• 21小时前
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    深度增强学习:走向通用人工智能之路

    本文是系列文章中的第一篇,是对深度增强学习/深度强化学习的基本介绍以及对实现通用人工智能的探讨。 现在但凡写人工智能的文章,必提Alpha Go。也正是因为Alpha Go在围棋人机大战中里程碑式的胜利,人工智能迎来了新的春天。 本文也不免俗套,从Alpha Go说起,但希望能指明一些被忽视的但对Alpha Go棋力有深远影响的技术。本文试图从深度增强学习的角度来探讨通用人工智能的实现,并简要介绍了深度增强学习的基础知识、常见算法以及相关应用。

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  • 9天前
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    基于机器学习方法对销售预测的研究

    销售预测业界的重要需求,对库存的安排、配货分货有着重要的指导意义,但同时,因为受到各种因素的影响,销售预测的难度也非常大。本次分享总结了百分点的一些销售预测实际项目经验;首先,研究、比较了不同的机器学习和统计学习方法,如线性回归、随机森林、决策树、xgboost、时间序列等方法,对商品销售进行短期、中期和长期的预测效果。其次,介绍了这些模型的实现方式和相应的优缺点,再次,结合百分点在企业项目上的实际案例来解读销售预测,最后,对销售预测的发展方向做了一定的展望。

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  • 11天前
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    Progressive Web App:反击序章

    关于 Native 与 Web 的纷争,从 Web 诞生之日起到现在就从未消停过。眼看这场战火在移动时代的方寸之间愈演愈烈,有的人坚定地站在了 Native 阵营,有的人则选择 Open Web 作为自己的信仰。近年来,随着融合与相互借鉴的声音成为主流,Hybrid、动态化与基于 Web 开发范式的跨平台解决方案百花齐放,而 Google Chrome 团队,也联合 Microsoft Edge、Mozilla Firefox、Opera 等一众浏览器厂商,给出了来自 Web 阵营的回应——Progressive Web App,向 Native 阵营吹响了反击的号角……

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  • 1月前
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    Reactor实例解析

    Reactor是第四代响应式框架,跟RxJava 2有些相似。Reactor项目由Pivotal启动,以响应式流规范、Java8和ReactiveX术语表为基础。它的设计是Reactor 2(上一个主要版本)和RxJava核心贡献者共同努力的结果。

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  • 1月前
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    如何开发10万在线级别的直播弹幕技术

    本演讲将分享:直播间弹幕与普通聊天室发言的区别,直播间人数过多对服务器选择的影响,直播间人数过多带来的挑战,一个分布式系统如何稳定应对高并发请求,如何实现异地用户实时接收直播弹幕。

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  • 1月前
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    再谈容器应用基石——Docker化

    Docker作为容器技术的代表性技术,对分布式应用的发展造成了革命性的影响。与此同时,关于应用容器的分布式集群管理,以及应用编排逐渐被接受。然而,作为容器世界的根本基石——应用Docker化,往往左右着未来应用系统的效果。应用Docker化的程度越高,长远的管理成本将会很大程度的减小,反之未来的容器化系统必将如履薄冰。1. 再谈为什么容器化;2. 容器化中日志管理;3. 容器化中配置管理;4. 总结容器化价值

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  • 1月前
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    什么是自适应设计?(和响应式设计有何不同?)

    — An attempt to clarify the differences between the responsive and adaptive labels in favor of adaptive design. 翻译

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  • 1月前
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    物联网技术周报第72期: Windows 10 IoT 打造发推文的智能植物应用

    Windows 10 IoT 打造发推文的智能植物应用;Arduino 实现完全自制飞机;基于不同物联网开发平台的智能家居解决方案;物联网公司 IFTTT 商业模式转型之路;施耐德发布基于物联网的新一代EcoStruxure平台;蓝牙 5.0 标准正式启用;僵尸军团持续扩充 恶意软件Mirai变种影响分析。

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