 两个优势的结合，快速+算法，使得龙测平台易用性有个飞跃。下面是一个段视频供大家欣赏： Record-and-Dragon演示视频 注意，如果你连续录制-导入多次，你会发现所需要的修正录制流程图的工作量会越来越下。这也适用软件多次迭代这个一直测试维护的痛点之一。 Record-and-Dragon http://www.dragontesting.cn Happy Testing！ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4415996/blog/4313879

如今，各行各业都在谈数字化转型，尤其是新零售、传媒、交通等行业。数字化的商业形态已经成为主流，逐渐替代了传统的商业形态。在另外一些行业里（如工业制造），虽然企业的商业形态并非以数字化的形式表现，但是在数字孪生理念下，充分利用数据科技进行生产运营优化也正在成为研究热点和行业共识。 企业进行数字化转型，从生产资料、生产关系、战略规划、增长曲线四个层面来看： 生产资料：数据成为最重要的生产资料，需求/风险随时变化，企业面临巨大的不确定性。 生产关系：数据为中心，非基于流程和规则的固定生产关系。网络效应令生产关系跨越时空限制，多连接方式催生新的业务和物种。 战略规划：基于数据决策，快速应对不确定的商业环境。 增长曲线：数字化技术带来触达海量用户的能力，可带来突破性的增长。 从云服务商的角度来看云的演进趋势，在Cloud 1.0时代，基础设施的云化是其主题，采用云托管模式，云上云下的应用保持兼容，传统的应用可以直接迁移到云上，这种方式的核心价值在于资源的弹性和成本的低廉；在基础设施提供了海量算力之后，怎么帮助用户更好地利用算力，加速企业创新的速度，就成为云的核心能力。 如果仍在服务器上构建基础应用，那么研发成本就会很高，管理难度也很大，因此有了Cloud 2.0，也就是云原生时代。在云原生时代，云服务商提供了丰富的托管服务，助力企业数字化转型和创新