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如何用Delta-p统计量解释Logistic回归模型
如何用 Delta-p 统计量解释 Logistic 回归模型

在本文中,作者 Maarit Widmann 和 Alfredo Roccato 讨论了如何使用基于 Delta-p 统计量的解决方案来预测信贷资格。

基于数组的有界阻塞队列 —— ArrayBlockingQueue
基于数组的有界阻塞队列 —— ArrayBlockingQueue

在阅读完和 AQS 相关的锁以及同步辅助器之后,来一起阅读 JUC 下的和队列相关的源码。先从第一个开始:ArrayBlockingQueue。

一篇搞定前端高频手撕算法题(36道)
一篇搞定前端高频手撕算法题(36 道)

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跨越计算鸿沟:如何靠软硬件协同突破算力瓶颈?| InfoQ 大咖说
跨越计算鸿沟:如何靠软硬件协同突破算力瓶颈?| InfoQ 大咖说

数据、算法、算力被称作深度学习的三架马车,共同驱动了第三轮人工智能浪潮的兴起。一方面,硬件计算能力的发展确实快速推动深度学习技术在各个领域取得巨大进展,但另一方面,深度学习模型升级的频率显著高于过去,模型的计算力需求呈爆炸式增长,已经将过去多年来累积的计算力成本下降的红利迅速蚕食。

AI前线(2020年9月) AI前线(2020年9月)
AI 前线(2020 年 9 月)

本期主要内容:互联网大厂干了十年,经历了创业、上市、被收购后,我决定加入传统行业;硅谷的“数据中台”实践

聊聊布隆过滤器

布隆过滤器(英语:Bloom Filter)是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。

手机端上线,破解高架区域偏航检测难题,高德提出工业级轻量模型ERNet
手机端上线,破解高架区域偏航检测难题,高德提出工业级轻量模型 ERNet

在本文中,高德在线引擎中心定位研发部对高架区域中的偏航检测难题进行了探究,并提出以一种真正工业级的轻量级神经网络模型 ERNet 来解决这一问题。

架构师特刊:深度学习模型压缩技术的落地实践与创新 架构师特刊:深度学习模型压缩技术的落地实践与创新
架构师特刊:深度学习模型压缩技术的落地实践与创新

InfoQ 希望通过策划这本迷你书对深度学习模型压缩技术的研究和应用现状、技术创新点、落地难点、局限性和未来发展方向等内容进行呈现,并推动该领域的发展。

旷视推出Brain++商业版,降低企业AI部署门槛
旷视推出 Brain++ 商业版,降低企业 AI 部署门槛

Brain++ 商业版提供可以私有化部署的 AI 算法开发平台,覆盖数据管理、模型研发、算力调度等算法生产全流程。

为滴滴、头条量化研发效能和代码质量,他们有哪些秘籍?| TGO 专访
为滴滴、头条量化研发效能和代码质量,他们有哪些秘籍?| TGO 专访

成立仅两年后,思码逸拿到 GGV 领投的数千万元 Pre-A 轮融资。

7 种机器学习算法的 7 个要点
7 种机器学习算法的 7 个要点

我们可能会忽略一些算法背后的关键概念或思想,而这些概念或思想对于这些算法的理解是必不可少的。

BigBird会是 NLP 的另一个重要里程碑吗?
BigBird 会是 NLP 的另一个重要里程碑吗?

BigBird 绝对具有彻底改革自然语言处理的能力

拓扑排序就这么回事

大家好,这里是《齐姐聊算法》系列之拓扑排序问题。

面试常考算法题之 Top K 问题

大家好,这里是《齐姐聊算法》系列之 Top K 问题。

非科班进大厂必备算法
非科班进大厂必备算法

基础数据结构的融合是成为庞大系统的基石。比如 Redis 中的跳跃表,数据库索引 B+ 树等,只有对基础的数据结构足够的熟悉才能更容易去理解稍微复杂的结构,就仿佛我们闯关打怪一样,一步一步解锁直到结局。今天想和大家一起分享的是常见数据结构以及面试中的高频

贝塞尔曲线在iOS端的绘图实践
贝塞尔曲线在 iOS 端的绘图实践

在这个大数据的时代,很多信息只有通过图形才能更好的展示给用户。如何做图形?需要用到什么知识?本文将从 建模、显示 两方面来展开介绍。

看动画学算法之:排序-快速排序
看动画学算法之: 排序 - 快速排序

快速排序也采用的是分而制之的思想。那么快速排序和归并排序的区别在什么地方呢?

数据结构与算法系列之数组
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基础不牢,地动山摇,哈哈哈

大厂面试爱问的「调度算法」,20 张图一举拿下
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最近,我偷偷潜伏在各大技术群,因为秋招在即,看到不少小伙伴分享的大厂面经。

如何实现算法中的公平性
如何实现算法中的公平性

与医生等职业不同,计算机科学家并不一定会接受训练,学习考虑自身行为的道德影响。

亏损7年的VIPKID开始赚钱了
亏损 7 年的 VIPKID 开始赚钱了

一对一模式整体并不“性感”。

TikTok 的应用程序日志都记录了什么内容?
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经过分析,应用程序日志似乎并不含个人数据。

超详细:完整的推荐系统架构设计
超详细:完整的推荐系统架构设计

从架构设计的角度回顾和讨论了推荐系统的一些核心算法模块,重点从离线层、近线层和在线层三个架构层面讨论了这些算法。

京东电商推荐系统的应用实践 | InfoQ 公开课
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直播内容:互联网产品的标配技术,而推荐算法对于业务收益的提升也起到了至关重要的作用。的收入来自个性化推荐系统。

20张图,大学四年都没整明白的操作系统就这么学会了
20 张图,大学四年都没整明白的操作系统就这么学会了

操作系统,大学四年没学明白,20 张图给你讲清楚

数据准备技巧及其对机器学习的重要性
数据准备技巧及其对机器学习的重要性

数据是指在某领域中能够描述你所想解决问题的例子,而数据的选择则取决于你想满足的任务目标。

人工智能:后疫情时代的发展趋势 | 行业报告 人工智能:后疫情时代的发展趋势 | 行业报告
人工智能:后疫情时代的发展趋势 | 行业报告

在全球抗疫的大背景下,如何规范和促进数据使用成为发展人工智能的重要课题。我们认为,除了加速大数 据立法以外,联邦学习、隐私计算等技术手段的普及也是加速后疫情时代人工智 能发展的重要一环。

    基于 Electron 的跨平台桌面客户端开发实践
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    王丰 | 字节跳动 Lark前端负责人

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    压箱底的面试题

    程邵非(winter) | 前阿里淘宝前端负责人 《重学前端》专栏作者

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    深度树匹配——下一代推荐技术的探索和实践

    李晗 | 阿里妈妈精准定向技术部 高级技术专家

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