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收录了 dog的中文 频道下的 50 篇内容
Maven 实战（一）——坐标规划
本文是InfoQ Maven专栏的第一篇，讨论的是Maven坐标的规划，包括如何正确的使用groupId、artifactId、version，以及classfier。
Realm 获得了 10 亿的用户，10 万活跃的开发者，并且发布了 1.0 版本
Realm是一个开源的、面向对象的数据库，它针对iOS和安卓发布了1.0版本。Realm的技术团队告诉InfoQ：在移动数据库的最新发布中值得注意的变化是一个改进的查询语言，其中支持了部分的字符串匹配、关系遍历、多字段排序和去重匹配。
火山引擎在机器写作和机器翻译方面的最新进展
本文分享了火山引擎在文本生成技术方面的进展、挑战以及实践经验。
搜索中的深度匹配模型
由于query和doc本身都是由文本组成，模型的扩展性上有了大大的提升，在文本领域大放异彩的各种网络结构组合成了各种模型。
你应该了解的 5 种 TypeScript 设计模式
设计模式是用于解决问题的完美工具
情感分析在舆情中的研发实践（上）
本文介绍百分点认知智能实验室基于前沿的自然语言处理技术和实际的算法落地实践。
文生图大型实践：揭秘百度搜索 AIGC 绘画工具的背后故事
大模型在搜索业务场景的应用落地经验。
Java 那些事儿 - JavaOne 2011、CDI 和 Google Dart 语言
对于Java社区来说，9月和10月间最重要的事件是一年一度的JavaOne大会的召开。JavaOne 2011的主题是“推动Java向前发展（Moving Java Forward）”。从这个主题可以看出，Oracle正试图以领导者的身份带领Java社区来共同推动Java的发展。遗憾的是，由于Google和Oracle之间的专利诉讼，来自Google的开发者再一次缺席了JavaOne大会。
2020 年图机器学习的热门趋势
图是强大的数据结构，可以被用于建模许多真实世界的场景。
GraphQL 最突出的架构优势是什么？
在服务器上使用 GraphQL 代替 REST 是有很多好处的，使用 Apollo Client 取代自己编写的数据获取逻辑也有很多优势。在这篇文章中，我们主要讨论 GraphQL 最突出的架构优势。
计算机视觉应用：深度学习的力量和局限性
从人工智能发展的早期开始，计算机科学家就一直梦想着创造出能像我们一样看世界和理解世界的机器，这些努力推动了计算机视觉的出现。
大中台、小前台，阿里小蜜这样突破对话机器人发展瓶颈
对话机器人自诞生起经历了几个发展阶段，从单纯的文字对话到现在的语音对话，甚至模仿人类的语气进行对话，对话式机器人的每一次进步都会引起不小的关注。
Realm Java 原理介绍以及常见问题
Realm 是一个 MVCC 数据库 ，底层用 C++ 编写。MVCC 指的是多版本并发控制。MVCC 解决了一个重要的并发问题：在所有的数据库中都有这样的时候，当有人正在写数据库的时候有人又想读取数据库了（例如，不同的线程可以同时读取或者写入同一个数据库）。这会导致数据的不一致性 - 可能当你读取记录的时候一个写操作才部分结束。如果数据库允许这种事情发生，你就会得到和最终数据库里的数据不一致的数据。
Java 程序员 ActionScript 3 入门
通常来说，改变技术路线时最艰难的部分是辨别语言语法之间的不同。这篇文章就为Java开发者提供了一份如何转向Flex和Air的基础语言ActionScript的指南。本文涉及的内容包括接口、常量、操作符、正则表达式以及XML等通常的概念。
物联网业务的 cloud native 实践与探索
中移动物联网有限公司基础设施研发团队负责人姜仁杰，在会上作了题为「物联网业务的 cloud native 实践与探索」的分享。
如何用 Python 构建一个决策树
本文最初发布于Medium网站，经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享。决策树是一个经久不衰的话题。
JavaScript 对象：我们真的需要模拟类吗？
早期的 JavaScript 程序员一般都有过使用JavaScript“模拟面向对象”的经历。那我们真的需要模拟类吗？
自学编程、玩 vlog，90 后程序员们的冠军之路
第一批 90 后迎来三十而立。最后一批 90 后已是二十弱冠。Leader。创新大赛在经过三个月的激烈角逐后迎来了最终对决。
2018 年度 NLP 领域最令人兴奋的 10 项新研究
2018 年行将过去，作为人工智能的一个重要分支，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）在这一年里有什么令人兴奋的、且有影响力的想法呢？研究自然语言处理和深度学习的博士生 Sebastian Ruder 整理了今年发现的最出彩的十个想法，撰写了这篇文章，AI 前线将其翻译成中文，以飨读者。
如何通过几行 Python 代码，使用 BERT 进行词嵌入？
词嵌入这么简单？
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