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我以为我很懂Promise,直到我开始实现Promise/A+规范

我一度以为自己很懂Promise,直到前段时间尝试去实现Promise/A+规范时,才发现自己对Promise的理解还过于浅薄。在我按照Promise/A+规范去写具体代码实现的过程中,我经历了从“很懂”到“陌生”,再到“领会”的过山车式的认知转变,对Promise有了更深刻的认识! TL;DR:鉴于很多人不想看长文,这里直接给出我写的Promise/A+规范的Javascript实现。 github仓库:promises-aplus-robin(顺手点个star就更好了) 源码 源码注释版 promises-tests测试用例是全部通过的。 Promise源于现实世界 Promise直译过来就是承诺,最新的红宝书已经将其翻译为期约。当然,这都不重要,程序员之间只要一个眼神就懂了。 许下承诺 作为打工人,我们不可避免地会接到各种饼,比如口头吹捧的饼、升值加薪的饼、股权激励的饼...... 有些饼马上就兑现了,比如口头褒奖,因为它本身没有给企业带来什么成本;有些饼却关乎企业实际利益,它们可能未来可期,也可能猴年马月,或是无疾而终,又或者直接宣告画饼失败。 画饼这个动作,于Javascri...

MindSpore:基于本地差分隐私的 Bandit 算法

摘要:本文将先简单介绍Bandit 问题和本地差分隐私的相关背景,然后介绍基于本地差分隐私的 Bandit 算法,最后通过一个简单的电影推荐场景来验证 LDP LinUCB 算法。 老虎机(Bandit)问题是强化学习中一类重要的问题,由于它定义简洁且有大量的理论分析,因此被广泛应用于新闻推荐,医学试验等实际场景中。随着人类进入大数据时代,用户对自身数据的隐私性日益重视,这对机器学习算法的设计提出了新的挑战。为了在保护隐私的情况下解决 Bandit 这一经典问题,北京大学和华为诺亚方舟实验室联合提出了基于本地差分隐私的 Bandit 算法,论文已被 NeurIPS 2020 录用,代码已基于 MindSpore 开源首发。 本文将先简单介绍 Bandit 问题和本地差分隐私的相关背景,然后介绍基于本地差分隐私的 Bandit 算法,最后通过一个简单的电影推荐场景来验证 LDP LinUCB 算法。 大家都有过这样的经历,在我们刷微博或是读新闻的时候,经常会看到一些系统推荐的内容,这些推荐的内容是根据用户对过往推荐内容的点击情况以及阅读时长等反馈来产生的。在这个过程里,系统事先不知道用户...

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