隨著5G商用的落地，人工智慧也將伴隨基礎設施的成熟快步步入商業化應用。這也意味著另一輪技術驅動的行業洗牌即將發生。在這場新浪潮裡，一直被輿論認為沒踏中國內移動網際網路發展節奏的百度，將以人工智慧弄潮兒的身份吃下

接下來，阿里巴巴技術專家三畫，將分享自己和團隊在畫好架構圖方面的理念和經驗，希望對你有所幫助。 當我們想用一張或幾張圖來描述我們的系統時，是不是經常遇到以下情況： 對著畫布無從下手、刪了

架構師是一個充滿挑戰的職業，知識面的寬窄往往決定著一個架構師的架構能力 因為現今是一個資訊時代，大量的資訊都是需要儲存並檢索的，資料庫設計的不好，將會嚴重影響系統的效能，而這一點往往會被我們的設計人員忽略，

可靠、穩健、可泛化的 語音識別 是機器學習領域一個持續的挑戰。通常，訓練自然語言理解模型需要包含數千小時語音和數百萬（甚至數十億）單詞文字的語料庫，以及能夠在合理時間內處理這些資料的強大硬體。

第九節梯度下降之函式最優化演算法(4) 上一節中我們介紹了梯度下降的兩種方式，批量梯度下降和隨機梯度下降的兩種方式，介紹了其具體的梯度下降的方式。本節的話，我們介紹一種函式最優化的演算法。以後一聽到函式最優

一、架構師是什麼？要做什麼？ 架構師：是一個既需要掌控整體又需要洞悉區域性瓶頸並依據具體的業務場景給出解決方案的團隊領導型人物。架構師不是一個人，他需要建立高效的體系，帶領團隊去攻城略地，在規定的時間

近日，中國網際網路公司巨頭百度公司獲得了“KDD CUP 2019”的主辦權，KDD CUP素有全球資料探勘領域“世界盃”之稱，是目前資料探勘領域最高水平、最具影響力、規模最大的國際頂級賽事，2018年參賽隊伍曾達到

紅色石頭之前在某乎上回答“機器學習該怎麼入門”這個問題的時候，曾經給入門學者提過一個建議，就是放棄海量資料。確實，資料不在多而在精！一份優秀的資料完全可以幫助我們快速地入門和進階。 今天給大家推薦一份最近新

前言 隨著公司業務的爆炸式的增長，需求規模和使用者規模也迅速地膨脹起來，這樣給系統的三高(高效能、高併發、高可用)以及擴充套件性、可維護性都帶來了考驗。而舊系統因為早期設計的各種侷限性（如早期參與人員的水平

內容提要：“軟體定義邊界SDP”這一概念和技術在近幾年業界及RSAC大會上都頗受關注，市面也有不少文章介紹，包括其基本架構和產生的各種安全效果，例如資料和控制分離、網路隱身、服務隔離、預認證預授權、VPN替代、

據36氪報道，日前，離開錘子兩年半的前CTO錢晨已正式加入百度，負責百度智慧生活事業群組（Smart Living Group，簡稱SLG）中的硬體研發與供應鏈生態。 這一動向被看作是百度欲

對於公眾號引流漲粉這件事，很多同學嘴上說著佛繫心裡卻很誠實，想要漲粉但又不知道該怎麼辦，這樣的同學你可以往下閱讀，純乾貨，不廢話，良心分享。 (以下為自己總結的公眾號推廣思路，只針對小白，大佬請出門左拐)

系統的定義 系統泛指由一群有 的個體組成，根據某種 運作，能完成個別元件 的工作的群體。 模組 和 元件 模組：從邏輯層面拆分出來

流量戰場-百度經驗 大家好，我是陳哥，今天給咱們陳哥經驗網和春蠶網校的會員更新，流量戰場欄目的第014課，學習之前想想咱們的校訓：春蠶精神，

我們的世界是一個非線性的世界，我們能否讓機器來學習現實中很多複雜的問題呢？從人類大腦結構中受到的啟發，人們開始在一定程度上模擬大腦的結構。既然大腦能夠理解這個世界，那人工神經網路應該也是可以的。