UML导论统一建模语言（Unified Modeling Language），简称UML，按照UML的设计者所言，是一种“通用的可视建模语言，用于说明、可视化、构造并文档化软件系统的体系结构”。本章阐述软件开发过程中如何使用模型，以及像UML这种语言的作用。文中描述了UML的高级结构及其语义的非形式说明，以及设计表示法和代码之间的关系。模型与建模模型在软件开发中的使用非常普遍。本节先介绍模型的两种典型用法，即在描述现实世界的应用中和实现应用的软件系统中的用法，随后讨论这两种模型之间的关系。软件模型软件开发通常按以下的方式进行：一旦决定建立一个新的系统。

第1章UML导论UML:统一建模语言通用的可视建模语言，用于说明、可视化、构造并文档化软件系统的体系结构本章阐述软件开发过程中如何使用模型，以及像UML这种语言的作用文中描述了UML的高级结构及其语义的非形式说明，以及设计表示法和代码之间的关系1.1建模的意义模型是对现实的简化，建模是为了更好地理解系统模型帮助我们按照实际情况或需求对系统可视化模型允许我们详细说明系统的结构、行为模型给出了一个构造系统的模板模型

本文很多地方是讲解函数式编程的优势，就笔者个人而言是认可函数式编程具有一定的好处，但是不推崇彻底的函数式编程化，特别是对于复杂应用逻辑的开发。

import org.loda.structure.Stack; /** * * @ClassName: DFS * @Description: 深度优先搜索（无向图） * @author minjun * @date 2015年5月24日 上午4:02:24 * */ public class DFS { //原点 private int s; // visited[i]表示i节点是否被访问过

面向对象编程（OOP）具有多方面的吸引力。对管理人员，它实现了更快和更廉价的开发与维护过程。对分析与设计人员，建模处理变得更加简单，能生成清晰、易于维护的设计方案。对程序员，对象模型显得如此高雅和浅显。此外，面向对象工具以及库的巨大威力使编程成为一项更使人愉悦的任务。每个人都可从中获益，至少表面如此。

采用广度优先算法解决15数码问题，输出扩展结点，步数和最终结果

人工智能（Artificial Intelligence，AI）。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。 是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

如今，唏嘘感叹有成有败。虽然我们将人类送上了月球，但是癌症攻克和人工智能的宏图愿景却未能实现。

推荐引擎尽最大努力的收集尽可能多的用户信息及行为，所谓广撒网，勤捕鱼，然后“特别的爱给特别的你”，最后基于相似性的基础之上持续“给力”，原理如下图所示（图引自本文的参考资料之一：探索推荐引擎内部的秘密）：

Go 学习笔记 第四版

近 日，開源OpenDaylight專案計畫正式發布新一版本的SDN開源框架Beryllium（鈹），是繼去年釋出Lithium（鋰）後的第4版開源 SDN軟體，這次最大的改變是強化了企業級應用的叢集整合能力，打造高可用性的網路服務，也增加企業級應用的新功能，讓企業可以更容易利用SDN，來完成 新網路服務的測試及應用部署。

javascript是一种基于对象和事件驱动并具有安全性能的脚本语言。使用它的目的是和HTML以及动态的JAVA脚本语言即JAVA小程序一起实现在一个WEB页面中链接多个对象，与WEB客户交互。他是通过嵌入或者调入标准的HTML语言中实现的。

命题是具有真假意义的陈述句。 不能被分解成更简单的陈述句的命题称为简单命题 命题可用小写字母如p,q,r…表示，称为命题变元。 复合命题是由简单命题和联结词联结而成的命题。

定义６: 一个替换(Substitution)是形如{t1 / x1, t2 / x2 ,…,tn / xn }的有限集合，其中t1 , t2 ,…,tn 是项， x1, x2 ,…,xn是互不相同的个体变元。 ti / xi表示用ti代换xi 。 ti与xi不同，xi也不能出现在tj中(j=1,2,…,n)。

技术淘汰了某些种类的工作，并创造了其它种类的工作——从石器时代就是如此。在过去，机器取代了需要体力劳动的人们，我们越来越多地看到传统上 的白领工作被机器扩充着：财务分析师、网络营销和财务报告人，类似的还有很多。当然，这些进步也催生了新的工作。比如，我们今天熟知的电子计算机，取代了 人们执行真正的计算，但是在这个过程中，产生了各种新工作。

大量人工智能学习资源

作者人工智能早在计算机学伊始时就已经产生，它最早是在1956年被作为一门学术学科建立起来。从那时起，科学界就认为每个十年左右就会在此方面有大的突破性进展。

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WARP-CTC 是百度硅谷 AI 研究所 (SVAIL) 开源的百度关键人工智能 (AI) 软件。 connectionist temporal classification (CTC) 方法可以追溯到 2006 年，在 Swiss AI 研究所 IDSIA 论文上有记载。 百度研究所开发的 WARP-CTC 就基于 CTC 方案，但是改进了其自身的语音识别功能。 GPU 性能 基准测试基于单个 NVIDIA Titan X...

随着作为今年最流行技术时髦语的物联网（Internet of Things，简写 Iot）继续升温，关于它的讨论意见从它是什么转变到了如何从中挖掘价值，到了战略层面：如何让它真正运行起来。