后，在智能互联时期，CPU 架构格局也会随之发生变化。 近年来，国际上一种新兴的开源精简指令集架构 CPU（RISC-V），为全球芯片产 业创新发展提供了新的机遇。RISC-V 架构由美国加州大学伯克利分校计算机科学部 门于 2010 年发布，它们创造了一种通用的计算机芯片指令集，以此来降低进入芯片 行业的门槛。RISC-V 采取开源模式，这套指令集将被所有芯片制造商所使用，而不 属于任何公司。用户可自由免费地使用该架构进行 的出现顺应未来新一代信息技术的需求，其精简指令集符合 CPU 架构发展趋势，它所采用的开源模式也符合科学开放精神，大大降低了芯片产业门槛， 人才培养便捷，研发周期缩短，这些都使其后续发展具备强大生命力。 为了更好地顺应时代发展需求，我们希望更多的人了解并加入 RISC-V 开源队伍。 为此, 中国科学院计算技术研究所组织翻译了 David Patterson 和 Andrew Waterman 了丰富的图表和示例，帮助读者更好地理解 RISC-V。无论是对计算机科学领域的专 业人士、学生还是 RISC-V 的开发者，本书都可以成为一份优秀的参考资料。 中国工程院 院士 2023 年 11 月 iii 推荐序二 几天前，云岗向我推荐本书并邀请我为其作序。 其实我一直在找一本能够把 RISC-V 架构讲清楚的书，所以我怀着激动兴奋的心 情仔细阅读了这本书，并很快被书中的内容和讲解的角度所打动。本书不仅通俗易懂

....................................................................................... 20 1.6 扩展阅读 .................................................................................................. ...................................................................................... 32 2.11 扩展阅读 .................................................................................................. ................................................................................ 49 4 3.8 扩展阅读 ..................................................................................................

Industrial Applications, https://arxiv.org/abs/2209.02976 6. 本文作者 庆源、李亮、奕铎、张勃、王新、祥祥等，来自美团基础研发平台数据科学与平台部和视觉智 能部。 算法 < 37 7 次 KDD Cup&Kaggle 冠军的经验分享： 从多领域优化到 AutoML 框架 作者：胡可 1. 背景与简介 反馈快速、竞争激烈 文本摘要不同的是，对 话摘要的关键信息常常散落在不同之处，对话中的说话者、话题不停地转换。此外， 当前也缺少对话摘要的数据集，这些都增大了对话摘要的难度 [64]。 基于实际的场景，本文提出了阅读理解的距离监督 Span-Level 对话摘要方案 《Distant Supervision based Machine Reading Comprehension for Extractive 得到的主题信息融 入摘要生成器中，以通过对话中的重要信息生成摘要。 模型的整体架构图如下图 5 所示： 246 > 2022年美团技术年货 图 5 TDS-SATM 的整体架构 3. 基于阅读理解的 Span-level 抽取式摘要方案 DSMRC-S （发表于 SIGIR 2021） 3.1 背景介绍 未来保证良好的用户体验，美团有大量的人工客服来处理用户来电问题，客服同学接

研究的新范式：即先基于大量无监督语料进行语言模型预 训练（Pre-training），再使用少量标注语料进行微调（Fine-tuning）来完成下游的 NLP 任务（文本分类、序列标注、句间关系判断和机器阅读理解等）。美团 AI 平台搜 索与 NLP 部算法团队基于美团海量业务语料训练了 MT-BERT 模型，已经将 MT- BERT 应用到搜索意图识别、细粒度情感分析、点评推荐理由、场景化分类等业务场 ● 实时特征平台，实时收集线上数据，计算提炼成算法所需要的特征，并实时推 送应用到线上。 ● 版本管理平台，管理算法的版本以及算法版本所用的模型、特征和参数。 ● AB 实验平台，通过科学的分流和评估方法，更快更好地验证算法的效果。 3. 图灵平台 平台化阶段，我们对美团配送机器学习平台的目标定位是：一站式机器学习平台，给 算法同学提供一站式服务，覆盖算法同学调研、开发、上线、评估算法效果的全流 实验在产品优化中的应用方法是：在产品正式迭代发版之前，为同一个 目标制定两个（或以上）方案，将用户流量对应分成几组，在保证每组用户特征相同 的前提下，让用户分别看到不同的方案设计，根据几组用户的真实数据反馈，科学的 算法 < 89 帮助产品进行决策。 互联网领域常见的 AB 实验，大多是面向 C 端用户进行流量选择，比如基于注册用户 的 UID 或者用户的设备标识（移动用户 IMEI 号 /PC 用户

本文档以开源的形式发布，所有条款如下： （1）无担保：作者不保证文档内容的准确无误，亦不承担由于使用此文档所 导致的任何后果 （2）自由使用：任何人可以出于任何目的而自由地 阅读/链接/打印/转载/引 用/分发/再创作 此文档，无需任何附加条件 若您 阅读/链接/打印/转载/引用/分发/再创作 本文档，则说明接受以 上2个条款。 作者：李茂福 2022-03-26 ~ 2024-03-08 函数类似 repr() 函数, 返回一个表示对象的字符串, 但是对于字符 串中的非 ASCII 字符则返回通过 repr() 函数使用 \x, \u 或 \U 编码的字符 str() 函数将对象转化为适于人阅读的形式 h�ps://www.runoob.com/python3/python3-built-in-func�ons.html ★第7章、输入输出 ★标准输入函数input() 对齐） 类 型 码 含义 类型码 含义 %c 字符 %s 字符串 %d 十进制整数 %u 无符号整数 %o 八进制数 %x 小写十六进制数 %X 大写十六进制数 %f 浮点数 %e 科学计数法，小写e %g 自动采用最短的%f或%e %F 同%f，会把inf,nan写成 INF,NAN %E 同%e,大写E %G 同%g，会大写 %b 二进制数，print()不支持

Go语言基础 Golang Fundaments 中山大学 数据科学与计算学院 潘茂林 panml@mail.sysu.edu.cn 大纲 • Golang-设计哲学 • 基础知识学习 • Go语言的入门资源 • 本地项目工作空间组织 • 开始编程 Golang-设计哲学 我们需要什么样的语言 • 曾经 – 我们对包含大量代码的程序印象深刻。 – 我们努力在代码库中创建大型抽象。 – 是正确的吗? – 按时完成了吗? – 花了成本（时间、空间复杂度）? • 渴望成为质量、效率和简单的冠军。 • 有自己的观点。 • 重视反省和自我检讨。 Go语言应该是这样的 • 易于阅读代码 • 对遗存软件友好 • 心智模型 • 生产率与性能 • 正确性与性能 • 规则 • 方便代码评审 – 完整性 – 可读性 – 简单性 – 性能 – 微优化 Ultimate Go，https://github 包名必须小写且符合Unix文件命令规则 – 包名全称，规则：[git仓库]/[用户]/[仓库路径] • 包里文件 – 源代码 – 测试代码 – API文档 – 其他资源文件 按规则可找到源代码，方便阅读 包导出名 • 包中定义的 – 类型 – 常量 – 变量 – 函数 • 如果首字母大写，则是全局可访问的 函数申明 • 使用 func 关键字申明函数 • 在包中定义函数，在函数中不能定义函数

优解，也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer，但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”，带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领， 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看，这本 书并非完全“免 内的展示效果受限，可访问 hello‑algo.com 网页版以获得更优的阅读体验。 推荐语 “一本通俗易懂的数据结构与算法入门书，引导读者手脑并用地学习，强烈推荐算法初学者阅读！” ——邓俊辉，清华大学计算机系教授 “如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》，学起来应该会简单 10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 计算机的出现给世界带来了巨大变革，它凭借高速的计算能力和出色的可编程性，成为了执行算法与处理数 事实上，在计算机问世之前，算法和数据结构就已经存在于世界的各个角落。早期的算法相对简单，例如古 代的计数方法和工具制作步骤等。随着文明的进步，算法逐渐变得更加精细和复杂。从巧夺天工的匠人技艺、 到解放生产力的工业产品、再到宇宙运行的科学规律，几乎每一件平凡或令人惊叹的事物背后，都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组

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