写给开发者的谷歌技术面试终极通关指南

通过谷歌面试是所有工程师的梦想。技术面试谷歌招聘流程必不可少的一环,它是对应聘者技术能力的终极测试,以评价你是否具备开发最优秀软件所需的编程与算法能力。谷歌面试是评价技术能力的关键衡量标准,可以说是决定是否聘用候选人的最重要决定因素。 想要顺利通过谷歌面试的话,你需要为面试中的重点……

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同城平台应用实践

58数据平台部 58技术 导读: 58同城大数据团队,鉴于目前线上大数据集群各个组件GC方面的问题,考虑逐步在适合的大数据组件上应用高版本JDK上的ZGC,目前已经在HBase集群上成功落地,在某些场景上有比较明显的效果。58同城HBase集群应用的JDK为腾讯公司开源的Tencent……

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从技术到体验机器翻译落地实践

分享嘉宾:李方圆 vivo 机器翻译组负责人 编辑整理:甘雨鑫 上海财经大学 出品平台:DataFunTalk 导读: 无论是在工作还是生活中,人们每天都离不开手机。研究表明,截止2020年底,人均使用手机的时长已经高达6-7小时。其实,手机上的很多应用都蕴含着大量的翻译需求。例如:看美剧、和外国友……

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测试中我们都会犯的十个常见错误

作者:Romain AYRES 本文由AI公园授权转载,转载请联系出处 编译:ronghuaiyang 导读 这篇博客文章的目的 不是告诉你在运行A/B测试时应该做什么,而是告诉你不应该做什么。 “没有数据,你只是一个有观点的人。” 这个著名的_W. Edwards Deming_引用说明了 A/B测试对于做出好的商业决……

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独家揭秘微博深度学习平台如何支撑亿用户愉快吃瓜

作者: 于翔 2019 年 2 月 21 日 随着深度学习在微博业务场景中的广泛使用,深度学习平台也遇到一些挑战:在离线训练方面,各业务方需求丰富多样,任务管理纷繁复杂,大数据与大模型带来训练时长的压力;在线推理方面,基于模型服务的特殊性,如何在满足微博大流量高性能的在线业务需求同时,保证服务的高可用与……

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为什么机器学习项目非常难管理

英文原文: https://medium.com/@l2k/why-are-machine-learning-projects-so-hard-to-manage-8e9b9cf49641 作者:Lukas Biewald 编译:ronghuaiyang 导读 我看到过很多公司尝试使用机器学习 —— 有些大获成功,有些惨败。一个不变的事实是,机器学习团队很难设定目标和期望。这是为什么呢? 1. 很难预先分辨出什么是难的,什么是容易的 是在国际象棋中击败卡斯帕罗夫更困难,还是捡起棋子并移……

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算法工程师必知必会的经典模型系列一模型串讲

章立 美团点评算法工程师 未经许可 禁止转载 这是本系列的第一篇文章,期待大家关注我,跟进后续哦 ~ 注意力机制与 Transformer 模型分享 注意力机制 什么是注意力 注意力 的原型很容易理解,例如图片 👇 这张图里的要素很多,对于抱有不同目的或者习惯的人。会有注意到不同的内容。 如果我是对色彩比较敏感的人,那么可能 CSDN 的……

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如何扩充知识图谱中的同义词

来源: 丁香园大数据 2019-12-02 前言 在之前的文章中,我们介绍了数据驱动的上下位三元组抽取、关系抽取、实体属性值抽取、名词短语抽取的算法思路。这些工作的目的都是为了使实体词在知识库中更加丰满,能够更好地为语义搜索推荐、智能问答等场景做支撑。以上这些工作多以考虑挖掘更多的知识数据,而我们还未讨论……

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深度学习时代的图模型

他们将现有方法分为三个大类:半监督方法,包括图神经网络和图卷积网络;无监督方法,包括图自编码器;近期新的研究方法,包括图循环神经网络和图强化学习。然后按照这些方法的发展史对它们进行系统概述。该研究还分析了这些方法的区别,以及如何合成不同的架构。最后,该研究简单列举了这些方法的应用……

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美团大脑知识图谱的建模方法及其应用

作者: 仲远 ·2018-11-01 19:58 作为人工智能时代最重要的知识表示方式之一,知识图谱能够打破不同场景下的数据隔离,为搜索、推荐、问答、解释与决策等应用提供基础支撑。美团大脑围绕吃喝玩乐等多种场景,构建了生活娱乐领域超大规模的知识图谱,为用户和商家建立起全方位的链接。我们美团希望能……

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