在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件，分别是：·计算资源的快速发展（如GPU）·大

在本文中，我们将看一看由我推荐的编程语言和框架列表，我相信在接下来的5年至10年中，对于开发者来说，这份列表中的语言和框架仍然会有用。同时考虑到我不希望该列表仅是另一个备受好评的编程语言推荐，尽管这过程由于每个人的偏好不同而带来困难,我仍然会精心挑选，收窄范围。同时，为了应对日新月异的程序发展，在记下想法时，我也不断思考编程范式和创新是如何随着时间演变

12月10日，由中国通信企业协会、中国信息通信研究院主办的2021年（第十一届）电信和互联网行业网络安全年会在武汉举办。会上，天翼云科技有限公司研发三部安全专家林顺东对天翼云分布式边缘安全作了精彩分享。 分布式云正在成为企业上云的新范式。Gartner预测，到2025年超过50%的组织将在其选择的地点使用分布式云，超过75%的数据将在边缘侧处理。尤其是进入2

流体力学深度学习建模技术研究进展王怡星、韩仁坤、刘子扬、张扬、陈刚摘要：深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化。流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点，恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域。目前，深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用，其应用潜力逐渐得到证实。以流体力学深度学习技术为背景，

面向对象编程（OOP）是一种编程范式，它通过创建包含数据和方法的对象来组织代码。相较于过程式编程，OOP提供了更快更清晰的结构，有助于遵守DRY（Don&39;tRepeatYourself）原则，使代码更易于维护和扩展。在Kotlin中，类和对象是OOP的核心。类作为对象的模板，定义了对象的行为和状态；对象则是类的具体实例。例如，Car类可以定义汽车的品牌、型号等属性，以及如驾驶和刹车等功能。通过构造函数可以快速初始化对象的属性。此外，Kotlin支持继承机制，子类可以从父类继承属性和方法，促进代码重用。