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我们在开发的时候，经常要打印日志，有的时候会在一些代码的关键节点处进行日志输出。使用logback/log4j等原生的日志框架，在日志输出的时候可能会遇到一个问题，那就是在打印对象的时候要求对象必须重写toString方法，否则无法将该对象的参数打印出来。如代码 ：log.info("req = {}", creditApplyRequest);日志输出：req = com.alibaba.fin.lgp.core.functions.credit.request.CreditApplyReques
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- Hollis在csdn
- 2021年04月13日
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近期，在 ECMA 标准化组织的 TC39 技术委员会上，阿里巴巴前端标准化小组与淘系技术提出的 JavaScript 标准提案《Error Cause》进入了 Stage 3，将开始在 ...
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- 阿里巴巴淘系技术团队官网博客
- 2021年04月13日
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大家好，我是煎鱼。自古应用程序均从 Hello World 开始，你我所写的 Go 语言亦然：import"fmt"funcmain(){fmt.Printl...
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- 煎鱼（EDDYCJY）
- 2021年04月13日
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来自『央视新闻』 编辑 / 昱良9月18日，华为发布全球最快AI训练集群——Atlas 900。这款AI产品，取名自古希腊神话中的擎天巨神。它有什么特别之处？真能“擎天”...
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- 机器学习算法与Python学习-公众号
- 2019年09月20日
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点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”因公众号更改了推送规则，记得读完点“在看”~下次AI公园的新文章就能及时出现在您的订阅列表中作者：MARCIN ZABŁOCKIM...
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- ronghuaiyang
- 2021年04月13日
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文章目录Keras 模型Sequential 顺序模型Sequential 使用方法Model 模型Model 使用方法Keras 模型Keras提供的模型，其中分为两类：Sequential 顺序模型Model 类模型（使用函数式 API 的 Model 类模型）我们可以通过from tensorflow.keras import Sequential或者 from tensorflow.keras import Sequential来导入对应的模型。Sequential 顺序模型官方
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- 明天依旧可好
- 2021年04月15日
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本文将会分享近期发布的七大GitHub机器学习项目。这些项目广泛覆盖了机器学习的各个领域，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉、大数据等。最顶尖的Github机器学习项...
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- 机器学习算法与Python学习-公众号
- 2019年09月20日
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本文介绍了使用OpenCV-Python操作视频的方案，介绍了视频读取和写入类的构造方法，并提供了一个读取摄像头视频写入视频文件的方法，有助于大家理解OpenCV-Python的视频操作相关方法。
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- LaoYuanPython
- 2021年04月15日
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《程序员》于 2000 年创刊，其理念为技术改变世界，创新驱动中国。2021 年，《程序员》2.0全新起航，首期以「开发者的黄金十年」为主题，以音视频、图文专栏等丰富的多媒体形式为载体，立足当下，放眼未来，为读者带来全方位的技术和产业解读。本文为《程序员》2.0 第一期内容，在 UNIX 开发者 Brian W. Kernighan 之后，我们采访到 Vue.js的作者尤雨溪，与其共谈精彩程序人生、共论顶级开源项目的成功之道。从复杂的 jQuery 插件化开发到模块化及组件化，现代前端技术在迭代.
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- 程序员编辑部
- 2021年04月15日
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本文将介绍由腾讯与欧洲顶级农业大学 WUR（荷兰瓦赫宁根大学）共同举办的第二届“国际智慧温室种植大赛”预赛情况。9月20日，腾讯与欧洲顶级农业大学 WUR（荷兰瓦赫宁根大...
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- 腾讯技术工程
- 2019年09月20日
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前言本文综合整理常用的神经网络，包括生物神经网络、人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络；参考了许多高校的课程、论文、博客和视频等。文章的结构是先进行概念了解，然后结合图片、结构图、一步一步详细讲解；大家要不看看？( •̀ ω •́ )y一、人工神经网络简介：人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)，由人工神经元构成的网络，模拟人类的大脑；它模拟生物过程以反映人脑某些特征的计算结构。联系：人工神经元模拟生物神经元；人工神经网络模拟...
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- 一颗小树x
- 前天
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对话依旧出于昨天和班班的聚会。当时我们探讨了高校教育与选科的话题，她跟我说她跟我们分别之后的学习，发现了自己真正喜欢且擅长的领域，现在正在追梦。她说，要是当初高中的时候，有人告诉她这些，她可能就不会选那个专业，会直接选择适合自己的专业，也就不会等到现在才重返校园学习了。对话也出自齐锋学长和乐哥带我去见他们的朋友的聚会中，提起我的时候，有时候就会说我现在的机会是真的好（确实是真的好），以前要是有人跟他们说这些，他们会少走很多的弯路。感觉我是真的幸运，一路上得贵人相助。...
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- 看，未来
- 前天
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本文由『机器之心』授权转载参编辑 / 昱良链接：https://arxiv.org/pdf/1908.08847.pdf时尚电子商务平台通过搜索和个性化来简化服装购买。可...
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- 机器学习算法与Python学习-公众号
- 2019年09月19日
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由于当前stc8a8k单片机涨价飞起，因此，回到一开始的培训初衷，回到stc89c52单片机，作为入门。然后利用实验室的环境，整理10套stc8a8k的板子，作为加强练习，主要是学习内置PWM，内置AD的训练。后期然后从stm32出发，利用stm32f1或者stm32f4作为底子。（二年级必须进行学习）。新制定的stc89c52单片机开发板有一下功能；1/8个LED灯，训练点灯等2/5个独立按键；3/1个24C02，作为IIC练习；4、LCD1602屏幕；5、OLED屏幕。6、串口下载模块
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- ooolmf
- 2021年04月17日
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一、前言哈喽，大家周末好，我是小董。昨晚的《校招分享会》你们去听了嘛？录播链接==>校招分享会。 感谢CSDN的各位工作人员给自己安排这样的一次直播，非常感谢！！！ 另外，昨晚去看直播的小伙伴们，在此，我也要说一声抱歉，由于自己最近公司业务较忙，没有给大家准备太多的文档干货，之后一定会给大家补上的。二、昨晚分享会的主要内容①介绍自身经历 ②分享读书内容，如何从众多书中选出最适合的，避免在垃圾书上浪费太多时间。 ③如何选择学习方向，我该学什么？我在什么时间段该学什么？ ④如何玩好牛客
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- 董少、
- 前天
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一、简介1 CNN的应用领域CNN在以下几个领域均有不同程度的应用:图像处理领域(最主要运用领域) —— 图像识别和物体识别，图像标注，图像主题生成，图像内容生成，物体标注等。视频处理领域 —— 视频分类，视频标准，视频预测等自然语言处理(NLP)领域 —— 对话生成，文本生成，机器翻译等其它方面 —— 机器人控制，游戏，参数控制等2 CNN的网络结构2.1 传统神经网络上图为传统的神经网络的结构, 它是一种全连接的结构, 这也就造成了参数训练的难度加深. 还有BP求解中的可能出现的梯
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- 紫极神光
- 前天
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170个新项目，579个活跃代码仓库，Facebook开源年度回顾
过去一年对于Facebook的开源工程师来说是繁忙的一年。在2019年，Facebook发布了170个新的开源项目，活跃代码仓库产品达到了579个。本文中，Facebook对2019年的开源情况做了总结，快来看一下你有没有从中获益的吧！
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近期，Facebook 在博客上分享了第一篇详细介绍 Explore 系统关键技术，以及 Instagram 是如何为用户提供个性化内容的文章。本文就这些关键技术进行介绍，给从事或对相关工作感兴趣的开发者们分享一些想法或经验。
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“Jupyter的杀手”：Netflix发布新开发工具Polynote
10 月 29 日，Netflix 公开了他们内部开发的 Polynote。现如今，大型高科技公司公开其内部的工具或服务，然后受到业界欢迎并被采用的情况屡见不鲜。Amazon 的 AWS，Facebook 的 React.js 就是其中两个。这些大型高科技公司拥有业内最好的工程师，而且在开发中往往会面临巨大的挑战，这些挑战将催化优秀工具的诞生，Netflix 的 Polynote 就是其中的一员。数据科学或者机器学习行业需要更好的工具来编写代码，进行实验算法和可视化数据，Polynote 就是这些人的福利。
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确认！语音识别大牛Daniel Povey将入职小米，曾遭霍普金斯大学解雇，怒拒Facebook
10 月 17 日，语音界传奇 Daniel Povey 发布推特，宣布自己 2019 年末将要入职小米，目前正在签订合同阶段，入职后，他将带领一支团队研发下一代 PyTorch-y Kaldi。小米公司内部知情人士向 AI科技大本营确认了 Daniel Povey 将入职的消息，表示还在走最后流程，具体职位信息不便透露，但很快就会对外公布官方消息。
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Facebook开源模型可解释库Captum，这次改模型有依据了
前脚 TF 2.0 刚发布，在 PyTorch 开发者大会首日也携 PyTorch1.3 版本而来。除此之外，还发布了隐私保护机器学习框架 CrypTen、模型可解释库 Captum 和下一代目标检测/目标分割研究平台 Detectron2。这篇文章介绍的是Facebook 在深度学习的可解释性问题上发布的新成果——Captum。
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在之前写过的《NLP的游戏规则从此改写？从word2vec, ELMo到BERT》一文中，介绍了从word2vec到ELMo再到BERT的发展路径。而在BERT出现之后的这大半年的时间里，模型预训练的方法又被Google、Facebook、微软、百度、OpenAI等极少数几个玩得起游戏的核心玩家反复迭代了若干版，一次次的刷新我们这些吃瓜群众的案板上的瓜。
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超酷炫！Facebook用深度学习和弱监督学习绘制全球精准道路图
现如今，即使可以借助卫星图像和绘制软件，创建精确的道路图也依然是一个费时费力的人力加工过程。许多地区，特别是在发展中国家也仍是空白。为了缩小这一差距，Facebook 的人工智能研究人员和工程师们开发了一种新的方法，该方法通过深度学习和弱监督学习，根据商用高分辨率卫星图像来预测道路网络。由此产生的模型为精确程度设定了一个新标准，因为它能够较好地适应道路网络中的地区差异，有效地预测全球范围内的道路。
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阿里达摩院刷新纪录，开放域问答成绩比肩人类水平，超微软、Facebook
近日，由阿里巴巴达摩院语言技术实验室研发的 Multi-Doc Enriched BERT 模型在微软的 MS MARCO 数 据评测任务，Passage Retrieval Task（文档检索排序）和 Q&A Task（开放域自动问答）中双双刷新记录，均取得榜首（截止 2019 年 6 月 26 日）。
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PyTorch Hub发布获Yann LeCun强推！一行代码调用经典模型
6月11日，Facebook PyTorch 团队推出了全新 API PyTorch Hub，提供模型的基本构建模块，用于提高机器学习研究的模型复现性。PyTorch Hub 包含一个经过预训练的模型库，内置对Colab的支持，而且能够与Papers With Code 集成。另外重要的一点是，它的整个工作流程大大简化。
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Yann LeCun推荐！自监督学习、全景FPN...内容平台的四大技术指南
Facebook CTO Mike Schroepfer 和 Facebook AI 部门的研究科学家 Manohar Paluri 在近日的 F8 大会上发表了主题演讲，他们主要谈到了如何使用 AI 技术来保护平台用户安全地使用产品，需要做到两点：1、理解内容；2、Facebook 如何使用自监督学习方法来提高内容识别的准确性，同时减少翻译、NLP、图像识别等应用中对标记数据的要求。
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重磅！Facebook更新PyTorch 1.1，打算跨GPU分割神经网络
时隔半年不到，PyTorch 已经从之前的 1.0 升级到 1.1 版本了。刚刚，Facebook 在年度开发者大会 F8 上宣布正式发布 PyTorch 1.1 版本，这是对 PyTorch 1.0 的一次大的功能升级。
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Facebook增强版LASER开源：零样本迁移学习，支持93种语言
为了加速自然语言处理 (NLP) 在更多语言上实现零样本迁移学习 (zero-shot transfer learning)，Facebook 研究者扩展并增强了 LASER (Language-Agnostic Sentence Representations) 工具包，并在近期开源了这个项目。
活动
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2021.03.31
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2020.12.25
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2020.06.02
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2020.06.12
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2020.07.04
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