境外开放课程——最近更新(30天)
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Large Scale CVR Prediction through Dynamic Transfer Learning of Global and Local Features[通过全局和局部特征的动态迁移学习进行大规模CVR预测]
Hongxia Yang(KDD 2016研讨会) 通过全局和局部特征的动态迁移学习进行大规模CVR预测
更新时间:2025-03-04 09:50:30
Hongxia Yang(KDD 2016研讨会) 通过全局和局部特征的动态迁移学习进行大规模CVR预测
更新时间:2025-03-04 09:50:30

FPGASVM: A Framework for Accelerating Kernelized Support Vector Machine Training using FPGAs[FPGASV:一种使用FPGA加速核化支持向量机训练的框架]
Joseph K. Bradley(KDD 2016研讨会) FPGASV:一种使用FPGA加速核化支持向量机训练的框架
更新时间:2025-03-04 09:50:22
Joseph K. Bradley(KDD 2016研讨会) FPGASV:一种使用FPGA加速核化支持向量机训练的框架
更新时间:2025-03-04 09:50:22

Foundations for Scaling ML in Apache Spark[Apache Spark中扩展ML的基础]
Joseph K. Bradley(KDD 2016研讨会) Apache Spark已成为最活跃的开源大数据项目,其机器学习库MLlib的使用量也在快速增长。MLlib和Spark的一个关键方面是扩展能力:笔记本电脑上使用的相同代码可以...
更新时间:2025-03-04 09:50:14
Joseph K. Bradley(KDD 2016研讨会) Apache Spark已成为最活跃的开源大数据项目,其机器学习库MLlib的使用量也在快速增长。MLlib和Spark的一个关键方面是扩展能力:笔记本电脑上使用的相同代码可以...
更新时间:2025-03-04 09:50:14

Inside the Atoms: Mining a Network of Networks and Beyond[原子内部:挖掘网络网络及其他]
Hanghang Tong(KDD 2016研讨会) 网络(即图形)出现在许多高影响力的应用中。通常,这些网络是在不同时间、不同粒度从不同来源收集的。在本次演讲中,我将介绍我们最近在挖掘这种多网络方面的工...
更新时间:2025-03-04 09:50:01
Hanghang Tong(KDD 2016研讨会) 网络(即图形)出现在许多高影响力的应用中。通常,这些网络是在不同时间、不同粒度从不同来源收集的。在本次演讲中,我将介绍我们最近在挖掘这种多网络方面的工...
更新时间:2025-03-04 09:50:01

Japanese VI[日语 VI]
Dr. Takako Aikawa(麻省理工学院) 这是 21G.506 的实验版本,它提供面对面和同步远程教学的组合。它旨在实现听、说、读、写四项技能的同步发展。它通过真实的日常日本媒体让学生沉浸在日本文化的...
更新时间:2025-03-04 09:49:52
Dr. Takako Aikawa(麻省理工学院) 这是 21G.506 的实验版本,它提供面对面和同步远程教学的组合。它旨在实现听、说、读、写四项技能的同步发展。它通过真实的日常日本媒体让学生沉浸在日本文化的...
更新时间:2025-03-04 09:49:52