SpringCloud微服务实战(七)-异步和消息

2018-08-06 664 收藏

简介

2 RabbitMQ的使用

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观点｜蚂蚁金服玉伯：我们是如何从前端技术进化到体验科技的？

小蚂蚁说： 王保平，花名玉伯。熟悉前端和SeaJS的人一定对这个名字不陌生。作为前端领域的一枚大大大牛，他现在担任蚂蚁金服体验技术部负责人。本文，他分享了他从前端一路进阶升级到体验科技的个人思考，并详细介绍了体验科技的历史及未来发展，以及本次体验科技开放的愿景。 前端的本质是什么？随着移动和物联网的发展，前端技术又会有哪些变化？希望通过本文内容大家能对这些问题以及体验科技有更进一步的了解，文末有文章相关的PPT及视频链接，欢迎查阅，也欢迎大家留言交流。 作者介绍：王保平，花名玉伯，现任蚂蚁金服体验技术部负责人。2008 年入职淘宝 UED，与团队一起奠定了阿里巴巴在国内前端技术领域的领先地位。2012 年加入支付宝，致力于设计语言 Ant Design、数据可视化 AntV、智能建站、图形与艺术等领域的工作。目前一心打造服务于蚂蚁金服与

2018-08-06

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论文笔记系列-Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing

Summary 本文提出超越神经架构搜索（NAS）的高效神经架构搜索（ENAS），这是一种经济的自动化模型设计方法，通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS的效率，克服了NAS算力成本巨大且耗时的缺陷，GPU运算时间缩短了1000倍以上。在Penn Treebank数据集上，ENAS实现了55.8的测试困惑度；在CIFAR-10数据集上，其测试误差达到了2.89%，与NASNet不相上下（2.65%的测试误差） Research Objective 作者的研究目标 设计一种快速有效且耗费资源低的用于自动化网络模型设计的方法。主要贡献是基于NAS方法提升计算效率，使得各个子网络模型共享权重，从而避免低效率的从头训练。 Problem Statement 问题陈述，要解决什么问题？ 本文提出的方法是对NAS的改进。NAS存在的问题是它的计算瓶颈，因为NAS是每次将一个子网络训练到收敛，之后得到相应的reward，再将这个reward反馈给RNN controller。但是在下一轮训练子网络时，是从头开始训练，而上一轮的子网络的训练结果并没有利用起来。 另外NAS虽然在每个节点上的oper...

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