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如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

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    详解音视频直播中的低延时

    作者 高泽华 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年5月23日

    到底实时音视频传输延时应该如何“低”,才能满足你的应用场景呢?

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    苏宁Nodejs性能优化实战

    作者 李浩 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年5月23日 1

    自 2016 年以来,苏宁大规模的使用了基于 Nodejs 渲染的项目,架构使用 Nginx+Nodejs+PM2 组合,其中 Nodejs 版本从最初的 6.0+ 升级到如今的 8.0+,Nodejs 框架从 Express 过度到 Koa2,而 Nodejs 的性能优化作为其中的核心,苏宁在其性能提升上,也从 0 到 1,开始摸索。

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    对话式交互技术原理及流程揭秘

    作者 阿里巴巴智能语音交互团队 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年5月22日

    本文选自《智能语音对话技术揭秘》专题第一篇,完整专题请点击 https://time.geekbang.org/special/AI-voice 查看。

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如何逃离async/await困境

作者 Aditya Agarwal 关注 0 他的粉丝 ,译者 张健欣 关注 1 他的粉丝   发布于  2018年5月22日

在JavaScript异步编程中,async/await将JavaScript开发者从回调函数的困境中解救出来。但是随着人们对async/await的滥用,诞生出了新的async/await困境。本文将通过几个例子,解释什么是async/await困境,为什么会出现async/await困境,以及如何逃离async/await困境。

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新书问答:Software Wasteland

作者 Ben Linders 关注 20 他的粉丝 ,译者 无明 关注 0 他的粉丝   发布于  2018年5月22日

几乎所有企业信息系统的实现成本都超过了实际应该花费的数量。如果你拥有数百或数千个复杂的应用程序,将陷入以应用程序为中心的困境。在“Software Wasteland”一书中,Dave McComb探讨了导致应用程序开发出现浪费的原因、如何对变更成本进行可视化,以及以数据为中心将如何帮助减少浪费。

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集成学习算法(Ensemble Method)浅析

作者 陈祥龙 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年5月21日

集成学习算法本身不算一种单独的机器学习算法,而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。可以说是集百家 之所长,能在机器学习算法中拥有较高的准确率,不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂,效率不是很高。

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左耳朵耗子推荐:每个程序员都该知道的事

作者 陈皓 关注 44 他的粉丝 发布于  2018年5月18日

本文摘自陈皓(左耳朵耗子)在极客时间App/小程序上开始的全年付费专栏《左耳听风》,已获授权。 1

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如何做好文本关键词提取?从达观数据应用的三种算法说起

作者 韩伟 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年5月18日

本文介绍了三种常用的无监督的关键词提取算法及其优缺点。

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优秀架构师必须掌握的架构思维

作者 杨波 关注 45 他的粉丝 发布于  2018年5月17日

最近团队来了一些新人,有些有一定工作经验,是以高级工程师/架构师身份进来的,但我发现他们大部分人思维偏应用和细节,抽象能力弱。所以作为团队技术培训的一部分,我整理了这篇文章,希望对他们树立正确的架构设计思维有帮助。我认为,对思维习惯和思考能力的培养,其重要性远远大于对实际技术工具的掌握。 2

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SIGIR2018高分录用——阿里妈妈公开全新CVR预估模型

作者 杨旭东 关注 0 他的粉丝 , 阿里妈妈技术团队 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年5月16日

近期,阿里妈妈算法团队发表了一篇题为《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate》的论文,公开了全新的CVR预估模型。该模型解决了传统CVR预估模型难以克服的样本选择偏差和训练数据过于稀疏的问题,同时开放了业界首个包含用户序贯行为的大规模数据集。

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使用政府开放数据和低代码方案构建应用

作者 Marc Sewtz 关注 0 他的粉丝 ,译者 盖磊 关注 2 他的粉丝   发布于  2018年5月15日

市政府每天生成并发布大量的数据和信息。本文演示了如何使用Oracle Application Express(APEX),一种基于云计算的低代码开发工具,以及Socrata Open Data API(SODA),构建一个提供纽约市NYC 311服务请求公开数据报告和图表的Web应用。

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移动端图像相似度算法选型

作者 岚依 关注 0 他的粉丝 , 楚丰 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年5月14日

端上的图像相似度计算与传统图像相似度计算相比,对计算复杂度及检索效率有更高的要求。本文通过设计实验,对比三类图像相似度计算方法:感知哈希算法、基于局部不变性的图像相似度匹配算法以及基于卷积神经网络的图像相似度算法,权衡其在计算复杂度及检索效率方面的优劣,最终选取 Hessian Affine进行特征提取,SIFT特征描述生成指纹,作为端上的图像相似度计算模型。

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