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机器学习

作者:villainthr WebRTC 全称为:Web Real-Time Communication。它是为了解决 Web 端无法捕获音视频的能力,并且提供了 peer-to-peer(就是浏览器间)的视频交互。实际上,细分看来,它包含三个部分: MediaStream:捕获音视频流 RTCPe

作者:王少飞 React diff 作为 Virtual DOM 的加速器,其算法上的改进优化是 React 整个界面渲染的基础,以及性能提高的保障,同时也是 React 源码中最神秘、最不可思议的部分,本文将剖析 React diff 的不可思议之处。 React 中最值得称道的部分莫过于 Vir

作者:yangchunwen 要做什么 假设你有一个博客,有一台网站服务器(或者很多台作负载均衡的服务器),当你的博客要升级时,你可能要在你自己的电脑上写好代码(可能包括本地调试好),然后提交到git(或svn),然后在每个服务器中checkout一份代码并重启服务器应用…… 这里要介绍的是一种直接

作者:yana 输入在移动端是一个很常用的功能,那么输入框必然是一个很重要的部分。然而,移动端输入框总会遇到各种各样的问题,无论是样式还是ios和android两端体验不一致都是很让我们头疼的问题,那么如何使移动web的输入框体验更贴近原生也成了一个需要我们多多思考和研究的问题。 一、文字输入限制问

感谢您阅读腾讯AI Lab首篇文章,我们将在文章第一部分介绍即将开幕的CVPR、ACL和ICML等顶级AI学术会议,及它们收录的腾讯AI Lab多篇论文,并选取其中一篇重点解读。第二部分是公众号内容简介及文章预告,我们将在之后发布的三篇文章里对前述三大顶会的热门研究方向和优秀文章做深度解析。 1、C

本文是腾讯AI Lab微信号第三篇文章,深度解析本届ACL热门研究。文章第一部分是三大前沿领域重点文章解析,包括信息抽取、问答系统和机器翻译等。第二部分是ACL简介及我们NLP团队首次亮相。 腾讯AI Lab去年四月成立,今年是首次参展ACL,共计三篇文章被录取,位居国内企业前列。此次团队由实验室主

​ 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第五篇文章,我们将深度解析机器学习领域顶会ICML的热门研究。第一部分解析了五大热门研究领域的重点文章,包括强化学习、随机优化、连续(非)凸优化、分布式机器学习及递归神经网络等。第二部分简介本届ICML,第三部分为腾讯AI Lab机器学习团队的首次公开亮相。 腾讯A

​ 经过漫长的准备和打磨,新一代的Angel终于开源了!新一代的Angel由腾讯和北京大学联合开发,兼顾业界的高可用性和学术界的创新性,欢迎分布式架构师,算法工程师和数据科学家一起深入使用和协同开发,激发机器学习领域更多的创新应用和良好生态。 Github:https://github.com/te

​ 2017年8月27日-9月1日, 数据库领域的国际顶级学术会议VLDB(Very Large DataBase) 在德国慕尼黑召开。 腾讯开源项目Angel团队的论文《LDA*:A Robust and Large-scale Topic Modeling System》,入选了今年VLDB的r

安全AI让黑产成本增加 当我们跟黑客对抗的时候,我们想到了一个有趣的思路:既然用神经网络来识别我们的字符,那我们就制造出更多的字符库,使用更多的字符库跟你进行对抗。但很不幸,我们发现机器的算力和人力创造字符的算力完全是不成比例的,而且因为他是可牟利的,所以他只要有百分之三四十的盈利空间就可以做,他不

**导读:**2017年8月31日,由腾讯安全科恩实验室主办的“2017腾讯安全国际技术峰会(TenSec 2017)”落下帷幕,本次峰会聚焦安全行业前沿技术,覆盖时下最热的安全议题。在为期两天的议程中,来自腾讯、微软、谷歌等国际工业界和学术界顶级的研究员共带来15个安全议题,现场干货满满,堪称一场

本文作者:ivweb biliou pipeline-operator 此前,如果我们需要实现函数1的返回值域给函数2调用 最简单的方式是 A(B(C())) 面向对象的话可以 let obj = { value: void 0, A() { this.value = 1; return this;

本文作者:ivweb villainthr js的设计模式是针对于整体代码的设计是否合理,给出了一些具体的解决办法。 而重构代码就是依赖于设计模式而实现的一个必要手段,可以说设计模式就是重构代码的目标,但他的手段却不仅仅只有设计模式这些大而全的,同样存在小而精,我们随处可以使用的。 封装功能块代码

嘉宾:黄明 编辑:Natalie 转载自:AI前线 摘要 ​ 2017年6月,腾讯正式开源面向机器学习的第三代高性能计算平台 Angel,在GitHub上备受关注;2017年10月19日,腾讯T4专家Andymhuang(黄明)将为QCon上海的听众奉上一场Spark on Angel的精彩分享。作

接《道器相融,由 Angel 谈一个优秀机器学习平台的自我修养(上)》 ​ 在您看来,如何才能高效的搭建一个优秀的机器学习平台? ​ 黄明: 先讲个大家都知道的小插曲:TensorFlow的前身是DistBelief,当时并不太受深度学习界待见,大部分人做深度学习,要么Caffe,要么Torch,基