CSDN日报20170224——《程序员该用哪种姿势来理财》
【程序人生】 程序員該用哪種姿勢來理財
作者：純潔的蟲子
其實一直想寫一篇文章名字都想好了，叫做“程序員該不該理財？”。后來想了想，該不該這個就不用想了，必須要理財！
那么市面上那么多理財的方式對于我們屌絲的程序員該如何選擇呢？
其實我也是那種土的掉渣的那種類型，以前幾乎沒有想過神馬理財的，一來呢畢業的時候工資全都不夠花的還理個毛線，二來總是感覺理財好像都是有錢人搞的東西；后來偶然進入了互聯網金融行業，呆了幾年，慢慢也接觸了很多理財方式，但也還是一個門外漢，此文就是和大家一起聊聊我們程序員該如何去理財？算是拋磚引玉，歡迎拍磚。
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【物聯網】 WIFI物聯網平臺微信端開發分享
作者：吳躍前
本篇文章是基于最近一個項目微信端開發過程的一個總結，文中主要介紹了云智易平臺下微信端開發的流程、該平臺提供的主要功能以及此次H5開發使用到的一些UI組件，可以幫助企鵝仔快速對該平臺微信開發有個了解。
本文介紹的微信硬件物聯網開發思路不局限于某個平臺，對市場上所有的平臺，如機智云也是適用的，特此說明。
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【Android 開發】 Android系統啟動流程（四）Launcher啟動過程與系統啟動流程
作者：劉望舒
此前的文章我們學習了init進程、Zygote進程和SyetemServer進程的啟動過程。
這一篇文章我們就來學習Android系統啟動流程的最后一步：Launcher的啟動流程，并結合本系列的前三篇文章的內容來講解Android系統啟動流程。建議讀這篇文章前要通讀本系列的前三篇文章，否則你可能不會理解我在講什么。
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【圖形處理】 OpenGL核心技術之Gamma校正
作者：姜雪偉
先介紹一下關于Gamma產生的原因，原因有二：一是，人眼對自然亮度感知是非線性的（韋伯定律）；二是，我們用來記錄/展示畫面的媒介上，灰階預算是有限的（無論紙張還是屏幕）。為了在灰階預算有限的前提下，協調自然亮度和主觀灰階感受這二者的映射關系，Gamma就產生了。
拿游戲舉例，游戲制作的場景最終要顯示在屏幕上，顯示器有一個物理特性就是兩倍的輸入電壓產生的不是兩倍的亮度。輸入電壓產生約為輸入電壓的2.2次冪的亮度，這叫做監視器Gamma。
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【編程語言】 GC 調優(工具篇) - GC參考手冊
作者：鐵錨
JVM 在程序執行的過程中，提供了GC行為的原生數據。那么，我們就可以利用這些原生數據來生成各種報告。原生數據(raw data) 包括：
各個內存池的當前使用情況，
各個內存池的總容量，
每次GC暫停的持續時間，
GC暫停在各個階段的持續時間。
可以通過這些數據算出各種指標， 例如： 程序的內存分配率， 提升率等等。本章主要介紹如何獲取原生數據。 后續的章節將對重要的派生指標(derived metrics)展開討論，并引入GC性能相關的話題。
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【人工智能】 利用谷歌深度學習框架Tensorflow識別手寫數字圖片（初學者篇）
作者：王小草–點絳唇
本文是跟著Tensorflow官方文檔的第二篇教程–識別手寫數字。
MNIST是一個簡單的計算機視覺數據集，它是由一系列手寫數字圖片組成的。
在數據集中，每一張圖片會有一個標簽label,表示該張圖片上的數字是什么。比如以上圖片所對應的標簽是：5,0,4,1。
對于初學者，為什么開篇就要介紹這個案例呢？舉個栗子， 當我們學習寫程序的時候，第一句打印的就是“Hello world”。那么MNIST相對于機器學習，就如同“Hello world”相對于程序。
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【系統運維】 QVegas-一個升級版的TCP Vegas擁塞算法
作者：趙亞
擁塞避免帶來了很多疑惑，本文解開這個疑惑并給出一個實實在在但卻很簡陋的算法。
其實在基于丟包的擁塞算法中，擁塞避免的過程總是伴隨著AI和MD的，不能光說AI而忽略MD。
如果考慮的是基于時延的擁塞算法，AI和MD事實上是不需要的，因為算法會根據時延的變化來調整窗口。
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【好書推薦】 TensorFlow與主流深度學習框架對比
作者：博文視點
AlphaGo在2017年年初化身Master，在弈城和野狐等平臺上橫掃中日韓圍棋高手，取得60連勝，未嘗敗績。AlphaGo背后神秘的推動力就是TensorFlow——Google于2015年11月開源的機器學習及深度學習框架。
TensorFlow在2015年年底一出現就受到了極大的關注，在一個月內獲得了GitHub上超過一萬顆星的關注，目前在所有的機器學習、深度學習項目中排名第一，甚至在所有的Python項目中也排名第一。本文將帶我們簡單了解下TensorFlow，并與其他主流深度學習框架進行了對比。
本文選自《TensorFlow實戰》。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的CSDN日报20170224——《程序员该用哪种姿势来理财》的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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