Facebook AI 近日一项研究提出了一种新的卷积模块 IdleBlock 以及使用该模块的混合组成方法。实验表明这种简洁的新方法不仅能显著提升网络效率，而且还超过绝大多数神经网络结构搜索的工作，在同等计算成本下取得了 SOTA 表现，相信这项研究能给

大部分人对于BAT的技术有一种莫名的崇拜感，觉得只有非常牛逼和天才才能做出现在的这些系统，但经过前面两篇博文的分析，我们可以看到其实并没有什么神秘的力量和魔力融合在技术里面，而是业务的不断发展推动技术的不断发展，一步一个脚印，持续几年甚至十几年的发展，才能

近日，来自德国不来梅大学和加拿大多伦多大学的研究者提出一种新架构——可逆残差网络，可用于分类、密度估计和生成任务。而在此之前，单个架构无法在判别和生成任务上同时取得优秀性能。神经网络模型的一个主要诉求是用单个模型架构解决各种相关任务。然而，最近的许多进展都

选自arXiv，作者：Thomas Elsken 等，机器之心编译。从谷歌渐进式的架构搜索到 CMU 的可微架构搜索，利用神经网络自动搭建不同的神经网络架构已经受到广泛的关注。神经架构搜索是一个自动架构工程过程，因此成为自动化机器学习的合理发展方向。我们根

从内心讲我真的不想回答架构具体需要做什么，架构师应该具体负责什么。我从许多朋友那里了解到了很多实际案例，程序员走上架构师之路，总结起来最多的原因是因为他早前代码写的好。复杂的软件系统一定会需要做很多抽象设计、对象规划、接口规划等准备动作。也就是“上一辈程序

英特尔开放式图像降噪是一系列高性能，高质量的降噪滤镜，适用于使用光线追踪渲染的图像。Open Image Denoise是英特尔渲染框架的一部分，在许可的Apache 2.0许可下发布。Open Image Denoise的目的是提供一个开放，高质量，高效

近年来，在云计算市场，无服务器架构是热门的技术趋势之一。而许多企业已经纷纷开始在生产环境中使用无服务器架构。虽然无服务器提供了很多好处，但是由于新的计算模式使得开发人员改变了观点，因此很多人还没有进行切换。Dashbird的最大好处之一是它可以从Cloud

近日，MIT 发表一篇论文，从架构到算法概述机器学习硬件研究中的机遇与挑战。在人工智能硬件火热的今天，这是一篇不可错过的综述性文章。在许多应用中，机器学习总是涉及到将输入数据转换到更高维度的空间，这伴随着可编程权重、增加数据传输以及最终的能量消耗方面的问题

IT技术的进步和云计算的出现改变了企业基础设施的运作方式。过去60年来，IT架构的世界一直处于一个漫长而复杂的过程中，并且变化速度并没有减缓的迹象。这个旅程分为多个阶段，每个阶段都有其自己特定的技术驱动因素，并受到处理能力的指数增长和技术成本的下降，也就是

据外媒《Axios》的报导，尽管苹果公司尚未公开表态，但开发人员和处理器龙头英特尔高管已经私下表示，他们预计苹果最早2020年就会放弃英特尔处理器，转而采用自己的ARM架构处理器。而这项报导也呼应了《彭博社》日前的一份报导，其报导指出，首款搭载ARM架构处

ava架构师，应该算是一些Java程序员们的一个职业目标了吧。很多码农码了五六年的代码也没能成为架构师。那成为Java架构师要掌握哪些技术呢，总体来说呢，有两方面，一个是基础技术，另一个就是组织能力和提出解决方案能力了。也就是说，基础必须牢固，对Java的

从上图可以看出，微服务访问大致路径为：外部请求 → 负载均衡 → 服务网关→ 微服务 → 数据服务/消息服务。服务网关和微服务都会用到服务注册和发现来调用依赖的其他服务，各服务集群都能通过配置中心服务来获得配置信息。

REST全称是Representational State Transfer，中文意思是表述性状态转移。它首次出现在2000年Roy Fielding的博士论文中，Roy Fielding是HTTP规范的主要编写者之一。REST指的是一组架构约束条件和原则