社交元数据 自定义你的内容在Facebook/Twitter上共享时的外观… ? 在Yoast中，转到SEO → Social，然后在Facebook/Twitter选项卡下启用元数据。...现在，编辑页面/帖子，向下滚动至Yoast部分，单击共享链接（如下所示），你便可以将图像上传到Facebook（1200 x 628px）和Twitter（1024 x 512px）。...如果你要增加Facebook广告上的帖子，则可以使用Yoast控制广告文字。...Facebook不允许你更改标题，因此在Facebook上分享你的帖子之前，请使用Yoast的“Facebook标题”字段（可以与SEO标题+元描述不同）来为其指定标题。...如果你的Facebook标题无法立即使用，请尝试清除网站的缓存。我发现有时候更新新的Facebook标题/图像可能需要几天的时间。 11.
特征 子域监控 API查询 DNS over TLS 支持 判断域名是否解析 输出为文件等等 003 EagleEye 好友追踪器，使用图像识别和反向图像搜索找到他们的Instagram，FaceBook...项目地址：github.com/sqshq/sample 官网：sampler.dev/ 用途：可以从终端直接采样任何动态过程，观察数据库中的更改，监视 MQ 实时消息，触发部署脚本并在完成时获取通知。...项目地址：github.com/metachar/Pho 功能 端口转发 抓取wpa_supplicant 打开/关闭WiFi 删除密码 从应用程序提取apk 获取电池状态 获取当前活动等等 016 SocialBox...Scraper 该机器人可抓取 Facebook 用户个人资料的几乎所有内容，包括用户时间轴上可用的所有公共帖子/状态，上传的照片，带标签的照片，视频，朋友列表及其个人资料照片（包括关注者，关注者，工作朋友...项目地址：github.com/harismuneer/ 特征 抓取 Facebook 用户个人资料几乎所有内容： 上传的照片 标记的照片 影片 朋友列表及其个人资料照片（包括关注者，被关注者等） 以及用户时间轴上所有可用的公开帖子
今天我们来了解一下如何使用Facebook Graph API用Python进行数据抓取和分析。...这些视频将向你展示如何做基本的分析，例如： 从Facebook下载数据 从json转换为更方便的数据结构 处理Graph API中的日期变量和其他数据 第1课：介绍和了解Graph API 在本视频中，...第2课：下载并保存Facebook数据 在本视频中，我将向您展示如何从Facebook页面或Facebook群组下载并保存所有数据，并记住某些要点。...第3课：设置和清理数据 在第三课中，我将使用notebook来清理和审计从Facebook获得的数据，并为分析做好准备。...第4课：评论最多的帖子 在第四课中，我将向您展示一种简单的方式，以获得评论最多的帖子。
【新智元导读】Facebook 官方博客最新发表文章，详细介绍其 AI 平台 FBLearner Flow 及建立在上面的专用于图像和视频理解任务的 Lumos 平台。...通过我们提供的新标注数据，以及我们的团队构建的应用程序的有注释数据，Lumos 平台一直在不断改进。 深度学习的进步让图像分类技术得到了重大改进——诸如“图像中有什么？”和“图像中某个对象在哪里？”...这些技术在 Facebook 上的应用，是让照片通过一个深度学习引擎，该引擎能够分割图像并识别图像中的对象和场景，以及为照片附加更多的意义。...这些应用提供的丰富数据集可以为 Facebook 的任何产品或服务所用。...图：相同照片上的相似模型的分数比较。 Lumos 允许通过检索和聚类的组合来生成训练数据。给定一组标签或检索项，平台可以检索具有匹配那些标签的图片说明的部分公共照片。
3.提要可能包含图像、视频或文本。 4.我们的服务应支持在所有活动的新闻提要中添加新帖子用户。 非功能性要求： 1.我们的系统应该能够实时生成任何用户的新闻提要-看到的最大延迟最终用户将是2s。...这里需要注意的一点是，我们生成了一次提要并将其存储在缓存中。新的呢从Jane关注的人那里收到的帖子？如果Jane在线，我们应该有一个排名机制并将这些新帖子添加到她的提要中。...3.元数据数据库和缓存：存储用户、页面和组的元数据。 4.帖子数据库和缓存：存储帖子及其内容的元数据。 5.视频和照片存储，以及缓存：Blob存储，用于存储帖子中包含的所有媒体。...9.数据分区 a、 分片帖子和元数据 因为我们每天都有大量的新帖子，而且我们的阅读量也非常高，所以我们需要将数据分发到多台机器上，以便我们能够高效地读/写数据。...感谢你把我们的存储帖子及其元数据的数据库，我们可以采用与下面讨论的类似的设计搜索Twitter。 b、 分片馈送数据 对于存储在内存中的提要数据，我们可以基于UserID对其进行分区。
最近，Clearview AI 的技术备受争议，它已经从包括 Facebook、Instagram 和 Twitter 在内的各个网站收集了数十亿张照片，并使用人工智能来识别图像中的特定人物。...Facebook 和 Twitter 要求 Clearview 停止抓取他们的网站。 这些舆论并没有阻止 Ton-That。他说他相信大多数人接受或支持使用面部识别来解决犯罪的想法。...Ton-That 分享了从该技术中受益的调查示例，包括一起虐待儿童案件和追捕参与国会大厦叛乱的人。“很多时候，警方正在侦破以其他方式永远无法侦破的犯罪，”他说。...正如公司可以从图像中删除揭示其拍摄地点和时间的元数据一样，Zittrain 表示，科技公司可以通过使用对抗性机器学习技术以人眼无法察觉的方式修改图像来破坏面部识别算法。...Facebook 发言人 Jason Grosse 表示：“Clearview AI 的行为侵犯了人们的隐私，这就是为什么我们禁止其创始人使用我们的服务并向他们发出法律要求，要求他们停止访问我们服务中的任何数据
然后将这些信息存储为元数据，以改善广告定位并提高用户新闻流内容的相关性。元数据还可用作创建高级对话代理的原始材料。 这并不是一个遥不可及的目标：AI现在是Facebook的下一个平台。...培训和推理可以在针对每个阶段优化的不同硬件平台上运行。 一切都起源于图像识别 Facebook AI 程序的起点在2012年，当时ML被用于理解用户帖子中图像的内容和背景。...这个图像元数据（metadata）被作为节点集成到 Facebook 的 Open Graph。...这个添加的元数据改进了广告投放和搜索结果，并且基于用户的兴趣权衡帖子的重要程度，优化了新闻推送的发布顺序。这导致用户花更多时间浏览他们的时间线。 ?...一旦训练好以后，模型和元数据被处理，就可供整个 Facebook 内部的开发人员使用。 Facebook 图像识别工作现在主要用于区分两大类型的图片。一是暴力、仇恨言论和色情图片。
暴露的服务器包含多个数据库中的记录，涉及不同地理位置的用户，其中包括美国Facebook用户的1.33亿条记录，英国1800万条用户记录，以及超过5000万条越南用户记录等。...据外媒报道，以色列网络安全公司Check Point在8月8号称，在Facebook旗下流行的消息应用WhatsApp中发现严重安全漏洞，允许黑客操控用户的聊天消息，无论是在公共对话模式下，还是私密对话...但究竟是谁抓取了这些数据，是什么时候从Facebook上抓取的，以及有何目的?这些问题仍然未找到答案。...Facebook长期以来一直限制开发者访问用户电话号码，该公司还使搜索朋友的电话号码变得更加困难。但是数据似乎在上月底被加载到暴露的数据库中，尽管这并不一定意味着这些数据是新的。...2018年，中国台湾一男子利用花旗银行信用卡业务系统漏洞，刷卡消费达6300余万元（新台币约合人民币1345万元），花旗银行已通过司法途径，向该名客户求偿。
以Facebook为例，从审核的角度上看，这些机器人与人类用户没有特别大的区分。这些自动化程序可用于在未经同意的情况下抓取用户的个人信息、制造影响力活动、暗中推动议程和传播虚假信息。...该机器人农场被用来创建和管13,775个Facebook帐户，每个账户平均每个月发布15次帖子，在给定的一个月内，这个农场总共发布了206,625个帖子。...研究人员表示，截至发稿， Facebook也仅屏蔽了农场机器人帐户中的大约十分之一。 这些机器人账户乍眼看上去和普通的账户差不多，都有比较详细的个人资料、个人照片和朋友列表。...Selenium是一个多功能工具集，它能模拟真实用户的活动。通过Selenium控制的机器人可以在普通网页浏览器中打开和导航网页、单击按钮和链接、输入文本和上传图像。...Selenium主要可以赋予这些机器人账户加入群组和创建帖子的任务。研究人员发现，机器人会话可以模拟从iPhone到Chrome浏览器的一系列用户代理，所有者可以使流量看起来来自各种设备。
其核心的“Attention”机制通过计算序列中每个token之间的自相似性，从而实现对各种类型数据的总结和生成。...在Vision Transformer中，图像首先被分解为正方形图像块，然后将这些图像块展平为单个向量嵌入。这些嵌入可以被视为与文本嵌入（或任何其他嵌入）完全相同，甚至可以与其他数据类型进行连接。...一、数据准备为了简单起见，本文使用MNIST数据集，这是一个手写数字的集合，常用于训练基本的图像分类器。...展开操作之后，从存储图像数据的第二个维度开始展平张量，最后转置张量，以便颜色通道位于最后一个维度。代码的剩余部分用于实例化 Patch 类，转换图像并将其可视化。...使用单位矩阵作为 nn.Linear 类的权重初始化，表明原始数据得以保留。使用随机权重，可以看到图像中具有零值的部分保持不变。
新智元报道 来源：Reddit 编辑：大明、小芹 【新智元导读】把扎克伯格的脸放到emoji表情包上是一番怎样的体验？这个恶搞话题今天在Reddit上引起了热议！...作者表示，实验中不光用了emoji，还用了twitch表情和游戏中的一些表情，结果嘛，还是很感人的。 ? 作者表示，原论文中输入图像是被人为缩小成16*16像素，所用代码与训练和测试模型时完全相同。...而且从网友回帖来看，大部分人的审美还是正常的： 啊，那个披萨的图，真心惊到我了…… 先是用emoji写代码，现在又来这个，emoji到底得罪谁了？...应用神经风格技术添加纹理 这个帖子下面的网友纷纷表示，你太有才了！阿西莫夫的棺材板都快盖不住了！...看了这个帖子，阿西莫夫从棺材里爬了出来，写下了AI的第四条定律…… 我有个想法，你能不能写一个浏览器插件，把所有的这些表情包都包括进去，替换掉原版的？ 好想法，我喜欢！
参数一直是机器学习系统的基本组成部分，是从历史训练数据中得到的模型的一部分。AI 的未来在于是否能够不依赖于带注释的数据集，从给定的信息中进行推理。 视觉自监督是一项极具挑战性的任务。...经过研究，Facebook 的研究人员发现，扩展 AI 系统以处理复杂图像数据至少需要两个核心部分： 第一为算法，其需要从大量的随机图像中学习，而不需要任何元数据或注释； 第二为卷积网络，ConvNet...——模型需要足够大，可以从数据中捕捉和学习每一个视觉概念。...Facebook 在博客中写道：自监督学习一直是 Facebook AI 关注的焦点，因为它使机器能够直接从大量可用的信息中学习，而不仅仅是从专门为 AI 研究创建的训练数据中学习。...消除对人类注释和元数据的需求，可以使计算机视觉模型能够处理更大、更多样化的数据集，从随机的公共图像中学习，并可能减轻数据管理中的一些偏见。
---- 新智元报道 来源：Medium 编辑：大明 【新智元导读】本文是Medium网友整理的2019年Reddit机器学习板块热门高赞项目资源汇总，既有Facebook、英伟达等大厂的作品...1，少量无监督的图像到图像翻译（913⬆️） “本项目的灵感来自人类自身。人可以从少量示例中获取新对象的本质，并进行概括。...本项目实现了一种无监督模式的图像到图像转换算法，在测试时仅由几个示例图像加以确定，就能用于之前未见过的新目标类。...资源地址：https://github.com/Luolc/AdaBound 8，Facebook与卡内基梅隆大学联合打造德州扑克AI，在6人比赛中击败职业玩家（390⬆️） “Pluribus是第一款能够在六人无限注德州扑克击败人类专家的...地址：https://github.com/BayesWitnesses/m2cgen/ 当前支持的模型如下： 14，探索神经网络的损失情况（339⬆️） 摘自作者的帖子：“该帖子是为了在神经网络的损失平面中找到不同的模式
例如，在 REST 中，您需要向 /api/posts 发送 GET 请求来获取帖子，该请求可能会返回一个 JSON 对象，其中包含帖子标题、内容、标记、日期，可能还有用户 ID。...但是，一旦要处理大量数据，将 API 调用减少到最少显然会对您有好处。GraphQL 使得这一点很容易实现。 抓取过度/抓取不足 另一个存在的问题是过多抓取和抓取不足。...在 REST API 中，当您到达一个端点时，总是会得到相同的数据，无论您是否需要它。 假设我们只需要某人的用户名和头像。...要显示单个用户的帖子，我们需要用户信息和帖子的内容。如果我从用户端点获取用户，我仍然需要点击 posts 端点，并使用 userid 检索 posts。...缓存问题 缓存是 REST 内置的功能，但你必须使用 GraphQL 来管理缓存。如果你没有在适当的地方构建缓存，那么你从 GraphQL 更有针对性的获取中获得的所有提高的效率都可能被抹去。
---- 新智元报道 来源：the verge 编辑：小匀 【新智元导读】川普承诺了几个月的自主社交媒体来了！...但Facebook尚未置评。 该平台在昨天正式启动，但有一些帖子可以追溯到3月24日。...而最新帖子是一段宣传其新平台的视频，包括宣布川普禁止使用推特的档案材料，以及他在佛罗里达州的Mar-a-Lago庄园和一个桌面的图像，上面有标题说着，「在一个沉默和谎言的时代，一个自由的灯塔出现了。...专家表示Facebook的决定将成为社交媒体平台在保护言论自由和公共安全之间划清界限的能力的试金石。...「他们在公共辩论领域里按他们自己制定的规则为所欲为，不受任何民主和法律的监督」 「试想哪一天他们决定在政治上站边，他们就可以修改他们自己制定的规则来禁止这样、那样的观点」 每天接触社交媒体的我们，「第五权
在上一篇《元宇宙也存在数据被监控的风险吗？》中，我们提到元宇宙中依然存在数据监控的问题。想要解决此问题，则需要从道德层面与技术层面双管齐下。...*图源：W3C 本篇，我们将基于 DID 技术，验证“去中心化身份能否将我们从元宇宙的数据监控中拯救出来”。...DID 是一种更好的 KYC 方式 Web3 是关于去中心化账本的未来网络，所有数据都将保留在区块链上，并可能被用于各种目的。例如，如果有人在 DAO 中投票，每个人都可以看到并可能利用这些信息。...结语 Web3 技术并不是解决 Web2 数据监控威胁的神奇解决方案，我们仍然需要道德规范。但可以肯定的是使用 DID 技术可以帮助我们全权掌控自己的数据，决定在何时、何地、向何人分享数据。...这样不仅可以真正达成去中心化所追求的目标“权利下放”，也能对数据进行保护，一定程度上减轻数据监控的困扰。
新智元整理了中国、美国和加拿大的相关研究成果。...AI预测和防止自杀 2017年3月，Facebook首当其冲，开始尝试在美国使用人工智能和模式识别等技术，通过扫描分析用户发表的有自杀倾向的帖子或评论，帮助识别可能有潜在自杀倾向的用户。...Facebook还与美国自杀求助热线、美国饮食紊乱协会、危机热线（Crisis Text Line）等一些组织合作，当用户的帖子被标记出来，而且他们选择愿意与其他人对话时，可以直接通过Messenger...算法准确鉴定出17位自杀组病人中的15位，以及17位对照组健康个体中的16位，正确率达到了85%。 ? 团队又将另外21个有自杀倾向的人的数据与17个正常人的数据混合，来测试算法性能。...加拿大公共卫生署发言人表示，必须要先了解自杀行为的各种模式与特征，才能制定有效的自杀预防计划，真正预防自杀，所以公共卫生署正探索如何基于网上数据识别放出自杀言论的用户要采取的自杀模式.
【新智元导读】 Facebook今天发布了一项新的机器翻译技术，使用CNN技术而非传统的RNN，在翻译准确度超越了此前被认为是2016年10大AI突破技术的谷歌机器翻译，并且翻译速度上快了9倍。...但是，循环神经网络一直都是文本类应用的常用的技术，并且，由于其极高的准度，它也成为了语言翻译的首选。 虽然在语言翻译的任务中，从历史上看，RNN 的表现都要优于CNN。...进而，CNN在计算上的效率也会更高。CNN 的另一个优势是，信息的处理是分层次的（ hierarchically），这能让它更容易地捕捉到数据中的复杂关系。...最高性能和创纪录的速度 Facebook 在官方博客中称，他们的技术在机器翻译峰会（WMT）所提供的公共基准数据集上，相比RNNs2，取得了新的最高水准。...特别是，基于CNN 的模型准确度也超越了被用于评判机器翻译准确度的业界广泛认可的数据集WMT2014 英语-法语翻译任务中的历史记录 1.5 BLEU。
因此，将内容收集和分享过程自动化是很有必要的。 获取图片和视频 我最初考虑用爬虫从Google图片或社交新闻站点Reddit上抓取图片。...我最终决定直接从其他Instagram帖子中搜索，因为图片大小符合要求，而且还可以准确知道其来源，这一点在自动化脚本里非常有用。...算法的第一部分——hard-coded规则 我做的第一件事是根据元数据中的特定规则优化我的inventory。在这个过程中，我必须保持严谨。如果出现了一个警告，那么图片就废了。...在查看其他元数据之前，我抓取了大量照片并把每张照片手工标记为0（差）或1（好）。这是非常主观的判断，可以说我是根据自己的主观判断制作模型。但我认为我的判断应该和大部分人一样。 我生成了数据集。...在每次关注操作中，我都尽可能多地获取用户的元数据形成一个CSV文件，包含他们的关注者和粉丝的比例，他们是公开账号或私人账号，或者他们是否有个人资料图片等。
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