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摘要： 抖音所面臨的壓力遠不止在內容稽核。推薦演算法背後的使用者“審美疲勞”、商業變現的不成熟，以及競爭對手的虎視眈眈，註定了抖音接下來的一年還將繼續面臨嚴峻考驗。 藍鯨TMT記者 任子勳

今天來給大家介紹下前端監控中一個特定指標的獲取演算法，有人會問，為啥就單單講一個指標？這是因為，目前大部分的指標，比如白屏時間，dom載入時間等等，都能通過現代瀏覽器提供的各種api去進行較為精確的獲取，而今天

非負矩陣分解（NMF）是一種可以有效處理多變數資料的方法。本文介紹、分析了兩種不同的 NMF 演算法，這兩種演算法僅在更新規則（update rule）中使用的乘性因子（multiplicative facto

題目描述 一隻青蛙一次可以跳上1級臺階，也可以跳上2級……它也可以跳上n級。求該青蛙跳上一個n級的臺階總共有多少種跳法。 這個問題首先看是很難看出來的，那隻好自己寫寫畫畫找找規律。

scikit-learn 是最受歡迎的機器學習庫之一，它提供了各種主流的機器學習演算法的API介面供使用者呼叫，讓使用者可以方便快捷的搭建一些機器學習模型，並且通過調參可以達到很高的準確率。 這次我們主要介紹sci

演算法（Algorithm）是指用來操作資料、解決程式問題的一組方法。對於同一個問題，使用不同的演算法，也許最終得到的結果是一樣的，但在過程中消耗的資源和時間卻會有很大的區別。 那麼我們應該如

遺傳演算法(Genetic Algorithms)，也有人把它叫作進化演算法(Evolutionary Algorithms)，是基於 生物進化的“物競天擇，適者生存”理論 發展起來的一種應用廣泛且

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作者：閒魚技術-雲聽 背景 在之前的 文章 中，我們已經提到過團隊在UI自動化這方面的嘗試，我們的目標是實現基於 單一圖片到程式碼 的轉換，在這個過程不可避免會遇到一個問題，就是為了從單一圖片中提取出

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深度學習很大程度上仍是一個黑箱，但研究者一直沒有停下理解它的步伐。普林斯頓高等研究院的研究者 Nadav Cohen 近日發文介紹了理解深度學習優化的進展以及他們近期在這方面的一項研究成果。 神經網路

近期深度強化學習取得了很多成功，但也存在侷限性：缺乏穩定性、可復現性差。來自 MIT 和 Two Sigma 的研究者重新檢驗了深度強化學習方法的概念基礎，即目前深度強化學習的實踐多大

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