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2018年的前端架构师都在干嘛?

前言:本文整理自自己在知乎问题《2018年的前端是否有『架构』可言?》的回答。据说是有掘金限量笔记本可以拿,于是很没骨气地整理成文章发出来。如果大家也喜欢掘金的笔记本,也来发文章哦。 皮一下 一,明确下架构的定义,在知乎的这个问题中,题主说“整个后端的架构是非常复杂和庞大的,一个好的架构师需要在数不清的方案组合中进行架构选择”。看起来架构似乎是一个在无数方案组件中做选择的问题。 所以,如果回答“前端的方案组合很多,所以架构也很麻烦”,是否就可以回应这个问题了。那么,前端方案组合多吗?确实是多如牛毛吧,比后端多很多很多吧。 以上是牛角尖。 一、关注点 后端架构的目标,题主也说到了,高性能、高可用、可扩展、安全。 至于后面说的那么多知识点,虽然都是有用的,但是不免有些掉书袋了。高可用有各种难点,有各个方面的高可用需要关注,但事实上,后端经过这么多年的发展,尤其是海量用户场景大量出现以后,这些问题的解决方案也都非常明确了。如果不明确的也是业界公认暂时无解的问题,例如分布式CAP等。至于其中碰到的具体问题的的具体技术上的策略,如果还需要自己从头去想,那这个后端工程师(还不叫架构师)应该是不合格...

OpenAI最新研究:通过无监督学习提高语言理解能力

我们的系统分为两个阶段:首先,我们通过无监督的方式在大数据集上训练一个迁移学习模型,训练过程中使用语言模型的训练结果作为信号,然后我们在更小的有监督数据集上对这个模型进行微调,以帮助它解决特定的任务。这个方法的开发是在我们前一个sentiment neuron(情绪神经元)的工作之后进行的,在sentiment neuron任务中我们注意到,通过利用足够的数据对模型进行训练,无监督学习可以获得令人惊讶的判别特征。在这里,我们想进一步探讨这个想法:我们能否开发一个模型,以一种无监督的方式使用大量数据对模型进行训练,然后对模型进行微调,以在不同的任务中都获得良好的性能?我们的研究结果表明,这种方法的效果出奇地好。同样的核心模型可以针对完全不同的任务进行微调,以适应任务。 本研究是基于在半监督序列学习中引入的方法,该方法展示了如何通过对L

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