Quatro links curtos: 26 de julho de 2020

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  1. Como podemos codificar – por que não estamos – aparentemente as pessoas que escrevem software – fazendo mais com a IA no nosso dia-a-dia? Por que coisas como TabNine e Kite são vistas com tanta frequência como curiosidades, em vez de mudar o jogo? Se você levar a sério a ideia de que ai mudará fundamentalmente a natureza de muitas ocupações na próxima década, que motivo você tem que acreditar que estará imune a isso porque trabalha com software? Observando o código que você recebeu para escrever nos últimos anos, quanto disso você pode dizer honestamente que é verdadeiramente novo? Os leitores regulares sabem que isso está de acordo com minhas crenças, embora eu não seja tão otimista quanto à RDF e à SemWeb quanto Matt. Uma de suas linhas finais também ressoou: A verdade é que cheguei a pensar que a programação não é a coisa mais importante para os programadores prestarem atenção agora.
  2. DataScript como uma Lingua Franca para modelagem de domínio – representar nosso Modelo de Domínio declarativamente, como uma estrutura de dados no programa (um ‘meta-banco de dados’); derivar genericamente o comportamento da “máquina” a partir dessa representação. Implementado usando o DataScript, um banco de dados / estrutura de dados na memória, disponível como uma biblioteca na JVM ou JavaScript, que se inspira no banco de dados Datomic.
  3. Sistema de Argumentação Evidencial Estruturado – Desenvolvemos uma nova metodologia que mantém a facilidade de uso, a familiaridade e (algumas) a natureza de forma livre dos métodos informais, enquanto nos beneficiamos do rigor, estrutura e potencial de automação característicos dos métodos formais. Nossa abordagem visa promover análises ponderadas e oportunas através da introdução da estrutura e colaboração através do acesso à memória corporativa dos resultados analíticos atuais e passados. Inalterado desde 2007, de acordo com este site. Eu gostaria que fosse de código aberto para experimentar e desenvolver.
  4. Depurando incidentes nos sistemas distribuídos do Google – Este artigo aborda os resultados de pesquisas realizadas em 2019 sobre como os engenheiros do Google depuram problemas de produção, incluindo os tipos de ferramentas, estratégias de alto nível e tarefas de baixo nível que os engenheiros usam em combinações variadas para depurar efetivamente. Ele examina a abordagem de pesquisa usada para capturar dados, resumindo as jornadas comuns de engenharia para investigações de produção e compartilhando exemplos de como os especialistas depuram sistemas distribuídos complexos. Por fim, o artigo estende os detalhes específicos desta pesquisa do Google para fornecer algumas estratégias práticas que você pode aplicar em sua organização.
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