GitHub登顶下架！谷歌牛人78w字《算法图解》，终于被我扒下来了
今天给大家带来了一本算法方向的好书：巴尔加瓦（Aditya Bhargava）老师 著，袁国忠老师译的 《算法图解：像小说一样有趣的算法入门书》，网上有没有开源版本我不知道，我就看他内容不错所以推荐给大家！小编会在文末附电子版免费下载方式。Aditya Bhargava是谁？软件工程师，兼具计算机科学和美术方面的教育背景，在adit.io撰写编程方面的博客《算法图解：像小说一样有趣的算法入门书》....
大厂刷题实录：GitHub上获79w+ star，谷歌师兄的算法刷题笔记火了
最近一位谷歌大牛当时为了应对校招刷了几百道算法题，整理的LeetCode刷题笔记火了！总结了他对校招算法刷题的心得+经验，整理出了这份在GitHub上火爆的LeetCode刷题笔记直接给大家看一下具体的目录内容：他对知识点的讲解非常详细，比如这里的贪心算法，排版非常精美：需要获取的小伙伴可以直接点击此处免费获取这份资料
【每日算法Day 72】谷歌面试题：又双叒叕是位运算，最详细的自动机推导过程
题目链接LeetCode 137. 只出现一次的数字 II[1]题目描述给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现了三次。找出那个只出现了一次的元素。说明：你的算法应该具有线性时间复杂度。你可以不使用额外空间来实现吗？示例1输入： [2,2,3,2] 输出： 3示例2输入： [0,1,0,1,0,1,99] 输出： 99题解逐位考虑我们单独看二进制某一位，先不看单独的那....
如何提升深度学习算法效率，谷歌有这些绝招
大型机器学习模型在多个领域展现出具有变革性的结果，但在现实世界中，训练和推理效率正在成为关键需求。Google Research 一直在通过开发新的基础技术来提高大型 ML 模型的效率。本文中，谷歌以「提升模型效率」为主题，介绍如何使 ML 模型更加强韧、高效。十年前，深度学习崛起的部分原因在于新算法和架构的融合、数据的显著增加以及计算能力方面的提升。过去 10 年里，AI 和 ML 模型更加深....
如何提升深度学习算法效率，谷歌有这些绝招（下）
正文数据效率在许多任务中，深度神经网络严重依赖于大型数据集。除了大型数据集带来的存储成本和潜在的安全 / 隐私问题外，在此类数据集上训练现代深度神经网络还会产生很高的计算成本。解决这个问题的可行方法之一是对数据子集进行选择。研究人员分析了子集选择框架，设计用于实际批处理设置中的任意模型族。在这种情况下，学习器可以一次采样一个示例，同时访问上下文和 true 标签，但为了限制开销，只有在选择了足够....
如何提升深度学习算法效率，谷歌有这些绝招（上）
前言选自谷歌博客 机器之心编译 编辑：铭怿大型机器学习模型在多个领域展现出具有变革性的结果，但在现实世界中，训练和推理效率正在成为关键需求。Google Research 一直在通过开发新的基础技术来提高大型 ML 模型的效率。本文中，谷歌以「提升模型效率」为主题，介绍如何使 ML 模型更加强韧、高效。十年前，深度学习崛起的部分原因在于新算法和架构的融合、数据的显著增加以及计算能力方面的提升。过....
7 Papers & Radios | Meta AI首个多模态自监督算法；牛津、谷歌等撰文综述AutoRL
本周论文包括Meta AI提出了一种名为 data2vec 的自监督学习新架构，在多种模态的基准测试中超越了现有 SOTA 方法；谷歌、MIT 等提出分类器可视化解释方法 StylEx等。目录data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech, Vision and Language Explaining in....
基础算法才是王道！谷歌2022年终总结第五弹：真正的「算法工程师」都在研究啥？
隐私和联邦学习在提供高质量服务的同时尊重用户隐私仍然是所有 Google 系统的首要任务，该领域的研究涉及许多产品，并使用了来自差分隐私(differential privacy，DP)和联邦学习的原则。首先，为了解决用 DP 训练大型神经网络的问题，研究人员在算法上取得了一些进展。在早期工作的基础上，继续开发了一个基于 DP-FTRL 算法的 DP 神经网络，用于矩阵分解的算法DP-FTRL。....
基础算法才是王道！谷歌2022年终总结第五弹：真正的「算法工程师」都在研究啥？
新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】在浮躁的机器学习领域，仍然有人致力于研究基础算法。由Jeff Dean领衔的Google Research年终总结系列「Google Research, 2022 & beyond」第五期，本期的主题是算法上的进步（algorithmic advances），撰写作者是谷歌研究院的副总裁Vahab Mirrokni.往期链接：....
不要think step by step！谷歌最新自然语言推理算法LAMBADA：「反向链推理」才是答案
新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】谷歌发布全新反向推理算法LAMBADA，无惧搜索空间爆炸！自动推理绝对算是自然语言处理领域的一大难题，模型需要根据给定的前提和知识推导出有效且正确的结论。尽管近年来NLP领域借着大规模预训练语言模型在各种「自然语言理解」如阅读理解和问答等任务中取得了极高的性能，但这些模型在逻辑推理方面的性能仍然十分滞后。去年5月「思维链」（Chain....
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