算法

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机器和信任:如何缓解AI偏见

经过 Michael McKenna

不需要的AI偏见已经是一个广泛的问题。机器学习模型可以复制或加剧现有的偏差,通常以未检测到的方式释放。那么它可以做些什么?

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使用sorreTrators进行数学时间:将微野型应用程序缩放

经过 Antoine Hamon

自动在基于微服务的应用程序架构中缩放容器部署是彻头彻尾的奢侈......一旦它's set up. But what'是调整应用程序的最佳方式'S Orchestration参数?

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探索监督机器学习算法

经过 Vlad Miller

当机器学习听起来高度技术方面,虽然涉及所涉及的统计方法的简介很快就会在覆盖范围内带来。在本文中,Toptoal自由职业软件工程师Vladyslav Milier探讨了基本的监督机器学习算法和Scikit-Learn,使用它们来预测泰坦尼克乘客的生存率。

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一致散列的指南

经过 Juan Pablo Carzolio

一致散列是分布式散列方案,它独立于分布式哈希表中的服务器或对象的数量操作。它为许多高流量动态网站和Web应用程序提供支持许多高流量的动态网站。 在本教程中,Toptal Freelance软件工程师Juan Pablo Carzolio将通过它的方式和散系,分布式散列和一致的散列工作行走。

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优化连续平均量化变换

经过 Daniel Munoz

由于它们一次处理图像上的像素并经常需要多次通过,因此图像处理算法通常非常资深强度。连续平均量化变换(SMQT)是一种这样的资源密集型算法,可以处理在低光条件下拍摄的图像,并从图像的暗区揭示细节。 在本文中,Toptal Engineer Daniel Angel Munoz Trejo对SMQT算法的熟悉程度提供了一些洞察力,通过巧妙的优化技术来使算法成为手持设备的可行选择。

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预测喜欢:在简单的推荐引擎内's Algorithms

经过 Mahmud Ridwan

互联网每天都变得越来越聪明。您经常访问的视频共享网站似乎确切地了解您想要的东西,即使在您看到它之前也会知道。在线购物车持有物品几乎神奇地讨论了您在退房前可能错过或打算添加的一件事。它好像这些网络服务正在阅读你的思想 - 或者是他们吗? 事实证明,预测用户的喜欢涉及比魔法更多的数学。在本文中,我们将探讨构建简单实现和理解的推荐引擎的许多方式之一。

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Shazam如何工作?音乐识别算法,指纹识别和处理

经过 Jovan Jovanovic

您在俱乐部或餐厅中听到熟悉的歌曲。你很久以前就听了这首歌,这首歌的感情真的触及了你的心。你拼命想明天心中,但你可以'记住它的名字!幸运的是,在我们惊人的未来派世界中,您可以安装一个带有音乐识别软件的手机,您将保存。 但这真的有效吗? Shazam.'S算法于2003年向世界透露。在本文中我们'LL覆盖该算法的基础知识。

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针在干草堆中:漂亮的大型文本搜索算法教程

经过 Ahmed Alamir

跨越这个术语"text search,"一个人通常会想到一个大量的文本,它以一种方式索引,这使得可以在用户输入时快速查找一个或多个搜索词。这是计算机科学中存在许多解决方案的经典问题。 但反向情景怎么样?如果是什么'S事先用于索引的是一组搜索短语,只有在运行时是一个用于搜索的大型文本?

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TRIE数据结构:忽略了忽视的宝石

经过 Anna-Chiara Bellini

从我们生命中的第一天作为程序员,我们'vers所有处理数据结构:数组,链接列表,树,集合,堆栈和队列是我们的日常同伴,并且经验丰富的程序员知道何时以及为什么要使用它们。 In this article we'请参阅如何忽略OFT忽略的数据结构,TRIE,真正在具有特定功能的应用程序域中闪耀,如Word Games。

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