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没有开源,Google 不会有今天的成功。在本周举行的北美 Linux 大会上,Google 工程师 Merlin 从一个第三方视角概括了 Google 是如何使用和为开源做出贡献。自 2002 年以来,Marc Merlin 一直担任 Google 的工程师,期间做过许多开源项目并为 Linux 项目贡献过代码的。
建设中台需要考虑组织、技术支撑和方法论等,本文可作为思考中台建设的大框架。
很多从事数据分析的人,容易沉溺于技术实现,而忽视技术背后的方法论。
关注企业架构,你会逐渐获得不一样的设计视角,会越来越知道自己写的软件有什么样的价值。
本次分享对此次AI热潮背后的深度学习技术源起和基本原理做概括性的介绍。
基于企业级业务架构的战略管理
今年的谷歌I/O大会,又名“我们超级嫉妒ChatGPT”大会。
我的阅读习惯是2016年养成的,每年都能读几十本书。以前大多买的实体书,家里没地方放,去年开始基本都是通过得到看电子书了。今天对2021年已看完的书做了下整理,总的看有点杂。总共写了38篇鉴书书评。有些我觉得很有启发的书也写了很多篇的读书笔记。
对于谷歌的研究团队来说,2019 年是令人兴奋的一年。
在我们日常工作生活中,经常会面临单词拼写错误的时候,那么如何能够最快的实现纠正拼写错误呢?比如你写"华盛顿"这个词,写成了Wasingdon,查一下字典很容易判断是否有这个单词,但是,要找到正确的拼写Washington,就颇费周章了。我们先把这个问题放
生成式 AI 作为近一两年最热门的技术话题没有之一,大家的谈论早已经超出了技术的范畴。如何应用、如何融合、如何落地,各行各业都在探索生成式 AI 带来的可能性。但除了 ChatGPT 这类的聊天机器人,似乎还没有特别成功的落地工具或者应用,哪怕是技术本源所在的研发领域也如是。
Google 似乎正在改变自己在业内的高冷形象,从 Kubernetes 的社区运营,再到今年即将参与RedHat Summit 2017,乃至这次新开源站点的建立,都在应验着开放战略,试图扳回在云计算市场的失利。再比如Spanner的服务、以及免费为开发者提供资源等具体的产品和服务
踽踽独行上下求索总是痛苦,如果有良师益友陪伴点拨必能事半功倍。从新手码农到高级架构师,要经过几步?要多努力,才能成为为人倚重的技术专家?本文将为你带来一张程序员发展路径图,但你需要知道的是,天下没有普适的道理,具体问题还需具体分析,实践才能出真知。
我是谁?简单回答就是,我是一个北漂了5-6年(从北京奥运会2008年到2014年年中),一无所获而回到自己家乡的苦逼程序员,目前苟且于一家国企的研发中心担任研发经理的一名研发人员。我比较熟悉的语言主要是Java,从06年开始接触Java 至今已经14年了。
递归就等同于我们生活中的倒逼,每年的6月7日-6月8日是高考时间,学子们都会给自己倒计时,倒逼自己必须努力学习。倒逼是用意志力向自己的能力的底线不断发冲锋的过程。能用倒逼提升自己,注定是个自律、高自尊了不起的人。
本文将会介绍深度学习的发展历史并讲解深度学习目前成熟的应用。同时也会聊到目前主流的深度学习工具,并介绍TensorFlow相比于其他工具的优势。
2018 年是令人兴奋的一年。Google Research 通过多种方式推动技术研究工作,包括基础计算机科学研究成果和出版物,以及多项研究被应用在谷歌的新兴领域(如医疗保健和机器人)、开源软件贡献,以及与谷歌产品团队的密切合作,所有这些都旨在提供有用的工具和服务。
Stack Overflow 一项数据表明,TensorFlow 在最近几年中的人气一直处于停滞状态,而 PyTorch 的热度却在持续上升。
Transformer架构的诞生源于自然语言处理(NLP)领域的迫切需求。