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技术资料
前端优化:9 个技巧,提高 Web 性能
当今数字世界,存在着无数的网站,每天都需要处理各种不同的原因的访问。然而,这些网站中有很大一部分显得笨重,使用起来也很麻烦。没怎么优化的网站会被各种各样的问题困扰,包括加载时间、不支持移动设备、浏览器兼容性问题,等等。
日期:12/16/2016 16:29:04 作者:
容器化应用日志收集挑战
应用日志的收集、分析和监控是日常运维工作重要的部分,妥善地处理应用日志收集往往是应用容器化重要的一个课题。
日期:12/16/2016 16:26:14 作者:
如何解决物联网的安全隐患?阿里云的专家给出了答案(含PPT)
12月15日,阿里云栖大会广东分会进入了第二天的议程。在当天下午的物联网分论坛上,阿里云安全解决方案总监苏建东带来了一场关于物联网安全的分享,主要谈论了物联网中常见的安全问题及其解决方案。 常见问题
日期:12/16/2016 16:25:45 作者:
C 语言预处理命令总结大全
C程序的源代码中可包括各种编译指令,这些指令称为预处理命令。虽然它们实际上不是C语言的一部分,但却扩展了C程序设计的环境。本节将介绍如何应用预处理程序和注释简化程序开发过程,并提高程序的可读性。ANSI标准定义的C语言预处理程序包括下列命令:
日期:12/15/2016 13:46:03 作者:
2016年不可错过的21个深度学习视频、教程和课程
几年之前,深度学习还是机器学习中一个不太受人关注的领域。随着最近神经网络和大数据概念的出现,很多复杂任务的实现已经成为可能。
日期:12/15/2016 13:45:17 作者:
从存储到数据库,从搜索到大数据, 数据管理技术总是充满挑战
互联网时代,也是关系型数据库独领风骚的时代,从早期的oracle独步天下,到现在MySQL蒸蒸日上,关系型数据库是大多数互联网应用在数据可靠性存储上的“命脉”。
日期:12/15/2016 13:44:48 作者:
三大措施助力连接提速 网易云信打造智慧IM云架构
编者按:互联网+时代,消息量级的大幅上升,消息形式的多元化,给即时通讯云服务平台带来了非常大的挑战。网易云信不仅能够完美支持千万数量级的高并发消息量,还与此同时做到了稳定和快速。这背后究竟有着什么样的架构和特性?
日期:12/15/2016 13:44:31 作者:
用Python做地图投影 - 多面孔的世界
简而言之,地球表面是一个三维的曲面,在曲面上进行测量是非常困难的。不信你拿个地球仪量一下两点的距离或者计算个夹角试试。将三维的曲面投影到二维平面,这样我们学的平面几何才有用武之地。
日期:12/15/2016 13:44:04 作者:
轻量级大规模机器学习算法库Fregata开源:快速,无需调参
一. 大规模机器学习的挑战
随着互联网,移动互联网的兴起,可以获取的数据变得越来越多,也越来越丰富。数据资源的丰富,给机器学习带来了越来越多,越来越大创造价值的机会。 机器学习在计算广告,推荐系统这些价值上千亿美元的应用中起到的作用越来越大,创造的价值也越来越大。但是越来越大的数据规模也给机器学习带来了很多挑战。
最大的挑战就是庞大的数据量...
日期:12/15/2016 13:43:22 作者:
2017年值得关注的JavaScript框架与主题
2017年值得关注的JavaScript框架与主题翻译自Top JavaScript Frameworks & Topics to Learn in 2017,从属于笔者的Web 前端入门与最佳实践。其他有关于2016年前端开发的总结包括2016 年前端工具使用度调研报告、2016年里做前端是怎样一种体验、2016前端学习路线图。另外推荐The State of UX in 2017,作为开发者了解下设计的想法也是必需的。
日期:12/15/2016 13:42:56 作者:
应用监控架构的实践
作者简介:
黄小龙 (易宝支付CTO)
摘要:
随着业务系统的不断迭代建设,基于现有的日志监控系统或报警平台,是否能够精准的定位问题根源及自动化实时捕捉微小的异常或错误在系统运行的过程中会有什么样的影响?面向业务提供全栈性能监控和分析的诉求凸显越来越重要,本文将结合应用监控架构设计的最佳实践原则(《架构即未来》第三十一章节“应用监控&rdq...
日期:12/09/2016 15:59:24 作者:
深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索
文 | haiping
近年来,深度学习在人工智能的多个领域取得了显著成绩。微软使用的152层深度神经网络在ImageNet的比赛上斩获多项第一,同时在图像识别中超过了人类的识别水平。百度在中文语音识别上取得了97%的准确率,已经超过了人类的识别能力。
随着深度学习在越来越多的领域中取得了突破性进展,自然语言处理这一人工智能的重要领域吸引了大批的研究者的注意力...
日期:12/09/2016 15:58:59 作者:
2016年最流行的六大深度学习开源工具
对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说,GitHub上其实还有很多不错的开源项目值得关注,以下我们推荐2016年人气最高的六款开源深度学习工具:
日期:12/09/2016 15:58:43 作者:
深度学习在图像取证领域中的进展
雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者杨朋朋,就读于北京交通大学,信号与信息处理专业博士生二年级,导师倪蓉蓉教授。研究兴趣包括多媒体取证、隐写分析,深度学习。所在团队为教育部创新团队和科技部重点领域创新团队,负责人为赵耀教授。
日期:12/09/2016 15:58:17 作者:
2016深度学习重大进展:从无监督学习到生成对抗网络
过去几年,深度学习成为了机器学习社区的核心话题,2016 年更是如此。在 Tryo Labs 的这篇盘点文章中,作者回顾了对该领域贡献最大(或有潜力的)的进展以及组织和社区如何保证这些技术能以一种使所有人都受益的方式被使用。
日期:12/09/2016 15:57:49 作者: