参考: https://mp.weixin.qq.com/s/NvwB9H71JUivFyL_Or_ENA http://yangminz.coding.me/blog/post/MinkolovRNNLM/MinkolovRNNLM_thesis.html 语言模型本质上是在回答一个问题:出现的语句是否合理. 在历史的发展中,语言模型经历了专家语法规则模型(至80年代),统计语言模型(至00年),神经网络语言模型(到目前). 专家语法规则模型 在计算机初始阶段,随着计算机编程语言的发展,归纳出…

转载自:   http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4NDMyNTU2Mw==&mid=2247483695&idx=1&sn=91ea422913fc62579e020e941d1d059e#rd 微信重磅开源生产级paxos类库PhxPaxos,本文用科普的口吻向大家介绍PhxPaxos背后的实现原理以及一些有意思的细节. 开源地址: https://github.com/tencent-wechat/phxpaxos 点击阅读原文可自动跳转到g…

一面: 1.算法题: 1 28数组中出现次数超过一半的数字 2 手写快排:八大排序算法总结(2) 2.项目介绍: 大多都是项目中涉及到的技术. TFIDF 的原理 word2vec的原理 3.算法原理: 1.GBDT的原理 2.GBDT中叶子节点与非叶子节点的区别 二面: 1.项目介绍: LSI的原理 2.算法原理: 1.LSTM的计算复杂度 2.推倒一下LR 3.GBDT的原理,抠得很细. 3.算法题: 1.29最小的K个数 2.1 蓄水池抽样算法 2.2 给定一个query 字符流,每个qu…

这是一个典型的Android应用在从小到大的成长过程中的“踩坑”与“填坑”的历史.互联网的变化速度如此之快,1年的时间里,可以发生翻天覆地的变化.今天在这里,重新和大家回顾微信客户端架构的演进过程,以及其背后的开发团队.流程的变化与思考. 拓荒 微信1.0 for Android的测试版本于2011年1月发布.这是微信Android客户端的第一个版本,软件架构采用早期标准的Android系统应用设计. [图1] 第一个版本是两个人用了一个多月的时间开发出来的,其中一个还是刚刚毕业没多久的实习生.…

转自: http://www.infoq.com/cn/articles/wechat-android-app-architecture 微信Android客户端架构演进之路 作者 赵原 发布于 2015年12月31日 | 注意:GTLC全球技术领导力峰会帮助深具远见卓识的技术人审时度势,提升领导力!4 讨论 分享到:微博微信FacebookTwitter有道云笔记邮件分享    已保存     我的阅读清单   去年7月,笔者在InfoQ举办的ArchSummit深圳2014的架构师峰会上,分…

本文来自于腾讯bugly开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://bugly.qq.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=1264&extra=page%3D1 继插件化后,热补丁技术在2015年开始爆发,目前已经是非常热门的Android开发技术.其中比较著名的有淘宝的Dexposed.支付宝的AndFix以及QZone的超级热补丁方案.微信对热补丁技术的研究并不算早,大约开始于2015年6月.经过研究与尝试现有的各个方案,我们发现它…

Tinker热修复原理分析 热补丁技术是在用户不需要重新安装应用的情况下实现应用更新,可快速解决一些线上问题.热补丁省去了Android应用发布版本的成本,而且用户端的更新也是无感知的. Tinker 是微信官方发布的 Android 热补丁解决方案,它支持动态下发代码.So库以及资源,让应用能够在不需要重新安装的情况下实现更新.本文中主要介绍一下Tinker的热补丁实现原理以及部分关键代码,本文中只涉及动态下发代码的方案,So库以及资源的更新在后续文章中再介绍.在介绍Tinker热修复方案之前…

版权声明:本文由张绍文原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/81 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 继插件化后,热补丁技术在2015年开始爆发,目前已经是非常热门的Android开发技术.其中比较著名的有淘宝的Dexposed.支付宝的AndFix以及Qzone的超级热补丁方案.微信对热补丁技术的研究并不算早,大约开始于2015年6月.经过研究与尝试现有的各个方案,…

内容是结合:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 可以直接看原文 预训练一般要从图像处理领域说起:可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练,在A任务上或者B任务上学会网络参数,然后存起来以备后用.假设我们面临第三个任务C,网络结构采取相同的网络结构,在比较浅的几层CNN结构,网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数,其它CNN高层的参数仍然需要随机初始化.之后我们用C任务的训练数据来训练网络,此时有两种做法,一种…

2016年同2015年一样,在我还没有做好心理准备的时候,一晃神就到了年底.年关将近,不知诸君心情如何,年初的规划实现了多少,来年的计划又是否已有了眉目.年过三十的Peak君感觉年关是越来越难过了,越喧嚣的时候越想静处,感慨越多能说出口的反而越少. 近来有读者问Peak君为何最近这么多产,原因无他,仅为缓解年关将近的焦虑感.今年要说有什么收获,该算发现坚持写字所带来的好处.最近感觉尤其明显,只有沉浸在技术的纹理脉络之中时,才能像老僧坐定一样心无所想.看着博客和公众号里40多篇技术文章时,总算能略…