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「清華大學出版社」聯絡了包括程式設計師面試在內的 7 家技術公眾號，送出 21本技術書。 內容涉及 java，雲端計算、機器學習、python網路爬蟲、Linux實戰、設計模式、springboot開發、面

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在構建自然語言理解深度學習模型過程中，研究人員或者工程師們經常需要在程式設計細節和程式碼除錯上花費大量精力，而不是專注於模型架構設計與引數調整。為了提升構建深度模型的效率， 微軟亞洲網際網路工程院自然

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對抗樣本在機器學習領域受到廣泛關注，但它們存在和流行的原因卻並不明晰。來自 MIT 的一項研究表明，對抗樣本的產生可直接歸因於非穩健特徵的出現：某些來自資料分佈模式的特徵具備高度預測性，但對於人類來講是

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近日，美國麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室（MIT CSAIL）發表了一篇名為《彩票假想：尋找稀疏、可訓練的神經網路》（ The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sp