算法

程序员从算法竞赛中获得宝贵的现实技能，这可以提高他们的就业前景，而竞赛评分也让招聘经理更容易找到顶尖人才. 与一名程序员一起探索竞争激烈的c++，他的分数让他被谷歌招聘.

机器学习中的聚类有各种各样的应用, 但是你怎么知道哪种算法最适合你的数据呢? 以下是如何使用比较指标(包括f指标)来扩大数据洞察力的方法.

不必要的人工智能偏见已经是一个普遍存在的问题. 机器学习模型可以复制或加剧现有的偏见, 通常是在发布之前不会被发现. 那么我们能做些什么呢?

在基于微服务的应用架构中，自动扩展容器部署是一件非常奢侈的事情……一旦它设置好了. 但是调优应用程序编排参数的最佳方法是什么呢?

虽然机器学习听起来技术性很强, 对所涉及的统计方法的介绍很快使它触手可及. 在本文中, 自由软件工程师Vladyslav miller探讨了基本的监督机器学习算法和scikit-learn, 用它们来预测泰坦尼克号乘客的存活率.

一致性哈希是一种独立于分布式哈希表中服务器或对象数量的分布式哈希方案. 它支持许多高流量动态网站和web应用程序.

在本教程中, 完全自由软件工程师胡安·巴勃罗·卡佐利奥将向我们介绍它是什么以及如何散列, 分布式哈希和一致哈希工作.

图像处理算法通常是非常资源密集型的，因为它们每次处理图像上的一个像素，并且通常需要多次通过. 连续平均量化变换(SMQT)是一种资源密集型算法，它可以处理在低光照条件下拍摄的图像，并从图像的暗区域显示细节.

在本文中, Toptal工程师Daniel Angel Munoz Trejo向我们介绍了SMQT算法的工作原理，并通过巧妙的优化技术使该算法成为手持设备的可行选择.

互联网每天都在变得“更智能”. 你经常访问的视频分享网站似乎知道你会喜欢什么, 甚至在你看到它之前. 在结账之前，在线购物车几乎神奇地计算出你可能错过或打算添加的一件东西. 就好像这些网络服务正在读你的心——或者它们真的是这样?

事实证明，预测用户的点赞需要更多的数学而不是魔法. 在本文中，我们将探索构建一个既易于实现又易于理解的推荐引擎的多种方法之一.

你在俱乐部或餐馆里听到一首熟悉的歌. 这首歌你早就听过一千遍了, 这首歌的感伤真的触动了你的心. 你拼命想明天再去听，却记不起它的名字! 幸运的是, 在我们神奇的未来世界里, 你的手机安装了音乐识别软件, 你得救了.

但这到底是怎么回事呢? 沙赞的算法在2003年被世人所知. 在本文中，我们将介绍该算法的基本原理.