简单来说,深度神经网络是一种用多层抽象来表示概念或特征的方式。其实,任何工程师或者建筑师都在用这种基本方法。想想大型办公楼的蓝图:在最底层,会标示出电路、水管和排水系统的详细情况;而在最高层,可能会有一个旋转观景台和旗杆,能看到整个30层楼的轮廓。
Richard Socher写下了自己的列表,从中找到了一个有用的应用,与他人联合创立MetaMind,该公司专门从事医学图像分析和自动图像识别。其他数据科学家、企业家、应用研究人员,甚至可能是你,将会跟随Richard的脚步进入这个日益增长的利润空间。
深度学习在需要分类和/或预测的领域非常有用。在商业、工业或者研究的任何领域,任何对预测和分类问题感兴趣的人都应该学习深度学习。实际上,如果有足够的历史数据、需要预测或分类的研究案例,便可以构建一个深度学习模型进行研究。
直到1601年,英国伊丽莎白女王宣布的《济贫法》使这一问题有所缓解,被遗弃的老人因无工作能力穷困无依的困境,是制定该法律的一个关键问题:
“...维持秩序,为国家的福祉做出贡献。”
非结构化检索本质是向量检索技术，其主要的应用领域如人脸识别、推荐系统、图片搜索、视频指纹、语音处理、自然语言处理、文件搜索等。随着 AI 技术的广泛应用，以及数据规模的不断增长，向量检索也逐渐成了 AI 技术链路中不可或缺的一环，更是对传统搜索技术的补充，并且具备多模态搜索的能力。
20 世纪 80 年代末，产生了空间编码和哈希的思想，主要以分形曲线和局部敏感哈希为代表。分形曲线和局部敏感哈希属于空间编码和转换的思想，类似思想的算法还有 Product Quantization (PQ) 等，这些量化算法将高维问题映射到低维进行求解，从而提高检索效率。
超大规模索引构建和检索：Proxima 精于工程实现和算法底层优化，引入了复合性的检索算法，基于有限的构建成本实现了高效率的检索方法，单片索引可达几十亿的规模。
Proxima 支持流式索引和半内存构建检索模式，真正做到了有限资源下，单机十亿规模级别的索引构建，以及高性能高精度检索。Proxima 这种高性能低成本能力为 AI 大规模离线训练和在线检索提供了强有力的基础支持。
对企业而言，Serverless 架构有着巨大的应用潜力。随着云产品的完善，产品的集成和被集成能力的加强，软件交付流程自动化能力的提高，我们相信在 Serverless 架构下，企业的敏捷性有 10 倍提升的潜力。
那么什么是代码智能语法服务呢？语法服务提供了基于云端备份的快速代码导航服务，无须本地克隆即可在页面体验熟悉的定义引用快速查看跳转功能，大幅提升代码评审的效率和质量。
