12 2017 档案
摘要：这篇文章从我们关于Kafka架构的系列文章中有所体现，其中包括Kafka主题架构，Kafka制作者架构， Kafka用户架构和Kafka生态系统架构。本文受到Kafka设计部分的启发。你可以把它想成悬崖笔记。
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摘要：在刚刚结束的首届腾讯用户开放日上，腾讯音视频实验室带着3D位置音效解决方案，向所有用户亮相，为用户提供360度立体空间的沉浸式听觉体验，那么这项技术如何结合具体的场景提升用户听感和体验呢？这篇文章将会详细阐述。
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摘要：经过海外3年建设，腾讯Midas（米大师）计费逐步构建起了一个分布式的全球计费系统，来助力公司及业内产品计费扬帆出海，走向深蓝。在刚过去的北京全球架构师峰会上，腾讯计费平台部架构师陈宁国分享了Midas在海外计费系统架构演进上的一系列思路与做法。
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摘要：QQ 相册作为重量级资深业务，稳定运营、有效容灾，一直是相册团队追求的目标。QQ 相册架构一直在演变进化，本文重点介绍相册最新的一次重构细节。重构进行了大规模的存储搬迁、功能模块合并，抽象了图片上传“两阶段”，并在此之上设计了轻量级的容灾方案。新架构精简了大量模块，优化了图片上传流程，减轻了运维工作，从实际运营效果看，系统稳定达到 4 个 9 的服务质量，并具备跨 IDC 容灾的能力。
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摘要：我们知道，不同类型的游戏因为玩法、竞技程度不一样，采用的同步算法不一样，对网络延迟的要求也不一样。例如，MOBA类游戏多使用帧同步为主要同步算法，竞技性也较高，无论从流畅性，还是从公平性要求来说，对响应延迟的要求都最高，根据业内经验，当客户端与服务器的网络延迟超过150ms时，会开始出现卡顿，当延迟超过250ms时，会对玩家操作造成较大影响，游戏无法公平进行。
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摘要：光学字符识别技术（OCR）目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别，大到广告、海报。因为OCR技术的发明，极大简化了我们处理数据的方式。同时，机器学习（ML）和卷积神经网络（CNN）的快速发展也让文本识别出现了巨大的飞跃！我们在本文的研究中也将使用卷积神经网络CNN技术来识别零售店的纸质票据。为了方便演示，我们本次将仅采用俄语版的票据进行测试。
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摘要：在这篇文章中，我将介绍神经张量网络（NTN），如在用神经张量网络推理知识库的推理中所描述的那样 。我的NTN实现使用最新版本的Python 2.7，Keras 2.0和Theano 0.9。
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摘要：logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。
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摘要：本部分介绍了机器学习算法的四大分类，即：监督学习、半监督学习、无监督学习和增强学习以及包括最小二乘回归、岭回归、LASSO回归、LARS回归在内的26大常见算法概念。
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摘要：本文详细的解释了机器学习中，经常会用到数据清洗与特征提取的方法PCA，从理论、数据、代码三个层次予以分析。
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摘要：有并发的地方就存在线程安全问题，尤其是对于 Swift 这种还没有内置并发支持的语言来说线程安全问题更为突出。下面我们通过常见的数组操作来分析其中存在的线程问题，以及如何实现一个线程安全数组。
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摘要：本文描述了ContentProvider发布者和调用者这两在Framework层是如何实现的。
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摘要：人脸是最重要的视觉信息之一。以貌识人、以貌取人是人的本性，也是最自然、最常用的身份确认和交互方式之一。互联网和移动互联网上每天上传和传播的天文数字级别的照片中有很大一部分都是和人脸相关的，因此人脸检测与识别技术在学术界和工业界都备受关注，是各种国际前沿视觉技术的重要检验场之一。
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摘要：本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼，添加了一些Deep Learning Book和Tensorflow 实战，以及Caffe框架的知识。
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摘要：本文讲述的是Android的消息机制原理，从Java到Native代码进行了梳理，并结合其中使用到的Epoll模型予以介绍。
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摘要：微信朋友圈包括图片和视频两套业务架构组成，朋友圈图片的特点是请求量大、消耗计算资源较多，视频则主要消耗带宽。朋友圈的数据是永远存储的，而且随着业务的快速发展，存储容量、带宽和设备的消耗大量增加，而重大节日带来的使用量增长，更加剧了消耗，也给运维人员的保障带来了巨大压力。
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摘要：随着最近几年机器人、无人机、无人驾驶、VR/AR的火爆，SLAM技术也为大家熟知，被认为是这些领域的关键技术之一。本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍，分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点，并对SLAM的未来进行展望。
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摘要：随着 CNN 在图像领域的发光发热，VGGNet，GoogleNet和ResNet的应用，为 CNN 在语音识别提供了更多思路，比如多层卷积之后再接 pooling 层，减小卷积核的尺寸可以使得我们能够训练更深的、效果更好的 CNN 模型。
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