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2020-6-21 13:37 来自 微博 weibo.com
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【你愿为他们转发吗？他们是#今天最值得追的偶像#！[心]】“杂交水稻之父”、“中国核潜艇之父”、“北斗之父”、“中国航天之父”、“中国原子弹之父”……他们是当之无愧的国之脊梁！转发点赞，献上最高敬意！ L央视新闻的微博视频 ​ ​​​​
2020-6-21 09:17 来自 微博视频号
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2020-6-20 11:17 来自 分享按钮
关于写 Research Notes 的想法 - 来自知乎专栏，作者: 石川 O关于写 Research Notes 的想法 （想看更多？下载 @知乎 App：S知乎 ） ​​​​
关于写 Research Notes 的想法

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我在石川：在麻省理工学院（MIT）就读是怎样的体验？的回答得到了很多小伙伴的关注和祝福，实在是感谢各位的支持。我...
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2020-6-15 01:42 来自 分享按钮
如何看待阿里 P8 加面 coding 环节，而 P7 却做不出头条算法题？ - 回答作者: invalid s O网页链接 (想看更多？下载 @知乎 App：S知乎 ) ​​​​
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2020-6-14 19:19 来自 分享按钮
据说很多科学天才有着超强的直觉，这个直觉到底是什么东西，怎么感觉很虚无？ - 回答作者: 想飞的猪 O网页链接 (想看更多？下载 @知乎 App：S知乎 ) ​​​​
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2020-6-14 16:15 来自 分享按钮
如何看待阿里 P8 加面 coding 环节，而 P7 却做不出头条算法题？ - 回答作者: invalid s O网页链接 (想看更多？下载 @知乎 App：S知乎 ) ​​​​
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2020-6-14 15:12 来自 分享按钮
转载 | 从ReLU到GELU，一文概览神经网络的激活函数 - 来自知乎专栏「AI Box」，作者: Reyon.R O转载 | 从ReLU到GELU，一文概览神经网络的激... （想看更多？下载 @知乎 App：S知乎 ） ​​​​
转载 | 从ReLU到GELU，一文概览神经网络的激活函数

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本文转载自公众号：PaperWeekly (paperweekly) 激活函数对神经网络的重要性自不必多言，机器...
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2020-6-11 12:32 来自 分享按钮
Rocksdb Secondary Instance启发与实践 - 来自知乎专栏「数据库与存储」，作者: 黄瓜瓜 ORocksdb Secondary Instance启发与实践 （想看更多？下载 @知乎 App：S知乎 ） ​​​​
Rocksdb Secondary Instance启发与实践

Rocksdb Secondary Instance启发与实践

最近在做rocksdb的集群化改造，期间遇到了很多问题，也有很多的思考与感悟，这里希望与大家分享一下。
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2020-6-3 13:37 来自 分享按钮
以LLVM为框架，给一个新指令集设计编译器后端有多难？ - 回答作者: 小乖他爹 O网页链接 (想看更多？下载 @知乎 App：S知乎 ) ​​​​
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2020-6-1 21:26 来自 分享按钮
自动微分法（Automatic differentiation）是如何用C++实现的？ - 回答作者: 李瞬生 O网页链接 (想看更多？下载 @知乎 App：S知乎 ) ​​​​
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2020-5-31 11:22 来自 分享按钮
给每一位计算机图形学爱好者的儿童节礼物 - 来自知乎专栏「图形之道」，作者: 胡渊鸣 O给每一位计算机图形学爱好者的儿童节礼物 （想看更多？下载 @知乎 App：S知乎 ） ​​​​
给每一位计算机图形学爱好者的儿童节礼物

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课程主页：http://games-cn.org/games201/ 课程安排： 共10节课，每周一次。2020...
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2020-5-23 17:06 来自 分享按钮
如何看UCBerkeley RISELab即将问世的Ray，replacement of Spark？ - 回答作者: Milo O网页链接 (想看更多？下载 @知乎 App：S知乎 ) ​​​​
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2020-5-22 12:09 来自 分享按钮
推荐一款纳秒级的C++日志Nanolog - 来自知乎专栏「计算机视觉论文速递」，作者: 陈益波 O推荐一款纳秒级的C++日志Nanolog （想看更多？下载 @知乎 App：S知乎 ） ​​​​
推荐一款纳秒级的C++日志Nanolog

推荐一款纳秒级的C++日志Nanolog

本文将介绍一款延迟很低吞吐量很高的日志工具Nanolog，该日志系统较其他常用日志系统延迟低一到两个数量级，吞吐...
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2020-5-22 06:20 来自 分享按钮
一些RL的文献（及笔记） - 来自知乎专栏「远东轶事」，作者: 田渊栋 O一些RL的文献（及笔记） （想看更多？下载 @知乎 App：S知乎 ） ​​​​
一些RL的文献（及笔记）

一些RL的文献（及笔记）

https://drive.google.com/file/d/0B_wzP_JlVFcKS2dDWUZqTTZGalU/view [1312.5602] Playing Atari with Deep Reinforcement Learning(and its nature version) http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Applications_files/prioritized-replay.pdf [1511.06581] Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning http://people.inf.elte.hu/lorincz/Files/RL_2006/SuttonBook.pdf http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Publications_files/thesis.pdf Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation https://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/papers/SMSM-NIPS99.pdf 1. Policy-based approach is better than value based: policy function is smooth, while using value function to pick policy is not continuous.

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