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名字评分测试

收录了 名字评分测试 频道下的 50 篇内容

我为何从开发转测试,并坚持了16年?
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此文是由茹炳晟老师的直播整理文,主题为“去 QE 时代,测试开发者该如何迎难而上?”。

代码质量管理的探索实践(下)
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就像没有人愿意吃烂苹果一样,不会有人喜欢写烂代码。

远程办公绝非远程监控,究竟什么才是关键?
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如何成为蹲在马桶上工作,工作效率一样高的团队?

通过度量查询质量构建更佳的搜索引擎

搜素引擎构建于对真实测试案例标准集的使用,该标准集允许开发人员度量其它替代方法的相对有效性。本文讨论了NIST(NIST:美国国家标准及技术研究所)的文本检索会议(TREC)项目,该项目创建了用于度量查询结果质量的基础架构。

敏捷的绩效评审

每年只对绩效进行一次有意义的谈话来决定该年度的绩效结果是老的传统,我们为什么要等待一年才去反馈了?Ryan Hagan提供了一种敏捷的绩效评审

信贷业务风控策略简介
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本文介绍如何在信贷业务中利用数据、规则、模型等完善风控策略。

运维升级,京东云 DevOps 怎么玩?
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京东云 DevOps 自动化运维技术实践

华为确认将向员工发放20亿元奖金;AI比医生更能准确预测人的生死;推特发布首个反Deepfake 策略草案| AI一周资讯
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AI 前线“AI 一周资讯”栏目,甄选全球最新行业动态,着眼影响技术变革的大事件,聚焦业内专家学者的发声,为读者呈现出内容丰富且有价值的新闻资讯。

一个公司贯穿始终都要有增长思维
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用户如何说与如何做,很可能是两回事。

打造工业级推荐系统(七):怎么评估推荐系统的效果?
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本篇文章作者来详细说明怎么评估(Evaluating)推荐系统的效果,有哪些评估手段,在推荐业务中的哪些阶段进行评估,具体的评估方法是什么。借此希望更好地帮助大家在实际业务中实施推荐系统评估模块。

在 IT 教学中使用 AWS AI 和 Amazon Sumerian
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我们学院 (IVE) 每年为数千名学生提供 IT 培训,我们的课程之一成功应用了 AWS Promotional Credits。

专访 Nihao Flash3D 负责人——谈可视化 Stage3D 学习工具

以往的Flash3D引擎都不支持GPU硬件解码,解码工作只能由CPU来完成,导致性能极其低下,只能渲染简单的3D模型。Adobe一项新技术Stage3D的面世标志着这一问题终于被解决,GPU承担起解码的重任,仅需占用很少的CPU就能得到很复杂的3D模型。但是Stage3D是底层API,需要开发者有较高的编程技巧,开发门槛较高,为了帮助国内Flash开发者学习,Adobe Evangelist与9RIA团队共同开发了一款Stage3D可视化学习工具——Nihao Flash3D。

用深度学习技术来找到 Yelp 上的美图

Yelp的数据库中已经存储了几千万张相片,用户们现在每天都会上传大概十万张,而且速度还在不断加快。文中介绍了Yelp如何用深度学习技术来挖掘每家商户的最好的相片并优先展示在商户封面上,从而为用户提供最好的体验的。

专治“没空做改进”
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本文转载自技术琐话公众号

用 Apache Spark 做大数据处理——第五部分:Spark 机器学习数据流水线

在支持了机器学习数据流水线之后,Apache Spark框架已经全面支持各种功能,包括ETL、批处理分析、流数据分析和机器学习等。在这个关于Apache Spark的系列文章中,作者Srini Penchikala讨论了Spark ML包的内容,和如何用它来创建并管理机器学习数据流水线。

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近年来,在众多自然语言处理模型中最具有代表性的就是BERT,它以优异的性能赢得了广大算法工程师的青睐。

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