首页
AI Coding
数据标注
NEW
沸点
课程
直播
活动
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
呵呵不想说话55797
掘友等级
获得徽章 0
动态
文章
专栏
沸点
收藏集
关注
作品
赞
22
文章 21
沸点 1
赞
22
返回
|
搜索文章
赞
文章( 21 )
沸点( 1 )
李飞飞正式回归斯坦福:只有以人为本的科技才能真正造福人类
李飞飞确实要回归斯坦福继续做教授了,不过她跟之前描述的一样,仍将担任谷歌云的AI/ML首席科学家。 谷歌云CEODiane Greene在其官方博客上公布了该消息,并同时确认来自卡内基梅隆大学(CMU)计算机科学学院的前院长Andrew Moore将在2018年底接任李飞飞的谷…
银行卡号的编码规则及校验
金融加密算法专辑第二篇
详解主流分布式架构选型与高可用设计
本文主要分享目前主流的分布式架构、分布式架构中常见理论以及如何才能设计出高可用的分布式架构。
深入研究Block捕获外部变量和__block实现原理
前言 Blocks是C语言的扩充功能,而Apple 在OS X Snow Leopard 和 iOS 4中引入了这个新功能“Blocks”。从那开始,Block就出现在iOS和Mac系统各个API中,并被大家广泛使用。一句话来形容Blocks,带有自动变量(局部变量)的匿名函数…
如何设计用户推送系统?
在设计推送系统之前,应该先想清楚为什么要做推送,推送能给用户带来什么价值,你希望用户接收到推送之后做什么,应该把这些问题想清楚了再去设计推送系统。
深入解读A/B 测试的统计学原理
了解一些统计学知识对正确地进行 A/B 测试和研判试验结果是很有帮助的,本篇文章深入介绍了A/B 测试的原理和背后的统计学依据。完全理解本文中提到的数学计算需要你掌握概率方面的一点基础知识。统计学在 A/B 测试中的作用A/B 测试是一种对比试验(下文中对比试验特指 AppAd…
神经网络架构
深度神经网络和深度学习是强大并流行的算法。它们所取得的成功源自于对于神经网络架构的精细设计。 我想在深度学习的环境中重温一下过去几年神经网络设计的历史。 有关此处讨论的关于神经网络的更为深入的分析和比较,请阅读我们最近的文章。这篇文章中的一个具有代表性的表格如下: 卷积神经网络…
AI研发者福利!谷歌推出数据集搜索专用引擎Dataset Search
选自nature,作者:Davide Castelvecchi,机器之心编译。 Dataset Search 与谷歌的其他专用搜索引擎(如用于搜索新闻和图像的引擎,以及 Google Scholar 和 Google Books)一样可以免费使用,它基于拥有者对文件和数据库的分…
机器学习入门系列(1)--机器学习概览(上)
长文带你初步认识机器学习,看看它能解决什么问题。
自己动手实现一个神经网络多分类器
不使用任何深度学习框架,实现一个简单的神经网络用来分类。 手把手带你搭建神经网络,包括损失函数的选择,已经手写反向传播代码。 生成一些数据,这些数据不太容易线性分类。 使用softmax和cross-entropy loss,训练一个线性分类器。 实际上就是直接用softmax…
下一页
关注了
50
关注者
1
收藏集
0
关注标签
552
加入于
2018-09-09