俗话说，工欲善其事，必先利其器。 作为一名产品经理，办公时难免需要用到许多的办公工具，but究竟哪些工具好用、好学？ 哪些工具适合老手？ 哪些工具适合小白？？这依然是很多产品经理们头疼的问题… 况且市面上的工具太多了！总不可能一个个都试一遍吧！我们要怎么去选择？ 今天小堂妹请来公司里一位颜值超高的高

导读：2018年7月6 - 7日，一年一度的技术圈盛会ArchSummit全球架构师峰会在深圳华侨城洲际酒店举办。100余位国内外技术专家将齐聚深圳，分享各类技术架构最佳实践。来自腾讯技术工程事业群架构平台部的jerome作了主题为《基于弹性计算的无服务器化实践》的分享，以下为现场演讲内容。 据Ga

作者介绍 哈喽大家好，“网红架构师”又来给大家分享Ceph运维难题解决方法了，没看过第一部分的，点开传送门“网红架构师”解决你的ceph运维难题-Part1 点开先温习一下，接下来，我们继续第二部分的内容： Q13. ceph -s 的全称以及报错原因 开开心心过了mon create-initia

​ 4分钟训练ImageNet！腾讯机智创造AI训练世界纪录 by 腾讯机智团队 注：腾讯机智机器学习平台由TEG架构平台部和运营管理部团队携手，并和中国香港浸会大学计算机科学系褚晓文教授团队深度合作联袂打造。 为了让大家可以更好的理解「如何4分钟训练ImageNet」，腾讯技术工程公众号特别邀请腾

7月27日，干货满满的腾讯DevDays在腾讯大厦举办，不仅来自5个BG的研发小伙伴分享了实践经验，更有激动人心的黑科技在现场展示。现场不仅座无虚席，甚至有多位同学专程从异地赶来。 不管有没有时间来现场参会的同学都不用急，本篇短文帮你快速回顾全场的重要信息。 首先是本次会议的主办方：来自腾讯技术工程

导语 | 白纸黑字是用户一贯的阅读习惯。在实际的使用场景中，黑底白字和白底黑字哪一种阅读体验会更好？对于我们的眼睛来说，哪一种搭配方式又会更舒适呢？ 在人们的日常生活中，接触最多的书本、网页大部分都是白底黑字，这种方式已经成为一种阅读习惯。但是部分网站黑色背景浅色字体的搭配又让人们觉得体验很好、极具

| 导语 在机器学习建模问题中，合适特征的构造对于模型的性能至关重要，看到很多同学介绍特征工程，包括特征的预处理和特征筛选等，这些非常重要，但是特征预处理和特征筛选的前提是要有基础特征，而这些特征从哪里来，又如何构造？现在总结一下在推荐系统中比较通用的特征构造方法。 场景分析： 推荐场景一般可以抽象

背景：7月18日，2018 国际体验设计大会（IXDC） 在北京举行，今年大会主题是“构建体验新框架：人性化·智能化·平台化”。 200位多位来自Google、Facebook、Airbnb、微软、阿里巴巴、腾讯、小米、百度、IDEO、Frog等一线企业的主讲人，为与会者提供了设计界的饕餮盛宴。 7

作者：jerryjhuang（黄杰），腾讯高级打杂工。 | 导语 是这样的张总，你在家里的电脑上按了CTRL+C，然后在公司的电脑上再按CTRL+V是肯定不行的。即使同一篇文章也不行。不不不，多贵的电脑都不行。 作为一篇资源分享类的文章，我之前的想的标题都是“性·感小yi子收藏的10个免费图片网站”

| 导语 阅读理解是当前火热的自然语言处理应用方向之一，但在大多数业务场景下都缺少有效的标注数据，这种情况下常常需要借助传统的信息检索方法。本文总结了TREC-9和TREC-10上几个比较经典的基于段落检索的无监督文档型问答系统，并介绍了这类系统的主要框架。 背景 在自动对话机器人或是智能客服中，根

导语 transformer这个模型是Attention is all you need ( Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz Kaiser,

作者：陈颖忻，腾讯高级产品经理，微信号公众号：偶尔动脑，偶尔动脑，延缓衰老。原文标题：《【实用手册】我觉得可以这样学语言(上）》 最近在公司内部的行家平台登记了下，接受了10+人的英语学习方法咨询，评价还不错。三年多前回国后其实一直没丢英语，开始半年每周末都会认真备课带了三个人，后面因为从事国际业务

8月14日，在数据中心联盟组织和中国信息通信研究院联合举办的可信云大会中，腾讯云TStack通过现场测试和专家评估获得了《可信云-开源解决方案》认证证书。 此次认证的测试评估主要围绕云平台基础功能、运维系统功能、文档完备性、可靠性、互操作性、安全性、资源调配能力、异构虚拟化和资源调度效率九项测试指标

昨天，腾讯（HK：00700）公布了截至2018年6月30日未经审核的第二季度及中期业绩。 ​ ​ 文章来源于腾讯云开发者社区，点击查看原文

随着内容时代的来临，多媒体信息，特别是视频信息的分析和理解需求，如图像分类、图像打标签、视频处理等等，变得越发迫切。目前图像分类已经发展了多年，在一定条件下已经取得了很好的效果。本文因实际产品需求，主要探讨一下视频打标签的问题。 查阅了部分资料，笔者拙见，打标签问题无论是文本、图像和视频，涉及到较多