Google 2019年10月23号发表在Nature(<自然><科学>及<细胞>杂志都是国际顶级期刊,貌似在上面发文两篇,就可以评院士了)上,关于量子计算(基于 Sycamore芯片)的最新进展的论文,受到国内外同行及媒体的广泛关注,包括中科大量子科学家 — 潘建伟及其团队.IBM表示不服,Google不管.下面让我们逐字逐句来看他们的论文吧,对于争论的事务,自己下功夫下来搞清楚. Quantum supremacy using a programmable supe…
转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/zz-boy/p/3648878.html 更多精彩文章在:http://www.cnblogs.com/zz-boy/ 最近看了Google在 WWW2007上发表的Scaling Up All Pairs Similarity Search,觉得还不错,分享一下作者的思路. 在基于用户协同过滤方法的推荐系统中,用户相似度的计算是最终推荐的基础步骤:用户向量是用户的行为向量,其每一维度是物品,值是用户对该物品的喜爱程度,这种场景尤其…
背景 最近兴趣使然写了几个Python库,也发布到了Pypi上,虽然没什么人下载,但自己在其他机器上用着也会很方便.这里我向大家介绍一下如何在Pypi上发表自己的Python库. 准备 注册账号 很显然地要在Pypi上注册一个账号. 安装必要的库 setuptools 原则上安装了pip的环境都有setuptools,但并不影响你去尝试升级一下它. pip install --upgrade setuptools twine 这是一个简化将库发布到Pypi上流程的工具,具体的使用之后会讲到. p…
Gardener是一个开源项目,github地址: https://github.com/gardener/gardener/ 使用Gardener,我们可以在几分钟之内在GCP, AWS, Azure或者Openstack上轻松创建Kubernetes Cluster. 点击新建按钮创建一个Cluster,这里Infrastructure我选择的是gcp: 创建成功后,状态变为Ready,表明该集群已经可用了. 点击集群名称jerrycls,进入集群明细页面,在Access标签页下面获得这个集…
最近在做CTR,刚好Google在KDD发了一篇文章,讲了他们的一些尝试,总结一下: 先是一些公式的符号说明: 一.优化算法 CTR中经常用Logistic regression进行训练,一个常用的Loss Function为 Online gradient descent(OGD)是一个常用的优化方法,但是在加上L1正则化后,这种方法不能产生有效的稀疏模型.相比之下 Regularized Dual Averaging (RDA)拥有更好的稀疏性,但是精度不如OGD好. FTRL-Proxim…
在Google的Kubernetes Engine上发布service,可以采用除On-Promise相同的Cluster IP和NodePort两种方式外,还可以创建LoadBalaner的Service. 其中Load Balancer可以调用Google Cloud的接口创建Google的Load Balancer.比如下面这个Nginx-1的service,采用的就是Load Balancer. Google Cloud为这个service创建了一个TCP的负载均衡,具体如下: 但在实际…
转:https://blog.csdn.net/j04110414/article/details/44149653/ 一. 更新sdk,遇到了更新下载失败问题: Fetching https://dl-ssl.google.com/android/repository/addons_list-2.xml Fetched Add-ons List successfully Fetching URL: https://dl-ssl.google.com/android/repository/rep…
本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ 作者(Alex Rodriguez, Alessandro Laio)提出了一种很简洁优美的聚类算法, 可以识别各种形状的类簇, 并且其超参数很容易确定. 算法思想 该算法的假设是, 类簇的中心由一些局部密度比较低的点围绕, 并且这些点距离其他高局部密度的点的距离都比较大. 首先定义两个值: 局部密度$\rho_i$以及到高局部密度点的距离$\delta_i$: $\rho_i=\sum_j…
作者(Alex Rodriguez, Alessandro Laio)提出了一种很简洁优美的聚类算法, 可以识别各种形状的类簇, 并且其超参数很容易确定. 算法思想 该算法的假设是类簇的中心由一些局部密度比较低的点围绕, 并且这些点距离其他有高局部密度的点的距离都比较大. 首先定义两个值: 局部密度以及到高局部密度点的距离: 其中 是一个截断距离, 是一个超参数. 所以相当于距离点i的距离小于的点的个数. 由于该算法只对的相对值敏感, 所以对dc的选择比较鲁棒, 一种推荐做法是选择使得平均每个点…
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>GeoLocation</title> <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no"> <meta charset="utf-8"> <style> html, body, #map-can…