技术的深度通常是工作驱动的；
技术的广度通常是兴趣驱动的；
所以得先确定目标，再做取舍。
你现在的气质里，藏着你走过的路，读过的书，爱过的人。
如何平衡技术的深度和广度？
2018-07-05
1165
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
技术的深度通常是工作驱动的；技术的广度通常是兴趣驱动的；所以得先确定目标，再做取舍。你现在的气质里，藏着你走过的路，读过的书，爱过的人。
你现在的气质里，藏着你走过的路，读过的书，爱过的人。
目录
相关文章
|
1月前
|
测试技术
Python
探索软件测试的深度与广度：从理论到实践
在数字化时代，软件已成为我们生活中不可或缺的一部分。随着技术的不断进步和用户需求的多样化，确保软件质量变得尤为重要。本文将深入浅出地介绍软件测试的核心概念、类型及其在软件开发生命周期中的重要性。我们将通过实际案例，展示如何实施有效的测试策略，并探讨自动化测试的未来趋势，旨在为读者提供一套完整的软件测试知识体系，帮助提升软件质量和开发效率。
49
5
5
|
1月前
|
数据采集
人工智能
监控
《平衡之策：C++应对人工智能不平衡训练数据的数据增强方法》
本文探讨了在C++中处理数据不平衡问题的方法，包括几何变换、颜色变换、噪声添加和样本合成等数据增强策略，旨在提升AI模型的性能与可靠性，为C++开发者提供实用指导。
35
2
4
|
2月前
|
人工智能
Devops
测试技术
探索软件测试的深度与广度：从基础到创新####
【10月更文挑战第22天】
本文深入探讨了软件测试的多维度重要性，通过生动案例和实用策略，揭示了提升测试效率与质量的关键路径。它既是一篇技术指南，也是对软件测试艺术的一次哲理性思考，旨在启发读者重新审视测试工作的核心价值与未来趋势。
####
49
1
1
|
3月前
|
前端开发
测试技术
程序员
探索软件测试的深度与广度###
【10月更文挑战第19天】
踏入软件测试领域，犹如开启一场既富有挑战又充满乐趣的探险。本文将以轻松幽默的口吻，穿插生活小故事，带您领略软件测试的精髓与魅力，让复杂的技术变得生动有趣。
###
39
1
1
|
6月前
|
机器学习/深度学习
搜索推荐
知识图谱
图神经网络加持，突破传统推荐系统局限！北大港大联合提出SelfGNN：有效降低信息过载与数据噪声影响
【7月更文挑战第22天】北大港大联手打造SelfGNN，一种结合图神经网络与自监督学习的推荐系统，专攻信息过载及数据噪声难题。SelfGNN通过短期图捕获实时用户兴趣，利用自增强学习提升模型鲁棒性，实现多时间尺度动态行为建模，大幅优化推荐准确度与时效性。经四大真实数据集测试，SelfGNN在准确性和抗噪能力上超越现有模型。尽管如此，高计算复杂度及对图构建质量的依赖仍是待克服挑战。[详细论文](https://arxiv.org/abs/2405.20878)。
95
5
5
|
5月前
|
机器学习/深度学习
TensorFlow
算法框架/工具
《池化技术：深度学习热点背后的神秘力量，探寻最大池化与平均池化如何引领图像革命》
【8月更文挑战第21天】池化技术是深度学习中关键的特征提取手段，通过下采样减少数据维度和计算量，同时保持核心特征。主要分为最大池化和平均池化：前者选取局部区域的最大值，保留显著特征并具平移不变性；后者计算区域平均值，平滑噪声并稳定输出。两者依据任务需求选择，如图像分类偏好最大池化以突出关键特征，而去噪任务则倾向平均池化以平滑图像。
79
0
0
|
机器学习/深度学习
SQL
算法
|
8月前
关于近视与老花眼是否会达到平衡的研究
近视和老花眼是两种常见的眼睛屈光问题，它们有不同的原因和发展过程。近视是指远处物体看不清楚，主要是眼球轴长或角膜曲率过大导致光线聚焦在视网膜前，而不是在上面。老花眼是指难以看清近距离物体，主要是由于年龄增长导致眼中晶体变硬，难以调节对近距离的聚焦能力。
52
1
2
|
8月前
|
机器学习/深度学习
算法
自动驾驶
深度强化学习在大模型中的应用：现状、问题和发展
强化学习在大模型中的应用具有广泛的潜力和机会。通过使用强化学习算法，如DQN、PPO和TRPO，可以训练具有复杂决策能力的智能体，在自动驾驶、机器人控制和游戏玩家等领域取得显著成果。然而，仍然存在一些挑战，如样本效率、探索与利用平衡以及可解释性问题。未来的研究方向包括提高样本效率、改进探索策略和探索可解释的强化学习算法，以进一步推动强化学习在大模型中的应用。
1954
3
3
|
机器学习/深度学习
自然语言处理
搜索推荐