最近看了不少关于AI和AI应用的资料,越来越觉得自己的这点知识和技能不太够用了,强迫自己卷起来。github上发现的论文库机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料库
评论: 之前在部分业务中使用了无界,通过微前端框架来解决多业务、异构前端业务的融合性问题。早期项目中都是直接用 iframe 。需要另外开发一套postmessage 的通信机制,另外父级框架刷新后iframe内部的地址和状态丢失。[无界](https://github.com/Tencent/wujie/)是鹅厂中台开源项目是基于Web Components + iframe 来实现的微前端框架。主要包含的内容有:通信模块(父子、兄弟模块间通信),状态于依赖共享,应用嵌套模块,js/css沙箱,内嵌脚本,预加载逻辑,单页应用的tab机制等。这里可以留个位,后续做一个源码分析。 | 导语iframe是一个天然的微前端方案,但受限于跨域的严格限制而无法很好的应用,本文介绍一种基于iframe的全新微前端方案,继承iframe的优点,补足iframe的缺点,让iframe焕发新生。目录背景无界方案使用无界适配成本实现细节 实现一个纯净的 iframe &nb
背景课程来源于《金字塔原理》,作者:芭芭拉·明托,毕业于哈佛大学,麦肯锡公司第一位女咨询顾问。其在麦肯锡交付的报告,逻辑严密、数据详实、结论有力,就连排版、配色与字体,都设计精美,让人赏心悦目。其提炼出来的写作思考技巧由此畅销四十多年。金字塔原理是一种重点突出、逻辑清晰、主次分明的逻辑思路、表达方式和规范动作。 金字塔的基本结构是:中心思想明确,结论先行,以上统下,归类分组,逻辑递进。 先重要后次要,先全局后细节,先结论后原因,先结果后过程。学习金字塔思维的解决那些问题1、掌握如何用金字塔原理思考、沟通、管理下属和解决问题;2、提高逻辑性、条理性;掌握表达规范动作;沟通准确高效,效果好、效率高。3、思考:用全脑思维,提高结构化思维能力,思考全、准、快。4、书面表达、公文写作:挖掘读者的关注点、兴趣点、需求点、利益点;5、用金字塔搭建逻辑清晰的框架结构;6、归类分组、重点突出、逻辑清晰、主次分明,让人看得懂、愿意看、记得住;7、缩短写作时间,减少修改次数。8、口头表达:讲话、讲课,用金字塔,重点突出,条理清晰,言简意赅,让听众有兴趣、能理解、记得住。9、管理下属:分配任务,用金字塔原理,
点评:从去年chatgpt 发布以来AI算法领域的技术与AI应用就特别的火,鹅厂的同学整理了一些资料,然后讲基本所需的知识点介绍了一些。尤其是机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)相关的。其中涉及了几个基础算法问题,如:贪心算法,马尔可夫决策过程算法,蒙特卡洛方法、强化学习方法,DQN等。文中提提供了一些参考资料介绍:感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning等。机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料库 大概有七八百篇得资料,共大家一起学习参考. 以下是正文 最近因为 AI 大火,搞的我也对 AI 突然也很感兴趣,于是开启了 AI 的学习之旅。其实我也没学过机器学习,对 AI 基本上一窍不通,但是好在身处在这个信息爆炸的时代,去网上随便一搜发现大把的学习资料。像这个链接里面:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 就有很多资料,但是这相当于大海捞针。在学习之前我们先明确自己的目的是什么,
目录SOLID 原则说明与感悟 前言 SOLID 设计模式的具体内容 SOLID 原则详解 一、单一职责原则 1、单一职责带来的好处 2、反规则的
原文地址:https://juejin.cn/post/7153906550505996296。是对《代码整洁知道-Clean Code》[美] Robert C.Martin 的总结。之前也看了这本书,大部分的书本内容都能完整的描述一个体系的内容,相对网上零碎的知识点来说,相对的信息量和完整度会更好。如果有好书建议好好拜读一下,完整的内容受益终身。 一句话总结很多观点都认为“开发业务没有技术含量,做架构才能体现技术价值”,这种观点有失偏颇。业务架构并不简单,只是很多开发同学理解简单了而已。业务架构讲究工程代码在迭代过程中能持续地应对杂、变等难题并保持程序员的生产力不下降。既然代码需要持续维护,那整洁的架构就非常有必要,本书从微观、宏观上介绍了保持架构整洁的一些方法。脑图详情第一章:整洁代码本章节是对全书的大概介绍,作者的核心观点是: 代码永远不可能被代替,因为编码过程就是把需求细节描述为机器可以理解的粒度。而这个过程中注定有些事情是无法抽象的 保持代码的整洁非常必要,这需要程序员自己亲自实践。不可能任何程序员看了此书后都会变成整洁代码大师 编码领域的规范:借用美国童子军军规——“让
本文转载自 知乎[苏一]的,《Word2Vec详解》 原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/61635013Word2vec是一种用于自然语言处理(NLP)的技术,于2013年发布。word2vec算法使用神经网络模型从大型文本语料库中学习单词关联。一旦经过训练,这样的模型就可以检测同义词或为部分句子建议额外的单词。目录一、Word2Vec概述二、Word2Vec原理三、CBOW四、Skip-gram五、Hierarchical Softmax六、Negative Sampling一、Word2Vec概述 Word2Vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是能够将单词转化为向量来表示,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系。用词向量来表示词并不是Word2Vec的首创,在很久之前就出现了。最早的词向量采用One-Hot编码,又称为一位有效编码,每个词向量维度大小为整个词汇表的大小,对于每个具体的词汇表中的词,将对应的位置置为1。比如我们有下面的5个词组成的词汇表,采用One-Hot编码方式来表示词向量非常简
转载自 余欲与鱼语渔 的csdn 博客[推荐系统综述——附Xmind三分钟重点速览版] 编者注:推荐系统在产品的应用上十分广泛,再比如内容推荐、广告推荐、用户行为推荐、视频内容之类的推荐。都是用到了推荐系统相关的一些基本原理。推荐系统一般是结合着AB测试系统去上线或下架。一个推荐策略的一个优化 都是通过AB测试验证对应的效果后才会上线,并且推荐算法会经过不停的打磨调优。新的推荐算法和推荐策略 的迭代受限于本身产品的一个受众群体、产品调性、法律要求、道德水平等方面 1. 推荐系统概述 1.1 推荐系统是什么 推荐:根据用户的历史行为进行用户兴趣建模,结合内容的特征,给到用户最能满足其兴趣和需求的内容。 推荐系统:推荐系统是一种信息过滤系统,用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”,是特定场景下人与信息更有效率的连接。 1.2 推荐系统意义 个性化推荐系统,主要是为了以下两点:解决信息过载问题;挖掘长尾物品/信息。 推荐系统通过发掘用户的行为,找到用户的个性化需求,从而将长尾物品准确推荐给需要它的用户,帮助用户找到他们感兴趣但很难发现的物品。 1.3 推荐系统工作步骤 推
背景硅谷的很多大型科技,比如:google、facebook、amazon 等,为了让代码的编码风格、代码质量更高,一般是有获得公司代码可读性认证(code-review-readability-certification)的人当作代码的审查者。Googler被要求较快地成为优秀的程序员,这是工作的基本要求。所以,Google的readability仅仅强调对某一门编程语言的设计理念、惯用法、细节代码最佳实践的熟练掌握。Readability训练营与认证在很大程度上考虑了DRY/SOLID/KISS等在代码设计原则与实现层面的应用。价值直接的价值就是:推进工程文化建设,个人工程师素养、公司组织管理、工具建设,是搞好现代化研发。宏观价值:提升团队、公司的整体技术水平,利于产品研发质量、对外开源建设的水平。个人价值:提升个人能水平,通过日复一日的高水平训练可以整体的架构设计能力、编码水平等。认证说明绿带(wet-hands)考试,是给大家一段400行左右的代码做code review。一般集中在一个地方,限时两个小时。考试给到的代码,可读性都非常差。正常情况,一般是指出核心设计问题,给出明
转载至 hugging face。原文地址 ,English version最近在研究 AI 在前端方面的应用,所以看到这个startCoder 库,github 地址是:https://github.com/bigcode-project/starcoder。这个库还有其他的方面应用,这里共享给大家。关于 BigCodeBigCode 是由 Hugging Face 和 ServiceNow 共同领导的开放式科学合作项目,该项目致力于开发负责任的代码大模型。StarCoder 简介StarCoder 和 StarCoderBase 是针对代码的大语言模型 (代码 LLM),模型基于 GitHub 上的许可数据训练而得,训练数据中包括 80 多种编程语言、Git 提交、GitHub 问题和 Jupyter notebook。与 LLaMA 类似,我们基于 1 万亿个词元训练了一个约 15B 参数的模型。此外,我们还针对一个 35B 词元的 Python 数据集对 StarCoderBase 模型进行了微调,从而获得了一个我们称之为 StarCoder 的新模型。我们发现 StarCod
小码哥
十年老程序员
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