小技巧：SpringBoot專案如何讓前端開發提高效率？ 社會分工越來越細，對於工程類研發來說，全棧是越來越少了。這是時代的進步，也是個體的悲哀。 今天要分享的小技巧，或許能夠大幅提高你的開發效率。你可

對於一個新手來說，深度學習術語可能非常難以理解。本表試圖解釋深度學習常用術語並連結到原始參考，以幫助讀者深入瞭解特定主題。 深度學習與“一般”的機器學習術語之間的界限非常模糊。例如，我這裡不包括“交叉驗證”，因

TensorFlow.js 釋出之後我就把之前訓練的目標/人臉檢測和人臉識別的模型往 TensorFlow.js 裡導，我發現有些模型在瀏覽器裡執行的效果還相當不錯。感覺 TensorFlow.js

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最近中美貿易戰，所以突然對經濟學產生了興趣，我想通過經濟學的原理來嘗試說明前端工程師和全棧工程師的優劣。（本文經濟學觀點基於曼昆的《經濟學原理》和亞當斯密的《國富論》） 1. 分工的重要性

歡迎大家前往騰訊雲+社群，獲取更多騰訊海量技術實踐乾貨哦~ 本文由鵝廠優文發表於雲+社群專欄 一、前言 二、深度學習模型 1. Factorization-m

從2017年到現在，前端開發行業內並不平靜。受到資本寒冬導致網際網路和創業市場整體遇冷的影響，前端崗位需求有很大程度上的收縮。 一邊是網際網路紅利期過後，市場迴歸理性，找工作艱難的抱怨聲四起；但一邊卻是前端

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本文介紹了由密歇根州立大學開發的移動端深度學習框架 NestDNN。該框架應用了研究者提出的多容量模型生成方法，可以動態地在多模型並行推斷過程中，通過準確率-資源權衡選擇合適容量的模型；NestDNN 可以最大

(題圖：from  unsplash) 17年寫過一篇文章《 野蠻生長的前端,從雜牌軍到正規軍 》，當時是為了解決前端程式碼快取問題延伸出來的，寫那篇文章時，前端我是個門外漢。近一個月又讀了兩本

10月16日，2018年 AIIA人工智慧開發者大會在蘇州舉辦。會議邀請了國內外人工智慧產業知名人物、國家政府主管部門、行業內頂尖企業、知名學者代表、開源社群優秀貢獻團隊及個人，共同交流了技術現狀趨勢、生態建設

混著混著一年了，終於從一個渣碩混成了一個，呃，老渣碩了（淚）。半年前給大家分享了一些半監督深度學習的心得，看到有人覺得有用真的很開心。遂今天再寫篇文章感謝同學們（發不出論文，也只能在知乎上發文章爽一波了...o

去年寫過一篇 WGAN-GP 的入門讀物 互懟的藝術：從零直達WGAN-GP ，提到通過梯度懲罰來為 WGAN 的判別器增加 Lipschitz 約束（下面簡稱“L 約束”）。前幾天遐想時再次想到了 WGAN

前幾天重構之後，Lighthouse 中有一個評分讓我念念不忘： Progressive Web App 。 PWA 不算一個新話題了，所以概念性的東西和 API 我就不多做介紹，下面簡單介紹一個無干

概述： 機器人廣泛應用於工業生產的加工和裝配等各個領域。傳統的工業機器人需要通過複雜的標定和預程式設計來完成任務。近年來，自動化水平的發展對機器人在不確定環境下執行復雜任務提出了更高的要求。因而機器人