http://blog.csdn.net/omenglishuixiang1234/article/details/51234070#二hashing
算法题积累
2016-10-10
743
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：
http://blog.csdn.net/omenglishuixiang1234/article/details/51234070#二hashing
目录
相关文章
|
2月前
|
人工智能
自然语言处理
BI
从数据积累到大模型的智能飞跃，你准备好了吗？
在数据驱动的时代，人工智能（AI）正重塑世界。蚂蚁集团的师文汇在「DATA+AI」论坛上发表演讲，阐述了《数据驱动的AI原生应用与开放框架》。他指出，AI应用经历了从数据积累到大模型的智能飞跃，数据已成为智能应用成功的关键。师文汇强调，构建智能应用需结合优质大模型与行业数据。演讲还介绍了AI原生应用的研发变革与挑战，包括编程模型转变、研发范式的不确定性及与现有系统的交互等问题。此外，他还分享了AI原生应用框架的思考与探索，提出了泛ETL、实验反馈机制及应对不确定性等解决方案，并展示了DB-GPT在政企、金融等多个领域的应用案例。
122
5
5
|
7月前
|
缓存
负载均衡
测试技术
探究职业发展的关键：能力模型解读
能力模型是指导个人职业发展的蓝图，它定义了行业和职位所需的具体技能和能力。业务测试工程师的能力模型包括需求理解、架构理解、测试设计、测试工具应用/脚本开发和测试总结五个维度，而测试开发工程师的能力模型则涵盖架构理解、开发语言应用、测试工具/平台开发和专项测试四个维度。通过理解这些模型，个人可以明确提升方向，例如业务测试工程师可参考《测试开发体系介绍》、《测试用例设计》等课程进行学习，而测试开发工程师则可关注《编程语言》、《测试框架》等相关课程。知行合一，按照能力模型进行学习和实践，有助于在职业生涯中取得成功。
70
6
6
|
机器学习/深度学习
数据采集
人工智能
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
用机器学习的经验指导人生：如何实现学习效率最大化
1383
2
2
|
程序员
|
应用服务中间件
nginx
Python
基础积累
1152
0
0
|
Perl
安全
linunx经验积累
1066
0
0
|
机器学习/深度学习
提升效率必备，9 篇论文帮你积累知识点 | PaperDaily #06
Multi-Task Learning for Speaker-Role Adaptation in Neural Conversation Models
@paperweekly 推荐
多任务学习是个非常流行的研究方法，本文针对对话生成任务，给出了一种 seq2seq+autoencoder 的多任务学习方案，取得了一定的效果。
3565
0
0
|
机器学习/深度学习
新零售
人工智能
技术大牛带你走向机器学习“正道”：小朋友才迷信算法，大人们更重视工程实践
3106
0
0
|
测试技术
数据格式
JSON
7月10日到7月15日技术积累要点
总结过去一周技术积累要点：
Environment.NewLine(换行)；
string.Concat()的时间复杂度低于+=；
单元测试的规则；
创建日志的规则（LoggerFactory.
742
0
0