美麗好車的微服務實踐是基于 Spring Cloud 體系來做的，在具體的開發過程中遇到了不少問題，踩了不少坑，對于微服務也有了實際的切身體會和理解，而不再是泛泛而談。在整個 Spring Cl...

礦工不是你的朋友。但他們也不是你的敵人。他們不想傷害你，他們只是無法避免——這是他們的天性，工作量證明需要他們。礦工必須進行激烈的競爭，才能獲得非常微薄的利潤。他們被困在挖礦的跑步機上，跑得最快的人控制著速度。

構建網絡應用的過程中，我們經常需要與服務器進行持續的通訊以保持雙方信息的同步。通常這種持久通訊在不刷新頁面的情況下進行，消耗一定的內存資源常駐后臺，并且對于用戶不可見。在 WebSocket 出...

一般算法能做到O(logn)，已經非常不錯，如果我們排序的對象是純數字，還可以做到驚人的O(n)。涉及的算法有計數排序、基數排序、桶排序，它們被歸類為非比較排序。

日前，Uber 官網上的一篇文章詳細介紹了基于 NLP 和機器學習構建的?COTA 客服系統。利用該系統，Uber 可以快速高效地解決 90％ 以上的客服問題，雷鋒網 AI 研習社將原文編譯整理如下：

因為軟件系統的分布式特點以及開發團隊的分布性，了解軟件架構的基礎變得越來越重要。

本文將介紹一下優酷個性化搜索推薦的服務，優酷在視頻個性化搜索推薦里用戶興趣個性化表達碰到的挑戰和問題，當前工業界常用的方法，以及我們針對這些問題的嘗試。

機器學習中使用的算法大體分為 3 類：監督學習、無監督學習和強化學習。 監督學習 提供了反饋來表明預測正確與否，而 無監督學習 沒有響應：算法僅嘗試根據數據的隱含結構對數據進行分類。 強化學習 ...

人工智能熱度很高，但泡沫也很大。人工智能在視頻領域的應用已經走入尋常人的生活，人臉識別，視頻自動摳像技術已經比較成熟。除此之外，人工智能還能為視頻應用帶來哪些變化呢？鮑金龍撰文，描述了人工智能在...

在2017年，DevOps領域中增加了大量的生態系統玩家，那么2018年會有哪些變化呢？本文展望了微服務在2018年可能的5個發展趨勢，并對各個趨勢進行了詳細的介紹。

過去幾年里，自動語音識別（ASR）已經取得了重大的進步 [1-21] 。這些進步讓 ASR 系統越過了許多真實場景應用所需的門檻，催生出了 Google Now、微軟小娜和亞馬遜 Alexa 等...

對數字貨幣的崛起感到新奇的我們，并且想知道其背后的技術——區塊鏈是怎樣實現的。

隨著微服務在生產實踐中被大量使用，后臺系統中的服務系統數量暴增，挑戰也隨之產生。當系統出現問題時，如何在上百個相關的、依賴錯綜復雜的服務系統之中快速定位到出錯的系統？

不久之前，機器之心推薦了一篇論文，介紹 UC Berkeley 研究員發布的分布式系統 Ray。開發者稱，Ray 專門為人工智能應用設計，通過這款框架，運行于筆記本電腦上的原型算法僅需加入數行代...

最近微信推出的小程序“跳一跳”真的火爆全國，作為開發者看到以后，不禁想到：能不能把它和 ARKit 結合一下，在 AR 的場景下玩一玩呢？于是就有了這個 idea。借著之前的經驗，也就有了現在的...

最近和很多實時音視頻領域的朋友交流中都有談論到 RUDP(Reliable UDP)，這其實是個老生常談的問題，RUDP 在很多著名的項目上都有使用，例如 Google 的 QUIC 和 web...

機器學習算法Python實現 目錄 機器學習算法Python實現 邏輯回歸_手寫數字識別_OneVsAll 六、PCA主成分分析（降維） 3、主成分分析PCA與線性回歸的區別 6、主成分個數的選...

之前建立的情感分類的模型都是Bag of words方法， 僅僅統計詞出現的次數 這種方法破壞了句子的結構。

深度學習是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的方法，作為當下最熱門的話題，谷歌、Facebook、微軟等巨頭紛紛圍繞深度學習做了一系列研究，一直在支持開源深度學習框架的建設。

人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，基于人工智能的科技產品通過對人的意識和思維過程進行模擬、學習，使產品能像人一樣思考，在某些方面達到甚至超過人類的智力水平。2017年5...