---- 新智元报道 编辑:David 【新智元导读】对于软件工程师来说,除了泡技术论坛和StackOverflow,读书也是提高技能和成长的好方法,这里是9本值得加入新年书单的好书。 作为一名软件工程师,紧跟最新的发展和最佳实践是技术成长的关键。我最喜欢的成长方法之一是阅读书籍。 尽管我们每天有很大一部分时间都在读Stack Overflow和博客上的文章,但读书确实帮助我们从不同的角度看待问题,或者更好地理解一些日常没有接触到的东西。 2022年,我读了一些对我的软件工程师生涯非常有价值的书
动态网页则需要依靠客户端的脚本和服务端的脚本两种方式进行渲染才形成最终的显示文档。
【新智元导读】众所周知,TensorFlow已然成为机器学习的热门工具。不论是学习还是从事与机器学习相关的工作,能够灵活使用TensorFlow可以大幅提高作业效率。本文涵盖与TensorFlow相关的教程、书籍、工具、求职等的大量信息。尽数资源,应有尽有。
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大数据文摘出品 编译:李馨瑜、张馨月、郑璇真 比世界杯选球队更难的,是选择一个合适的大学专业。 转眼又到了选专业的最后关头,不管你最终从事什么领域的工作,“数学”一直是个听起来艰涩,但值得一看的选择。 在决定之前,不妨读读这六本不容错过的数学入门书。或许,它们会影响你的思维方式和处事风格,也许还会影响你大学选择什么专业,进而影响一生。 毕竟,数学是人类的最高共识。 费马最后的定理(Simon Singh著) 书籍链接: https://simonsingh.net/books/fermats-last-th
机器之心报道 编辑:杜伟、泽南 以前的产业革命,人是最重要的一环。但人工智能直接替代人类本身? ChatGPT 的火热一直延续到了现在,对话、写代码,无一不通。如今,使用 ChatGPT 撰写书籍又引起了人们的广泛关注和实践。 ChatGPT 为合著者的书籍。 直到最近,Brett Schickler 从未想过自己能够成为一名出版作者,尽管他曾梦想过。但在了解了 ChatGPT 之后,Schickler 认为机会来了。他表示,「写一本书的想法终于成为了可能,我能做到。」 Schickler 利用 Cha
然而办法总比困难多,这里我提供一个我利用油猴脚本进行扩展去广告,去点击展开全文的方法
现在,Scrapy的最新版本是1.4。 Scrapy的图标是个小刮铲 :) Scrapy文档的中文版现在还是1.0的:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/la
1988 年,Bertrand Meyer 在面向对象的软件设计一书中设计了 CQS 原则。简单来说,这个原则是说程序应当要么修改系统(Command),要么返回查询结果(Query),软件中应当保持命令与查询的分离。
先把原文总结成276个摘要(24796词),然后进一步压缩成25个摘要(3272词),再到4个摘要(475词)。
公众号原文首发:https://mp.weixin.qq.com/s/4RYfYc8_2vNxvq_B1bZrUA
用户-商品交互的时间顺序可以揭示出推荐系统中用户行为随时间演进的序列性特征。用户与之交互的商品可能受到用户曾经接触的商品的影响。但是,用户和商品数量的大量增加,使得序列推荐系统仍然面临很多重要问题:(1)对短时用户兴趣建模的困难;(2)捕捉用户长期兴趣的困难;(3)对商品共现模式的建模效率较低。为了应对这些挑战,本文提出了一个记忆增强的图神经网络(memory augmented graph neural network, MA-GNN),以捕捉用户的长期和短期兴趣。
国内的豆瓣评分 9.7(满分 10.00),接近 90% 的人为这本书打了五星好评。
iTerm2是 Terminal 的替代品,也是 iTerm 的继承者。 它适用于 macOS 10.12或更新版本的 mac 电脑。 iTerm2将终端带入了现代社会,带来了一些你从来不知道自己一直想要的功能。
一个开源的项目热度非常高,只需要提供一个用户名,便可以在 298 个社交网站上搜索是否有该账户的信息。目前,GitHub 的 star 数量为 22.8 K。
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Deepnote是一个免费的在线数据科学集成开发环境(onlinedata science notebook),主要关注多人协作(实时的、像谷歌文档一样的协作类型)以及工作中所有概念的抽象——环境和基础配置。
作为像深度学习这样高产领域的研究人员,我们经常会发现自己被论文的汪洋所淹没。这些论文是如此之多,想全部读完并跟踪最新研究似乎很难很难。我觉得形成这种局面的一个重要原因是,我们没有充分利用现有工具和服务来让工作变得更加简单。另一个原因是缺少能够在一个界面下满足我们所有需求的真正好产品,不过说到这个就得另写一篇博客了。
大数据文摘作品 编译 | 宁云州 呜啦啦啦啦啦大家好呀,又到了本周的AI大事件时间了。过去的一周中AI圈都发生了什么?大佬们互撕了哪些问题?研究者们发布了哪些值得一读的论文?又有哪些开源的代码和数据库可以使用了?文摘菌带你盘点过去一周AI大事件! 了解过去一周AI爆点,一篇就够啦! 新闻 Geoffrey Hinton决定抛弃反向传播 来源:WWW.AXIOS.COM 链接:https://www.axios.com/ai-pioneer-advocates-starting-over-2485537027
您可能听说过比特币(Bitcoin)、或许也听过一种叫做「区块链」(blockchain)的网路钱包技术;但您或许不知道,blockchain不只会抢走银行、证券经纪人、以及信用卡公司的生意,甚至还可能改变我们现在常用的一切交易方式。 这将会是一场金融革命,也会彻底撼动整个商业市场的交易习惯。 Blockchain的运作原理 Blockchain之所以厉害的原因之一,在于它几乎没有交易成本;它也是一种简单而聪明的方式,能自动将资讯从A地安全传送到B地。做法是这样的:启动交易的一方,先建立一个资讯区块(
众所周知,人机交互是一门集调研,构思,设计和测试为一体的学科。作为一门覆盖多领域的多学科,包括并不限于心理学,行为学,编程,工程,设计,调研,和工商管理,现代人机交互的核心已经不再是从技术层面去解决问题, 而是侧重于以多个视角去挖掘问题的本质并思考问题背后的价值。也因此,人机交互学术界一直以来都试图寻找一种思考模式,或者理论模型,去将复杂的思考流程提炼出来。 Part 1 前言 近三十年来,人机交互领域的方法论可谓百花齐放,尽管许多知名研究机构与院校都发布了不同的设计模型与流程图,但是其内核终究大
入门机器学习从来不是一件简单的事。除了成熟的 MOOC,网络上还有海量的免费资源,这里列举了一些曾经对我有帮助的资源:
本文以CCF大数据与计算智能大赛(CCF BDCI)图书推荐系统竞赛为实践背景,使用Paddle构建用户与图书的打分模型,借助Embedding层来完成具体的匹配过程。后台回复 211208 可获取完整代码。
很多人都知道社交媒体可以成为对外发布消息的平台,其实更重要的是你可以利用社交媒体对特定的人群在特定的时间内进行发布内容的洞察。
今天我们就来看看,在日常生活中有哪些最常见的机器学习用例(有时我们甚至没有意识到这些例子涉及机器学习)。本文涵盖了以下常见的机器学习用例:
【1】 Best-Arm Identification in Correlated Multi-Armed Bandits 标题:相关多臂强流中的最佳臂识别 链接:https://arxiv.org/abs/2109.04941
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一直以来都有搭建个人博客的想法,然而一直以来都没有开始行动。近来逛V站,又刷到了个人博客方面的内容,直接行动了。
金融 美国劳工部统计局官方发布数据:http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/139 沪深股票除权除息、配股增发全量数据,截止 2016.12.31 http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/344 上证主板日线数据,截止 2017.05.05,原始价、前复权价、后复权价,1260支股票 http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/340
美国劳工部统计局官方发布数据:http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/139
【1】 CoCo-BERT: Improving Video-Language Pre-training with Contrastive Cross-modal Matching and Denoising 标题:Coco-BERT:用对比跨模态匹配和去噪改进视频语言预训练 链接:https://arxiv.org/abs/2112.07515
【1】 A Study of Joint Graph Inference and Forecasting 标题:联合图推理与预测的研究 链接:https://arxiv.org/abs/2109.04979
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