导语：如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，随着算法的快速发展和数据的日益积累，系统也在高效而稳定地升级。 一、背景介绍 前面的系列文章分别介绍了算法和数据，如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，组合成完整的OCR在线服务。伴随着算法的升级和业务的持续接入，系统也经历了从单机版升级到分布式版本；从为了每个算法定制系统
自动化控制系统是工业生产中不可或缺的重要组成部分。作为自动化控制系统的核心，PLC (可编程逻辑控制器)凭借其编程灵活性、可靠性和经济性，广泛应用于各种工业领域。PLC编程中的控制算法是实现自动化控制的关键所在，直接决定了控制系统的性能和效果。本文将介绍几种在PLC编程中常用的控制算法，结合具体案例和ST编程示例，帮助读者深入理解这些算法的工作原理及其在实际生产中的应用。
我跟几位BATJ在职算法老哥聊了下推荐算法工程师技能学习路径的事： 学习推荐算法需要具备哪些基础？ 学习推荐算法要做哪些项目？ 01 学习推荐算法的基础 01 了解推荐系统 推荐系统应用概述、逻辑概述、技术架构。 02 推荐系统经典算法 倒排索引与TF-IDF、基于用户/物品的协同过滤算法、基于隐语义/矩阵分解的推荐算法、基于图模型的推荐算法、基于逻辑斯特回归的推荐算法、poly2特征交叉推荐算法、GBDT/GBDT+LR推荐算法、FM推荐算法、FFM推荐算法、MLR(LS-PLM)推荐算法等。 03 深度
网上有很多类似的介绍，但是本文会结合实例进行介绍，尽量以最简单的语言进行解析。 CORDIC ( Coordinate Rotation Digital Computer ) 是坐标旋转数字计算机算法的简称，由 Vloder• 于 1959 年在设计美国航空导航控制系统的过程中首先提出[1], 主要用于解决导航系统中三角函数、 反三角函数和开方等运算的实时计算问题。 1971 年， Walther 将圆周系统、 线性系统和双曲系统统一到一个 CORDIC 迭代方程里 ， 从而提出了一种统一的CORDIC 算法形式[2]。 CORDIC 算法应用广泛， 如离散傅里叶变换 、 离散余弦变换、 离散 Hartley 变换、Chirp-Z 变换、 各种滤波以及矩阵的奇异值分解中都可应用 CORDIC 算法。 从广义上讲，CORDIC 算法提供了一种数学计算的逼近方法。 由于它最终可分解为一系列的加减和移位操作， 故非常适合硬件实现。 例如， 在工程领域可采用 CORDIC 算法实现直接数字频率合成器。 本节在阐述 CORDIC 算法三种旋转模式的基础上， 介绍了利用 CORDIC 算法计算三角函数、 反三角函数和复数求模等相关理论。 以此为依据， 阐述了基于 FPGA 的 CORDIC 算法的设计与实现及其工程应用。
现如今推荐系统在我们的生活中无处不在，逛淘宝看到的“你可能还喜欢”、网易云的“推荐歌单”等功能都是通过推荐系统进行的推送。信息爆炸的当下，推荐系统在互联网行业得到了广泛的应用，同时也出现了大量岗位，推荐算法人才的稀缺程度水涨船高，薪资水平也十分可观。 截至2022年8月4日，推荐系统工程师月平均工资￥30K-50K，对比平均工资￥10.2K高252.8%，即使每个地区薪资情况各有不同，但推荐岗的薪资也至少高于当地平均工资50%。 如此好的行业前景和薪资水平吸引了各行各业的人才，但，学习推荐算法真的这么
以下内容整理自清华大学《数智安全与标准化》课程大作业期末报告同学的汇报内容。 我们主要从分析问题、解决问题、效果评估和实际验证四方面，推动这一课题的研究，并形成相应的研究成果。 第一部分：AI算法透明概述 第一部分，AI算法透明概述，主要凝练了当前AI算法透明性存在的挑战。 近年来，人工智能技术的发展使得其透明性问题日益凸显，为保障用户对算法知情，实现监管机构对算法进行有效规范治理与问责，算法透明性必不可少。 然而，算法透明性更类似于原则性的提议，具体如何落实透明性要求，并对其进行有效评估，尚未形
路由算法 : 选择数传输的 “最佳路由” , 该 “最佳” 是相对于某特定要求得出的合理选择 ;
每天给你送来NLP技术干货！ ---- “搜推广”是企业里离钱最近的岗位，在CV/NLP越来越卷的当下，很多朋友起了转推荐算法的念头。我就经常收到此类私信和留言。今天这篇文章打算跟大家聊一聊转行推荐算法的问题。 从前途角度考虑，我是非常建议的。 1 大厂必备核心——推荐系统 从商业角度来讲，互联网主要起到平台作用，构建多方沟通桥梁，例如淘宝对应卖家和卖家，头条是信息产出方和读者，除了要满足用户本身的需求，还要考虑到商家的利益。 平台巩固流量，才能进一步的转化，达到盈利。这时候，推荐系统可能是一整个系统的核
算法对我们的生活中的有着各种潜移默化的影响，但算法是否存在被滥用的情况？本文对算法使用问题提出了自己的看法。
网上有很多类似的介绍，但是本文会结合实例进行介绍，尽量以最简单的语言进行解析。 CORDIC ( Coordinate Rotation Digital Computer ) 是坐标旋转数字计算机算法的简称， 由 Vloder• 于 1959 年在设计美国航空导航控制系统的过程中首先提出[1], 主要用于解决导航系统中三角函数、 反三角函数和开方等运算的实时计算问题。 1971 年， Walther 将圆周系统、 线性系统和双曲系统统一到一个 CORDIC 迭代方程里 ， 从而提出了一种统一的CORDIC 算法形式[2]。 CORDIC 算法应用广泛， 如离散傅里叶变换 、 离散余弦变换、 离散 Hartley 变换、Chirp-Z 变换、 各种滤波以及矩阵的奇异值分解中都可应用 CORDIC 算法。 从广义上讲，CORDIC 算法提供了一种数学计算的逼近方法。 由于它最终可分解为一系列的加减和移位操作， 故非常适合硬件实现。 例如， 在工程领域可采用 CORDIC 算法实现直接数字频率合成器。 本节在阐述 CORDIC 算法三种旋转模式的基础上， 介绍了利用 CORDIC 算法计算三角函数、 反三角函数和复数求模等相关理论。 以此为依据， 阐述了基于 FPGA 的 CORDIC 算法的设计与实现及其工程应用。
基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法，实现方法有基于邻域、基于隐语义模型、基于图的随机游走算法等，目前使用最多的是基于邻域的推荐算法，基于邻域的推荐算法又分为基于物品推荐算法和基于用户推荐算法。
在当今的数字时代，分布式系统已成为处理大规模数据和高并发请求的标准架构。在这样的系统中，生成全局唯一的标识符（ID）对于追踪和区分每一个数据项至关重要。传统的自增ID生成方式在分布式环境中面临着诸多挑战，例如性能瓶颈、水平扩展限制等问题。
共识算法（Consensus Algorithm）是分布式系统中一个关键的概念，主要用于确保多个节点在分布式环境中能够就某一状态达成一致。本文将深入探讨共识算法的基本原理、常见类型及其在实际应用中的重要性。
我们在面试中，除了怕并发编程以外，还有个就是分布式技术，尤其是相关算法之类的，理解起来还是有些难度的。
人工免疫系统算法（Artificial Immune System，AIS）是一种受到自然免疫系统启发的进化算法。它模拟了生物体免疫系统的特性和行为，通过学习和进化来解决优化和机器学习问题。本文将介绍人工免疫系统算法的基本原理、应用领域以及优势和局限性。
算法交易是使用计算机算法自动做出交易决策，提交指令并在提交后管理那些指令。算法交易系统最好使用由三个组件组成的简单概念架构来理解，这些组件处理算法交易系统的不同方面，即数据处理程序、策略处理程序和交易执行处理程序。这些组件与上述算法交易的定义一一映射。在今天的推文中，我们扩展这个架构来描述如何构建更智能化的算法交易系统。
你好，我是黄鸿波，国内 40 多个谷歌开发者专家之一，《TensorFlow 进阶指南：基础、算法与应用》一书的作者。今天想和你聊聊推荐系统那些事。 遥想当年抖音、头条等应用横空出世的时候，全民一刷一整天，“猜你喜欢”的推荐就像肚子里的蛔虫，让人欲罢不能。与此同时，技术圈内到处都在讨论推荐算法，个性化推荐的重要性更是被吹上了天。 亚马逊号称 40% 的收入是来自个性化推荐系统的，这就是推荐工程师的最牛的地方，也是为啥人能拿百万年薪的原因。 当初我就是被这股奇妙又神秘的力量所深深吸引，随着近几年亲身实操了几个
启发式算法在网络行为管理系统中的应用研究是一个重要的领域，它可以帮助改善系统的性能和效率。启发式算法是一种通过模拟自然界的演化过程或启发式规则来解决复杂问题的方法。
蝶形算法在文档管理系统中的运用主要是用于文本数据的处理和分析，以下是一些具体的例子：
杨世品,陆小华,薄翠梅,等. 多目标P系统仿生优化算法[J]. 北京工业大学学报,2016,42(10):35-41. DOI:10.11936/bjutxb2015090086.
本文提出了一种基于系统调用日志的安卓恶意软件检测方法，利用卡方算法对特征进行过滤，并使用朴素贝叶斯、随机森林、随机下降梯度算法三种机器学习算法进行检测。实验结果表明，该方法的检测正确率很高，SDG算法的检测正确率大于95%。
在现代社会中，文档管理系统扮演着重要的角色，帮助人们高效、方便地组织、存储和检索各类文档信息。而作为一个高效排序算法，归并排序在文档管理系统中具有许多优势和广泛的运用。归并排序算法以其稳定性、高效性和扩展性闻名于世，成为文档管理系统不可或缺的一部分。本文将深入探索归并排序算法在文档管理系统中的优势和运用。
大数据文摘出品 编译：大茜、张文静、Aileen、魏子敏 我们正将越来越多的选择权拱手让于算法。 从新的一天要听什么歌、哪些人应该拿到社会福利，到学校课程设置、公司并购决定，机器开始支配这些看似琐碎但重要的抉择，而我们还没有意识到，这或许是比“终结者”的到来更严重的威胁。 但有些决策不能，也永远不应该委托给机器。 用算法来做决策的初衷一定是善意的：提高效率，让决策迅速获得数据支持，且保证流程的一目了然。 而在惊叹于这些让人眼花缭乱的自动化决策系统的同时，管理层常常忘记一个最重要的问题： 算法的引入是减少还是
随着医药和刑事司法等行业引入了越来越多的算法和系统应用，算法伦理问题也引起了日益广泛的公众关注。
在企业文档管理系统中，GPA（Generalized Precision and Recall Approximation）算法提供的实用性和价值简直优秀到让人惊叹。特别是在文档信息的检索、分类和排序等方面，GPA算法的威力简直不可小觑。它可是信息检索领域的大忙人，一直以来都是常用的评估指标之一。它那厉害的地方在于，能够把精确率（Precision）和召回率（Recall）两者的特性结合起来，让你在文档管理系统里轻松衡量系统检索结果的质量和效果。
推荐系统的误区 回想起来，我也算是国内接触推荐系统较早的人之一了，最近和人聊天，觉得不少人对推荐系统有所误解，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，我只想说我经常说的那句话【不是这样的】，所以有了这篇文章。 第一次接触【推荐系统】是在两年前在某高校的互联网信息处理实验室的时候，那时候，【机器学习】和【大数据】都是新概念，但是差不多半年后，【大数据】的概念就开始风靡全球了，到现在已经被爆炒得面目全非。 那年还因此买了一本项亮的书《推荐系统实践》，那本书和现在的很多热门书籍一样，都是跟着概念热起来的。 虽
在多道程序环境下，内存中存在着多个进程，进程的数目往往多于处理机的数目。这就要求系统能按某种算法，动态地将处理机分配给一个处于就绪状态的进程，使之执行。分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我从事分布式系统架构相关工作十余年了，不仅熟悉常见的诸如Zookeeper等分布式框架，对于脑裂问题、CAP理论、Paxos和Raft算法也很熟悉，所以自认为略懂分布式系统。但江峰老师的著作《分布式高可用算法》让我对分布式系统和算法的理解更加系统、更加深入。 01 首先，自动机这个概念让我重新认识了分布式算法。 以前我以为所谓分布式算法就是为了解决一系列分布式问题而设计出来的一系列技巧，算法之间是独立的，并没有太多的内在联系，也从未想过所谓的算法模型
大家应该都了解最近被讨论的热火朝天甚至有些过气的相亲节目“非诚勿扰”。这个节目让我们看到人性的差别，增加了我们茶余饭后的话题，也让我们了解到现在找对象是多么困难的一件事：24名佳丽争抢一位男嘉宾。经过一段时间的观看，我们甚至可以从技术的角度去分析这个节目成功的原因。 在“非诚勿扰”中，策划们为这个节目做了很多设计，首先定义了若干角色“24名女佳丽，一名男嘉宾，一名主持，还有两个评委”。还设计了一个完整的流程，男嘉宾一开始对印象最好的女生投票，接着通过三段视频资料与女嘉宾们交流，女嘉宾通过按钮进行投票。场下的
战略咨询公司爱丽丝实验室（Alice Labs）和全球技术公司Reaktor进行的一项新研究阐明了研究人员所说的「算法疲劳」（algorithmic fatigue）。
算法与程序设计在文档管理系统中具有许多优势，这些优势使得系统更高效、安全、智能，并提供更好的用户体验，使得用户可以更方便地管理和利用文档资源。
AI科技评论按：6.13号上午，中科院计算所研究员徐君在微博中宣布，Easy Machine Learning 系统开源，欢迎大家下载。AI科技评论编辑第一时间为大家带来该系统的功能介绍。 在许多大
在项目管理中，算法和数据结构的应用涉及项目进度、资源分配、风险管理等方面。以下是一些案例研究，展示了算法在项目管理中的实际应用：
简单来讲，它并不是解决对网络里面的是非的判断，而是说当我在网络中发生了两个可能会产生冲突的交易时候，我去选择哪一个，或者再换一句话说，如果有两个事实都是可以成立的时候，去选择哪一个，这是一个决策的机制，而不是判断是非的机制。
我们经常会遇到这样一种情况：数据包的发送速率不稳定，而网络的带宽有限。如果在短时间内有大量的数据包涌入，那么网络就会出现拥塞，数据包的丢失率就会增大。为了解决这个问题，人们提出了一种叫做“漏桶算法”的流量控制策略。
完成一项任务，往往可以有多种不同的方式，每一种方式称为一个策略，我们可以根据环境或者条件的不同选择不同的策略来完成该项任务。在软件开发中也常常遇到类似的情况，实现某一个功能有多个途径，此时可以使用一种设计模式来使得系统可以灵活地选择解决途径，也能够方便地增加新的解决途径。
作者在前面几篇文章中对常用的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤、矩阵分解、分解机、基于标签的推荐、深度学习等进行了详细介绍(点击蓝色字体阅读相关文章)，并在这些文章中详细说明了这些算法的优缺点。在本篇文章我们会介绍混合推荐系统(Hybrid Recommender Systems)，就是利用多种推荐算法配合起来做推荐，期望避免单个推荐算法存在的问题，最终获得比单个算法更好的推荐效果。
现代计算机都是多道程序设计系统。在多道程序设计系统中，通常会有多个进程或线程同时竞争同一个CPU。只要有2个或更多的进程处于就绪状态，那么这种情形就发生了：CPU必须要在多个就绪的进程中选择下一个要运行的程序。在操作系统中，完成这个选择工作的程序叫做调度程序（scheduler）。该程序使用的算法叫做调度算法。 许多适用于进程调度的方法同样也适用于线程调度。内核管理线程的时候，调度是按照线程级别进行的，与线程所属的进程没有关联。本文主要讨论同样适用于进程和线程调度的问题。然后介绍线程调度所独有的问题。本文讨论的问题假设机器是单CPU单核。
我在前面的一篇文章《浅谈资源管理技术的未来发展之路》之中谈到，资源管理还需要完善三个方面的能力分别是： 1、完善资源使用收集反馈机制，资源分配出去之后，使用率怎么样？效果怎么样？应该有一个收集反馈机制。 2、资源分配策略智能学习能力，结合收集反馈的信息，可以动态调整资源分配调度策略，具有自主学习决策的能力。 3、异构集群的管理能力，当前资源管理平台，主要聚焦在同构平台，异构平台在工业界是一个非常现实的问题，老机器还要发挥余热，新机器要充分挖掘性能潜力，就同时存在新老并存的场面。资源管理框架应该要能抽象异构平
在多道程序环境下，主存中有着多个进程，其数目往往多于处理机数目。这就要求系统能按某种算法，动态地把处理机分配给就绪队列中的一个进程，使之执行。分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。由于处理机是最重要的计算机资源，提高处理机的利用率及改善系统性能(吞吐量、响应时间)，在很大程度上取决于处理机调度性能的好坏，因而，处理机的调度问题便成为操作系统设计的中心问题之一。
推荐系统的误区 回想起来，我也算是国内接触推荐系统较早的人之一了，最近和人聊天，觉得不少人对推荐系统有所误解，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，我只想说我经常说的那句话【不是这样的】，所以有了这篇文章。 第一次接触【推荐系统】是在两年前在某高校的互联网信息处理实验室的时候，那时候，【机器学习】和【大数据】都是新概念，但是差不多半年后，【大数据】的概念就开始风靡全球了，到现在已经被爆炒得面目全非。 那年还因此买了一本项亮的书《推荐系统实践》，那本书和现在的很多热门书籍一样，都是跟着概念热起来的。虽然
分布式共识的意义在于确保分布式系统中各个节点之间的数据一致性。通过分布式共识算法，可以使得多个节点针对某个状态达成一致，从而保证系统中各个节点之间的数据一致性。这对于构建高可用性、高性能、可扩展性的分布式系统至关重要。
举一个具体的例子，如果一个公司的网络带宽出现了异常波动，监控软件可以使用蚁群算法进行异常检测。蚁群算法通过模拟蚂蚁在觅食过程中所遵循的规律，寻找网络带宽的最优路径，并根据路径上的带宽使用情况，判断是否出现异常。如果出现异常，监控软件会及时发出警报，并提供相应的处理建议。另外，使用蚁群算法还可以对网络带宽进行优化，从而提高网络的传输速度和稳定性。
随着计算机、通信技术和区域医疗协同服务的不断发展，信息的安全与保密显得越来越重要。医学图像作为诊断依据的重要部分需要在公网上传播，为了防止病人敏感信息的非法泄漏，研究医学图像加密有着重要的意义。
克鲁斯卡尔算法是一种求解最小生成树问题的算法，其在电子文档管理系统中可以用于优化文档的管理和存储。
雪花算法（Snowflake）是一种分布式唯一 ID 生成算法，能够生成唯一的、有序的、高可用的 ID，常用于分布式系统中作为全局唯一标识符（GUID）。雪花算法生成的 ID 是一个 64 位的整数，其中高位是时间戳，中间位是机器 ID，低位是序列号。
作者在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐算法工程师是一个好的职业选择，并且讲解了职业发展路径及定位、怎么成长等话题(还没看的可以看起来)。
通用块层是Linux中的一个重要组件，用于管理不同块设备的统一接口，减少不同块设备的差异带来的影响。它位于文件系统和磁盘驱动之间，类似于Java中的适配器模式，让我们无需关注底层实现，只需提供固定接口即可。
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