今天发现了新大陆。我以前一直以为，PriorityQueue队列是基于堆排序的不断更新排序的，没错，它是不断更新排序的。但是前提是要插入(删除)数据，如果仅仅是修改已经稳定队列的值或内容，而不进行插入或者删除，那么，这个顺序是不会变的。举个例子：importjava.util.Comparator;i

序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法：理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章

1前言ElasticSearch是一个实时的分布式搜索与分析引擎，常用于大量非结构化数据的存储和快速检索场景，具有很强的扩展性。纵使其有诸多优点，在搜索领域远超关系型数据库，但依然存在与关系型数据库同样的深度分页问题，本文就此问题做一个实践性

需求：递归遍历一个目录，筛选出需要查找的文件类型实现：分别用Java流式实现和递归实现代码：packagehello;importjava.io.File;importjava.io.IOException;importjava.nio.file.FileSystems;import

谷歌大脑的五位深度学习大佬在“ChineseNewYear”期间合作推出了《深度学习调参手册(https://github.com/googleresearch/tuning_playbooksettingupexperimenttracking)》，来为各位深度学习爱好者恭贺新年（我猜的），一时间好评如潮，获星过万，看来大家都是苦调参久已。难道依靠经验的调参变得“可解释”了？显然不是，而是大佬们分享自己的调参经验，内容还是挺多的，下面咱们去粗取精，希望能够获得飞升。

作者：陈戊超（仲卓），阿里巴巴技术专家深度学习技术在当代社会发挥的作用越来越大。目前深度学习被广泛应用于个性化推荐、商品搜索、人脸识别、机器翻译、自动驾驶等多个领域，此外还在向社会各个领域迅速渗透。背景当前，深度学习的应用越来越多样化，随之涌现出诸多优秀的计算框架。其中TensorFlow，PyTorch，MXNeT作为广泛使用

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/d6adc4abeb3541b39a7405829a483280.png"20180228221130屏幕截图.png")码农每日一题长按关注，工作日每天分享一个技术知识点。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/1

HTAP（HybridTransactional/AnalyticalProcessing）是近些年需求不断受到关注的技术名词，它描述了一个数据库能够同时满足交易以及分析两种作业。TiDB4.0是一个针对HTAP进行了特别的设计和架构强化，这次给大家带来一篇VLDB2020HTAP主题的论文解读，比较特殊的是这篇论文是PingCA

卷积神经网络模型发展及应用转载地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个十余年来快速发展的崭新领域，越来越受到研究者的关注。卷积神经网络（CNN）模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构，其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学

序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法：理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章