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最新热门

图像处理中的数学方法

我们生活在数据大爆炸的时代,数据的生成、传播、整合、分析和处理已经成为了我们生活中不可缺少的一部分,而图像无疑是最重要的数据种类之一。本次 Chat 目的是介绍近 30 年中在图像处理领域中被广泛使用的数学工具以及这些工具之间的联系与区别,让大家对这一蓬勃发展的领域有比较系统的了解。 内容提要: 1. 图像复原中的变分模型 2. 图像复原中的偏微分方程模型 3. 图像分割中的变分及 PDE 模型 4. 小波分析基本理论和快速算法 5. 图像复原、重建、分析中的小波模型 6. 基于 Patch 的图像处理方法及应用 7. 不规则数据上的稀疏表征及应用 8. 小波模型、变分模型、偏微分方程模型之间的联系与区别 9. 神经网络、深度学习在图像问题中的应用
https://images.gitbook.cn/7bcae930-00a9-11ea-b197-41cd3ffcccfa?imageView2/1/w/200/h/200Allen · 虹软科技算法工程师,无人驾驶研究员
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深度学习实战之分类任务:如何在客服对话中,识别客户情绪的好坏

对话情绪识别,目标是识别智能对话场景中用户的情绪,帮助企业更全面的把握产品体验、监控客户服务质量,适用于聊天、客服等多种场景。 例如在智能音箱、智能车载等场景中,识别用户的情绪,可以适当地进行情绪安抚,改善产品的用户交互体验,在智能客服场景中,可以分析客服服务质量、降低人工质检成本,也能够帮助企业更好地把握对话质量、提高用户满意度。 因此本次 Chat 将从以下几个内容分析: - 概念解释 - CNN:卷积神经网络 - 文本卷积神经网络 - 训练实践 - 评价指标 - 数据准备 - 分类模型选择 - 模型训练 - 模型评估 - 模型预测 - 进阶 - TextCNN 模型实验 - 基于预训练的 TextCNN 进行 Finetune - 基于 ERNIE 模型进行 Finetun
https://images.gitbook.cn/7bcae930-00a9-11ea-b197-41cd3ffcccfa?imageView2/1/w/200/h/200Allen · 虹软科技算法工程师,无人驾驶研究员
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职场硬核与软实力

本场 Chat 分享主要介绍在互联网公司,职场人士如何在软实力方向提高自己。通过各项总结,在信赖度,洁净度 和 诚信度等方面进行简单的讲解, 并引入相关的基础理论。如何与同水平专业的人突显自己的竞争力?结合作者的经验和学到的知识,给大家提出一些宝贵的建议。 本场 Chat 内容将涉及如下: - 建立个人信赖度; - 除了仪表,在洁净度上给自己加分; - 专业性取决于你的诚信度; - 掌握多元化知识,突破创造力; - 少看鸡汤与成功学; - 避免自我成长的常见 9 种犯错。
https://images.gitbook.cn/63683a40-9da1-11e7-9dc7-3d5cafbcbcd9?imageslim?imageView2/2/h/220Q.G.Y · 工程师
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深入理解 Android APK 文件安装流程

APK 文件可以通过应用市场、adb 命令,或者手动复制到SD卡上进行安装,那么安装过程中 APK 文件信息是被如何解析的,应用相关的/data/app/com.xxxx., /data/data/com.xxxx..xx/等文件夹什么时候被创建,dex2oat 优化怎么被调用。整个流程比较复杂,涉及到 PackageManagerService、Socket 通信、Installed等,如果能理解这一过程,也就能从一个全局视角看待 Android “应用” 这一概念,也为后续理解应用进程和四大组件的启动奠定基础。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - PackageManager - PackageManager Service - Installer、Installed - AndroidManifest.xml 解析 - Android 文件分区 适合人群: Android 开发人员,对 APK 安装流程和源码解析感兴趣的同学
https://images.gitbook.cn/ad8e19d0-038b-11ea-9df4-b379a748e2ca?imageView2/1/w/200/h/200DebugCat · Android研发工程师
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适应不专业

软件研发是一门非常灵活的科目,没有制造业那样一是一二是二的固定流水线,业界总结出的最佳实践无论是敏捷软件研发还是精益创业,都强调个体的责任心,一专多能的全栈技能。每一个团队成员都要表现出足够的专业的能力,才能给整个团队带来 1+1 大于 2 的效果。 然而大多数情况下要凑齐一支特种部队谈何容易,其次受组织文化,历史原因等等客观原因导致我们想做的事总是事与愿违。例如因为组织部门墙导致协作问题,团队效能打折,因为 PO 的眼光不够,导致系统的业务价值总是得不到提炼。 这一系列问题我统一称之为不专业,而这样的不专业,我不认为是问题,反而这样的场景才是现实真实的面目,所以我更加强调如何适应不专业。 我希望有一篇文章能仔细探讨我们场景的不专业,然后思考怎么去适应它,读完这篇文章,你会获得以下信息: 1. 精益创业和敏捷软件研发的故事 2. 我们会碰到哪些不专业的场景 3. 如何学会适应不专业
https://images.gitbook.cn/a56851a0-3594-11e9-9070-23fe6b017af1?imageslim?imageView2/2/h/220Leonidas · 首席数据智能架构师
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Spring Boot 参数自动校验

参数校验是每个健壮的系统后台中必不可少的一部分,参数校验基本都不复杂,但却需要大量的代码,如果使用一种自动校验的方式,使用几个注解就能完成大量重复性的工作,对于效率的提升无疑是巨大的。 此 Chat 将介绍 SpringBootValidator 中如何使用 JSR-303 规范通用校验注解来完成增删改查接口的入参自动校验。并介绍在少数情况下会在代码中使用的手动校验方式。 学习此 Chat,从此省略 90% 的校验代码。 本场 Chat 会讲到如下内容 * 介绍 Spring Boot 中如何使用参数自动校验 * 介绍 22 个常用的校验注解及代码演示 * 对象的级联校验及代码演示 * 分组校验 * 增删改查接口巧妙使用分组校验案例 * 手动校验
https://images.gitbook.cn/ba9c4ce0-03b9-11ea-8c66-c5df8d32d86c?imageslim?imageView2/2/h/220逸飞兮 · Java高级开发工程师
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程序员的数学修养

这两年机器学习、深度学习热起来之后,很多程序员开始担心自己的数学水平,怕高等数学学得不够好,不能成功转型做算法。其实,这话要两说着。 问大家几个问题: 1. 高数、概率、线代这些大学数学课的知识现在无法运用,是忘了,还是当时就没学明白? 2. 中小学的数学课内容,又真的学透了吗? 3. 不做 AI 算法,编程的工作就不需要数学知识了吗? 4. 如果已经做了一段程序员,工作却丝毫没有感觉到反刍数学知识的必要,会不会是工作太浅表了? 5. 如果不做程序员,数学除了买菜,还能做什么? 6. 从来没有学习过高等数学的人,有没有可能在生活中运用微积分、概率论的原理呢? 本 Chat 在列举程序员数学修养规划路径的同时,力图回答这些问题。 适用人群:程序员及所有想成为程序员的朋友。
https://images.gitbook.cn/44ff5a60-0231-11ea-bef1-6fd30d698ade?imageView2/1/w/200/h/200李烨 · 高级软件工程师
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调用链监控:微服务时代每个程序员必须点亮的技能点

工作三五年了,你觉得自己翅膀硬了,偷偷去大厂面试。面试官问你项目采用什么架构设计,你说是微服务架构。面试官又问了,微服务架构里面服务众多,服务调用链路错综复杂,你们是如何监控你们的服务调用链的,哪些是热门服务,QPS 峰值是多少,服务 GC 的频率是咋样的,你有服务性能优化经验吗,调优前后的性能指数分别是怎样的。面对面试官的疯狂追问,你顿时懵掉了。是啊,平时只顾着撸代码,对自己服务的性能一无所知,虽然代码确实优化过不少,但是从来没有准确度量过自己服务的质量,也不知道服务的瓶颈在哪里。平时工作节奏快,只顾着 CV 来快速完成领导分配的 CRUD 任务,这已经成为大多数程序员的工作常态。 如果你想摆脱这个困境,就得不断的学习,思考,研究。那么今天我们就来一起探讨一下微服务调用链监控系统的里里外外,当你再次面对大厂面试官绝情的 N 级连环炮时,不再是一个礼貌而又不失尴尬的微笑,而是一个自信又坦然微笑,伴随着一个肯定的回答:这方面的技术在下颇有研究! 本 Chat 将会涉及到以下内容: 1. 为什么要做调用链监控 2. 调用链监控原理 3. 调用链监控的前世今生 4. 开源调用链监控产品 CAT 简介 5. CAT 报表功能介绍 6. CAT 告警功能介绍 7. CAT 的架构设计 8. CAT 实战应用 9. 网关集成 CAT 监控 10. CAT 生产环境实践 11. Spring Cloud Sleuth 简介 12. 学习资料推荐 适用人群:具有一定的编程实战经验。
https://images.gitbook.cn/96842060-a222-11e9-ab28-d9753f0089ed?imageslim?imageView2/2/h/220编码 · 高级技术专家
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Android Launcher 启动过程详解

Launcher 作为 Android 第一个启动的用户应用程序,深入理解其启动流程,也可以帮助我们理解应用进程的启动、AMS 通信、Zygote 进程等。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - PMS 工作流程 - AMS 与 Zygote 进程通信过程 - AMS 与应用进程调度过程 - Activity 启动流程与生命周期 适合人群: 对 AMS、PMS、Zygote 基本原理和 Activity 启动流程感兴趣的同学
https://images.gitbook.cn/ad8e19d0-038b-11ea-9df4-b379a748e2ca?imageView2/1/w/200/h/200DebugCat · Android研发工程师
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MultiDex 分包及加载原理

日常开发中,一旦项目变得复杂,很容易碰到"65536"问题,出现这个问题的本质原因是什么?MultiDex 作为在 Dalvik 版本上的一种官方解决策略,它的实现原理是什么,有哪些固有缺陷。大厂又是如何解决这些缺陷的呢? MultiDex 不光是引入了分包和加载多 Dex 的策略,也是为后续 ART 进行 Dex2oat 的优化思路提供了借鉴。另外国内的很多插件化和热修复也深受其启发。如果对这些内容感兴趣,不妨关注这个 Chat。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - 项目中如何引入 MultiDex - MultiDex 分包流程 - MultiDex 加载源码解析 - MultiDex 局限性 - 大厂如何优化 MultiDex - MultiDex 对插件化和热修复的启发 适合人群: 对 MultiDex、插件化热修复感兴趣的同学
https://images.gitbook.cn/ad8e19d0-038b-11ea-9df4-b379a748e2ca?imageView2/1/w/200/h/200DebugCat · Android研发工程师
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玩转数据结构之链表

数据结构的重要性不言而喻,然而你们可以百度搜索一些数据结构的文章看一看,绝大部分文章写得很模糊,跳跃性太大,很多文章通篇是代码,对于代码的讲解少之又少,当然也不乏有很多优秀的文章。数据结构的难度是有的,所以,代码的实现必须建立在大量理论分析的基础之上,只有彻底理解了如何去实现,你在码代码的时候就能很快地写出来。 本 Chat 通过图文的形式生动形象地介绍了链表这种数据结构的创建、销毁、基本操作等,绝对是你入坑数据结构的不二之选。 本 Chat 将涉及如下内容: - 单链表的创建(头插法、尾插法)、销毁、基本操作(插入结点、删除结点、查找结点) - 双链表的创建、销毁、基本操作 - 循环链表 看书觉得晦涩难懂,看视频又觉得太慢,那么这篇文章绝对适合你,通俗易懂的语言,形象的图解分析,让你轻易攻克一个又一个的难点。
https://images.gitbook.cn/e2c373e0-e97b-11e9-8926-8f8e1fb3395a?imageslim?imageView2/2/h/220wangweijun · Java开发工程师
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前端进阶:一起写一个完善的前端脚手架

脚手架已经是前端工程化中必备的利器,无论你是想进阶提升自己还是想在团队中推广使用都可以尝试下的。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - 为什么需要前端脚手架 - 代码讲解,如何按照开源要求开发一个前端脚手架 - Demo 演示 适合人群: 对前端工程化有兴趣的开发者
https://images.gitbook.cn/ec69a8c0-9aac-11e8-8cbe-ad3f3badcc18?imageslim?imageView2/2/h/220小综哥 · 一个前端开发者
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并发编程模型:AKKA

在大数据如日中天的当今,开发中只会调用 API 是远远不够的,火热的 Spark、Flink 被越来越多的人掌握,这就驱使技术人员向技术中更深层次的知识去挖掘,今天我们就一起聊聊分布式计算和通信实现技术 AKKA,到底依靠哪些优势被 Spark 和 Flink 所使用。 因(怒)爱(怼)学(面)技(试)术(官)! 在本场 Chat 中,一万多字中会讲到如下内容: - Akka 介绍、Actor 模型入门 - Actor 工作机制、消息传递、应用实例 - Akka 网络编程:理论讲解 - Akka 网络编程:手敲代码 - Spark 使用 Akka 实现进程通讯 适合人群: 对 Akka 有兴趣及深入大数据技术的技术人员
https://images.gitbook.cn/6dbe1540-0204-11ea-988e-8da50f223446?imageslim?imageView2/2/h/220Kane · 大数据工程师
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Flink 快速实战开发

Flink 可谓是开启了流式计算技术的新时代,现在无论大中小公司基本上都对 Flink 技术有不同程度的尝试,或是已经进行了大量实时计算的改造。伴随着阿里对 Flink 的极力推崇,Flink 无论从自身优势还是外部言论都必将成为主流。 尽快了解掌握了 Flink,就最快的掌握了未来! 在本场 Chat 中,不光有从零开始的基础,更有理论讲解及实战使用,会讲到如下内容: - 初识 Flink 及重要特点 - 快速上手 Flink:流处理/批处理 - Flink 部署模式:Standalone/Yarn - Flink 运行架构及调度原理 - Flink 流处理 API 细致讲解 - Time 与 Window 的使用、Watermark 水印的引入 - Table API 与 SQL - Flink CEP 介绍及使用 适合人群: 对 Flink 技术有兴趣的技术人员
https://images.gitbook.cn/6dbe1540-0204-11ea-988e-8da50f223446?imageslim?imageView2/2/h/220Kane · 大数据工程师
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ClickHouse 快速入门开发

官方数据:ClickHouse 比 Vertia 快约 5 倍,比 Hive 快 279 倍,比 My SQL 快 801 倍;虽然对不同的 SQL 查询,结果不完全一样,但是基本趋势是一致的。ClickHouse 跑分有多块?举个例子:ClickHouse 1 秒,Vertica 5.42 秒,Hive 279 秒。如果你的需求是解决怎样快速查询出结果,那么请尝试 ClickHouse,它可以解决你的问题。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - ClickHouse 概述及安装 - ClickHouse 数据类型 - ClickHouse 表引擎 - ClickHouseSQL 语法 适合人群: 对 ClickHouse 技术有兴趣的技术人员
https://images.gitbook.cn/6dbe1540-0204-11ea-988e-8da50f223446?imageslim?imageView2/2/h/220Kane · 大数据工程师
数据系统 · 6 订阅

深度学习框架 PyTorch:60 分钟从熟悉到入门

2019 年可以说是 PyTorch 大放异彩的一年,通过今年的大赛来看学术界更青睐使用 PyTorch 框架,这让我们 TensorFlow 的忠实粉甚是尴尬 QAQ。虽然 PyTorch 在诸多方面(如模型部署)比不上老牌框架 TF,但是 PyTorch 由于它简洁的 API 接口、易用性以及活跃的社区更贴合 Python 的风格。 所以掌握 PyTorch 不仅是迎合趋势也是工作中的必需,总之未雨绸缪更好一些吧,在这里我把自己 PyTorch 的学习过程分享给大家,希望大家能在最短的时间内掌握 PyTorch 的用法应用在学习和工作中。 在本次 Chat 中您将学到: 1. 张量讲解 2. Autograd:自动求导 3. 神经网络包 nn 4. 模型中的优化器 optm 5. 使用 CNN 训练一个分类模型 6. 使用 RNN 训练一个分类模型 7. 在 GPU 上跑模型以及如何使用多GPU加速训练 适合人群:对深度学习感性趣的人员以及从 TF 往 PyTorch 转型的人员。
https://images.gitbook.cn/0ead4540-0dbc-11e9-b30a-ebedb297af02?imageslim?imageView2/2/h/220戎码一生 · NLP算法工程师
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2019 大前端学习路线完全指南

众所周知,大前端统一了所有的前端,特点在于一次开发,同时适用于所有平台。大前端是 Web 统一的时代,利用 Web 不仅能开发出网站,更可以开发手机端 Web 应用和移动端应用程序。然而,对于尚在技术门外的小伙伴,网络上鲜有介绍学习路线的指导性资料。本文正是为了弥补这一不足而生的。 通过阅读本文的内容,你将有以下收获: 1. 为什么要学习大前端; 2. 上手大前端,都需要做哪些准备; 3. 大前端的初、中、高级阶段概述; 4. 进击初级 Web 前端工程师之路; 5. 进击中级 Web 前端工程师之路; 6. 进击高级 Web 前端工程师之路。 开启大前端之门在此,你准备好了吗?
https://images.gitbook.cn/c6620ca0-aa9e-11e9-b469-09c3917f6a6a?imageslim?imageView2/2/h/220萧文翰 · 架构师
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怒怼面试官:Spark 性能调优与故障处理

Spark 是大数据处理必备技术之一,在开发工作中必然会面对性能调优和各种问题故障的处理,那么面试官也最爱在这些方面进行机关枪式的提问,本 Chat 就针对当前实际开发工作中常遇到的热门和冷门问题进行归纳式总结,让读者在面试时以炮弹式的回答怒对面试官! 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - Spark 性能调优:从常规、算子、Shuffle、JVM 四个方面讲解。 如:资源配置如何最优、RDD如何优化、并行度/本地等待时长如何调节,map/reduce缓冲区拉取数据参数调节,Executor堆内堆外内存调节等。 - Spark 数据倾斜解决方式:从七个方案讲解。 如:聚合原数据,过滤倾斜key,聚合算子shuffle,join算子shuffle,采样处理倾斜,扩容join等。 - Spark 常见问题定位:八个常见故障。 如:OOM常见原因,序列化问题,YARN模式问题,持久化问题等。 适合进行Spark开发的技术人员。
https://images.gitbook.cn/6dbe1540-0204-11ea-988e-8da50f223446?imageslim?imageView2/2/h/220Kane · 大数据工程师
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自动化收集和量化分析网页性能指标

如何评估一个网页的性能,也是测试过程中的重点工作。当我们打开一个网页,白屏时间、首屏时间以及加载时间等等,都会成为我们关心的重点。那么这些性能的指标应该如何衡量呢?又如何去统计和分析呢? 本场 Chat 将对网页性能的指标进行分析和讲解,提供量化分析的方案,并结合本人开发的开源网页性能测试工具:PPTS,进行设计思路的分享,以及对源代码的核心部分讲解。[PPTS 源码地址](https://github.com/ShaoNianyr/ppts) 本场 Chat 您将会收获到: 1. 了解衡量网页性能的指标 2. 了解如何对这些性能指标进行衡量 3. 了解开源性能测试工具 PPTS 的设计思路 4. PPTS 核心代码的讲解 技术方案:Node.js + Puppeteer 适合人群:测试、性能测试、测试开发
https://images.gitbook.cn/110d4c90-9638-11e9-94ef-6354a7f0a761?imageslim?imageView2/2/h/220少年 · 测试开发工程师
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Spark 内核解析

Spark 已经成为大数据处理中的必备技术,经过多年的发展它再也不是新技术,那么只是掌握开发中的 API 远远不能满足要求,本场 Chat 就是带领你迈向 Spark 更深层次的领域--内核解析,我们的目标是:怒怼面试官! 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - Spark 核心组件 Driver、Executor 及运行流程 - Spark部署模式 1. Standalone模式运行机制 2. YARN模式运行机制 - Spark 通讯架构 1. 通讯架构概述 2. 通讯架构解析 - Spark 任务调度机制 1. 任务提交流程 2. 任务调度概述 3. Stage和Task级别调度 - Spark Shuffle解析 1. Shuffle的核心要点 2. HashShuffle解析 3. SortShuffle解析 - Spark 内存管理 1. 堆内/堆外内存规划 2. 内存空间分配 3. 存储内存管理 4. 执行内存管理 - Spark核心组件解析 1. BlockManager数据存储与管理机制 2. Spark共享变量底层实现 适合人群: 对深入理解 Spark 内核有兴趣的技术人员
https://images.gitbook.cn/6dbe1540-0204-11ea-988e-8da50f223446?imageslim?imageView2/2/h/220Kane · 大数据工程师
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