名字测试评分
收录了 名字测试评分 频道下的 49 篇内容
代码质量管理的探索实践（下）
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？
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。
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。
在 IT 教学中使用 AWS AI 和 Amazon Sumerian
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。
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。
打造工业级推荐系统（七）：怎么评估推荐系统的效果？
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。
Alexa Prize 冠军团队导师：UC Davis 助理教授俞舟专访
俞舟博士在硅谷接受Robin.ly专访，分享她在自然语言处理领域的研究经历与最新研究成果。
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。
书评：Cathy O'Neil 著 Weapons of Math Destruction
Weapons of Math Destruction是一本关于大数据与机器学习模型算法负面作用的书。作者通过一些具体案例，给出了产生负面作用的原因与解决方案。
Eclipse MicroProfile 1.3 现已发布
Eclipse MicroProfile通过为企业级Java微服务提供开源社区规范从而更好地解决微服务问题。发布的1.3版本引入了OpenAPI、OpenTracing以及Rest Client API，并且升级了Config和Metrics的API。
都 2020 年了，为啥强 AI 还没实现？
距离实现强AI还有很长的路要走。
如何使用 Apache Mahout 在 Amazon Elastic Mapreduce 上构建推荐系统
本篇博文首先简单介绍了机器学习，并给出了Apache Mahout项目的背景情况以及推荐系统中需要注意的一些细节，然后我们会构建一个电影推荐系统并写一个简单的web服务来提供给客户端查询结果。最后我们会列出学习和参与到Mahout社区中的一些方法。
PayPal 系列教程（一）：解密大规模 API 转换
第一堂课（总共三次），Erik Hogan描述了PayPal如何在3年前经过精密设计，实现了原本的单一化服务转变为由超过150个服务组成的松耦合架构、现代化的API。
企业数字化营销，这个工作不“性感”但很重要
深度连接消费者，不能脱离产品和商业逻辑做营销。
不遵循这 11 条建议，小心你的 Kubernetes 集群安全
本文来自RancherLabs微信公众号
源码视角，全方位学习 Kubernetes scheduler
本文来自RancherLabs微信公众号
用户画像技术及方法论
本文介绍如何通过用户及商品画像来构建数字化体系。
全新 JavaScript 框架 Qwik：以独特的可恢复性方式提速网页应用
Hevery近期宣布了新网络框架Qwik测试版本的推出，声称无论应用程序有多大，Qwik都能够快速地构建。
神经阅读理解与超越：应用篇
本文来自 Duke Lee 对 陈丹琦博士 的博士毕业论文《Neural Reading Comprehension and Beyond》的翻译。
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