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锐眼洞察 | 软件2.0(翻译)

发布者: super | 发布时间:2017-11-23

原标题:锐眼洞察 | 软件2.0(翻译)

作者:Andrej Karpathy,Director of AI at Tesla

原文:Software 2.0

译者:TalkingData首席架构师 黄洋成(YC)

本译文禁止商用,转载请注明来源与译者!

我时常会看到人们将神经网络称为不过是“机器学习工具箱中的另一个工具”。他们有种种的优点和缺点,他们可以在这种或那种情况下发挥作用,有

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格雷码那点事 : 递归非递归实现

发布者: super | 发布时间:2017-11-23

原标题:格雷码那点事 : 递归非递归实现

来源:WhyWin,

www.cnblogs.com/0201zcr/p/4796950.html

简介

在一组数的编码中,若任意两个相邻的代码只有一位二进制数不同,则称这种编码为格雷码(Gray Code),另外由于最大数与最小数之间也仅一位数不同,即“首尾相连”,因此又称循环码或反射码。在数字系统中,常要求代码按一定顺序变化。例如,按自然数递增计数,若采用8421码,则数0111变到1000时四位均要变化,而在实际电路中,4位的变化不可能绝对同时发生,则计数中可能出现短暂的其它代码(1100、1111等)。在特定情况下可能导致电路状态错误或输入错误。使用格雷码可以避免这种错误。格雷码有多种编码形式。

格雷码(Gray Code)曾用过Grey Code、葛莱码、格莱码、戈莱码、循环码、反射二进制码、最小差错码等名字,它们有的不对,有的易与其它名称混淆,建议不要再使用这些曾用名。

格雷码是一种具有反射特性和循环特性的单步自补码,其循环和单步特性消除了随机取数时出现重大错误的可能,其反射和自补特性使

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日交易额百亿级交易系统的超轻量日志实现

发布者: super | 发布时间:2017-11-23

原标题:日交易额百亿级交易系统的超轻量日志实现

来源:cyfonly,

www.cnblogs.com/cyfonly/p/6139049.html

首先来聊聊往事吧~~两年前就职于一家传统金融软件公司,为某交易所开发一套大型交易系统,交易标的的价格为流式数据,采用价格触发成交方式,T+0交易制度(类似炒股,只是炒的不是股票而是其他标的物,但可以随时开平仓)。鉴于系统需要记录大量价格数据、交易信息及订单流水,且系统对性能要求极高(敏感度达毫秒级),因此需要避免日志服务成为系统性能瓶颈。通过对几个通用型日志(如log4j、logback)的性能压测,以及考虑到它们作为通用型日志相对比较臃肿,就决定自个儿写个日志工具以支撑系统功能和性能所需。当时的做法只是简单的将日志的实现作为一个 util 类写在项目中,只有几百行的代码量。

系统上线两个月后日均成交额200亿RMB,最高达440亿RMB,峰值成交4000笔/秒。系统非常庞大,但几百行的代码却完美支撑住了重要的日志服务!

鉴于其优秀的表现,就花了一点点时间把它抽取出来作为一个独立的日志组件,取名叫 FLogg

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技术专栏 | flink关系型API: Table API 与S...

发布者: super | 发布时间:2017-11-23

原标题:技术专栏 | flink关系型API: Table API 与SQL

本篇文章主要介绍flink的关系型API,整个文章主要分为下面几个部分来介绍:

一、什么是flink关系型API

二、flink关系型API的各版本演进

三、flink关系型API执行原理

四、flink关系型API目前适用场景

五、

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Andrej Karpathy发文谈神经网络后,引发的对硬件,软件和学件的思考

发布者: super | 发布时间:2017-11-23

原标题:Andrej Karpathy发文谈神经网络后,引发的对硬件,软件和学件的思考

雷锋网按:近日,Tesla AI总监Andrej Karpathy发表了一篇关于“Software 2.0”的文章,该文章引发了对未来神经网络的编程方式的更深入探讨,本文就是其中之一。在Software 2.0的基础上,本文作者Uri Yerushalmi还借用了南京大学周志华教授在2016年提出的“学件”(Learnware)的概念,并更详细地讲述了他眼中的“学件”和软件的区别。他山之石,可以攻玉,本着传递更多信息的想法,雷锋网特此编译该文章,供读者讨论。

本文作者Uri Yerushalmi为AI社区Dopamind的创始人, 2008年于以色列Bar-llan University获得计算机和神经科学博士学位。以下是雷锋网编译的文章全文:

本周,我阅读了Andrej Karpathy的“Software 2.0”,他分析了新软件“Software 2.0”与旧软件“Software 1.0”之间的区别。 我和Karpathy有一个非常类似的结论,我们来看看这种新型软件的兴起如何影响软件行业和市场。

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如何绕过Android网络安全配置

发布者: super | 发布时间:2017-11-23

原标题:如何绕过Android网络安全配置

Android Nougat(Android 7)引入了一种名叫网络安全配置(Network Security Configuration)的新型安全功能,这种新功能可以允许Android开发者们在无需修改App代码的情况下自定义他们的网络安全设置。

但是这种功能将有可能影响Android移动端应用的安全测评。如果需要拦截HTTPS流量,那么就必须安装代理证书,而且还必须安装在“用户证书”之中,而默认情况下这类证书是不被信任的。

接下来,我们将给大家介绍这种新机制的运行模式,以及如何通过重新编译或运行时钩子机制来修改这种新型安全机制的默认行为。

开发者如何使用该功能

为了修改默认配置,我们需要在resources目录中创建一个XML文件来指定自定义配

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在科技巨头主宰的市场中招募AI人才的7大策略

发布者: super | 发布时间:2017-11-23

原标题:在科技巨头主宰的市场中招募AI人才的7大策略

人工智能和机器学习领域正在快速发展。随着越来越多的公司正在向AI解决方案业务方向转变,当前情况下的人才数量还不足以满足市场需求。现在,大学正在增加相关课程以满足对于人才的需求,但目前看来,经验丰富的研究人员和工程师仍然备受追捧。那么,你的企业如何在领域内找到新兴的人才呢?你如何让公司脱颖而出,来吸引他们来为你工作呢?

下面为你推荐了7种方式,来帮助找到企业所需要的AI人才,即使是小公司也可以尝试这些策略来吸引人才,不管是初级人才还是高级人才,这些策略都比较适用:

1.广泛撒网

首先,你需要了解招聘机器学习初级工程师和高级研究人员需要不同的策略。目前,招聘初级工程师的主要策略是广泛撒网。eBay副总裁杜西(Japjit Tulsi)表示,

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优化算法:到底是数学还是代码?

发布者: super | 发布时间:2017-11-23

原标题:优化算法:到底是数学还是代码?

背景:我的一位同事曾提到,他在面试深度学习相关职位中被问到一些关于优化算法的问题。我决定在本文中就优化算法做一个简短的介绍。

成本函数的最优化算法

目标函数是一种试图将一组参数最小化的函数。在机器学习中,目标函数通常被设定为一种度量,即预测值与实际值的相似程度。通常,我们希望找到一组会导致尽可能小的成本的参数,因为这就意味着你的算法会完成得很好。一个函数的最小成本可能就是最小值。有时,成本函数可以有多个局部最小值。幸运的是,在非常高维的参数空间中,保护目标函数的充分优化的局部极小值不会经常发生,因为这意味着在过程的早期,每个参数都为凹(concave)。这不是典型的情况,所以我们剩下了很多鞍点(saddle point),而不是真正的最小值。

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一篇好文章告诉你如何使用Java泛型?

发布者: super | 发布时间:2017-11-23

原标题:一篇好文章告诉你如何使用Java泛型?

只要了解了泛型的一般使用情况就能够解决多半的问题。所以,首先我们来了解一下什么是泛型、为什么要使用它以及应用方法。

什么是泛型?

试想一个简单的添加方法(method),如下:

long,float 或 double 类型并不能当作输入传给这个方法。

如果从该方法中抽象出数据类型,就可以得到一个新的方式,如下。

在这里,<T>是 泛型参数(也称为类型变量),和给某一方法声明的参数一样。给 <Integer> 或 <Double> 传递的泛型参数的值,与方法参数相似,叫做类型参数。

原标题:黑客重用恶意软件成趋势

E安全11月22日讯 软件开发人员喜欢重用代码,黑客也不例外。虽然安全研究人员常认为不同的恶意软件出自不同的黑客之手,然而现实却是,大多数新型恶意软件开发者重复利用了大量现有恶意软件的源代码,并在此基础上进行修改或添加新功能(可能来自公开发布的漏洞和工具)。

重用、修改的工具将更“有用”

既然其它人已经有现成的工作解决方案可供使用,自己为何还要白费力气做重复的工作?虽然恶意软件代码重用可以使基于签名的检测方法在某些情况下更有效,但时常会为攻击者腾出时间执行其它躲避检测和提升攻击效率的工作,从而开发出更危险的成品。黑客开发恶意软件时重用代码有多种原因:

首先,这样做可以节约时间;

其次,复制拷贝代码可以为开发人员腾出更多时间专注其它领

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