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网易易盾深度学习模型工程化实践_网易易盾
深度学习大热之后受到大量关注，大部分刚接触深度学习的同学，注意力大都集中在如何调整参数/数据/网络结构，如何达到预期的精度/召回率/准确率等。网易易盾深度学习模型工程化实践
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AI之间的博弈，从造假视角看“深度伪造”对抗之道_网易易盾
近年来，“深度伪造”成为显著的内容安全风险之一。易盾的算法小组成功自研了一种基于神经网络的多视角“深度伪造”识别技术，凭借对AI决策模型的创新，更高效地发现视频中不自然的篡改痕迹。AI之间的博弈，从造假视角看“深度伪造”对抗之道
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自监督学习助力内容风控效果提升_网易易盾
对于许多研究者而言，一个通用且强大的人工智能是最终梦想，然而当今海量的标注数据和数据驱动的神经网络模型似乎是唯一的途径。有没有办法摆脱成本高昂的标注数据，把海量的无标签数据利用起来？自监督学习助力内容风控效果提升
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【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理_网易易盾
大部分的机器学习算法认为所有训练样本的重要程度是等同的，但是在用户兴趣建模任务中却并不是这样，因为用户的兴趣随时可能发生变化，过时的训练样本的重要程度会显著降低，这就是用户兴趣建模中的兴趣偏移问题。【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理
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风控引擎_开发文档_客户端接入_Android接入_C#_Android_网易易盾
网易易盾开发文档（适用于风控引擎Android端sdk版本5.5.1版本以及以上），之前版本文档参考Android-C#接入教程（5.4.6以及更低版本）。隐私说明请参照网易易盾隐私政策，请将易盾隐私政策链接放到应用“用户协议”中。更新说明注：从5.4.6及更低版本升级到5.5.1以及更高版本需注意1.风控引擎,开发文档,客户端接入,Android接入,C#_Android
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【译文】东京的外国工程师_网易易盾
作为一名软件工程师，远赴日本工作充满了酸甜苦辣。倘若你在一家外国人运营的公司工作，那么在大多数情况下，你并不会经历这种感觉。当你为一家纯正的日本公司工作时，你将会面临诸多事情，它们可能会使你震惊不已【译文】东京的外国工程师
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Jmeter——参数化的9种方法_网易易盾
用户定义的变量 1、右键快捷菜单中选择 添加-配置元件-用户自定义变量。 自定义变量中定义的所有参数的值在测试计划的执行过程中不能发生取值的改变，一般仅将测试计划中不需要随迭代发生改变的参数设置在此处Jmeter——参数化的9种方法
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网信办就《网络生态治理规定（征求意见稿）》公开征求意见_网易易盾
9月10日下午，国家互联网信息办公室发布了关于《网络生态治理规定(征求意见稿)》公开征求意见的通知。网信办就《网络生态治理规定（征求意见稿）》公开征求意见
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弱监督语义分割：从图像级标注快进到像素级预测_网易易盾
语义分割，旨在将图像中的所有像素进行分类，一直是计算机视觉图像领域的主要任务之一。在实际应用中，由于能准确地定位到物体所在区域并以像素级的精度排除掉背景的影响，一直是精细化识别、图像理解的可靠方式。弱监督语义分割：从图像级标注快进到像素级预测
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关于以太坊性能优化的思路_网易易盾
吞吐量一直是区块链的一个痛点。首选，我们来说说区块链的性能瓶颈在哪？知道性能瓶颈才可以针对性的下药。性能提升的思路简单一句话概况为“模块拆分、数据并发、业务剥离、网络分组”。关于以太坊性能优化的思路
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