- 授权协议: Apache
- 开发语言: Python
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/tensorflow/ranking
- 软件文档: https://github.com/tensorflow/ranking
- 官方下载: https://github.com/tensorflow/ranking
软件介绍
谷歌 AI 发布了最新成果 TF-Ranking，它是一个专门针对排序学习（learning-to-rank）应用的可扩展 TensorFlow 库。TF-Ranking 快速且易用，并能创建高质量的排序模型，对构建 web 搜索或新闻推荐等基于真实世界数据的排序系统感兴趣的人，都可以将 TF-Ranking 作为强稳的、可扩展的解决方案。
TF-Ranking 提供了一个统一的框架，该框架包括一套最先进的排序学习算法，并且支持 Pairwise 和 Listwise 损失函数、多项目评分、排序度量优化和无偏见排序等等。
TF-Ranking 快速且易用，并能创建高质量的排序模型。该统一框架让机器学习研究人员、实践者和爱好者能够在单个库中评估和选择一系列不同的排序模型。此外，谷歌 AI 团队坚信一个有用的开源库，它的关键不仅在于提供合理的默认值（sensible default），而且还在于能够授权用户开发自定义模型。为此，他们提供了灵活的 API，让用户可以在 API 中定义和插入自定义的损失函数、评分函数和指标。
区块链与人工智能：数字经济新时代
高航、俞学劢、王毛路 / 电子工业出版社 / 2018-7-23 / 80
《区块链与人工智能》是畅销书《区块链与新经济：数字货币2.0时代》全新修订升级版。本书是市场上为数不多的系统阐述区块链、人工智能技术与产业的入门级系统教程。从比特币到各类数字货币（代币），从基础原理到应用探讨，全景式呈现区块链与人工智能的发展脉络，既有历史的厚重感也有科技的未来感。本书的另一个亮点是系统整理了区块链创业地图，是一本关于区块链创业、应用、媒体的学习指南，以太坊创始人Vitalik专门......一起来看看 《区块链与人工智能：数字经济新时代》 这本书的介绍吧!
