房地产大佬潘石屹，突然决定学 Python 了。「人生苦短，我学 Python」是众多和计算机科学有些接触的同学耳熟能详的段子，不过最近这一风潮有了蔓延的趋势。11 月 14 日，著名房地产商、SOHO 中国董事长潘石屹在微博上发表了一段宣言：。潘石屹的大

更多内容尽在公众号：Go语言之美。重复执行，直到所有结束。多级反馈队列，1962年 Corbato 首次提出多级反馈队列，应用于兼容时分共享系统。MLFQ 中有许多独立的队列，每个队列有不同的优先级，任何时刻，一个工作只能存在与一个队列中，而且 MLFQ

在开发过程中经常会遇到分级场景，如菜单分级、评论、商品类型分级等；在同一张mysql数据表中可能设计单表结构，如同如下数据:. [ 'id' => 2,'parent_id' => 1, 'name' => '节点1-1'],

印度历史上有一位著名的天才数学家拉姆努金，他留下了很多伟大的公式。虽然有些没有证明，只能称之为猜想，但后来还是被应用到了很多意想不到的领域。近日，以色列理工学院和谷歌的研究者公布了自己的一项工作，并将其称之为「拉姆努金机器」，表示他们可以用算法批量生产数学

Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb . 搜索排序和推荐是大多数互联网公司高度关注的主要问题，包括网页搜索引擎，内容发布网站等。本文是Airbnb公司

预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法来实现这些目标。线性回归模型被表示为一个方程式，它为输入变量找到特定的权重，进而描述一条最佳拟合了输入变量和输出变量之间关系的直线。线

哈希算法一直是索引中最为经典的方法，它们能高效地储存与检索数据。但在去年 12 月，Jeff Dean 与 MIT 等研究者将索引视为模型，探索了深度学习模型学习的索引优于传统索引结构的条件。本文首先将介绍什么是索引以及哈希算法，并描述在机器学习与深度学习

视觉追踪在多样本的历史追踪结果中学习时，可能遭遇过拟合问题，并在有遮挡的情况下导致追踪失败。为此，哈尔滨工业大学在本文中提出了 STRCF。通过引入时间正则化，STRCF 可以在有遮挡情况下来成功追踪目标，同时能够很好地适应较大的外观变化。该模型在准确率、

通过在 AutoML 中结合进化算法执行架构搜索，谷歌开发出了当前最佳的图像分类模型 AmoebaNet。本文是谷歌对该神经网络架构搜索算法的技术解读，其中涉及两篇论文，分别是《Large-Scale Evolution of Image Classifi

本文借助生物学中达尔文的进化理论来介绍遗传算法，并展示了通过简短的 Python 教程实现遗传算法的案例。在本文中，我将会解释遗传算法的概念。但工作量会异常大，最终方案将永远无法使创建者满意。这个想法被称为「遗传算法」，我们将在下文中亲自创建一个。种群中最

基因遗传算法是一种灵感源于达尔文自然进化理论的启发式搜索算法。该算法反映了自然选择的过程，即最适者被选定繁殖，并产生下一代。本文简要地介绍了遗传算法的基本概念和实现，希望能为读者展示启发式搜索的魅力。如上图（左）所示，遗传算法的个体由多条染色体组成，每条染

让机器具备生物一样的进化能力一直是计算机科学的一个热门研究领域，今年三月份，谷歌的多位研究者提出了一种图像分类器的大规模进化方法，机器之心也曾报道过这项研究，参阅：《深度 | 谷歌和 OpenAI 新研究：如何使用达尔文进化论辅助设计人工智能算法？》。研究

在我们日常生活中所用到的推荐系统、智能图片美化应用和聊天机器人等应用中，各种各样的机器学习和数据处理算法正尽职尽责地发挥着自己的功效。本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别，还为每一个类别列出了一些实际的算法并简单介绍了它们的优缺点。最常见的是，回归分析能

如今，算法非常重要。算法是现代数据收集、分析挖掘网络的中枢，也是AI和机器人发展的动力。从概念层面来说，所谓算法可以简单理解为程序一步步录入任务并输出结果的过程，但从实际操作而言，这个过程其实非常复杂。究其原因，算法在执行的过程中有两个步骤构成，其一是把任

互联网发展到现在，推荐系统已经无处不在，在各行各业都得到普遍都应用。亚马逊号称 40% 的收入是来自个性化推荐系统的，淘宝的个性化推荐系统也带来非常大的收益，新闻媒体的个性化推荐系统典型的是今日头条，直播平台给用户推荐喜欢的主播，金融网站给用户推荐需要的理

SDNE是和node2vec并列的工作，均发表在2016年的KDD会议中。可以看作是基于LINE的扩展，同时也是第一个将深度学习应用于网络表示学习中的方法。不清楚LINE的同学可以参考：。SDNE使用一个自动编码器结构来同时优化1阶和2阶相似度，学习得到的

在大多数情况下，大量的重复文本一般不会是什么好事情，比如互相抄袭的新闻，群发的垃圾短信，铺天盖地的广告文案等，这些都会造成网络内容的同质化并加重数据库的存储负担，更糟糕的是降低了文本内容的质量。因此需要一种准确而高效率的文本去重算法。

有一只猴子摘了一堆桃子，当即吃了一半，可是桃子太好吃了，它又多吃了一个，第二天它把第一天剩下的桃子吃了一半，又多吃了一个，就这样到第十天早上它只剩下一个桃子了，问它一共摘了多少个桃子？echo "一共桃子有",taozi;

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