最新消息:非无江海志,潇洒送日月

科学研究

对进程和线程的理解,他们的区别是什么?

江海志 7个月前 (08-30) 617浏览 0评论

首先来一句概括的总论:进程和线程都是一个时间段的描述,是CPU工作时间段的描述。是运行中的程序指令的一种描述,这需要与程序中的代码区别开来。 另外注意这里我说的进程线程概念,和编程语言中的API接口对应的进程/线程是有差异的。 下面细说背景:CPU+RAM+各种资源(比如显卡,光驱,键盘,GPS, 等等外设)构成我们的电脑,但是电脑的运行,实际就是...

Google TensorFlow下的TF-Ranking的源代码以及流程分析

江海志 5年前 (2019-10-06) 5915浏览 0评论

Google最近开源了基于TensorFlow的Learning-To-Rank(LTR)框架TF-Ranking。最初我很是兴奋。这是因为 LTR比目前常用的预测点击/转化的二分类算法,更加符合推荐系统的实际需求 我经常使用lightgbm, xgboost来进行LTR,但是GBDT天生只擅长处理稠密特征,而“稀疏特征”才是推荐、搜索领域中的“一等公民”。TF-Rankin...

基于浏览器隐藏www子域名的攻击与子域名泛解析劫持攻击

基于浏览器隐藏www子域名的攻击与子域名泛解析劫持攻击

江海志 6年前 (2018-09-17) 401675浏览 1评论

Chrome 决定在版本70中隐藏地址栏里的www域名头部。虽说从用户角度来说,www加不加通常没区别,但从技术上来说,www和非www根本不是一个域,换句话说,它们完全是两个网站;这两个网站可能由同一个人控制,也可能由不同的人控制。如果是后者,隐藏www就会出现问题。 一个实际的例子是,www.net.cn是万网的域名,然而它和net.cn完全无关——net.cn是中国版的n...

通过例子与细节来通俗易懂理解聚类(K-Means)算法

通过例子与细节来通俗易懂理解聚类(K-Means)算法

江海志 6年前 (2018-09-10) 10443浏览 0评论

聚类 今天说聚类,但是必须要先理解聚类和分类的区别,很多业务人员在日常分析时候不是很严谨,混为一谈,其实二者有本质的区别。 分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都不过滤,在日常使用过程中,我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”,过一段时间,Gmail就体现出一定的智能,能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。...

计算机分领域顶级会议介绍

江海志 6年前 (2018-09-04) 6547浏览 0评论

比较权威的计算机会议排名就是CCF的那个排名,大家可以参考。 这里列出大家公认的计算机分领域著名会议(又名:顶级会议,顶会) Networking – SIGCOMM, NSDI, CoNEXT, MobiCom, MobiSys, WWW, INFOCOM Measurement – IMC, SIGMETRICS, Performance, IWQ...

N-gram语言模型简单介绍与理解教程

江海志 6年前 (2018-08-22) 2891浏览 0评论

考虑一个语音识别系统,假设用户说了这么一句话:“I have a gun”,因为发音的相似,该语音识别系统发现如下几句话都是可能的候选:1、I have a gun. 2、I have a gull. 3、I have a gub. 那么问题来了,到底哪一个是正确答案呢? 一般的解决方法是采用统计的方法。即比较上面的1、2和3这三句话哪一句在英语中出现的概率最高,哪句概率最高就...

马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)采样详解

江海志 6年前 (2018-07-03) 4721浏览 1评论

这几天在看有关multimodal learning(多模态学习)的一些内容,随之就牵扯出了boltzman机,mcmc(马尔可夫链蒙特卡洛)采样等一系列内容。总之mcmc采样是ml领域非常重要的一个理论,此外,目前能找到的书籍或网络资源很多说的都不是很清楚。所以我决定为此专门写一篇博客。 要去讲清楚一个算法或一个模型,通常首先得明确两点,一是使用它的背景,二是更具针对性的该...

马尔可夫链及吉布斯抽样(Markov Chain Monte Carlo and Gibbs Sampling)详解

江海志 6年前 (2018-06-29) 4515浏览 0评论

马尔可夫链及吉布斯抽样(Markov Chain Monte Carlo and Gibbs Sampling)详解 理解MCMC及一系列改进采样算法的关键在于对马尔科夫随机过程的理解。更多详尽的讨论请参见 重温马尔科夫随机过程。 对于给定的概率分布 ,我们希望能有便捷的方式生成它()对应的样本。由于马氏链能收敛到平稳分布,于是一个很nice的想法(by Metropolis,...

极大似然算法maximum likelihood 以及 EM算法详解

江海志 6年前 (2018-06-25) 3049浏览 0评论

机器学习十大算法之一:EM算法。能评得上十大之一,让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊,我们一般说某个人很NB,是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神,因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢?或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上,还吸引了那么多世人的目光。 我希望自己能通俗地把它理解或者说明白,但是,EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明...

什么是P问题、NP问题,NPC问题和NP-hard问题

江海志 6年前 (2018-06-19) 2576浏览 0评论

这或许是众多OIer最大的误区之一。 你会经常看到网上出现“这怎么做,这不是NP问题吗”、“这个只有搜了,这已经被证明是NP问题了”之类的话。你要知道,大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题。他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念。NP问题并不是那种“只有搜才行”的问题,NPC问题才是。好,行了,基本上这个误解已经被澄清了。下面的内容都是在讲什么是P问题,什么是NP...