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AI新技术:利用神经网络对图片进行超级压缩

像神经网络这样的数据驱动算法已席卷全球。他们最近的激增是由于硬件变得更加便宜也更加强大,同时也不缺乏大量的数据的支持。神经网络目前发展到“图像识别”,“自然语言理解”等认知任务,当然也仅限于此类任务。

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秒懂!看机器学习如何净化处理文本

通过本教程,你可以学到如何开发简单的文本净化工具,如何使用NLTK库中更复杂的方法,以及在使用现代文字表示方法时如何处理文本。

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由阿里巴巴Java开发规约HashMap条目引发的故事

大热的《阿里巴巴Java开发规约》中有提到: 【推荐】集合初始化时,指定集合初始值大小。 说明:HashMap使用如下构造方法进行初始化,如果暂时无法确定集合大小,那么指定默认值(16)即可: public HashMap (int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } 看到代码规约这一条的时候,我觉得是不是有点太 low 了,身为开发,大家都知道 HashMap 的原理。

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深度学习入门指南

机器学习技术为现代社会的许多领域提供了强大的技术支持:从网络搜索到社交网络的内容过滤,再到电子商务网站的产品推荐。机器学习技术正越来越多的出现在消费级产品上,比如照相机和智能手机。 机器学习系统可用于识别图像中的对象,将语音转换成文本,选择搜索结果的相关项,以及匹配新闻、帖子或用户感兴趣的其他东西。

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Flink 原理与实现:Operator Chain原理

Flink原理与实现系列文章 : Flink 原理与实现:架构和拓扑概览Flink 原理与实现:如何生成 StreamGraphFlink 原理与实现:如何生成 JobGraphFlink原理与实现:如何生成ExecutionGraph及物理执行图 Flink的逻辑/执行计划优化,有一个很大的特点就是,会将多个operator,串在一起作为一个operator chain来执行。

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使用插件扩展Docker

本文讲的是使用插件扩展Docker,【编者的话】本文介绍了通过插件扩展Docker的功能,介绍创建一个新插件的步骤以及详细API,鼓励Docker爱好者加入到插件的编写队伍中去。

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ServerLess的好伙伴——一些有用的NPM包

本文讲的是ServerLess的好伙伴——一些有用的NPM包【编者的话】本文介绍了在基于AWS Lambda进行Serverless应用开发的过程中可以使用的一些工具,包括可以支持babel到ES5的转换的Serverless框架插件,管理lambda函数的命令行工具node-lambda,DynamoDB的数据映射工具Vogels,可以本地运行DynamoDB的Dynalite以及处理JavaScript代码中的promises的工具BlueBird。

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DockOne微信分享(六十九):微服务选型之Modern Node.js

本文讲的是DockOne微信分享(六十九):微服务选型之Modern Node.js【编者的话】目前Node.js的发展非常快,大家可能还停留在:Node.js性能很好,Node.js里都是回调,写起来很恶心,Node.

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使用Docker容器搭建Jenkins集群

本文讲的是使用Docker容器搭建Jenkins集群【编者的话】本文使用Jelastic Cloud搭建了Jenkins作业环境,包括手动部署和自动部署两个方式,对Jelastic Cloud感兴趣的用户,可以尝试注册一个免费账户,进行试验。

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微服务实战(六):选择微服务部署策略

本文讲的是微服务实战(六):选择微服务部署策略,【编者的话】这篇博客是用微服务建应用的第六篇,第一篇介绍了微服务架构模板,并且讨论了使用微服务的优缺点。随后的文章讨论了微服务不同方面:使用API网关,进程间通讯,服务发现和事件驱动数据管理。这篇文章,我们将讨论部署微服务的策略。

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构建微服务时,我们用到的库

本文讲的是构建微服务时,我们用到的库【编者的话】构建微服务时,究竟该不该使用库,又有那些代码适合写作库?这里是作者的一些经验之谈。

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PHP 源码探秘 - 为什么 trim 会导致乱码

我的博客 https://mengkang.net/1039.html 运行以下代码: $tag = "互联网产品、"; $text = rtrim($tag, "、"); print_r($text); 我们可能以为会得到的结果是互联网产品,实际结果是互联网产�。

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用 JavaScript 实现面向对象编程中的要素

可以由一个类的构造函数构造出若干个同类的对象,JavaScript 的 new 关键字允许将一个函数视作构造函数,可以创建出若干个与这个构造函数相关联的对象,JavaScript 没有类的概念,构造函数代替类的概念,作为这一类对象的标识。

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MaxCompute - ODPS重装上阵 第三弹 - 复杂类型

MaxCompute(原ODPS)是阿里云自主研发的具有业界领先水平的分布式大数据处理平台, 尤其在集团内部得到广泛应用,支撑了多个BU的核心业务。 MaxCompute除了持续优化性能外,也致力于提升SQL语言的用户体验和表达能力,提高广大ODPS开发者的生产力。

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MaxCompute - ODPS重装上阵 第二弹 - 新的基本数据类型与内建函数

MaxCompute(原ODPS)是阿里云自主研发的具有业界领先水平的分布式大数据处理平台, 尤其在集团内部得到广泛应用,支撑了多个BU的核心业务。 MaxCompute除了持续优化性能外,也致力于提升SQL语言的用户体验和表达能力,提高广大ODPS开发者的生产力。

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MaxCompute - ODPS重装上阵 第一弹 - 善用MaxCompute编译器的错误和警告

MaxCompute (ODPS) ( __注1__ )是阿里云自主研发的具有业界领先水平的分布式大数据处理平台, 尤其在集团内部得到广泛应用,支撑了多个BU的核心业务。 ODPS2.0除了持续优化性能外,也致力于提升SQL语言的用户体验和表达能力,提高广大ODPS开发者的生产力。

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设计模式之一:单例模式

设计模式之一:单例模式目录介绍1.单例模式介绍2.单例模式定义3.单例模式使用场景4.单例模式的实现方式 4.1 懒汉式【线程不安全】 4.2 懒汉式【****synchronized 线程安全】 4.

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Representation Learning on Network 网络表示学习

网络表示学习(Representation Learning on Network),一般说的就是向量化(Embedding)技术,简单来说,就是将网络中的结构(节点、边或者子图),通过一系列过程,变成一个多维向量,通过这样一层转化,能够将复杂的网络信息变成结构化的多维特征,从而利用机器学习方法实现更方便的算法应用。

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CoreOS的Tectonic新发行版支持Kubernetes自我管理

本文讲的是CoreOS的Tectonic新发行版支持Kubernetes自我管理【编者的话】本文详细介绍了CoreOS Tectonic(商业版Kuberbetes)新发型版中的self-hosting机制。

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通过UseAfterFree实现命令执行

本贴讲述如何利用UAF漏洞,实现GOT表覆盖,从而实现命令执行,另外漏洞程序由本人通过逆向14年的ctf获得,同时进行了一些功能的精简,从而得到下面的漏洞程序,解决漏洞讲解没有漏洞源码源码的问题。 漏洞程序,是一个用链表实现的简单留言板,用户可以查看消息,并对相关的消息进行:回复、删除、修改。

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