回答:主要是方便容易，你写了软件肯定希望容易安装，支持的平台多。UNIX-like 系统都基本遵循 POSIX 规范，所以，按照这个规范写的程序支持的平台多，windows 的则少。另外，网络程序，linux bsd 的设施性能远远高于 windows，大多高负载的服务器使用 linx，所以，为了高性能选择
2shou
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回答:开源软件是给热爱技术有理想的人准备的一个平台。而且很多时候一个开源项目也是不同的人互相修改最后日臻完善的。如果用打仗来类比开发开源软件开发的话，那一定是给那种有理想有使命感的军队去打的。现在用悬赏的方式搞开源软件，那就类似兄弟们冲上去二两大烟土的旧军队的搞法。可能有一部分喜欢大烟土的人愿意去参与这种活动，但是对于那些真正有理想的人就是侮辱了。
Julylovin
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回答:多数公司会将测试人员按照职级划分，如初级测试，高级测试，资深测试。随着职位级别的不断提高，所要求的能力和技术也会越来越高，整体来说，如果你要应聘的是高级测试的话，岗位要求基本会是在某一个或多个领域内非常擅长。那么这里说的某一个领域其实就是测试行业内对岗位的更进一步细分。那么在测试行业内到底有那些细分的测试岗位呢 ？测试的不同岗位就目前测试行业来说，主要细分领域包括功能测试，自动化测试，白盒测试，性...
ispring
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回答:软件测试就是模仿真实用户使用场景对软件的各个方面进行测试，软件测试工程师需要学习一下项技能1.专业技能：专业技能是必须要掌握的知识，包括黑白盒的测试，还要学习系统测试和功能测试相关内容，系统测试是在应用层面上进行测试，最基础的测试流程管理也是要学习的专业技能。2.软件编程的技能：编程程序过关，才能往单元测试和性能测试等难度比较大的工作方向发展3.数据库和操作系统：在测试中要配置各种测试环境，需要对...
shevy
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回答:随着互联网技术的不断发展，软件测试岗位受到了更多的关注，软件测试岗位的上升空间和薪资待遇也得到了明显的提升，而且软件测试人才目前处于比较短缺的状态。数据库相关技术一直是软件技术的重要组成部分，尤其在当下的大数据时代更是如此。因此，学习软件测试和数据库技术是不错的选择。学习软件测试和数据库技术，可以按照以下步骤进行：第一：学习编程语言。今天的软件测试岗位的技术含量已经比较高了，对于大部分专业的测试人...
itvincent
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回答:我是学软件开发专业的，方向基本也就确定了，要么前端，要么后端，或者大数据。首先，编程这个问题问的领域比较大，为什么说大？如我上述，学软件开发，要么前端，要么后端，也是编程，大数据，也是编程，人工智能一样也是编程……所以，没有明确一个具体的方向。编程世界，有一门古老的语言叫做C语言，它是C++和JAVA的祖先，一切语言的基础都来自它，所以，你不妨与它先认识。但是，现在因为人工智能的火起来的pytho...
刘东
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...Twitter贴出一张图片，是近三个月来arXiv上提到的深度学习开源框架排行：TensorFlow排名第一，这个或许并不出意外，Keras排名第二，随后是Caffe、PyTorch和Theano，再次是MXNet、Chainer和CNTK。Chollet在推文中补充，Keras的使用在产业界和...
Java软件架构师需要掌握的开源工具1. JIRAAtlassian的JIRA是当前敏捷开发领域最重要的工具之一。它用于错误跟踪，问题跟踪和项目管理。如果你遵循敏捷开发方法，例如Sprint和Scrum，那么你必须了解JIRA。...
...术的朋友掌握。 Anaconda与Jupyter Notebook Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等280多左右的科学包及其依赖项，是数据科学家、Python程序员、机器学习/深度学习必备的软件。当然它也支持R。 我们要使用的N...
...支持架构以包含ARM64 旧金山 - 2019年2月25日 - 通过工业级开源软件组件、工具和方法实现基础设施系统长期管理的CIP（Civil Infrastructure Platform）项目，今天宣布推出Super Long Term Support（SLTS） Kernel。新内核扩展了对64位Arm®Cortex的...
本周早些时候Google开源了TensorFlow（GitHub），此举在深度学习领域影响巨大，因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然，有着雄厚的人才储备，而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具。无疑，来自Google...
第二十八期 那些云计算公司并没有从开源中榨取生命－ 他们是主要的贡献者。根据GitHub数据的两个独立分析以及CNCF数据，开源项目的最大贡献者是——你猜对了－云计算公司。事实上，正是因为他们从事软件操作而不是出售...
...20px}.markdown-body h3{font-size:18px}}当前，应用软件大多数基于开源的框架，开源框架的源代码、叠加的自研源代码。都需要进行安全漏洞测试。企业的软件开发比以往任何时候都更加依赖开源项目，也因此需要管理组件和第三方供应...
...学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源深度学习框架。目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，这些深度学习框架被应用于 计算机视觉 、 语音识别...
关于机器学习的11个开源工具 翻译：疯狂的技术宅英文标题：11 open source tools to make the most of machine learning英文连接：https://www.infoworld.com/art...本文首发于微信公众号：充实的脑洞 使用这些多样化、易于实现的库和框架，挖掘...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
