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前几天看到研究机构 Computer Economics 的一份预测，2020 年全球 IT 行业工资只会出现适度增长，中等收入 IT 工作者将获得 3.0% 左右的薪资增长，不会有太多公司做出加薪的决定。 翻译一下，今年公司薪资普涨很难了，能加薪的人比例肯定也下降不少。 不过在我看来，个人能不能涨薪，大环境是一个因素，更重要的还是你是否具备「 涨薪的 潜质 」。比如这位读者就跳槽成功了： 再比如，你和同事小刘在一个项目里，领导要从 a 方案换成 b 方案，小刘对框架的原理研究的透彻，他知道 a 方案如何实现的，就能很快推广到 b 方案上。但你呢，对框架只是会用的状态，还要花时间先学学才行。 等到涨薪考核时，小刘就是领导眼中具备这种「潜质」的员工，基本功扎实，有解决问题的能力。 这个道理，同时适用于 想进大厂的读者 。除了扎实基本功， 更重要的是清楚企业的用人需求，有目的的去提升。 但，如果你没有进过大厂，很难了解到大厂真实的用人需求。 前段时间，我分析了至少 100 家企业对高级前端工程师的需求，并且跟 10 多家大厂的面试官沟通，总结了一份学习清单，里面包含了 7 个进大厂的必备的技能。 （在文章末尾可以获得高清的学习路线） 这 7 大技能包含的技能点非常丰富，如果你想深入的学习并掌握，我不建议自学，大概率到最后只学到了些皮毛，白白浪费了时间精力。 说到这

前几天看到研究机构 Computer Economics 的一份预测，2020 年全球 IT 行业工资只会出现适度增长，中等收入 IT 工作者将获得 3.0% 左右的薪资增长，不会有太多公司做出加薪的决定。 翻译一下，今年公司薪资普涨很难了，能加薪的人比例肯定也下降不少。 不过在我看来，个人能不能涨薪，大环境是一个因素，更重要的还是你是否具备「 涨薪的 潜质 」。比如这位读者就跳槽成功了： 再比如，你和同事小刘在一个项目里，领导要从 a 方案换成 b 方案，小刘对框架的原理研究的透彻，他知道 a 方案如何实现的，就能很快推广到 b 方案上。但你呢，对框架只是会用的状态，还要花时间先学学才行。 等到涨薪考核时，小刘就是领导眼中具备这种「潜质」的员工，基本功扎实，有解决问题的能力。 这个道理，同时适用于 想进大厂的读者 。除了扎实基本功， 更重要的是清楚企业的用人需求，有目的的去提升。 但，如果你没有进过大厂，很难了解到大厂真实的用人需求。 前段时间，我分析了至少 100 家企业对高级前端工程师的需求，并且跟 10 多家大厂的面试官沟通，总结了一份学习清单，里面包含了 7 个进大厂的必备的技能。 （在文章末尾可以获得高清的学习路线） 这 7 大技能包含的技能点非常丰富，如果你想深入的学习并掌握，我不建议自学，大概率到最后只学到了些皮毛，白白浪费了时间精力。 说到这

AMiner平台（https://www.aminer.cn） 由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。 必读论文： https://www.aminer.cn/topic 论文集地址： https://www.aminer.cn/topic/60113b3d92c7f9be21394436 语素被定义为语言学中的最小语义单位。一些语言学家认为，所有单词的含义都可以由有限的一组语素分解。语素可以帮助我们更好地理解人类语言。一些研究证明，神经NLP模型受益于语素的结合。知网是最著名的基于语素的知识库。 它预定义了2000个词组，并用它们来注释超过100,000个中文和英文单词。目前THUNLP开发的OpenHowNet可以打开HowNet的源核心数据，并提供方便的数据访问API。 该论文集共收录32篇论文，最高引用数是333，来自清华大学的刘知远在该领域发表了15篇论文，在所有学者中最多。 订阅了解更多论文信息，定制您的个人科研动态信息流： https://www.aminer

博客园美化主题需要这几步 本人现用的这套博皮是根据bndong的博客进行修改的，且配置需要时间，有兴趣可以直接访问bndong博客，查看置顶博文进行配置。所有的修改都在博客园后台管理--->设置中,其中js的权限是要申请的。 配置期间如有不懂之处，欢迎随时评论！ 我的博客皮肤 【美化方法】 安装配置 本主题需要JS权限，没有的请先申请权限。，当然开通时间比较久，要是觉得慢的话可以发邮件申请，我当天就申请成功了。 设置博客皮肤 博客皮肤：SimpleMemory 设置css代码（注：禁用模板默认CSS） #EntryTag{margin-top:20px;font-size:9pt;color:gray}.topicListFooter{text-align:right;margin-right:10px;margin-top:10px}#divRefreshComments{text-align:right;margin-right:10px;margin-bottom:5px;font-size:9pt}*{margin:0;padding:0}html{height:100%;max-height:100%;font-size:62.5%;-webkit-tap-highlight-color:rgba(0,0,0,0)}body{background-color:#fff

效果图 　　　　　 　展示目录结构 product组件（纯静态代码） cart组件（纯静态代码） info组件（纯静态代码） 完成以上的三个组件，现在要开始调用这些组件，在App.vue中调用 　　 　　 如果你的姿势正确的话，会出现这个画面 解释这里为什么要分开组件的编写，vuex是就是存储的数据的中心的，每个组件都是拿到数据，这样才能vuex的价值 store/index.js modules/cart.js 搭建问vuex的我们现在要使用vuex的，在main.js中使用 到这步，vuex的模板基本，但是没有效果怎么办，现在开始修改的product.vue中data中的shoplist剪切到cart.js中的state中， 这里解释一下，state和组件中大data作用是一样，都是的设置假数据的和变量，查看文档的 state 修改cart.js的state 既然state和data的作用是一样的，那么我们在组件中拿到state中的shop_list的数据呢？ 这是需要getters的处理哦 组件中怎么拿到这个shoplist数据呢？查看文档 getters 中的mapGetters辅助函数的方法 这个数据是从product组件剪切走的，现在还回去，是这样秀的 以上 商品列表功能完成 接下来是添加商品进购物车功能 现在编写addToCart的方法，我们会到cart,js

原文链接: vuex 购物车 收藏实现 使用vuex 存放收藏的商品 实现在列表页可以收藏，在收藏也可以查看 图标下载，可以选择颜色，大小和格式 http://www.iconfont.cn/ vuex 管理状态，提供添加和删除操作，以及判断某一商品是否已经被收藏 import Vue from 'vue' import Vuex from 'vuex' Vue.use(Vuex) const state = { list: [] } const mutations = { add(state, item) { state.list.push(item) state.list = Array.from(new Set(state.list)); }, remove(state, item) { state.list = state.list.filter((i) => { return i['name'] != item['name'] }) } } const getters = { isExit: (state, getters) => (i) => state.list.some( (item) => item['name'] == i['name'] ) } export default new Vuex.Store({ state, mutations, getters,

随着“杀猪盘”登上热搜话题 女性网络婚恋再次被社会关注 2020年，仅在深圳市龙岗区 就有数百名女性遭遇杀猪盘 从网恋的一见钟情开始 到网赌或投资诈骗结束 自我否定不再相信爱情 倾家荡产甚至背负巨债 如果现实中的渣男是成长的阵痛 那么杀猪盘则是一场生命的浩劫 愿她们走过的痛楚 你不必经历 *本文由深圳龙岗公安原创出品，转载请注明出处 本文分享自微信公众号 - 测试开发社区（TestDevHome）。 如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“ OSC源创计划 ”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4580821/blog/4841217

题目分析： 这种乱七八糟的题目一看就是点分治，答案有单调性，所以还可以二分答案。 我们每次二分的时候考虑答案会不会大于等于某个值，注意到系数$k$是无意义的，因为我们可以通过转化使得$k=0$。 合并的过程相当于很多个向量，加起来后看斜率。 注意单个向量也要判定。 由于有了二分的答案$Ans$。判定变得简单多了，推一下。 令$(A,C)$是从一个点到重心的一个向量，$(B,D)$是从另一个点到重心的向量。其中$A$和$B$是重心到该点的路径权值和，$C$和$D$是经过的边数。 $-k \leq \frac{A+C}{B+D} \leq k \Rightarrow -k(B+D) \leq A+C \leq k(B+D)$. 进一步的$A+kB \geq -C-kD$且$A-kB \leq kD-C$。虽然有四元，但是顺序相互关联，所以实际只有两元，排序后树状数组就可以解决啦。 1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 4 typedef long long ll; 5 6 const int maxn = 50100 ; 7 8 ll k,md; int flag = 0 ,num,n,rnum; 9 vector <pair< int ,ll> > g[maxn]; 10 int arr[maxn],sz[maxn]

组合数太大&&被一个素数取模 公式： L u c a s ( n , m ) = C ( n , m ) % p = C ( n % p , m % p ) ∗ L u c a s ( n / p , m / p ) )%p 　　递推边界---------- L u c a s ( i , 0 ) = 1 int C( int n, int m) { int ans= 1 ; for ( int i= 1 ;i<=m;++ i) ans *=(n-m+i)*inv[i]% p; return ans; } int lucas( int n, int m) { if (m== 0 ) return 1 ; else return C(n%p,m%p)*lucas(n/p,m/p)% p; } 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4280052/blog/3654755

ICASSP 2021将于2021年6月6日-11日在加拿大多伦多拉开序幕，凭借在语音技术领域的扎实积累和前沿创新，京东科技集团的_3篇_论文已经被 ICASSP 2021接收。 ICASSP全称International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing（国际声学、语音与信号处理会议），是由IEEE主办的全世界最大的，也是最全面的信号处理及其应用方面的顶级学术会议。京东科技集团此次的入选论文，在国际舞台全方位展示了 自身在语音增强、语音合成、多轮对话方面的实力。 01.Neural Kalman Filtering for Speech Enhancement 基于神经卡尔曼滤波的语音增强算法研究 * 论文链接： https://arxiv.org/abs/2007.13962 由于复杂环境噪声的存在，语音增强在人机语音交互系统中扮演重要的角色。基于统计机器学习的语音增强算法通常采用机器学习领域现有的常用模块（如全连接网络、递归神经网络、卷积神经网络等）构建增强系统。然而，如何将传统语音信号处理中基于专家知识的最优化滤波器设计理论，有效地应用到基于机器学习的语音增强系统中仍是一个仍未解决的问题。 京东科技集团入选论文《Neural Kalman Filtering for Speech