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Spring Data + Thymeleaf 3 + Bootstrap 4 实现分页器
实际上分页器或者分页组件在现实中都有广泛着的应用,照理来说老卫没有必要单独撰文来提这茬。事实是,我近期刚好在写一门关于Spring Data、Thymeleaf 3、Bootstrap 4 的应用课程,所以用了Bootstrap 4的样式,结果之前很多例如 Bootstrap 3 的表格、分页器啊之类的插件都不能很好的兼容,百度谷歌无果,而且 Bootstrap 4 还没有出稳定版本,官网的示例也是少的可怜,最终下决心要自己写个分页器了,所用到的技术就是 Spring Data、Thymeleaf 3、Bootstrap 4 。
机器学习算法—KMEANS算法原理及阿里云PAI平台算法模块参数说明
阿里云PAI平台提供了大量已经封装完成可以直接使用的机器学习算法模块,本文说明KMEANS算法的原理并在原理的基础上说明PAI平台KMEANS模块中参数设置的意义,根据原理介绍算法的优点和缺点
Mars——基于张量的统一分布式计算框架
很高兴在这里宣布我们的新项目:Mars,一个基于张量的统一分布式计算框架。我们已经在 Github 开源:https://github.com/mars-project/mars 。 背景 Python Python 是一门相当古老的语言了,如今,在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域,Python 越来越受欢迎。
Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation-关于生成对话的深度强化学习
模拟对话的未来方向的关键在于生成连续、有趣的对话,导致对话的传统NLP模型去借鉴强化学习的需求。展示如何去整合这些目标,在聊天机器人对话中使用深度强化学习去建模未来的反馈。该模型模拟两个虚拟代理之间的对话,使用策略梯度算法惩罚序列,具有交互性,连贯性,易于回答等特点
python词云(二):中文词云介绍及其存在的问题
这里主要介绍一下基于Python生成中文词云,学习只要是通过网上的博客,及python中文分词库jieba
DFSMN在阿里巴巴的应用以及如何采用开源代码训练DFSMN模型
DFSMN模型是语音识别中一种先进的声学模型,语音识别中的声学模型是语音识别技术中的核心所在。具体来说,声学模型是根据输入语音进行发音可能性的识别,结合语言模型、解码器,就构成了完整的语音识别系统。本次开源的DFSMN模型,是阿里巴巴的高效工业级实现,相对于传统的LSTM、BLSTM等声学模型,该模型具备训练速度更快、识别更高效、识别准确率更高和模型大小压缩等效果。
【玩转ElasticSearch】降维打击!使用ElasticSearch作为时序数据库
本篇分享最近把ElasticSearch当作时序数据库来用的心得。• 需求需求是这样的:提供一个后台,选用户画像标签(多选),点确认后弹出“选出了xxx个用户”,再继续点就把用户dump出来、推送消息。现在要做这个后台的数据仓库层。详细分析一下需求:1. 我们的用户画像走流式计算,每秒大量更新,所以对插入/更新性能要求很高。2. 查询条件翻译成SQL就是类似 se
深度学习与人工智能革命:part III
本文是该系列内容的第3部分内容,主要介绍人工神经网络、深度学习的基本原理,着重介绍深度学习中数据库的选择需要考虑的问题。
murmurhash3 学习笔记
## 背景 由于项目中有报文排重需求,所以会将报文字符串作为分布式锁key。 考虑到报文不定长并且散列性不太好,如其作为锁key,特别是当key值过大时,使用redis进行读写都会有相对的性能下降。 ``` 参考文献里测试对比: 长度为10:写平均耗时0.053ms,读0.040ms 长度为20000:写平均耗时0.352ms,读0.084ms ``` 一种简单的方案是
专访新浪微博黄波:千人千面,机器学习赋能用户信息流消费
社交媒体都在致力于通过大数据、人工智能来更全面地了解用户画像、更深刻地理解内容、更细致地结合业务场景,从而提高信息分发效率,为用户提供更好的内容消费体验。
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