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10亿级订单数据解决方案以及实现（真实工业界案例）
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1藏在《Nature》论文里的脚本 Bug《Nature》杂志 1869 年创刊于英国，是世界上最早的国际性科技期刊，涵盖生命科学、自然科学、临床医学、物理化学等领域。对于学者而言，论文能被《Nature》收录是一种荣耀。许多自然科学、物理化学等领域的学者，在论文创作中也会使用各种编程语言或工具【商汤实习总结】深度学习模型压缩
温故而知新，参考mentor睿昊学长(xhplus)和主管锋伟(forwil)的专栏，记录在商汤实习内容的总结和反思。希望商汤工具人组越来越nb！ 经过了仔细的思考，以及结合业务进行一些实验探索，觉得不同的量化模型生产策略应该辩证的来看待： Quantization Aware Training (QAT)可以追求极致的MySQL性能优化全过程落地方案（工业界真实数据场景实操）
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Programmer的本职工作： 按时保质保量完成任务。妥善地解决所面临的问题。 Programmer职业特点： 日常工作一定是需要创新的想法的。因为如果programmer的工作可以机械化的完成，那么鉴于工作成品的特点，这将很快用代码来机械化地解决，所以这部分工作就不需要雇佣programmer来做了。工业界求解NER问题的12条黄金法则
众所周知，命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是一项基础而又重要的NLP词法分析任务，也往往作为信息抽取、问答系统、机器翻译等方向的或显式或隐式的基础任务。在很多人眼里，NER似乎只是一个书本概念，跟句法分析一样存在感不强。一方面是因为深度学习在NLP领域遍地开花，使得智能顶会paper越来越多，我该怎么看？
顶会paper越来越多，我该怎么看？ 顶会论文越来越多，如何阅读？中国科学院大学计算机应用技术博士王晋东给出了一些建议。 近年来，作为学术前沿研究的风向标的顶会接收的论文越来越多。例如，最近放榜的 NeurIPS 2020 就接收了高达 1900 篇论文，刚刚过去的 CVPR、ICML、ECCV 等也均专栏深度推荐系统
专栏深度推荐系统 写文章 深度推荐系统 深度 · 27 篇内容 推荐文章 [CIKM 2020] EdgeRec - 揭秘边缘计算在淘宝猜你喜欢的大规模应用 文章发表于CIKM 2020 Applied Research Track，文章地址： 1. 推荐系统中的痛点 在全30-服务器的管理和部署：工业界近几年有哪些发展趋势
说起服务器，你一定不陌生。那你知道Facebook的服务器是什么样的吗？要知道，Facebook同时使用着很多不同的服务器。 在应对需要高速缓存的Facebook新闻、广告投放和搜索时，Facebook使用的是有比较大内存和较强CPU的服务器。现在使用的每台服务器都有256GB的主内存和两个处理器的CPU。 而CV方向前景
作者：留德华叫兽链接：https://www.zhihu.com/question/383486199/answer/1233042805来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 18年博士毕业的时候同时拿到了德国一线车厂 视觉研发科学家和算法工程师的Offer 俩年的业界经历来看 行业是个不中国人工智能的未来到底通向何方？| CCF-GAIR 2019
https://www.toutiao.com/i6714210191694365191/ 中国人工智能学术界首次「华人顶会主席圆桌」。 AI 科技评论按：7 月 12 日- 7月 14 日，2019第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市从无到有构建10亿级订单系统（真实工业界案例）
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大数据及其价值 大数据是近几年非常热门的一个概念。到底什么叫做大数据呢？简单而言，就是具备4V属性的数据： Volume：量非常大，大到一台计算机所无法处理的数据； Variety：来源广泛，包括文本、图像、语音、机器传感器信号、日算计程序日志等； Velocity：产生速度非常快； Veracity：准确性要