Публикации по теме 'technology'
Инженер-программист Lyft Мэтт Кляйн о будущем Envoy
В сегодняшнем выпуске Semaphore Uncut ведущий Дарко поговорил с Мэттом Кляйном , инженером-программистом Lyft. Мэтт является архитектором Посланника Lyft, одного из самых популярных прокси-серверов с открытым исходным кодом, который скоро выпустит новую мобильную версию.
Что побудило Мэтта и команду Lyft создать Envoy и что дальше с приложением с открытым исходным кодом? Послушайте выпуск, чтобы узнать ответы на эти и другие вопросы. Затем ознакомьтесь с некоторыми из наших..
Создание собственного технического радара
Thoughtworks популяризировал идею технического радара - способа визуализации технологических тенденций в бизнесе и выявления новых интересных технологий будущего.
В Redgate мы недавно ввели мораторий на новые технологии (рожденный разочарованием по поводу того, что у нас так много разных библиотек и фреймворков), и создание технического радара - первый шаг к отмене моратория. Завершенный технический радар позволит нам визуализировать весь спектр технологий, которые мы используем, и..
Как работают состязательные атаки, часть 2 (машинное обучение)
1. Повышение переносимости враждебных атак с помощью обратного враждебного возмущения ( arXiv)
Автор: Зэюй Цинь , Янбо Фан , И Лю , Ли Шэнь , Юн Чжан , Цзюэ Ван , Баоюань Ву
Аннотация: было показано, что глубокие нейронные сети (DNN) уязвимы для враждебных примеров, которые могут давать ошибочные прогнозы, вводя незаметные возмущения. В этой работе мы изучаем переносимость состязательных примеров, что важно из-за угрозы для реальных приложений, где архитектура или..
Применение предварительно обученных языковых моделей, часть 1 (искусственный интеллект)
Начало работы с предварительно обученными языковыми моделями
Предварительно обученные языковые модели: упрощение Улица Сезам в мире НЛП towardsdatascience.com
Seq2Seq-SC: системы сквозной семантической коммуникации с предварительно обученной языковой моделью (arXiv)
Автор: Джу-Хён Ли , Дон-Хо Ли , Ынсу Шин , Томас Чхве , Джей Пуджара , Джунхон Ким .
Аннотация: Хотя ожидается, что семантическая коммуникация обеспечит..
Понимание того, как работает матрица Лапласа, часть 2
Асимптотическая оценка решеточной суммы, связанной с матрицей Лапласа( arXiv)
Автор: Арзу Бойсал , Фатих Эджевит , Джем Ялчин Йылдырым
Аннотация: Матрица Лапласа имеет фундаментальное значение при изучении графов, сетей, случайных блужданий по решеткам и арифметике кривых. В некоторых случаях след его псевдоинверсии появляется как единственный нетривиальный термин при вычислении некоторых внутренних инвариантов графа. Здесь мы изучаем двойную сумму Fn, связанную со..
Станьте экспертом в Laravel — Последний шаг: внесите вклад в Laravel
Участие в Laravel — отличный способ стать экспертом в области фреймворка и внести свой вклад в сообщество. Внося свой вклад в Laravel, вы можете улучшать фреймворк, исправлять ошибки и добавлять новые функции. Вот несколько советов по вкладу в Laravel:
Присоединяйтесь к сообществу Laravel. Присоединение к сообществу Laravel – это первый шаг к участию в развитии платформы. Вы можете присоединиться к сообществу, участвуя в форумах, подписываясь на Laravel в социальных сетях и..
Как работает адаптивный пул, часть 2 (машинное обучение)
Эффективное обучение представлению с помощью адаптивного объединения контекстов (arXiv)
Автор: Чен Хуан , Уолтер Тэлботт , Навдип Джайтли , Джош Сасскинд .
Аннотация: Механизмы внутреннего внимания моделируют дальний контекст, используя попарное внимание между всеми входными токенами. При этом они предполагают фиксированную степень детализации внимания, определяемую отдельными маркерами (например, текстовыми символами или пикселями изображения), что может быть неоптимальным для..
