• 2月前
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    MXNet API入门 —第3篇 翻译

    Apache MXNet是一种功能全面、可以灵活编程并且扩展能力超强的深度学习框架,支持包括卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)在内的顶尖深度模型。这一系列文章介绍了MXNet的基本概念和使用方法。本篇主要介绍了MXNet的Module API。

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  • 2月前
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    捕获-嵌入-防护:领域驱动设计的指导原则

    在使用DDD核心理念和实践作为软件设计和开发的指导方针时,可以概括为三个原则:捕获、嵌入、防护。这是Steven A. Lowe在今年的DDD交流大会上演讲时提出的。捕获领域模型。将模型嵌入代码。保护领域模型免受其他领域的侵蚀。

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  • 2月前
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    深度学习利器:TensorFlow与深度卷积神经网络

    本文作者将回顾深度神经网络的基础概念,并通过实例解析,详解卷积神经网络的构建;同时从多方面对TensorFlow在图片识别方面的几大模型进行深度解析。

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  • 2月前
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    韩葆:BSIMM—软件安全成熟度模型

    软件开发占据了产品研发的大部分时间,然而韩葆先生成软件测试环节有待重视。作为Synopsys Software Integrity Group软件质量和安全部门,解决方案部门的业务负责人,韩葆分享了BSIMM 软件的安全成熟度模型,并向InfoQ解释了如何由此减少信息安全漏洞问题。

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  • 2月前
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    MXNet API入门 —第2篇 翻译

    Apache MXNet是一种功能全面、可以灵活编程并且扩展能力超强的深度学习框架,支持包括卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)在内的顶尖深度模型。这一系列文章介绍了MXNet的基本概念和使用方法。本篇主要介绍了MXNet的Symbol API。

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  • 2月前
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    进阶教程!如何在设计中应用经典的双钻设计模型

    原研哉在《设计中的设计》中说:“设计的实质在于发现一个很多人都遇到的问题然后试着去解决的过程。”如果说解决问题是设计的核心价值,那么我们可以将解决问题…

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  • 2月前
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    iOS 11:人人可体验的机器学习

    WWDC 2017向我们传达了这样的一个信号:苹果正在把机器学习带到移动设备上,并且希望开发者们能够轻松地加入到新的平台。去年,苹果发布了Metal CNN和BNNS框架,用于创建基本的卷积神经网络。今年,Metal增加了很多新的特性,包括一个新的计算机视觉框架,以及Core ML——用于将机器学习模型集成到应用程序里。在这篇文章里,我会分享并与你们一起体验iOS 11和macOS 10.13上的机器学习。

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  • 2月前
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    MXNet API入门 —第1篇 翻译

    Apache MXNet是一种功能全面、可以灵活编程并且扩展能力超强的深度学习框架,支持包括卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)在内的顶尖深度模型。这一系列文章介绍了MXNet的基本概念和使用方法。

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  • 2月前
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    应用工程师的分布式系统理论

    分布式系统工程师、《RabbitMQ实战》合著者Alvaro Videla在2017伦敦QCon上回顾了分布式系统理论。主题涵盖将分布式系统从不同维度进行分类,例如时间模型、故障模式。并讨论这些类别的选型考虑因素。

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  • 2月前
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    Google发布MobileNets,一种预训练的高效Tensorflow计算机视觉模型

    Google在Tensorflow的Github代码库中,发布了多个用在移动电话上的高效预训练计算机视觉模型。这些模型间的差别在于模型的参数、单图像处理的计算能力以及预测的准确性,开发人员可从中做出选取。

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  • 2月前
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    半监督学习技术应用于达观的文本过滤系统

    为了克服标注样本不足的难题,垃圾信息过滤可以引入半监督学习方法来增强信息处理的能力。半监督学习方法的优势是能够在只有少量标注数据的条件下,综合利用已标注数据和未标注数据的信息,达到较好的过滤效果。达观的文本挖掘系统在多个模块里面都使用到了半监督学习的方法,主要方式是通过外部知识来对训练样本进行语义扩展,然后结合数量较多的未标注样本选取预测置信度高的子集作为新样本加入训练集进行模型训练。

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  • 2月前
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    搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用

    搜索广告是一种涉及多项复杂技术的商业形态,为众多互联网业务提供着经济支撑,新技术的应用可以使广告出的更准、更漂亮,带来更好的用户体验和经济效益。作为目前业界最流行的新技术,深度学习已经在语音、图像、NLP 等领域获得广泛应用并取得突破。我们从 2015 年开始尝试将该项新技术应用于搜狗广告的线上业务,在 CTR 预估、广告物料生成和广告相关性上均取得了较好成效。 本次演讲将以搜狗无线搜索广告为例,分享搜索广告系统的整体架构和目前深度学习的相关应用,并重点关注其中的 CTR 预估模块。介绍 CTR 预估的作用、重要性和常用方法,以及将 DNN 应用于线上 CTR 预估的方法,包括模型融合框架、并行化训练等。介绍模型评价的一些基本方式和新模型的效果及存在的问题,并给出进一步的可能解决方案和我们目前的进展。

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  • 2月前
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    Apple发布Core ML,为Apple设备提供了机器学习功能

    Apple在WWDC 2017大会上发布了一种使用机器学习的方式,以及一种开发人员在自身应用中添加机器学习的方式。Apple新发布的机器学习API称为Core ML,允许开发人员将机器学习模型集成到App中,App运行于采用iOS、macOS、watchOS和tvOS的Apple设备上。由于模型驻留在设备上,因此数据不会离开设备。

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  • 2月前
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    使用深度学习和街景提升Google地图服务

    最近,Google的Ground Truth团队发布了一个新的深度学习模型,用于从带有地理定位信息的图像文件中自动抽取信息,以改进Google地图服务。该神经网络模型在处理挑战性的FSNS数据集上,给出了更高的准确性指标。

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  • 2月前
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    Google发布新的TensorFlow物体检测API

    Google发布TensorFlow物体检测API,帮助开发人员和研究人员识别图片中的物体。Google专注于提高API的易用性和性能,新的模型于6月16号发布,在基准测试中表现出良好的性能,并已经开始应用于研究工作当中。

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  • 2月前
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    基于PostgreSQL的内存计算引擎,来自Lenovo的设计开发经验

    身处大数据时代,在数据库领域,我们要分析处理的数据越来越多,我们分析处理数据的速度也要越来越快,但是传统数据库基于磁盘的计算模型,已经难以满足我们的需求。幸运的是随着硬件的发展,内存设备的性能在不断提高,而价格却在不断下降。内存计算技术将带着我们“飞”起来! 内存计算(In-Memory Computing),实质上是 CPU 直接从内存而非硬盘上读取数据,并对数据进行计算、分析。在数据库上引入内存计算技术,意味着去除磁盘 IO 的消耗,利用内存随机访问的特性可以制定更高效的算法等等。这都极大的提高数据的处理速度。 目前很多商业数据库已经拥有了内存计算功能,如 SAP HANA、DB2 BLU、Oracle 12C、SQL Server 2014。但是商业数据库的价格毕竟不菲,在开源产品飞速发展的今天,利用开源的内存计算产品是一个好主意。

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