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向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇机器学习AI算法工程 公众号：datayx本课程会介绍最近NLP领域取得突破性进展的BERT模型。首先会介绍一些背景知识，包括WordEmbedding、RNN/LSTM/GRU、Seq2Seq模型和Attention机制等。然后介绍BERT的基础Transformer模

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本文适合有编程经验的程序员，是一篇机器学习的”Helloworld！”，没什么理论知识，在意理论准确性的人请绕道。前言人工智能无疑是近年来最火热的技术话题之一，以机器学习为代表的人工智能技术，已经慢慢渗透到我们生活的方方面面，任何事物只要沾上机器学习的边，似乎就变得高大上了。作为处于技术大潮中程序员，我们离机器学习是那么地近，却又

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数字时代下，远程办公、线上协同成为刚需，直播带货等业务模式盛行，数据流量爆炸式增长，低时延、高流畅的网络传输诉求给数据中心的处理能力带来了极大挑战。RDMA作为一种新型网络传输技术，可大幅提升网络传输实效，帮助网络IO密集的业务（比如分布式存储、分布式数据

一致性hash的基本思想是，有一个hash函数，这个hash函数的值域形成了一个环(收尾相接：thelargesthashvaluewrapsaroundtothesmallesthashvalue)，然后存储的节点也通过这个hash函数随机的分配到这个环上，然后某个key具体存储到哪个节点上，是由这个key取hash函数对应到环的一个位置，然后沿着这个位置顺时针找到的第一个节点负责这个key的存储。这样环上的每个节点负责和它前面节点之间的这个区间的数据的存储。

作者：京东物流李硕一、背景京东物流到仓业务「对商家」为了减少商家按照京东采购单分货备货过程，对齐行业直接按照流向交接，提升商家满意度；「对京东」揽收操作APP提效；到仓合单功能应运而生；二、问题一次批量采购单（一次50或者100个采购单）需要根据不同的规则