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社区的朋友们

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为了加速参数收敛。

根据深度学习中参数更新，采用梯度下降策略会运用反向传播，而由于深度学习中网络层数肯定不止一层，根据链式求导法则，我们对浅层参数的求导会有一个连乘操作，前面层的梯度是来自于后面层梯度的乘积。

2022-07-18

4905

T4 级老专家：AIOps 在腾讯的探索和实践

NLP 服务运维自动化 devops

我今天要讲的主题，AIOps，是一个比较新的话题，其实从概念的提出到我们做，只有差不多一年的时间。一个新事物，有其发展的周期，在腾讯里面我们做了比较多的探索，但是肯定还是有不足的地方，就像咱们看到的 AI 的发展也还有很多不足的地方。今天带来一些案例跟大家分享，希望对大家有一些借鉴和参考的意义。

2018-11-12

15.6K0

人工智能产业展望：2018年三大难题如何破解？

人工智能机器学习

展望2018，偌大一个人工智能，优秀项目不够、顶尖人才不足、场景落地缺缺，三大难题横亘眼前，又将如何破解？

2018-02-01

2.8K2

国内首个二代基因测序 FPGA 加速方案-背后的技术

随着近年基因数据量爆发式增长，数据分析成为瓶颈，而传统方法计算速度慢，效率低，因此高性能计算势在必行。

2018-01-18

2.4K2

腾讯云联手腾讯安全玄武实验室，提供「应用克隆」漏洞免费检测服务

腾讯云移动安全团队联手玄武实验室，对想要检测是否存在「应用克隆」漏洞的客户提供1V1的免费检测服务。

2018-01-17

2.4K0

如何构建一个 AI 问答系统：从生物进化的角度开始讨论

机器学习人工智能数据处理

无论是几十纳米的病毒, 几十微米的叶绿体, 几十毫米的蜜蜂, 还是几十厘米的远古人类. 都会使用各自的"语言"。语言都是一种自然"沟通手段". 通过语言, 可以影响其他个体, 共同完成进化任务。

2018-01-15

1.6K14

消息队列 CMQ 七大功能实践案例

消息队列 CMQ 版

本文先简单介绍 CMQ 底层的架构实现，然后着重结合CMQ的功能特点来介绍 CMQ 的实践案例，让大家快速理解和上手 CMQ 的开发。

2018-01-15

4.1K0

让互联网更快的协议，QUIC 在腾讯的实践及性能优化

本文将主要介绍 QUIC 协议在腾讯内部及腾讯云上的实践和性能优化。

2018-01-15

4.7K1

新年新语言，WCDB Swift

swift 微信数据库开源

2018-01-04

2.3K0

工程师的自我修养：I’m happy where I am

黑石物理服务器架构设计网络安全

这篇文章讲述了一群技术团队普通成员的成长、探索和创新的故事。他们通过不断学习和实践，逐渐从新手成为资深工程师，并发挥自己的专长，为公司的业务发展和技术提升做出了贡献。他们的成长经历和成功经验，对于所有技术从业者来说都具有重要的借鉴意义。

2017-12-21

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跳点搜索算法JPS及其优化

引言寻路算法用途众多，例如在游戏和地图中。A*算法已经众所周知，对于其优化也是层出不穷，然而性能并没有取得突破性进展。本文介绍一种跳点搜索算法JPS以及其四个优化算法，其中三个优化是加速跳点的寻找，

2017-12-11

6.8K2

夺冠 | 腾讯围棋AI「绝艺」再次问鼎龙星战

2017-12-11

1.4K1

给 AI 换个“大动力小心脏”之 OCR 异构加速

人工智能深度学习 fpga

本文介绍了OCR异构加速在腾讯云上的应用和优化，通过多FPGA芯片协同的异构加速架构和通用加速器引擎，实现了高性能、低成本的OCR识别。同时，平台支持业务模型的快速部署和迭代，为云端OCR服务提供了一种高效的解决方案。

2017-12-08

2K0

遇见大数据可视化 — 图表设计（二）

大数据数据可视化

本文主要阐述了图表设计的重要性，介绍了图表设计的基本原则、视觉元素和层次、图表类型和选择方法、图表设计方法、设计误区以及图表的交互方式。作者通过深入分析图表设计中的各种细节，使读者能够更好地理解和应用图表设计，从而提高数据可视化的效果。

2017-12-08

3.8K2

App 数据分析到底要分析什么

大数据数据可视化

本文主要介绍了APP分析中的数据分析、用户生命周期、关键指标、用户行为分析、数据分析模型、产品优化和迭代、数据驱动决策、技术社区和招聘的10个重要方面。

2017-12-07

3.2K0

请拿数据说质量

运维大数据

2017-12-07

9720

OpenStack 数据备份安装篇

openstack linux

2017-12-07

2K0

云服务首要威胁分析：用户如何保护自己的资产？

2017-12-06

3.3K1

腾讯AI Lab斩获知识图谱顶级赛事KBP 2017世界冠军

深度学习机器学习人工智能

本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛（KBP）中，首次参赛并获得了实体发现与链接（Entity Discovery and Linking Track，EDL）任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一，具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab在比赛中采用了深度学习架构和篇章理解模型等技术，具有较高的准确性和效率。同时，腾讯AI Lab还建设了一个名叫TopBase的知识图谱，涵盖50多个领域，并已广泛应用到多个业务中。

2017-12-06

1.1K0

Android View和 Window 的关系

2017-12-05

4.2K0

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