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谷歌开源 TF-Ranking,排序学习的可扩展 TensorFlow 库

日前,谷歌 AI 发布了最新成果 TF-Ranking,它是一个专门针对排序学习(learning-to-rank)应用的可扩展 TensorFlow 库。TF-Ranking 快速且易用,并能创建高质量的排序模型,对构建 web 搜索或新闻推荐等基于真实世界数据的排序系统感兴趣的人,都可以将 TF-Ranking 作为强稳的、可扩展的解决方案。 排序是一种以最大化整个列表效用为目的,对项目列表进行排序的过程,适用于搜索引擎、推荐系统、机器翻译、对话系统,甚至还能用于计算生物学等众多领域。在诸如这些(以及其他诸多)应用中,研究人员经常使用一系列称作排序学习的有监督的机器学习技术。在许多情况下,这些排序学习技术会被应用于大规模数据集,在这一场景中,TensorFlow 的可伸缩性会成为一个优势。然而,目前 TensorFlow 还不能直接支持学习排序。并且,现在也还没有其他专门针对排序学习技术规模化应用的开源库。 现在,谷歌 AI 宣布开源 TF-Ranking(https://github.com/tensorflow/ranking),它是一个可扩展的排序学习 TensorFlow ...

微软参投开源数字资产管理平台 Bakkt,首轮融资过亿美元

据外媒报道,微软旗下风险投资部门 M12,刚刚参与了对开源数字资产管理平台 Bakkt 的 1.825 亿美元融资。 Bakkt 旨在建立一个开放性的全球网络,以便任何人都能轻松、安全、高效地购买、出售、存储和使用数字资产。据悉,Bakkt 得到了洲际交易所(ICE)久经考验的金融市场基础设施和技术层面的支持,以满足适当的合规性要求。 Bakkt 昨日证实,它已从包括微软风险投资部门 M12 在内的多家投资者那里,顺利拿到了首轮共计 1.825 亿美元的融资。公司首席执行官 Kelly Loeffler 表示: 我们当前的工作,主要放在推动数字资产的机构访问、以及商业和消费者的使用上。在拓展了愿景之后,我们将与星巴克等大企业合作推广。 编译自:MSPU来自:cnBeta

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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