科技

奇趣科技（Trolltech）是一家什么样的公司？答： QT开发库的母公司。 　　 完全基于Linux真正成长起来的公司仍然寥寥无几，而奇趣试图在开源里找到一条独特的发展之路。 　　David Almstrom，一位头发卷曲的瑞典人， 奇趣科技（Trolltech） 中国区首席代表，再次见到是在他那间中国风极为浓厚的办公室。在轻快的背景音乐下，摄影记者为他摆拍照片， “拍这样的照片，我需要音乐做背景，它可以给我灵感，让我更加上镜。”办公室里的中国味来自于David为自己选中的那个中式、刻有细致古式花纹的文件柜，和一张简单的黑桃木色长方形办公桌。而办公桌背后的两个足有两米高的彩色背板，是他两个女儿送的绘画作品，清新而明快。 　　这家总部位于 挪威奥斯陆， 1994年成立的公司，与其他软件开发公司所不同的是，两位创始人Haavard Nord和Eirik Chambe-Eng从一开始就选择了 开源Linux 。在上个世纪Linux刚刚萌芽之初，他们快速研发出自己的 核心产品Qt和Qtopia ， 二者都是开发Linux手机和其他设备应用的可定制的开发环境和用户界面 。从本质上说，Qtopia之于Linux犹如UIQ和Series 60之于Symbian。“1994年，开源的影响很小，但那个时候有很多 独立的黑客和开发者 ，他们对开源的追崇和狂热，使规模不大的开源社区异常活跃

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测试是每一个开发人员都需要掌握的技能，尽管你不需要像测试人员那么专业，但你也应该尽可能的做到那么专业，据我了解到我身边的一些Go开发人员,他们对Go的测试仅仅局限于写一个_test.go 测试文件，对执行方法进行测试，然后在goland的Ide中右键run方法运行，观测结果是否为绿色，仅此而已，我想说的是这只是一些皮毛，所以今天分享一些Go的测试技能，希望大家有收获。 Go测试用例 Go的测试文件命名规则为 xxx_test.go ，其中xxx是需要测试的源代码文件的名称。在test文件中，可以编写测试函数，Go的测试函数整理分为4种，如下，其中XXX是需要测试的方法名称 单元测试：TestXXX(t *testing.T) 基准测试：BenchmarkXXX(b *testing.B) Main函数测试：TestMain(m *testing.M) 控制台测试 ExampleXXX() 假设我们有一个 array_utils.go 的源代码文件，包名为 array_utils ，我们在该包创建一个测试文件，名称为： array_utils_test.go 文件，源代码文件中有一个求最大子序列和的方法,我们针对该方法测试，如下代码，_test.go文件中可以有任意多个测试方法，这些测试方法的合集被称作测试套件。 我们的源码文件如下： package array_utils /

来自森大科技官方博客 http://www.cnsendblog.com/index.php/?p=323 GPS平台、网站建设、软件开发、系统运维，找森大网络科技！ http://cnsendnet.taobao.com 来自森大科技官方博客 http://www.cnsendblog.com/index.php/?p=323 GPS平台、网站建设、软件开发、系统运维，找森大网络科技！ http://cnsendnet.taobao.com 来源： 51CTO 作者： 森大科技 链接： https://blog.51cto.com/14036626/2467702

努力实现跨越式发展 一、什么是跨越式发展 跨越式发展是一国或一地区经济在相对落后的情况下，通过采取正确的发展战略，发挥后发优势，在短期内缩小与发达国家和地区的差距的超速发展。目前专指以信息化带动工业化，两步并作一步走， 实现我国工业化、信息化、现代化。 人类社会发展史是由原始社会，经过奴隶社会和封建社会，达到资本主义社会和社会主义社会。目前是资本主义社会和社会主义社会长期并存的社会，未来是共产主义社会。人类经济形态发展史是由自然经济发展为现在的商品经济，未来是产品经济。人类经济时代发展史是由农业经济发展为现在的工业经济，未来是知识经济。 农业经济、工业经济、知识经济，代表人类社会先后经历的三个经济时代，三者具有下列不同的特点： 1、主导历史时期不同：农业经济是古代，工业经济是近代、知识经济是现代和未来。 2、主导产业经济不同：农业经济是第一产业，工业经济是第二产业、知识经济是第三产业。 3、主导经济使命不同：农业经济是农业化，工业经济是工业化、知识经济是信息化。 4、主导社会资源不同：农业经济是自然资源，工业经济是经济资源、知识经济是智力资源。 5、主导生产工具不同：农业经济是手工工具，工业经济是机械工具、知识经济是智能工具。 6、主导劳动群体不同：农业经济是农民，工业经济是工人、知识经济是知识分子。 7、主导个人财富不同：农业经济是土地，工业经济是资本、知识经济是信息。 二

来自森大科技官方博客 http://www.cnsendblog.com/index.php/?p=309 GPS平台、网站建设、软件开发、系统运维，找森大网络科技！ http://cnsendnet.taobao.com 1、问题：网关解析正确，我.net这边解析错误，原因是，本来是无符号的，我搞成了有符号的了。 3、WORD：无符号双字节整形 5、0x800A转十进制为32758 原因是：以下两种写法是等价的，IPAddress.NetworkToHostOrder()不能接收UInt16类型，所以把BitConverter.ToUInt16(arr, 0)强制转化成Int32再转序的。 6、写法一：一定要“网络序转主机序”后，再取绝对值，否则会有问题，写法一也有问题，最好不要用 事实证明，写法一也有问题 7、写法二：“网络序转主机序”后，再转化成UInt16无符号双字节整形 原理：Int16比UInt16左边多了FFFF，应该这个就是符号吧 来自森大科技官方博客 http://www.cnsendblog.com/index.php/?p=309 GPS平台、网站建设、软件开发、系统运维，找森大网络科技！ http://cnsendnet.taobao.com 来源： 51CTO 作者： 森大科技 链接： https://blog.51cto.com/14036626

　　腾讯科技讯， 谈到科技和互联网，美国加州硅谷乃是全世界的产业中心和创新发源地，也是科技行业青年才俊向往的梦想公司聚集地，不过据外媒最新消息，随着美国科技巨头逐步在美国东海岸的纽约市投资布局、招募优秀人才，纽约正在变成硅谷的一个竞争对手，纽约市的科技业岗位已经增加到了 14 万左右。 　　据国外媒体报道，当 Facebook 在寻找纽约另外一个办公场地时，它有一个重要诉求:它迫切需要这个空间，这个写字楼必须足够大，容纳多达 6000 名员工，这个规模是 Facebook 目前在纽约雇佣人数的两倍多。 　　在该公司落户曼哈顿西部正在形成的巨大迷你城市哈德逊广场之后，现有租户被告知搬迁，一些建筑员工甚至在租约签署之前就开始快速改造建筑。 　　Facebook 努力适应其蓬勃发展的业务，这是西海岸的美国科技巨头在纽约市扩张的一部分。快速扩张计划正把曼哈顿的大片地区变成世界上最有活力的科技走廊之一。 　　四大科技巨头——亚马逊、苹果、Facebook 和谷歌——已经在哈德逊河沿岸，从市中心到曼哈顿下城设立了大型办公区，或者在最近几个月一直在寻找新的写字楼，经常为了同一个办公场地相互竞争。 　　到 2022 年，这些科技巨头预计在纽约总共雇佣大约 2 万名员工。 　　<strong>补贴争议</strong> 　　美国和世界各地的城市长期以来都在努力将自己树立为硅谷的竞争对手

全球技术报告 公众号：aihaoers cs方向，今日共计10篇 [检测分类相关]：object detection 【1】基于学习空间融合的单发目标检测 标题 ：基于学习空间融合的单发目标检测 作者 ：Songtao Liu, Di Huang, Yunhong Wang 概要 ：金字塔形特征表示法是解决对象检测中尺度变化挑战的常用方法。但是，对于基于特征金字塔的单发检测器，不同特征尺度之间的不一致是主要限制。在这项工作中，我们提出了一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略，称为自适应空间特征融合（ASFF）。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法，从而改善了特征的比例不变性，并引入了几乎免费的推理开销。借助ASFF策略和可靠的YOLOv3基线，我们在MS COCO数据集上实现了最佳的速度精度折衷，在60 FPS时报告了38.1％AP，在45 FPS时报告了42.4％AP，在29 FPS时报告了43.9％AP 源码 ：https://github.com/ruinmessi/ASFF 链接 ：https://arxiv.org/pdf/1911.09516v2.pdf 【2】为数不多的射击目标检测与注意力RPN和多关系检测 标题 ：为数不多的射击目标检测与注意力RPN和多关系检测 作者 ：旗幡，华威卓，强志堂，玉永大 概要 ：用于对象检测的常规方法通常需要大量的训练数据

　　 　　 李杨 ，女，广东工业大学计算机学院讲师，计算机科学系副主任，“数据结构与可视计算”工作室负责人。2004年4月获东北电力大学计算机专业工学硕士学位并加入广东工业大学任职教师至今，担任计算机学院《数据结构》与《编译原理》两门本科专业课的教学工作。2007年被评选为广东工业大学 “十佳授课教师”，多次获得广东工业大学“教学优秀一等奖、二等奖”，获“计算机学院师德先进个人”、“优秀班主任”等各类奖项十余项。 　　主要科研方向为“机器学习、数据挖掘与差分隐私保护”，主持纵向课题1项，作为主要参与人参加包括国家自然科学基金、广东省自然科学基金、广东省产学研项目在内的课题10项，其中纵向项目6项，横向项目4项，总经费120多万；通过科技鉴定成果1项；2009年获“云浮市科技进步二等奖”；申请“发明专利”2项；“软件著作权”3项；“实用新型专利”1项。在《哈尔滨工业大学学报》等中文核心期刊及“中国控制会议”等国内外知名会议发表学术论文多篇。 　　 　　吴伟民 ，男，教授，计算机学院副院长，硕士生导师。主要研究方向：数据结构与算法，可视计算，系统介入及工具软件，程序设计语言与系统，智能网络电器，嵌入式系统，逆向工程等。发表论著和软件五十余部（篇），著有《数据结构（C语言版）》一书，累计发行100万册以上。主要获奖：1996年度国家级科技进步奖三等奖