研发

通过用户输入的关键词，搜集库中的信息，用来帮助用户快速获取信息、提高效率、探索新内容、解决问题和做出决策。解决搜索不准确、找不到预期目标商品问题。

鸿蒙是一款面向万物互联时代的、全新的分布式操作系统。 在传统的单设备系统能力基础上，鸿蒙提出了基于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念。

css的预处理器语言（比如 sass， less， stylus）的扩展性不好，你可以使用它们已有的功能，但如果想做扩展就没那么容易。

上一篇文章我们介绍了一个基本的 RNN 模块，本节介绍双向 RNN 和 DeepRNN 的原理，以及一些应用更加灵活和广泛的架构。

本文描述了一个基本的 RNN 的运行机制，以及它的内部结构。RNN 的特点是在每个时刻不仅有当前时刻的输入，而且还有上一个时刻的 memory，这样使不同时刻的数据关联起来。

国内的 Android 黑科技一直是率先发展的，遍数国内 Android 技术圈走过的路程，从之前的插件化，到双开等，哪一个在当时不算是"奇淫巧技"呢，最后不都成了 Android 官方的标配了么，所

为了更深入学习协程的底层实现原理，了解协程线程切换的根本本质。也为了以后在工作中可以根据不同的需求场景，更加随心所欲的使用不同的协程。

AlphaGo 是一个非常经典的模型，不论从影响力还是模型设计上。它的技术迭代演进路径：AlphaGo，AlphaGoZero，AlphaZero，MuZero 更是十分精彩。本文对 AlphaGo

AlphaGo 是一个非常经典的模型，不论从影响力还是模型设计上。它的技术迭代演进路径：AlphaGo，AlphaGoZero，AlphaZero，MuZero 更是十分精彩。

在读论文或者学习机器学习理论时，常常看到对偶的身影。但因为对对偶问题的理解不够透彻，在看机器学习理论相关理论时也是懵懵懂懂。所以本文整理了对偶理论的基本概念，帮助理解记忆。

大数据基础组件生态圈分享：大数据其实是对数据的分布式存储、分析运算，用于决策的一系列技术，所有组件环境一般用使用Linux系统部署。

上回我们讨论了机器学习中三种重要的分类模型：Logistic 回归、朴素贝叶斯、贝叶斯网络，并对这三种模型的数学推导和实例实现有了深刻认识。今天我们继续介绍另外两种基础的分类算法：决策树和随机森林。

分类就是机器通过比较事物之间的相似性，把具有某些共同点或相似特征的事物归属于一个集合的逻辑方法。 解读：Logistic 回归模型、朴素贝叶斯模型、贝叶斯网络。

小程序测试的痛点包括vconsole不完善、支付宝端小程序体验版本没有 vconsole、抓包软件存在网络限制、线上出现问题后不能实时拿到。 脱离 vconsole，如何设计一个方便简捷的调试工具?

cross-entropy loss function 是在机器学习中比较常见的一种损失函数。在不同的深度学习框架中，均有相关的实现。但实现的细节有很多区别。本文尝试理解下 cross-entropy

海尔智家体验店小程序，从搭建私域小程序作为切入点，有效助力企业进行数字化转型、帮助客户构建私域流量和沉淀用户。

本文主要介绍机器学习中几种经典的回归模型算法，描述回归模型的基本原理，通过具体的应用案例对模型的工程应用进行解释

学习 EM 的过程比较曲折，经常出现” 翻开书，马冬梅；合上书，马冬啥” 的现象。本文尝试说明 EM 算法的基本原理，以及它在几个不同模型上的应用。

通过代理类这中间一层，能有效控制对委托类对象的直接访问，也可以很好地隐藏和保护委托类对象，同时也为实施不同控制策略预留了空间，从而在设计上获得了更大的灵活性。Java 动态代理机制以巧妙的方式近乎完美

本文主要讲解测试质量提升、流量录制回放。通过记录线上请求信息内容，在开发或者测试环境进行内容回放，来发现系统是否能够正常运行，降低代码变动给整体系统带来的风险，也可用于压测。