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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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    如何应用TFGAN快速实践生成对抗网络?

    作者 武维 关注 5 他的粉丝 发布于  2018年6月4日

    生成对抗网络目前已广泛应用于图像生成、超分辨率图片生成、图像压缩、图像风格转换、数据增强、文本生成等场景。越来越多的研发人员从事 GAN 网络的研究,提出了各种 GAN 模型的变种,包括 CGAN、InfoGAN、WGAN、CycleGAN 等。为了更容易地应用及实践 GAN 模型,谷歌开源了名为 TFGAN 的 TensorFlow 库,可快速实践各种 GAN 模型。

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    技术漫谈:为何KPI毁了索尼,而OKR却成就了谷歌?

    作者 李运华 关注 12 他的粉丝 发布于  2018年4月25日 2

    从技术 leader 的角度出发,看技术人绩效考核的痛。大多数公司里面总会因为 KPI 的考核方式而存在各种各样的问题,OKR 是一个在硅谷互联网公司比较流行的做法。怎样去理解 OKR 这个概念,并在技术团队中推行,从而使绩效考核更合理也更有意义?

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    Jeff Dean在SystemML会议上的论文解读:学习索引结构的一些案例

    作者 难易 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年4月11日 1

    本文是Google的Fellow,Jeff Dean,把机器学习应用到系统设计的论文,原文发布在SystemML会议上,作者进行了翻译。

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谷歌提交新的区块链技术专利申请

作者 Guillaume Belisle 关注 0 他的粉丝 ,译者 无明 关注 0 他的粉丝   发布于  2018年4月9日

3月22日,谷歌公司向美国国家专利局提交了一份专利申请,这份专利与使用区块链平台来保护用户账号数据的安全性有关。谷歌打算使用区块链来记录签名,并用签名来验证保存在数据库中的数据,这样就可以知道数据是否遭到篡改,如果是,还可以知道何时被篡改。

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DeepMind与谷歌大脑联手推出WaveRNN,移动端合成高保真音频媲美WaveNet

作者 马卓奇 关注 5 他的粉丝 发布于  2018年3月26日

论文提出了单层循环神经网络WaveRNN,以及双softmax层,合成音频质量可与最先进的WaveNet模型相媲美。网络的密集形式可以在GPU上产生比实时速度快4倍的24kHz 16位音频。

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Project Treble是Android升级的最终方案吗?

作者 Shahid Mansuri 关注 0 他的粉丝 ,译者 罗远航 关注 1 他的粉丝   发布于  2018年2月18日

iOS的更新通常会在发布之后就能在所有受支持的设备上进行安装,然而Android的更新速度却慢得让人难以接受。多年以来,碎片化已经成为Android世界的一个主要问题。Project Treble是试图解决这一系列问题的尝试。这篇文章会对Project Treble的架构进行介绍并且讨论下它有多大机会能够成功。

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为什么说Flutter是革命性的?

作者 Wm Leler 关注 0 他的粉丝 ,译者 覃云 关注 6 他的粉丝   发布于  2017年10月13日

在本文发布的时候,Flutter的SDK尚不能从中国大陆直接下载,不过我们在和本文作者沟通的时候,他表示Google正在考虑为国内开发者提供更便捷的下载方式。 1

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Apache Beam实战指南之基础入门

作者 张海涛 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年10月12日

本文是 Apache Beam 实战指南系列文章 的第一篇内容,将简要介绍 Apache Beam 的发展历史、应用场景、模型和运行流程、SDKs ,并结合 Beam 的应用示例和代码剖析带你进一步了解 Beam 的运用原理。 1

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Google理论背书与百度实践加持:百度Palo数据库宣布开源

作者 蔡芳芳 关注 4 他的粉丝 发布于  2017年9月21日

大数据离不开数据存储,数据库作为大数据业务核心,在整个基础软件栈中是非常重要的一环,正因为如此,业界追求更优的大数据存储引擎和查询引擎的脚步从未停止。目前业界已有的大数据存储、查询引擎有Druid、Kylin、Impala等开源数据库,还有如EMC Greenplum、HP Vertica、AWS Redshift等商用数据库。

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HTTP/2推送之难,远超想象

作者 Jake Archibald 关注 0 他的粉丝 ,译者 大愚若智 关注 9 他的粉丝   发布于  2017年6月12日

Google Chrome开发者,详细分析HTTP/2推送技术的实现难度,以及不同浏览器对该技术的支持情况。

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Evernote从自有数据中心到Google云的迁移-第3篇

作者 薛命灯 关注 23 他的粉丝 发布于  2017年4月10日

2016年底,Evernote对他们的服务进行了一次大规模的迁移。他们将Evernote服务从自有数据中心迁移到了Google Cloud Platform上。他们在短短的70天内完成了整个迁移过程,包括Evernote服务、存储数据和其他配套服务。参与这次迁移的工程师们在Evernote官方博客上分享了这次迁移的过程。这是一个系列的文章,总共有5篇。

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Evernote从自有数据中心到Google云的迁移-第2篇

作者 薛命灯 关注 23 他的粉丝 发布于  2017年4月5日

2016年底,Evernote对他们的服务进行了一次大规模的迁移。他们将Evernote服务从自有数据中心迁移到了Google Cloud Platform上。他们在短短的70天内完成了整个迁移过程,包括Evernote服务、存储数据和其他配套服务。参与这次迁移的工程师们在Evernote官方博客上分享了这次迁移的过程。这是一个系列的文章,总共有5篇。

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