在研发过程中经常会遇到这样的情形：需求很多，本次迭代要包含哪些需求；功能很多，到底哪些功能要放在首页；收集的用户反馈很多，哪些反馈需要被关注和加入到产品中取；tradeoff 提供了一种理性的思维方式，帮助我们在面对复杂的问题时，识别中心问题，从多个选择中做出决策。
https://www.machinelearningplus.com/machine-learning/bias-variance-tradeoff/
最近基于比原链上的不同资产交换工具shuttle非常抢眼，因为该工具不仅可以实现同一条链上的不同资产进行交换，还可以实现不同区块链平台上的多种资产进行交换。该工具奠定了资产在交易的过程中完全去中心化，无第三方介入，保证了资产在交换过程中的安全性和原子性。那我们来看一下这个工具到底如何使用！
做过SoC的同学们基本都会接触到一个词，tradeoff。什么是tradeoff呢？为什么要tradeoff？
在机器学习领域，人们总是希望使自己的模型尽可能准确地描述数据背后的真实规律。通俗所言的「准确」，其实就是误差小。在领域中，排除人为失误，人们一般会遇到三种误差来源：随机误差、偏差和方差。偏差和方差又与「欠拟合」及「过拟合」紧紧联系在一起。由于随机误差是不可消除的，所以此篇我们讨论在偏差和方差之间的权衡（Bias-Variance Tradeoff）。
Efficient human-like semantic representations via the Information Bottleneck principle
With an overall view of VAE, we can extend standard VAE loss in the reconstruction loss and regularization loss, for the original VAE, which is the KL term, but there are all kinds of versions which we can treat them as different combination of regularization methods
这篇论文《Towards a Better Tradeoff between Effectiveness and Efficiency in Pre-Ranking: A Learnable Feature Selection based Approach》教会了我们如何做粗排模型兼顾模型的效率和效果.提出了可学习的特征选择方法FSCD,并在真实电商系统中应用.
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很多朋友都对机器学习心存各种敬畏之心。实际上，机器学习更多的也不过是我们“统计学习”的扩展延伸和行业实现的具体化。无非是通过样本数据发现规律性的东西而已。何况“All models are wrong
TBN:Convolutional Neural Network with Ternary Inputs and Binary Weights ECCV_2018 paper
1. Who we are 腾讯TEG云架构平台部数据库&块存储团队为腾讯自研业务和腾讯云提供业界领先的云原生数据库CynosDB/CDB、块存储CBS和文件存储CFS服务。在这里，你有机会洞察到腾讯面向用户的国民级应用的数据存储奥秘，比如QQ、微信红包等。在这里，你有机会参与腾讯面向企业的腾讯云这艘航空母舰的数据存储技术底座。在这里，你还可以与前沿科技携手共行，为腾讯AI等业务构建全新数据存储能力。在这里，你可以和MariaDB基金会董事会成员、Oracle原厂工程师、国产数据库/存储知名架构师一
在机器学习中，我们通常将数据集分为:Training Set、Dev Set、Test Set。
如果我们的模型太简单并且参数很少，那么它可能具有高偏差和低方差。另一方面，如果我们的模型具有大量参数，那么它将具有高方差和低偏差。因此，我们需要找到正确/良好的平衡，而不会过度拟合和欠拟合数据。 真实值y与预测值f(X)之间的关键词，e数据本身的噪音带来的 为误差项，符合均值为0的正态分布。
最近10年，深度学习的崛起带来的AI新一波的浪潮，语音识别、计算机视觉、机器翻译等领域均取得巨大的技术突破。 同时，也因为过度炒作，使得一些人对深度学习之外的机器学习方法知之甚少。 但不得不说的是，集成学习方法，一直是整个机器学习领域的「常青树」，受到学界与业界的广泛关注。 近日，南京大学周志华教授的专著《集成学习：基础与算法》中文版上市，让我们能够有机会系统的学习这一经典的机器学习方法。 为了更好的帮助广大读者们学习、了解集成学习，博文视点学院联合机器之心，特邀《集成学习：基础与算法》一书译者李楠
本文介绍了偏差和方差的概念，以及如何从偏差和方差的角度来解释一个算法的泛化性能。同时，本文还介绍了Bagging和Boosting这两种集成学习的方法，以及它们如何降低模型的偏差和方差。
简单来说，现代推荐系统由训练/推理流水线（pipeline）组成，涉及数据获取、数据预处理、模型训练和调整检索、过滤、排名和评分相关的超参数等多个阶段。走遍这些流程之后，推荐系统能够给出高度个性化的推荐结果，从而提升产品的用户体验。
Cognitive Service Introduction Twitter:@huiwenhan Weibo:@huiwenhan Agenda Watson Developer Cloud Service introduction and Demo Watson-developer-cloud SDK Resources Service introduction and Demo AlchemyLanguage Entity Extraction Sentiment Analysis Em
随着各种消费类设备智能化的巨大增长，这些应用正变得更加以数据为中心data-centric和计算密集型computation intensive。从IC设计的角度来看，这增强了早已经存在的power vs area trade-off的挑战。
机器学习（Machine learning）是关于计算机系统执行特定任务的算法和统计模型的科学研究，它不使用明确的指令，而是依靠模式和推理来完成任务。（Wikipedia）
非常好的一篇文章，为了自己学习和方便大家，翻译了一下~~ Who handles conventional project manager duties in agile development? 在
博文视点学院 本周课表（2月8日-2月14日） 今天起，学院内全部付费内容 陆续限免开放部分章节！ 共5000+小时的精品课程， 轮番上阵，周周更新，免费畅学！ 扫描下面的二维码，即可进入学院学习哦！ 1 本周限免章节 ▊《狼叔的Node.js快速入门课》 限免时间：2月8-14日 限免章节： 前传：这课适合你么？ 1. 狼叔与Node.js的不解之缘 2. Node.js 3m安装实践 3. Node.js 编辑器与调试 《狼书》三卷相对来说比较正式，体系完备，内容深浅都有，但有一些针对于
真实场景视频数据的多样性、退化的复杂性为视频超分带来了极大的挑战。尽管时序上的长距离传播可以有效改善轻度的重建质量，但真实场景的重度退化则会伴随长距离传播损害重建质量。
在谈sort之前，我们先了解一下原地算法，什么事原地算法呢？所谓原地算法就是说基于原有的数据结构进行一定的操作修改，而不借助额外的空间。使用原地算法时，其内存干净，空间复杂度是O(1)，可以减少没必要的内存，避免造成内存浪费和冗余。当然，减小内存损耗会带来算法复杂度和时间消耗的增加，所以是一个Tradeoff。Tradeoff 是一种针对目标选择有效的路径的思维方式，需要对做的事情权衡利弊，选择最佳方式处理问题。
（一） 软件领域有个叫格林斯潘的哥们，估计大家都不怎么熟悉，但下面这句话写过代码可能没几个不知道： Any sufficiently complicated C or Fortran program contains an ad hoc, informally-specified, bug-ridden, slow implementation of half of Common Lisp. 任何C或Fortran程序复杂到一定程度之后，都会包含一个临时开发的、不合规范的、充满程序错误的、运行速度很慢的、只
Facebook最著名的工程师文化之一是bootcamp。每个新入职的员工，不管是应届生，还是老油条，都需要在bootcamp里接受洗礼： 6周的训练，每个人都会有一个mentor，会被分配很多技术任务，mentor和你每周1:1，他会帮你引荐做一件事所需要打交道的人。每个人的任务和正式员工的一样，只不过略简单，且不紧急。这些任务来自各个组，可以切身和各个组的人打交道，review代码，评估和组里的人是否有化学反应，组里人也可以评估你，双向选择。 任务可以来自任何组，mentor也会问喜欢做什么，前端, 后
问题复现步骤： 1) 输入字符串： { "V":0.12345678 } 2) 字符串转成cJSON对象 3) 调用cJSON_Print将cJSON对象再转成字符串 4) 再将字符串转成cJSON对象 5) 保留8位精度方式调用printf打印值，输出变成：0.123456 问题的原因出在cJSON的print_number函数： static char *print_number(cJSON *item) { char *str; double d = item->valuedouble; if (fabs(((double) item->valueint) - d) <= DBL_EPSILON && d <= INT_MAX && d >= INT_MIN) { str = (char*) cJSON_malloc(21); /* 2^64+1 can be represented in 21 chars. */ if (str) sprintf(str, "%d", item->valueint); } else { str = (char*) cJSON_malloc(64); /* This is a nice tradeoff. */ if (str) { if (fabs(floor(d) - d) <= DBL_EPSILON) sprintf(str, "%.0f", d); else if (fabs(d) < 1.0e-6 || fabs(d) > 1.0e9) sprintf(str, "%e", d); else sprintf(str, "%f", d); } } return str; } 最后一个sprintf调用没有指定保留的精度，默认为6位，这就是问题的原因。 注：float的精度为6~7位有效数字，double的精度为15~16位。
在有代表性的关系型数据库如MySQL、SQL Server、Oracle中，数据存储与索引的基本结构就是我们耳熟能详的B树和B+树。而在一些主流的NoSQL数据库如HBase、Cassandra、LevelDB、RocksDB中，则是使用日志结构合并树（Log-structured Merge Tree，LSM Tree）来组织数据。本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。
Building the Software 2.0 Stack by Andrej Karpathy from Tesla
>An evolutionary architecture supports incremental, guided change as a first principle across multiple dimensions.
最近几年DDD（领域驱动设计 domain-driven design）概念很火，它以统一的语言来表述业务流程和技术架构，方便领域专家、技术开发交流达成共识，不失为一个复杂业务的解决之道。
Services 1)Language 1.1) AlchemyLanguage :Demo Document AlchemyLanguage is a collection of APIs that offer text analysis through natural language processing. The AlchemyLanguage APIs can analyze text and help you to understand its sentiment, keywords, en
TrulySecure是Sensory融合面部和语音的具备高度灵活性的身份认证技术解决方案，提供比传统的用户名和密码，PIN码更安全，更易用的身份认证用户体验。
【新智元导读】DeepMind与来自普林斯顿、NYU、达特茅斯学院、UCL和哈佛大学的研究人员合作，探索了人类行为中的强化学习，为开发智能体强化学习提供了新的策略。研究人员具体探讨了一种存在于无模型和基于模型的学习算法之间的方法，基于后继表示（successor representation，SR），将长期状态预测存入缓存中。作者预计，这些发现将为计算科学、电生理学和神经影像学研究开辟新的途径去研究评估机制的神经基础。相关论文《The successor representation in human re
如上图所示，在DARTS中，搜索时候是以 8 cells with 50 epochs 来进行的，而evaluate时却以 20 cells，这bias造成了精度大幅度下降；而 P-DARTS 以渐进的方式 5 cells, 11 cells, 17 cells 分别 25 epochs 来进行，这样更能接近evaluate时的情况，故性能也更好。
梯度消失现象：在某些神经网络中，从后向前看，前面层梯度越来越小，后面的层比前面的层学习速率高。
此外貌似还可以用md 或html 渲染，不过这里其实有更强的ggtext 了：R语言之可视化（32）之ggtext：提高ggplot2的文本呈现 - 简书 (jianshu.com)[2]
本文主要内容还是围绕着场景分析与数据理解、方法论与算法设计、工具链与部署落地等方面进行展开，重点关注的是顶层设计。
trade-off翻译过来大致是折中的意思，也就是说系统设计通常牵扯的点比较多，有的设计方案这个方面比较好，但是又有其他缺点，没有十全十美的方案，只是在特定的上下文，特定的约束条件下，权衡选取比较合适的方案。但是一旦这个上下文或约束条件随着业务变化，基础设施变化等等，原来的折中的方案可能也就不合适了。于是就需要重新架构。
MobileNet是Google提出的一种使用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)构建的、更加适合移动端和嵌入式应用的轻量级神经网络。该网络在Object Detection、Finegrain Classification、Face Attributes和Large Scale Geo-Localization等领域都有广泛的应用。与Resnet类似，经过几个版本的迭代，MobileNet已经成为神经网络领域的基础设施。
最近重新用回了fedora, 现在已经是34版本了。启用vncserver 时，提示已经变成了一个服务；之前一直使用 vncserver :1 的形式启动；
OLAP（On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，通过对数据大量分析，得出分析报告，提供决策支持，其侧重数据分析能力，比喻说用户行为分析。
近年来，自动摘要技术取得了长足的进步，这主要归功于范式的转变 —— 从在标注数据集上进行有监督微调转变为使用大语言模型（LLM）进行零样本 prompt，例如 GPT-4。不需要额外的训练，细致的 prompt 就能实现对摘要长度、主题、风格等方面特征的精细控制。
前文「JDK源码分析-HashMap(1)」分析了 HashMap 的内部结构和主要方法的实现原理。但是，面试中通常还会问到很多其他的问题，本文简要分析下常见的一些问题。
可视化是一种强大的工具，用于以直观和可理解的方式传达复杂的数据模式和关系。它们在数据分析中发挥着至关重要的作用，提供了通常难以从原始数据或传统数字表示中辨别出来的见解。
Consider, a sort instrumented with (oversimplified) simple debug support:
一个多月前，facebook 将其开源了一年多的 GraphQL 标记为 production ready ( http://graphql.org/blog/production-ready/ )，几乎同一时间，github 开放了其 GraphQL API 的 early access ( https://developer.github.com/early-access/graphql/ )。两颗重磅炸弹先后落地，是否意味着已有五年多历史，和 facebook 的 news feed 几乎同时诞生的
苹果 1. 如果你有几百万用户，每个用户都会发生数百笔交易，这些交易存在于数十种产品中。你该如何把这些用户细分成有意义的几类？ 微软 1. 描述一个你曾经参与的项目，以及它的优点。 2. 如何处理具有高基数（high-cardinality）的类属特征？ 3. 如果想要给 Twitter feed 写 summarize，你要怎么办？ 4. 在应用机器学习算法之前纠正和清理数据的步骤是什么？ 5. 如何测量数据点之间的距离？ 6. 请定义一下方差。 7. 请描述箱形图（box plot）和直方图（his
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