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    从背景介绍到未来挑战,一文综述移动和无线网络深度学习研究

    选自arXiv 作者:Chaoyun Zhang等 机器之心编译 近来移动通信和 5G 网络等快速发展,它们的调控与配置因为充满了多样性和动态变化而面临非常多的挑战。因此近来很多研究科学家开始利用机器学习及深度学习加强移动和无线网络的配置,并帮助应对数据量和算法驱动的应用程序的增长。本论文基本是首篇综述深度学习及无线网络交叉学科研究面貌的调研,读者可以阅读原论文全面了解该新兴交叉学科。 互联网连接的移动设备正在渗透生活、工作和娱乐的各个方面。智能手机数量不断增加以及不断增多的应用程序引发了移动数据流量的激增

    05

    数据中心人力备份冗余方案及实践

    一个机房启用后,我们通常希望人员稳定,且由于各个机房情况不同或启用已久的老机房,我们一般都希望熟悉机房特殊环境的驻场长久工作下去,不要轻易更换。一个稳定且熟悉机房环境的驻场能快速高效的处理机房各项事务,有利于机房稳定运营。 但稳定长久的驻场也会带来一些问题,比如:机房内的历史问题、特殊环境只有驻场一人知晓,一旦驻场离职就会造成信息的断层,可用数据的丢失。由于过于依赖于某一个人,即使明知驻场技能或积极性等不能满足日常运营的要求,也不愿轻易替换他人接手,害怕新人过来后不能承接历史信息,影响日常运营的稳定。 为规

    03

    自我学习规划

    从2018年的实习开始算起,工作时间也接近两年,在两年的工作中,由于工作时间较长(基本996),所以一直以来留给自我学习及提升的时间并不多,在相当多零碎的时间里,也只学习了一些零散的东西,对技术的提升并不明显。   日常的工作基于C语言开发,开发内容与业务逻辑耦合性大,时常有种感觉,除了C写得熟练些外,离开这个业务背景,现在的开发工作貌似对今后的发展并无多大裨益。我认为关键问题在于,基础的数据结构与算法缺乏整理,相关能力难以提升,同时对于开发来说,与业务逻辑耦合过大,无相关领域业务涉及,会使得自己的技术之路越走越窄,从长远发展来看,作为一名算法开发人员,这样确实不够合格。   处于现在的窘境,就打算开始系统地整理下现在所涉及到的相关理论知识,提炼并总结经验,同时学习新的技术。为了监督自己,开始撰写博客,一方面是时刻提醒自己,清楚自己的计划,另一方面也是为了把总结的知识与经验都记录下来,防止自己在同一个坑上跌倒多次。   目前粗糙地计划了一些,包括自己之前在做的零碎事情整理,现在工作相关的经验总结,后面要学习的新技术相关,大致记录如下:

    02

    清华大学(软件学院)-中国核能电力股份有限公司数字核电技术联合研究中心召开第三次管委会

    8月6日下午,清华大学(软件学院)-中国核能电力股份有限公司数字核电技术联合研究中心(以下简称:联合研究中心)第三次管委会在大数据系统软件国家工程研究中心二层会议室召开。联合研究中心管委会主任孙家广院士、特邀顾问清华大学校务委员会副主任姜胜耀、中国核电党委书记董事长卢铁忠、总经理马明泽出席管委会,联合研究中心领导及部分研究人员18人参会。本次会议由软件学院院长王建民教授主持。 会议现场 刘英博汇报年度工作总结 会上,软件学院副研究员刘英博做《数字核电技术联合研究中心2021-2022年度工作总结》。针对

    01

    【田渊栋年度总结】FAIR强化学习研究进展,理论研究竞争也相当激烈

    作者:田渊栋 【新智元导读】FAIR研究科学家田渊栋今天在知乎发表他的2017年工作总结。今年的主要研究方向是两个:一是强化学习及其在游戏上的应用,二是深度学习理论分析的探索,文章介绍了这两个方向的研究,在ICML、NIPS等发表的工作。 今年的主要研究方向是两个:一是强化学习及其在游戏上的应用,二是深度学习理论分析的探索。 今年理论方向我们做了一些文章,主要内容是分析浅层网络梯度下降非凸优化的收敛性质。首先是上半年我自己 ICML 的这篇[1],分析了带一层隐层的网络,且输入为高斯分布时的收敛性情况。这篇

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