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• 对话微众银行：联邦学习在金融领域的实践方法及落地建议

  作者 | 钰莹近两年，联邦学习技术发展迅速。作为分布式的机器学习范式，联邦学习能够有效解决数据孤岛问题，让参与方在不共享数据的基础上联合建模，从技术上打破数据孤岛。但是，目前这一技术在很多企业落地遇到了困难，InfoQ 将通过选题的方式逐一介绍各大公司如何在金融领域落地实践该技术。在人工智能领域，技术实践，尤其是大规模落地是所有开发者高度关注的话题。然而，在实际的落地过程中，总是面临着各种问题。仅

  2022-04-08

• 知识图谱存储与查询：自然语言记忆模块（NLM）

  AINLP公众号作者，也是知识星球“AINLP芝麻街”的嘉宾太子长琴同学发布了一个开源项目：https://github.com/hscspring/NLM：MemoryforKnowledgeGraph,usingNeo4j.知识图谱存储与查询。以下是来自他博客的中文介绍，感兴趣的同学欢迎一起探讨。项目地址：https://github.com/hscspring/NLM博文地址：https:/

  2022-04-08

• 2020年将过半, 中国高校及作者在Top5刊上的发文情况如何？

  凡是搞计量经济的，都关注这个号了稿件：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的code程序,宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.之前，我们引荐了一些关于中国高校发表的信息：1.发文倾向严重的中国经管学院有哪些？2.双一流高校在中文经管Top刊物上发表情况，3.经济研究,管理世界被引用量Top200文章，4.《经济研究》在英文期刊中到底处于

  2022-04-08

• 00后攻破厦门银行人脸识别系统；字节跳动增设一万个岗位；微软摧毁全球最大僵尸网络 Necurs |

  作者 | 李冬梅 这场疫情终于在三月中旬迎来了转机：目前全国多省已经没有了新感染人员，武汉感染人数也日渐减少。但是海外的疫情却并不乐观，受此影响，美股一周内两次熔断，各大科技公司纷纷提倡员工在家办公。我们也一起回顾下，疫情之外，科技领域都发生了哪些值得关注的大事件。资   讯 携程内部信：高管自愿降薪，梁建章和孙洁将 0 薪3 月 9 日上午消息，携程 CEO 孙洁发布内部信称，从本月开始，自己和

  2022-04-08

• Uber自动驾驶技术全揭秘：Uber ATG机器学习架构与版本控制平台深度介绍

  作者 | Uber ATG译者 | 王强策划 | 钰莹这些年来，Uber 的增长速度是指数级的，如今我们公司每天支持 1400 万次出行，我们的工程师也证明了他们可以实现大规模扩展。这种价值还延伸到了其他领域，其中就包括 Uber ATG（先进技术小组）和他们开发自动驾驶汽车的努力。这项工作中的一个关键环节，就是创建机器学习（ML）模型来处理诸如传感器输入、对象识别以及预测这些对象可能去向这样的任

  2022-04-08

• 硅谷外包工程师疫情下的难处：无法远程，薪水、工作没保证

  作者 | 钰莹国外疫情蔓延，谷歌、苹果、Facebook 纷纷建议员工在家办公。没想到，外包工程师们坐不住了......外包工程师抱怨：薪水和工作都没保证由于国外疫情蔓延，谷歌、苹果、Facebook、Twitter 先后建议员工在家办公。然而，这些公司的外包工程师对自己的处境表示担心。上周五的清晨，谷歌的外包工程师 Amardeep Singh Purewal 像往常一样去办公室工作，却发现园区

  2022-04-08

• 机器翻译语料数据太少？今日头条、南大提出基于镜像生成的NMT模型

  论文作者 | Zaixiang Zheng，Hao Zhou，Shujian Huang等编译 | 吴少杰编辑 | 蔡芳芳机器翻译系统中，非平行数据的训练和解码一直是个挑战。不久前，今日头条和南京大学联合提出了基于镜像生成的 NMT，它是一个统一的体系结构，包含目标 - 源转换模型、源 - 目标转换模型和两个语言模型，翻译模型和语言模型在同一个隐语义空间，因此，两个翻译方向都可以有效地从非平行数据

  2022-04-08

• EE转CS，拿了多个行业offer，最终选择NLP算法岗的同学的秋招总结

  不久前，走完选调的面试流程，才想起来写一些东西下来，这一场从七月初开始，到十二月初的秋招，终于要结束了。经历了很多有意义的事情，想趁着现在记忆还有温度，记录下来。于我而言，供反思梳理，往后怀念，也供大家参考，也装装逼，体谅一下，不要喷我。背景简单的聊一下背景，某末流985本硕，本科EE，硕士是水货CS。说实话，专业水平真的差。好多以前学的东西，都忘得一干二净，只会些应付面试、考试的渣滓。主要的划水

  2022-04-08

• HBase调优 | HBase Compaction参数调优

  Compaction的主要目的：1.将多个HFile合并为较大HFile，从而提高查询性能2.减少HFile数量，减少小文件对HDFS影响3.提高Region初始化速度。hbase.hstore.compaction.min当某个列族下的HFile文件数量超过这个值，则会触发minorcompaction操作默认是3，比较小，建议设置10-15这个值影响是：设置过小会导致合并文件太频繁，特别是频繁

  2022-04-08

• Django链接mysql数据库

  Django链接mysql数据库

  2022-04-08