每周阅读清单-Android面试题汇总、《星际争霸 II》深度学习环境

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楼主 2020-03-25 15:40:31
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移动开发

2017下半年,一二线互联网公司Android面试题汇总

转眼就到了2017年10月,离2018就剩下几个月了,很多人估计正在跳槽的路上,整理一份Android高级开发工程师面试集锦,对照这些问题进行复习,将会事半功倍。废话不多说,直接上干货,由于是整理于网络,就不标明原创,希望大家多多分享和转发给有需要的同学。

十年一顾, iOS 与 Android 这样改变了我们

2017,顶着刘海的 iPhone X 带着“史上升级变动最大”的 iOS 11,依然碎片化严重的 Android 带着“更快、更强大、更安全”的 8.0 来到我们面前,忽思十年初,那个触屏的、没有物理键盘的智能手机惊艳了我们,但连个复制粘贴功能都没有的时光。

回首一顾,从 2007 到 2017,从诺记的 Symbian、摩托罗拉的 Linux、苹果的 iOS、微软的 Windows Phone、三星的 Tizen 到 Google 的 Android 等,移动操作系统也曾百花齐放,但经过十年厮杀各自蚕食,格局已相当明朗,只剩下了 iOS 和 Android 两大巨头。

因此,在最新的 10 月期《程序员》封面报道「iOS & Android 10 年」中,我们特别组织了数十位开发者,通过十年改变回顾以及当下、未来,敞开心扉地聊聊自己曾经历的或苦或甜的移动岁月,将他们的经验分享给大家。


机器学习


DeepMind发布《星际争霸 II》深度学习环境


上个月,DeepMind和暴雪终于开源了《星际争霸II 》的机器学习平台。本文介绍了基于星际争霸II游戏的强化学习环境SC2LE(《星际争霸II 》学习环境)。

论文描述《星际争霸II 》行动和奖励规范,并提供一个开源的Python界面,用于与游戏引擎进行通信。暴雪提供游戏输入输出的API,DeepMind又做了层基于Python的封装。


除了主要的游戏地图,他们提供了一套专注于《星际争霸II 》游戏不同元素的迷你游戏。对于主要的游戏地图,还提供了一个伴随专业玩家的游戏重播数据数据集。从该数据训练的神经网络的初始基线结果,预测游戏结果和玩家行为。

文中使用了被称为Blizzard分数的一个中间分数,这个分数包含了一个对当前资源、等级以及单位和建筑的加权和,如果玩家赢得战斗而且管理好资源,这个分数就会单调增加,失败的时候,这个分数就会减少。此外,系统还使用了一系列的特征层为AI编码相关信息,比如地形高度、相机位置、屏幕中单位的血量以及各种其他信息。

最后,提出了应用于《星际争霸II 》的规范深强化学习的初始基线结果。DeepMind之后也会发布上百万帧的选手游戏记录,这对模拟环境研究也会有很大的帮助。

卷积神经网络工作原理直观的解释?

CVPR 的文章 Visualizing and Understanding Convolutional Networks 这篇文章写的很棒,而且 2015 CVPR 出了很多对于卷积神经网络理解的文章,这篇文章提出了一个反卷积的方法 (De-convolution) 的方法,这样我们就可以好好看看每一层卷积神经网络到底做了什么事情。

全球最值得关注的100家人工智能公司(中国27家)

每一次新技术的诞生和发展往往会催生一批新的平台和架构;从计算机和互联网的繁荣到移动互联网的兴起,我们已经逐渐习惯颠覆和垄断的不断发生;每一次新平台和架构的诞生也孕育着暗流涌动的产业变革,之如 1971 年的英特尔,1980 年的微软,1998 年的谷歌,2007 年的苹果 ,和 2010 年的 Facebook 。

而如今,则是新一代人工智能公司的崛起,深度学习将机器学习推进到成熟,计算能力和云计算的普及,互联网带来了海量数据和人机频繁互动,这些使人工智能变得更加实用,它已经通过多种方式在逐渐改变着我们的行业,渗透进了我们的生活。

科技巨头拥有巨大的技术、数据、人才、产品线和资金等资源优势,谷歌 TensorFlow 帮助开发者将想法变成产品;Facebook 使用机器学习每秒进行 600 万次预测;亚马逊的 Echo 成为全球最为成功的消费级语音交互产品。而初创企业也通过自身强大且灵活的技术创新能力和垂直场景的应用给行业带来惊喜。

关于人工智能行业,到底哪些才是最值得我们关注的公司,而哪些公司又将主导人工智能的未来?

为此,机器之心和 Comet Labs 联合发布了影响全球人工智能公司的榜单。我们选取了基础研究、技术和产品、行业潜力、公司运营能力、资本实力等五个维度,甄选出了全球范围内最具前途的 100 家人工智能公司,它们包括那些我们已经熟知的科技巨头,垂直行业独角兽,也有尚在萌芽的初创公司。


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