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从开源时代到万物互联,开发者如何弄潮?

背景:阿里云于2017年6月发起 MVP (Most Valuable Professional)计划,目前已经招募认证全球 10 个国家超过 160 名 MVP,他们因为技术相遇,也因为相信技术的力量和阿里云一起去挖掘更多可能。 阿里云 MVP 不是阿里员工,却代表着广大开发者,帮助阿里云成长,2018年3月28号,我们相约深圳云栖大会,举行这场技术精英的闭门 Party。 本次邀请到了全球的近五十名 MVP 到场,同时也邀请到了阿里巴巴iDST院长、美国密歇根州立大学终生教授金榕、阿里研究员余锋、阿里云客户服务部总经理张颖杰、阿里云客户体验负责人冯超、阿里云产品总监何云飞出席,也同时吸引了财经网等媒体的关注。 自全国各地的 MVP 们与阿里巴巴顶尖技术人围绕四个问题进行延伸探讨。 这是一个怎么样的时代?这个时代需要怎么样的技术人才? 我

学习笔记CB010:递归神经网络、LSTM、自动抓取字幕

递归神经网络可存储记忆神经网络,LSTM是其中一种,在NLP领域应用效果不错。 递归神经网络(RNN),时间递归神经网络(recurrent neural network),结构递归神经网络(recursive neural network)。时间递归神经网络神经元间连接构成有向图,结构递归神经网络利用相似神经网络结构递归构造更复杂深度网络。两者训练属同一算法变体。 时间递归神经网络。传统神经网络FNN(Feed-Forward Neural Networks),前向反馈神经网络。RNN引入定向循环,神经元为节点组成有向环,可表达前后关联关系。隐藏层节点间构成全连接,一个隐藏层节点输出可作另一个隐藏层节点或自己的输入。U、V、W是变换概率矩阵,x是输入,o是输出。RNN关键是隐藏层,隐藏层捕捉序列信息,记忆能力。RNN中U、V、W参数共享,每一步都在做相同事情,输入不同,降低参数个数和计算量。RNN在NLP应用较多,语言模型在已知已出现词情况下预测下一个词概率,是时序模型,下一个词出现取决于前几个词,对应RNN隐藏层间内部连接。 RNN的训练方法。用BP误差反向传播算法更新训练参数。从...

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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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