爱可可老师24小时热门分享(2019.7.18)

No 1. 程序员的感人留言 😂 ​
No 2. 【TabNine:基于GPT-2、用百万级源码文件训练的全语言编程自动补全,支持VS Code、Sublime Text、Vim、Atom等各种IDE】
No 3. 'python爬虫教程系列、从0到1学习python爬虫' by wistbean GitHub: …
No 4. 最感人的致谢 😂 ​
No 5. 百度网盘如果下载资源很慢,首先给该资源创建一个分享链接,然后将链接复制到浏览器地址框,在链接的bai…
No 6. [good]
No 7. 《Calculus on Computational Graphs: Backpropagation》
No 8. 如何在实践中应用机器学习: 1/编写简单的基于规则的解决方案,搞定80%的情况 2/编写简单…
No 9. 昏眩山羊(Fainting goat)是一种家养山羊,当它们感到恐慌时,肌肉会僵直约3秒钟 ref:…
No 10. 【语音处理相关资源列表】
No 11. 【Pytorch-Transformers 1.0发布,支持BERT, GPT, GPT-2, Transfo-XL, XLNet, XLM等,含27个预训练模型】
No 12. 曲率之美 ref:http://t.cn/AilP2jNA ​
No 13. 《Understanding the Limitations of CNN-based Absolute Camera Pose Regression》
No 14. 【科研写作:给学生和导师的策略和工具指南】
No 15. 早![太阳]
No 16. 这谁画的? 😂 ​
No 17. 【PyTorch深度网络逐层性能分析器】
No 18. 《Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation》
No 19. #AI 看不懂# ​
No 20. 【2D/3D点云处理工具包(Python)】
No 21. 【OpenPose实时姿态估计的PyTorch实现】
No 22. 【数据科学Python入门指南】
No 23. 【Scikit-Learn风格的特征工程工具包】
No 24. 【轨迹预测(Trajectory Prediction)相关资源列表】
No 25. 【2019 Google 地标检索比赛第一名、第三名方案】
No 26. 😢 ​
No 27. 【(Python)点云3D目标可视化、分析、动画模块】
No 28. 【多帧超分辨率(MFSR)网络HighRes-net】
No 29. 🍎 vs. 🦉 ​
No 30. 《PyTorch Transformers for state-of-the-art NLP》
No 31. Stephen Floor:令人惊讶的是,作为科学家,我们几乎无时无刻不谈“创新”
No 32. 【智能运维(AIOps)学习资料汇总】
No 33. 【当软件工程师头两年的一些经验教训】
No 34. 【阿波罗11号制导计算机(AGC)中指令模块(Comanche055)和登月模块(Luminary099)原始代码】
No 35. 【直接从JSON、CSV、PostgreSQL、MySQL、Redis等数据库文件合并、分析、迁移数据的SQL查询工具】
No 36. 《A General Framework for Uncertainty Estimation in Deep Learning》
No 37. 【Facebook的字符级神经网络语言模型研究】
No 38. 【网页版SSH客户端】
No 39. 《RankQA: Neural Question Answering with Answer Re-Ranking》
No 40. 'ffmpeg-cpp – A clean, easy-to-use C++ wrapper aro…
No 41. 【C++游戏开放项目大列表】
No 42. 『英文文献阅读经验分享』 [星光]近万字保姆级功课,教你应对英文文献的一切问题,你…
No 43. 【云端艺术家:走向AI、艺术和自治的巅峰】
No 44. 【Google的(TensorFlow API)机器学习速成教程(15小时/20讲)】
No 45. 【剑桥大学工程系(CUED)博士论文LaTeX/XeLaTeX/LuaLaTeX格式模板】
No 46. 'A C++ implementation of a memory efficient hash m…
No 47. RL能搞定吗? http://t.cn/AiWgqgeO ​
No 48. 【基于磁盘的高性能并行内存(RAM)外数据处理框架】
No 49. 《Building Machine Learning Powered Applications – Going from Idea to Product》
No 50. 【用Python复现的相关滤波跟踪器】

爱可可老师24小时热门分享(2019.7.17)

No 1. 向C语言致敬!
No 2. 诠释相当到位! ​
No 3. 这两天图灵登上50英镑新钞的新闻引起了广泛关注,更有细心网友(Dan Barker)发现了钞票上另外…
No 4. RL能搞定吗? http://t.cn/AiWgqgeO ​
No 5. 'python爬虫教程系列、从0到1学习python爬虫' by wistbean GitHub: …
No 6. 【腾讯广告算法大赛初赛第一名方案】
No 7. 【Pytorch-Transformers 1.0发布,支持BERT, GPT, GPT-2, Transfo-XL, XLNet, XLM等,含27个预训练模型】
No 8. 'nlp相关的一些论文及代码, 包括主题模型、词向量(Word Embedding)、命名实体识别(…
No 9. 【图像配准:从SIFT到深度学习】
No 10. 【用NumPy从头实现Word2vec词向量】
No 11. 走向实用的车辆检测
No 12. 深度学习入门教程
No 14. 《Mastering GO》
No 15. 【科研论文撰写策略】
No 16. 【十本书学习机器学习】
No 17. 【无需GAN的深度学习超分辨率】
No 18. 【时序行为检测相关资源列表】
No 19. 【语音处理相关资源列表】
No 20. 【图分类相关资源大列表】
No 21. 《自学是门手艺:没有自学能力的人没有未来》
No 22. 【如何在六天面试硅谷六家顶级公司拿到全部Offer】
No 23. 程序员的感人留言 😂 ​
No 24. 《Learning Compressed Sentence Representations for On-Device Text Processing》
No 25. 【Jupyter Notebook扩展:将pandas DataFrames展示为DataTables JS】
No 26. 【XLNet文本生成】
No 27. 【“所见即所得”网络图布局:图布局深度生成模型】
No 28. 每次连接中点绘出的多边形,会越来越接近正六边形
No 29. 【学习计算机视觉】
No 30. 【2D/3D点云处理工具包(Python)】
No 31. 《Understanding the Limitations of CNN-based Absolute Camera Pose Regression》
No 32. 『英文文献阅读经验分享』 [星光]近万字保姆级功课,教你应对英文文献的一切问题,你…
No 33. #AI 看不懂# ​
No 34. 【开源自然语言处理中的迁移学习】
No 35. 【Scikit-learn/Tensorflow音频迁移学习】
No 36. 【spaCy自然语言处理研讨会(视频)】
No 37. 《What does it mean to understand a neural network?》
No 38. 早![太阳] ​
No 39. 【用Org mode写博士论文】
No 40. 【轨迹预测(Trajectory Prediction)相关资源列表】
No 41. 【NLP研究缺失的元素】
No 42. 【Virgilio:数据科学在线学习资源】
No 43. 【Open Syllabus引用图(node2vec表示+UMAP聚类可视化)】
No 44. 【2019 Google 地标检索比赛第一名、第三名方案】
No 45. 【OpenPose实时姿态估计的PyTorch实现】
No 46. 【Scikit-Learn风格的特征工程工具包】
No 47. 晚安~
No 48. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 49. 'ffmpeg-cpp – A clean, easy-to-use C++ wrapper aro…
No 50. 《Efficient Video Generation on Complex Datasets》

爱可可老师24小时热门分享(2019.7.16)

No 1. '2019年最新总结,阿里,腾讯,百度,美团,头条等技术面试题目,以及答案,专家出题人分析汇总。' …
No 2. 【神经网络数学原理图解】
No 3. 向C语言致敬!
No 4. 【4分钟PyTorch入门】
No 5. 【强化你的Jupyter Notebooks】
No 6. 《自学是门手艺:没有自学能力的人没有未来》
No 7. 'nlp相关的一些论文及代码, 包括主题模型、词向量(Word Embedding)、命名实体识别(…
No 8. 【数据科学家解释P-values】
No 9. 早![太阳] ​
No 10. 昨天有朋友问啥是10x engineer [笑而不语] ​…
No 11. 【推荐系统评价指标、图表库】
No 12. 《R-Transformer: Recurrent Neural Network Enhanced Transformer》
No 13. 【腾讯广告算法大赛初赛第一名方案】
No 14. 诠释相当到位! ​
No 15. 【Keras深度学习视频分类】
No 16. 【Thunder Trader:基于C++11开发的量化交易平台】
No 17. 【面向机器学习和数据科学的多合一网页版集成开发环境】
No 18. 【基于PySnooper的一组强大的Python调试工具】
No 19. 【TensorFlow强化学习训练、测试、可视化通用基础代码】
No 20. 《Mastering GO》
No 21. 《WikiMatrix: Mining 135M Parallel Sentences in 1620 Language Pairs from Wikipedia》
No 22. 《The Perfect Match: 3D Point Cloud Matching with Smoothed Densities》
No 23. 【视觉SLAM/视觉里程计相关资源大列表】
No 24. 【Tableau股市可视化】
No 25. 晚安~ [月亮] http://t.cn/AiWQQXTd ​
No 26. 走向实用的车辆检测
No 27. 【TDengine:面向物联网设计和优化的开源大数据平台】
No 28. 【VvvebJs:拖放式网站开发JS库】
No 29. 可视化:网络时代的初次相遇💕 src:http://t.cn/AiWMYMK4 ​…
No 30. 《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》
No 31. 【SpotMicroAI:自制自学习机器人】
No 32. 【parso:Python解析器】
No 33. 【XLNet文本生成】
No 34. 10x Developer指南
No 35. 《Large Memory Layers with Product Keys》
No 36. 【时序行为检测相关资源列表】
No 37. 【跨语种语言模型】
No 38. 【用姿态控制灯光】
No 39. 【用Org mode写博士论文】
No 40. 【比特币交易机器人】
No 41. 《Hello, It's GPT-2 — How Can I Help You? Towards the Use of Pretrained Language Models for Task-Oriented Dialogue Systems》
No 42. 【Jupyter Notebook扩展:将pandas DataFrames展示为DataTables JS】
No 43. 【学习计算机视觉】
No 44. 《Benchmarking Categorical Encoders》
No 45. 《Artificial Intelligence as a Services (AI-aaS) on Software-Defined Infrastructure》
No 46. 《Learning Compressed Sentence Representations for On-Device Text Processing》
No 47. 'SpykeTorch – High-speed simulator of convolutiona…
No 48. 【YouTube反馈回路的潜在毒性】
No 49. 将铁磁流体倒在被锁定在超导体磁场内的磁铁上(磁通钉扎+迈斯纳效应) src:http://t.cn/…
No 50. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…

爱可可老师24小时热门分享(2019.7.15)

No 1. '2019年最新总结,阿里,腾讯,百度,美团,头条等技术面试题目,以及答案,专家出题人分析汇总。' …
No 2. 《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》
No 3. 【异常检测相关资源大列表】
No 4. 【深度学习缺陷检测】
No 5. 【强化学习与决策(RLDM)2019会议笔记】
No 6. 现代防抖技术(稳定器) more:http://t.cn/AiW9daHC http://t.cn/…
No 7. 【神经网络数学原理图解】
No 8. //@zibuyu9:最近同学们对这篇综述和列表都做了更新,欢迎关注,论文:http://t.cn/…
No 9. 《Financial Time Series Data Processing for Machine Learning》
No 10. 《Multilingual Neural Machine Translation with Knowledge Distillation》
No 11. 【(Keras)优化学习率提高模型性能】
No 12. 【研究设计与规划:研究与研究问题】
No 13. 开源博物馆资源
No 14. 【AshPy:TensorFlow 2.0(分布式)训练、评价、模型选择和快速原型设计库】
No 15. 【XGBoost概率预测扩展】
No 16. 乐派与座椅 🎵💺 ​
No 17. 【推荐系统评价指标、图表库】
No 18. 球兰(Hoya flowers) ref:http://t.cn/AiW9eDK9 http://t…
No 19. 晚安~ [月亮] ​
No 20. 《Understanding the Representation Power of Graph Neural Networks in Learning Graph Topology》
No 21. 昨天有朋友问啥是10x engineer [笑而不语] ​…
No 22. 早![太阳] ​
No 23. 【Python移动行为分析库】
No 24. 《Benchmarking Categorical Encoders》
No 25. 【OpenVQA:轻量、可扩展、通用的视觉问答(VQA)研究框架】
No 26. 开源博物馆资源
No 27. 【基于PySnooper的一组强大的Python调试工具】
No 28. 'kkFileView – 使用spring boot打造文件文档在线预览项目解决方案,支持doc、…
No 29. 【面向机器学习和数据科学的多合一网页版集成开发环境】
No 30. 【Thunder Trader:基于C++11开发的量化交易平台】
No 31. 【视觉SLAM/视觉里程计相关资源大列表】
No 32. 【VvvebJs:拖放式网站开发JS库】
No 33. 【TDengine:面向物联网设计和优化的开源大数据平台】
No 34. 【给聪明人的信息论精要指南】
No 35. 【新书:《程序员数学基础:用Python实现3D图形、机器学习和仿真》】
No 36. 《Generating large labeled data sets for laparoscopic image processing tasks using unpaired image-to-image translation》
No 37. 【比特币交易机器人】
No 38. 《Making AI Forget You: Data Deletion in Machine Learning》
No 39. 【NLP新时代】
No 40. 《Knowledge Graph Embedding for Ecotoxicological Effect Prediction》
No 41. 【改善简历、学习编程的十大编程项目】
No 42. 《The Perfect Match: 3D Point Cloud Matching with Smoothed Densities》
No 43. 【SpotMicroAI:自制自学习机器人】
No 44. 《The What-If Tool: Interactive Probing of Machine Learning Models》
No 45. 【TensorFlow强化学习训练、测试、可视化通用基础代码】
No 46. 【地理空间深度学习相关资源大列表】
No 47. 【专注+深入工作——成为10倍效率开发者的秘诀】
No 48. 'bistring – Bidirectionally transformed strings' b…
No 49. 【parso:Python解析器】
No 50. 【AI未来说!最前沿的AI青年论坛第七期(无人驾驶专场)】

爱可可老师24小时热门分享(2019.7.14)

No 1. 【新书:《程序员数学基础:用Python实现3D图形、机器学习和仿真》】
No 2. 【改善简历、学习编程的十大编程项目】
No 3. 【NLP新时代】
No 4. 【地理空间深度学习相关资源大列表】
No 5. 很多论文的结构是这样的: ​
No 6. 【研究计划撰写指南】
No 7. 【专注+深入工作——成为10倍效率开发者的秘诀】
No 8. 【异常检测相关资源大列表】
No 9. 【给聪明人的信息论精要指南】
No 10. 【中文自然语言处理向量合集,包括字向量,拼音向量,词向量,词性向量,依存关系向量.共5种类型的向量】
No 11. 【面向对象的数据科学编程】
No 12. 熟悉的味道:迁移学习8-bit音乐生成模型LakhNES生成的红白机游戏配乐 paper:http:…
No 13. 【用Google Colab开始Kaggle旅程】
No 14. 【Open Images 2019实例分割比赛】
No 15. 'kkFileView – 使用spring boot打造文件文档在线预览项目解决方案,支持doc、…
No 16. 【Python/OpenCV实现的视频车辆计数】
No 17. 现代防抖技术(稳定器) more:http://t.cn/AiW9daHC http://t.cn/…
No 18. 《自学是门手艺:没有自学能力的人没有未来》
No 19. 【深度学习缺陷检测】
No 20. “NLP新时代”
No 21. 乐派与座椅 🎵💺 ​
No 22. 《CapSal: Leveraging Captioning to Boost Semantics for Salient Object Detection》
No 23. 球兰(Hoya flowers) ref:http://t.cn/AiW9eDK9 http://t…
No 24. 《Multilingual Neural Machine Translation with Knowledge Distillation》
No 25. 晚安~ [月亮] ​
No 26. 【XGBoost概率预测扩展】
No 27. 【Python移动行为分析库】
No 28. 🐱🐾 ​
No 29. 【AshPy:TensorFlow 2.0(分布式)训练、评价、模型选择和快速原型设计库】
No 30. 【机器学习/AI基础设施(Infrastructures)大列表】
No 31. 'Tensorboard extension for jupyterlab.' by Chester…
No 32. 10x.engineer [坏笑] ​
No 33. 早![太阳]
No 34. 【OpenVQA:轻量、可扩展、通用的视觉问答(VQA)研究框架】
No 35. 【用Jupyter Notebooks实现可再现研究的十条简单规则】
No 36. 【Kaggle Kernels手把手入门教程】
No 37. 【用于创建交互式可视化网络图的Python包】
No 38. 《Self-supervised Learning of Distance Functions for Goal-Conditioned Reinforcement Learning》
No 39. 《On Explaining Machine Learning Models by Evolving Crucial and Compact Features》
No 40. 《Zero-shot Learning for Audio-based Music Classification and Tagging》
No 41. 《k-GANs: Ensemble of Generative Models with Semi-Discrete Optimal Transport》
No 42. 《BlazeFace: Sub-millisecond Neural Face Detection on Mobile GPUs》
No 43. 【TensorFlow 2.0入门】
No 44. 《Applications of a Novel Knowledge Discovery and Data Mining Process Model for Metabolomics》
No 45. 《Interpretable Counterfactual Explanations Guided by Prototypes》
No 46. 《Incorporating Query Term Independence Assumption for Efficient Retrieval and Ranking using Deep Neural Networks》
No 47. 《Striving for Simplicity in Off-policy Deep Reinforcement Learning》
No 48. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 49. 【Python/Pandas数据处理教程】
No 50. Unofficial PyTorch implementation of BlazeFace Git…

爱可可老师24小时热门分享(2019.7.13)

No 1. 【TensorFlow 2.0入门】
No 2. 【Python/Pandas数据处理教程】
No 3. 很多论文的结构是这样的: ​
No 4. 🐱🐾 ​
No 5. 【中文自然语言处理向量合集,包括字向量,拼音向量,词向量,词性向量,依存关系向量.共5种类型的向量】
No 6. 【最先进(SOTA)医学图像分割方法大列表(基于各比赛结果)】
No 7. 【Python/OpenCV实现的视频车辆计数】
No 8. 【CVPR 2019少样本学习总结】
No 9. 【Kaggle Kernels手把手入门教程】
No 10. 《BlazeFace: Sub-millisecond Neural Face Detection on Mobile GPUs》
No 11. 《EMI: Exploration with Mutual Information》
No 12. Anna Zhilyaeva在卢浮宫表演VR绘画 👍 http://t.cn/AiW5GWNY ​…
No 13. 【研究计划撰写指南】
No 14. 如何快速区分世界级名画家
No 15. 《自学是门手艺:没有自学能力的人没有未来》
No 16. 特征工程
No 17. 请坦诚面对自己项目在这个层次结构中的位置——如果程序还不work,别急着让它跑得更快。
No 18. 【视频分析/多模态学习论文、代码、数据集大列表】
No 19. 自信的力量 🦆🐂 http://t.cn/AiWq1Mer ​
No 20. “Python/Pandas数据处理教程”
No 21. 【Fast AutoAugment轻量版,自动样本扩增】
No 22. 【CPython 源码阅读笔记, 多图展示底层实现细节】
No 23. 【Tensorflow实现的知识蒸馏方法】
No 24. “TensorFlow 2.0入门”
No 25. 《Topic Modeling in Embedding Spaces》
No 26. 早![太阳]
No 27. 【Strawberry GraphQL:(Python)GraphQL库】
No 28. 《CapSal: Leveraging Captioning to Boost Semantics for Salient Object Detection》
No 29. 正派和反派“换脸”
No 30. 【PyTorch实现的神经网络协同过滤(NCF)】
No 31. 【深度学习基础:正向模型、可微损失函数与优化】
No 32. 【机器学习/AI基础设施(Infrastructures)大列表】
No 33. 【Gradio:快速部署(图像)机器学习模型测试界面的Python库】
No 34. 'Tensorboard extension for jupyterlab.' by Chester…
No 35. 【用Jupyter Notebooks实现可再现研究的十条简单规则】
No 36. 【SciPy 2019视频集锦】
No 37. 【端到端封闭域问答系统】
No 38. 晚安~
No 39. 'Pytorch Batch SVD' by Check Deng GitHub: http://t…
No 40. 晚安~ [月亮] http://t.cn/AiOD4Y7B ​
No 41. 《Adversarial Objects Against LiDAR-Based Autonomous Driving Systems》
No 42. 【用于创建交互式可视化网络图的Python包】
No 43. 'Deep-CFR – Scalable Implementation of Deep CFR an…
No 44. 英文世界里关于11的热门问题…… [嘻嘻] ​…
No 45. 《Learning to learn with quantum neural networks via classical neural networks》
No 46. 【评审员新手避坑指南】
No 47. 论文里的结果 vs. 被删掉的结果 [笑cry] ​…
No 48. 纹影摄影(Schlieren photography):透过镜头看气流 more:http://t….
No 49. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 50. 《Implicit Regularization in Deep Matrix Factorization》

30 年老程序员的修炼之道;谷歌大脑专家发文吐槽 AI 工程现状;Cloudera 宣布开源所有软件 – InfoQ每周精要594期

 中文站「每周精要」
NO.594
2019/07/14
一个 30 年老程序员的修炼之道
语言开发
本文作者 Julio Biason 从 1990 年开始从事软件开发工作,以下是他从过去 30 年软件开发生涯总结出来的一系列冷笑话式的经验之谈。
机器学习陷入困境,谷歌大脑专家发文吐槽 AI 工程现状
AI 机器学习
在本文中,Google Brain 的研究人员解释了硬件加速器的进化如何有利于编译器后端优化巨大的单内核,介绍了这种对高性能但不灵活的内核的依赖如何增强了编程模型的主导风格。
打造超级 App:将滴滴、支付宝、饿了么结合到一个应用里,Copy 到东南亚!
移动 语言开发
在没有支付宝、微信的东南亚,Grab 就有机会成为这样的一个超级 App!
阿里巴巴 Dragonwell JDK 重磅发布 GA 版本:生产环境可用
语言开发
InfoQ 独家获悉 Dragonwell JDK 8.0.0 正式发布 GA 版本,这意味着其已经具备在生产环境正式运行的能力。
Lodash 库爆出严重安全漏洞,波及 400 万 + 项目
安全 语言开发
Lodash 被爆出一个高严重性安全漏洞——”原型污染“漏洞。
新 Cloudera 宣布将开源所有软件,并推出新的开源许可模式
开源
7 月 10 日,合并后的 Cloudera 宣布了新的开源许可模式,并计划对所有产品的新版本实施许可证变更,不追溯已经发布的版本。
B 站在微服务治理中的探索与实践
架构
微服务有两个痛点,一个是如何拆分微服务,微服务的边界怎么划分制定;二是微服务上了规模之后如何管理,因为只要上了规模,任何小小的问题都可能会被放大,最后导致雪崩效应。
全面封禁 AI“一键脱衣”项目!GitHub 清理 DeepNude 开源代码
AI
GitHub 正式关闭 AI“一键脱衣”项目 DeepNude 的代码库,并删除了该项目的多个副本,原因是该项目违反了平台针对“色情淫秽内容”的规定。
2019 年,Hadoop 还是数据处理的可选方案吗?
大数据
本文分析了Apache Hadoop 在 2019 年是否还是一个可选方案。
QPS 比 Nginx 提升 60%,阿里 Tengine 负载均衡算法揭秘
运维
PS 处理能力相对于 Nginx 官方的 SWRR 算法也提升了 60% 左右。
Python 还是 Node.js?你会选择哪种编程语言?
语言开发
Python 与 Node.js,你究竟会选择哪种编程语言?Python 是业务应用程序、桌面用户界面、教育平台、游戏和科学应用程序的首选语言。
技术人 ToB 成功的样子千篇一律,失败的样子却各有不同
本文分享了「技术人员做 ToB 产品的 N 种“死”法」,从不同的视角看产品、产品经常掉进去的坑以及平衡的艺术三个角度出发,分析了 ToB 企业“死亡”的几种样子。
有赞客户运营系统的演进
前端
随着线上线下流量越来越贵,商家对客户精准运营诉求越来越强烈。有赞客户运营相关的业务产品也在近一年不断推陈出新。
开源史上最大交易落定:IBM 完成对红帽 340 亿美元收购
云计算 开源
经过半年多的调整,IBM 宣布已经完成以每股 190.00 美元现金收购红帽全部已发行股票及普通股的交易,总股本价值约为 340 亿美元。
Java EE 规范重命名为 Jakarta EE
语言开发
Eclipse 基金会最近对Java EE标准的每个规范进行了重命名,阐明了每个规范在 Jakarta EE 平台未来的角色。
Zoom 爆出严重漏洞:任何网站可劫持 Mac 摄像头,祸及 400 万用户
云计算 安全
该漏洞使任何网站都可以在未经用户允许的情况下“劫持”Mac 用户的网络摄像头,即便卸载也难以彻底摆脱。
“看一看”推荐模型揭秘:微信团队提出实时 Look-alike 算法,解决推荐系统多样性问题
AI 机器学习
Look-alike 是广告领域经典的推荐算法,拥有定向能力强、用户扩展精准等优点。本文在微信看一看的推荐场景下对传统 look-alike 进行了改造,使之更适合高时效性的资讯推荐系统。
谷歌:云原生架构的 5 条原则
云计算 架构
云原生究竟是什么意思呢?更重要的是,你如何着手设计这样一个系统?
闲鱼基于图片生成跨端代码:UI2CODE
AI
如何从‘视觉稿’精确的还原出对应的 UI 侧代码一直是端侧开发同学工作里消耗比较大的部分。
一文理解 Transformer 的工作原理
AI 机器学习
Transformer 在自然语言处理中,是如何工作的?且听 Prateek Joshi 为我们娓娓道来。
从应用交付角度看云原生体系的构建
云计算 架构
本文将从 DevOps、微服务、API 三个方向重点讲述云原生 ADC 体系的构建。

技术大会  CONFERENCE
QCon 上海:闲鱼从零到千万 DAU 的应用架构演进
业务架构要随着业务发展做相应的演进,继而支撑业务的快速发展。来跟阿里巴巴技术专家夏朝锋了解闲鱼业务从零发展到千万级 DAU 应用不同阶段的业务特点以及核心问题 , 以及期间针对性做相应的架构演进来, 来阐述业务架构的演进思路与心得。

极客时间App  GEEK TIME APP
前端工程师如何进阶
前端工程师,到底应该学习知识还是提升能力?互联网大厂对于不同级别的前端有什么具体技能要求?
从软件搬砖师到软件架构师,程序员的架构师之路
想要做架构,空有一身技术是远远不够的,知识的深度和广度,会决定一个架构师的架构能力。我们可以来看看 100+ 一线技术专家,分享完整、系统地分享他们的架构经验和思考。
不在BAT,如何练就大厂程序员的眼界?
极客时间赞助了一份程序员学习加油包,内含每日一课月卡(全网独家线下价值数万的顶级会议实录,特邀 425 位国内外大厂资深专家分享以及硅谷 & BAT 以及国内外公司的架构演进),特邀体验,仅限 500 份。

活动推荐  POPULAR EVENTS
北京福利 | 京东 AI 技术集结,深度解析计算机视觉 & NLP 实践应用!
智能分拣、智能控制、计算机视觉、NLP 技术在泛零售场景下的 AI 应用是怎样的?7 月 20 日北京,『云中生智,智创未来——京东人工智能应用实践』沙龙,为你揭秘。
国内金融企业做技术开源很难?这家银行正迎难而上
为什么中国难出高质量的开源应用?在金融领域做开源为何更难?微众银行正迎难而上。7 月 26 日,微众银行首届金融科技开放日将全面展示现场分享其“开放银行”理念及开源社区文化、趋势等内容。CNCF 开源界领袖、AI 界大咖级人物、腾讯云总裁等大咖将悉数到场,限额免费入场名额现已开启。
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爱可可老师一周热门分享(2019.7.13)

No 1. 晚安~ [月亮] http://t.cn/AiOD4Y7B ​
No 2. 《自学是门手艺:没有自学能力的人没有未来》
No 3. 《Python数据挖掘与机器学习实战》
No 4. 【LeetCode 的解题代码和中文讲解】
No 5. 【傅里叶级数之美】
No 6. 《人工智能是当前最好的计算机专业吗? – 知乎》
No 7. 比 2019进度条 还狠…… [晕] ​
No 8. 数据才是主导。 如果你选择了正确的数据结构并且组织得很好,算法几乎是显而易见的。数据结构,而非算法,…
No 9. 河蟹社会,从戴耳机开始 😂 http://t.cn/AiOJqRIS ​…
No 10. 【fast.ai新课:侧重实战的自然语言处理课程】
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No 12. 论文里的结果 vs. 被删掉的结果 [笑cry] ​…
No 13. 美丽的数学“巧合”
No 14. 复现 [哈哈] ​
No 15. 【CVPR 2019神经网络架构搜索进展综述】
No 16. 'YOLOv3-model-pruning – 对 YOLOv3 做模型剪枝(network sli…
No 17. 【PyTorch深度网络可视化工具包】
No 18. 【基于OpenPose的在线实时人体行为检测】
No 19. 【Spark大数据处理实践指南】
No 20. 【元学习:从小样本学习到快速强化学习】
No 21. 《Attention Is All You Need — Transformer》
No 22. VS Code会成为Python开发的首选吗? ​
No 23. assert(伞张开)1/1项测试通过**所有测试均已通过**
No 24. 【《代码大全》软件工程笔记:面向数据科学的编程感悟】
No 25. 【TensorFlow可复现深度学习】
No 26. 【仅用Numpy实现的机器学习算法集锦】
No 27. 【推荐系统文献大列表】
No 28. 【图卷积神经网络相关资源】
No 29. 晚安~ [月亮] http://t.cn/AiWwy6WE ​
No 30. 【机器学习最优化课程资料】
No 31. Jeremy Stanley总结“三年一跳”
No 32. 🐱🐾 ​
No 33. 【PyQt Python图形界面编程实例集锦】
No 34. 晚安~ [月亮] http://t.cn/AiOWskGb ​
No 35. 'Python – 100天从新手到大师' by jackfrued GitHub:
No 36. Command-line tools can be 235x faster than your Ha…
No 37. 【新书:R语言方案手册(第二版)】
No 38. 'Chatbot_CN – 基于金融-司法领域(兼有闲聊性质)的聊天机器人' by Q_S_Y_Q …
No 39. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 40. 【实时表情识别】
No 41. '常用语义分割架构结构综述以及代码复现' by guanfuchen GitHub: http://…
No 42. 【数据科学家之路】
No 43. 【用Cython加速Python代码】
No 44. 【迁移学习自然语言处理教程资料】
No 45. 【GAN漫画人物生成实战】
No 46. 【深度网络最优化问题】
No 47. François Chollet:AI难题不仅是计算机科学问题,更是数学、认知科学和哲学问题。 ​…
No 48. 可视化:地球百年地震史 http://t.cn/AiOs7kHX ​…
No 49. 永恒的正方形 http://t.cn/AiOsZQ9I ​
No 50. 是你吗? [挤眼] ​

爱可可老师一周论文精选(2019.7.13)

No 1. 《What graph neural networks cannot learn: depth vs width》
No 2. 【用无监督词向量从材料科学文献中获取潜在知识】
No 3. 【用无监督数据增扩推进半监督学习】
No 4. 《Adaptive Attention Span in Transformers》
No 5. 《Using Self-Supervised Learning Can Improve Model Robustness and Uncertainty》
No 6. 《Slim-CNN: A Light-Weight CNN for Face Attribute Prediction》
No 7. 《Neural Networks, Hypersurfaces, and Radon Transforms》
No 8. 《Multivariate Time Series Imputation with Variational Autoencoders》
No 9. 《Discovering Communities of Community Discovery》
No 10. 《Large Scale Adversarial Representation Learning》
No 11. 《DeepMRSeg: A convolutional deep neural network for anatomy and abnormality segmentation on MR images》
No 12. 《Evolving the Hearthstone Meta》
No 13. 《Deep Lagrangian Networks: Using Physics as Model Prior for Deep Learning》
No 14. 《Video Crowd Counting via Dynamic Temporal Modeling》
No 15. 《Learning Markov models via low-rank optimization》
No 16. 《Mask Embedding in conditional GAN for Guided Synthesis of High Resolution Images》
No 17. 《Learning Landmarks from Unaligned Data using Image Translation》
No 18. 《Sparse Networks from Scratch: Faster Training without Losing Performance》
No 19. 《Curriculum Learning for Deep Generative Models with Clustering》
No 20. 《BAM! Born-Again Multi-Task Networks for Natural Language Understanding》
No 21. 《Guided Image Generation with Conditional Invertible Neural Networks》
No 22. 《M3D-GAN: Multi-Modal Multi-Domain Translation with Universal Attention》
No 23. 《Variational Autoencoders and Nonlinear ICA: A Unifying Framework》
No 24. 《PointFlow: 3D Point Cloud Generation with Continuous Normalizing Flows》
No 25. 《BlazeFace: Sub-millisecond Neural Face Detection on Mobile GPUs》
No 26. 《Do Transformer Attention Heads Provide Transparency in Abstractive Summarization?》
No 27. 《Topic Modeling in Embedding Spaces》
No 28. 《A Unified Framework of Online Learning Algorithms for Training Recurrent Neural Networks》
No 29. 《UnsuperPoint: End-to-end Unsupervised Interest Point Detector and Descriptor》
No 30. 《MIDI-Sandwich: Multi-model Multi-task Hierarchical Conditional VAE-GAN networks for Symbolic Single-track Music Generation》

爱可可老师24小时热门分享(2019.7.12)

No 1. 晚安~ [月亮] http://t.cn/AiOD4Y7B ​
No 2. 论文里的结果 vs. 被删掉的结果 [笑cry] ​…
No 3. 【图卷积神经网络相关资源】
No 4. VS Code会成为Python开发的首选吗? ​
No 5. assert(伞张开)1/1项测试通过**所有测试均已通过**
No 6. 晚安~ [月亮] http://t.cn/AiWwy6WE ​
No 7. '常用语义分割架构结构综述以及代码复现' by guanfuchen GitHub: http://…
No 8. 【用Cython加速Python代码】
No 9. 【《Keras深度学习进阶》随书代码】
No 10. 《自学是门手艺:没有自学能力的人没有未来》
No 11. 《Semantically Conditioned Dialog Response Generation via Hierarchical Disentangled Self-Attention》
No 12. 【PyTorch实现的经典OCR算法:CTPN/EAST/CRNN】
No 13. 🐱🐾 ​
No 14. ALPHRED2:UCLA开发的四足机器人 http://t.cn/AiWLQDYG ​…
No 15. 【分析梯度下降轨迹理解深度学习隐式正则化】
No 16. 【2019.6 AI最佳网文】
No 17. '结合实际项目经验谈文本检测' by Yuanhang8605 GitHub: http://t.c…
No 18. 【TensorFlow <-> PyTorch 无障碍协同库】
No 19. 【用无监督数据增扩推进半监督学习】
No 20. 什么是语言模型——上面是用维基百科训练的生成器生成的,下面是用IMDB电影评论训练的生成器生成的 …
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No 26. 维多利亚时代的义肢 ​
No 27. 早![太阳]
No 28. 【日本用深度学习识别日文草书文本(并基于TensorFlow.js开发网页版识别应用)】
No 29. 【视频分析/多模态学习论文、代码、数据集大列表】
No 30. 1982年的智能手表 ref:http://t.cn/AiWZr96t ​…
No 31. 【CPython 源码阅读笔记, 多图展示底层实现细节】
No 32. Anna Zhilyaeva在卢浮宫表演VR绘画 👍 http://t.cn/AiW5GWNY ​…
No 33. 【类似Pandas的大规模数据访问、管理、可视化、探索库(Python)】
No 34. 【Strawberry GraphQL:(Python)GraphQL库】
No 35. 【Tensorflow实现的知识蒸馏方法】
No 36. 《EMI: Exploration with Mutual Information》
No 37. 自信的力量 🦆🐂 http://t.cn/AiWq1Mer ​
No 38. 面向未来的机器学习模型 by Jeff Dean Verified account …
No 39. 模型/表示的复用、大大减少训练开销,以基础模型为单位的稀疏激活、用规模换时间,集迁移学习、集成、堆叠…
No 40. 采用“懒加载”
No 41. 【反事实与强化学习】
No 42. 《Deep Lagrangian Networks: Using Physics as Model Prior for Deep Learning》
No 43. 【SFO流量增长时需分析】
No 44. 正派和反派“换脸”
No 45. 【Pluribus:Facebook联手CMU开发的六人扑克机器人,在六人无限注德州扑克上战胜专业人类玩家】
No 46. 【Fast AutoAugment轻量版,自动样本扩增】
No 47. 《BAM! Born-Again Multi-Task Networks for Natural Language Understanding》
No 48. 《Sparse Networks from Scratch: Faster Training without Losing Performance》
No 49. #AI 看不懂# ​
No 50. 《M3D-GAN: Multi-Modal Multi-Domain Translation with Universal Attention》