【新智元导读】一家名为 Vicarious 的初创公司开发出了一个新的具有突破意义的 AI，名为“图式网络”（Schema Network）。这一网络被用来和 DeepMind 战无不胜的 AlphaGO 的深度强化学习网络作比较。一方认为，图式网络真正学习了游戏的概念，场景适应性更强，“更接近人类思考”；另一方则认为该图示网络需要在和 AlphaGo 的对决中证明自己，且无法应用于实际，“用视频游戏测试致力于驱动机器人的 AI 远远不够”。而无论是 Vicarious 还是 DeepMind，都在朝着远高
在本教程中，我们将学习如何使用Python语言执行图像处理。我们不会局限于单个库或框架；但是，我们将最常使用的是Open CV库。我们将先讨论一些图像处理，然后再继续介绍可以方便使用图像处理的不同应用程序/场景。
Wolfram System Modeler 12.2 刚刚发布，具有诸如图的个性化，新模型库和对高级建模的扩展 GUI 支持等功能。其他功能之一是用于从 3D 形状生成 3D 模型的新工作流程。我们将使用此功能来说明一些奇怪和违反直觉的物理学。
周四上线到比较晚，好在中间有空，去公司楼下湖边散了散步，上线回到家，已经是凌晨了。周五中午在去公司的路上看到了美团技术团队的一篇文章，觉得很不错，值得学习，也分享到朋友圈了，希望保留下方便自己查阅，也分享给更多的技术伙伴，一起看好的文章。在技术之路上，不断的持续学习，持续进步，一起精进。
人类可以很容易地推断出给定图像中最突出的物体,并能描述出场景内容,如物体所处于的环境或是物体特征。而且,重要的是,物体与物体之间如何在同一个场景中互动。视觉描述的任务是开发视觉系统来生成图像中物体的上
网上只要搜一下“打砖游戏”，基本会看到很多一样的代码，主要是注释也很少，对于python不熟悉的人来说，根本看不懂，只会拿来运行着玩玩。 于是我历经三个小时，把代码几乎每一行都注释了一遍！真是呕心沥血！！
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
选自BAIR 作者：Subhashini Venugopalan、Lisa Anne Hendricks 机器之心经授权编译 参与：路雪 现在的视觉描述只能描述现有的训练数据集中出现过的图像，且需要
给定一个图像，人类可以很容易地推断其中的显着实体，并有效地描述场景，如对象所在的位置（在森林或厨房？），对象具有什么属性（棕色或白色？），更重要的是，物体如何与场景中的其他物体（在田野里奔跑，或被人等等）相互作用。视觉描述的任务旨在开发视觉系统，生成关于图像中对象的上下文描述。视觉描述是具有挑战性的，因为它不仅需要识别对象（熊），还需要识别其他视觉元素，如动作（站立）和属性（棕色），并构建一个流畅的句子来描述图像中的对象，动作和属性如何相关（如棕熊站在森林中的一块岩石上）。
GPT-4 和 LLaMA 等大型语言模型 (LLM) 已成为服务于各个级别的人工智能应用程序的主要工作负载。从一般聊天模型到文档摘要，从自动驾驶到软件堆栈每一层的副驾驶，大规模部署和服务这些模型的需求猛增。虽然 DeepSpeed、PyTorch 等框架可以在 LLM 训练期间定期实现良好的硬件利用率，但这些应用程序的交互性和开放式文本生成等任务的较差算术强度已成为现有系统中推理吞吐量的瓶颈。
数据仓库或数据挖掘从业者一定对“啤酒与尿布”的故事不会陌生。这就是一个使用关联规则的经典案例。根据对超市顾客购买行为的数据挖掘发现，男顾客经常一起购买啤酒和尿布，于是经理决定将啤酒与尿布放置在一起，让顾客很容易在货架上看到，从而使销售额大幅度增长。关联规则挖掘在多个领域得到了广泛应用，包括互联网数据分析、生物工程、电信和保险业的错误校验等。本篇将介绍关联规则方法、Apriori算法和MADlib的Apriori相关函数。之后我们用一个示例说明如何使用MADlib的Apriori函数发现关联规则。
蛮挫败的，所以我决定建立一个深度Q网络，用这个网络学习如何在任一电子游戏中打败我的妹妹。
''' 数据： T恤 tshirt 245元 运动鞋 sport 370元 网球拍 tennis 345.5元 指令： 输入：T恤 tshirt 245元 运动鞋 sport 370元 网球拍 tennis 345.5元 输出：总价 t && 购物小票 ''' s1=245 s2=370 s3=345.5 print("="25) print("T恤:%s"%s1) print("运动鞋:%s"%s2) print("网球拍:%s"%s3) print("="25) tshirt=int(input("T恤购买数量：")) sport=int(input("运动鞋购买数量：")) tennis=int(input("网球拍购买数量：")) s=tshirt+sport+tennis total=tshirts1+sports2+tenniss3 if s>0: discount=0.8 if s>2 else 1.0 total=totaldiscount print("应支付 ￥%.2f"%total) money=float(input("请缴费：")) if money>=total: change=money-total print(" 消费单 ") print("购买物品 单价 个数 金额") print(" T恤 ￥%s %s %s"%(s1,tshirt,tshirts1)) print(" 网球鞋 ￥%s %s %s"%(s2,sport,sports2)) print(" 网球拍 ￥%s %s %s"%(s3,tennis,tenniss3)) print(" ") print("折扣：%s折"%discount) print("消费总金额：￥%.2f"%total) print("实际缴费：￥%.2f"%money) print("找钱：￥%.2f"%change) print(" "20) else: print("余额不足！") else: print("谢谢惠顾！") 运行结果：
曾创造了”啤酒与尿布”的经典商业案例的沃尔玛是最早开始投资和部署大数据应用的传统企业巨头之一，通俗得讲，大数据天然不是沃尔玛，但沃尔玛天然是大数据。 在大数据概念引爆流行产业界之前，沃尔玛已经开始了网站数据库整合迁移和Hadoop集群扩展工作，收购Kosmix，在此基础上建立Walmart Labs，并在近年着手收购专注于数据挖掘或移动社交的初创公司如OneOps、Inkiru，Tasty Labs，OneRiot，进军互联网。 沃尔玛希望通过大数据应用让消费者成为bigger spende
弹球 由反弹球和球拍构成的游戏。球会在屏幕上飞过来，玩家要用球拍把它弹回去 画布和画弹球 引入模块 #Tkinter -- Python的标准GUI库，Tk 接口，是python 内置的安装包 from tkinter import * import random import time 创建窗体 #创建tk对象 tk = Tk() #设置窗体标题 tk.title("Game") #设置窗口不能调整，0，0 水平垂直方面都不能改变 tk.resizable(0, 0) #窗口置顶 tk.wm_at
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。Prometheus最重要的一个方面是它的多维数据模型以及随附的查询语言。此查询语言允许您对维度数据进行切片和切块，以便以临时方式回答操作问题，在仪表板中显示趋势，或生成有关系统故障的警报。
（VRPinea 4月29日讯）最近，刘畊宏的毽子操风靡全国。各行各业、男女老少都纷纷打卡跟练。不少人表示，现在一听到周杰伦的《本草纲目》，就感觉DNA动了。在此之前，也有一项老少皆宜的国民运动，便是乒乓球。
永久代和元空间都是 HotSpot 虚拟机中的概念，HotSpot 虚拟机是 Sun JDK 和 Open JDK 中自带的虚拟机，也是目前使用范围最广泛的 Java 虚拟机，当我们提到虚拟机时，大概率指的就是 HotSpot 虚拟机。
✍️ 作者简介: 一个热爱把逻辑思维转变为代码的技术博主 🥇 关于作者: 💬历任研发工程师，技术组长，教学总监；曾于2016年、2020年两度荣获CSDN年度十大博客之星。 十载寒冰，难凉热血；多年过去，历经变迁，物是人非。 然而，对于技术的探索和追求从未停歇。 💪坚持原创，热衷分享，初心未改，继往开来！ 一、👨🎓网站题目 🏀校园篮球网页设计、⚽足球体育运动、🤽体育游泳运动、🏓兵乓球 、🎾网球、等网站的设计与制作。 二、✍️网站描述 🏷️ 大学生校园运动静态HTML网页设计作品，采用DIV CSS
开始界面其实很简单，只需要定义两个按钮，然后当检测到玩家点击按钮时，将按钮对应的值传到接下来的游戏主循环中即可。代码实现如下：
AngularJS 是一个流行的前端框架，它提供了许多强大的功能和特性，其中之一就是表达式（Expressions）。表达式是 AngularJS 中的核心概念之一，它使得数据的绑定和动态展示变得简单而高效。本文将详细介绍 AngularJS 表达式的定义、语法、用法以及一些实用技巧。
本文实例为大家分享了Python实现打砖块游戏的具体代码，供大家参考，具体内容如下
今天Hacker News上的一篇文章《为什么想得慢的人能赢》引起了广泛的讨论。 网友Scott Burson在文章后评论说：“之前，我雇佣了一位TopCoder冠军，原本预计他编码飞快，但实际上他是最小心细致的人，不过大家渐渐发现，两年内，他提交的代码从来没有bug，从来没有。” 为什么看起来思考缓慢的人却能胜出呢？ 作者表示，所谓的反应慢比反应快需要更多的自律。相比之下，反应快就会更加不准确，而缓慢的思考就像乌龟，慢却稳扎稳打。 每个人都记得龟兔赛跑的故事,但似乎没有人会吸取“慢会获得成
我能想到最浪漫的事，就是和你一起慢慢变胖~在VRPinea这个充满爱的大家庭之中，在胖胖的缪老板的带领之下，我们公司的每个小伙伴胖了不止5斤，脸上还都挂着“幸福肥”！但随时怀揣着高要求严标准的小编，看
【新智元导读】加利福尼亚大学伯克利分校和马克斯普朗克信息学研究所的研究提出了一种能够自我解释的算法，有助于让人类理解机器学习的决策过程。这种被称为“指向和对齐”的系统可以指向用于做出决策的数据，并证成为什么使用这种方法。随着机器学习应用增多，黑箱问题也愈发严峻，这项研究提升了机器自我解释能力，也为更加可靠的应用打下了基础。 自我意识，或者说自我理解和解释的能力，是人工智能和人类智能之间最大的区别之一。虽然我们可能不能完全了解自己，但我们可以为大多数情况下的决策说出理由。 另一方面，AI 算法通常仅被编程为基
在jQuery中，常常需要对元素的某个属性或数值进行比较，判断是否大于等于某个特定的值。在这种情况下，使用大于等于（>=）操作符是非常常见的。本文将介绍如何在jQuery中使用大于等于操作符的技巧，帮助您更好地进行数据处理和交互操作。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本书是数论和算术几何的入门，目标是用几何作为初衷来证明书中的主要定理。 几何学和数论就像人类最古老的历史记录一样古老。自古以来，数学家们就发现了这两门学科之间许多美丽的相互作用，并将它们记录在诸如欧几里得的《基本原理》和丢潘图的《算术》等经典著作中。如今，研究数论和代数几何之间相互作用的数学领域被称为算术几何。这本书是数论和算术几何的入门，目标是用几何作为初衷来证明书中的主要定理。例如，为了找到平面上直线上的所有积分点，我们开发了一些工具，而算术基本定理就是这些工
请注意，即使是在Pong游戏中，矩形物体与圆形物体（如球拍和球）的碰撞也可以通过两个矩形物体（球拍和球的边界矩形）之间的碰撞来粗略地检测到。
高级语言源程序中的错误分为两类：语法错误和语义错误，其中语义错误可分为静态语义和动态语义错误
还记得Windows的CMD吗？只需向这个黑框框输入指令，计算机即可做出相对应的响应。其实计算机的运行本身就是依靠向CPU下达一条一条的指令，并使计算机按指令运行。计算机指令就是指挥机器工作的指示和命令，程序就是一系列按一定顺序排列的指令，执行程序的过程就是计算机的工作过程。
今天这一篇我们来介绍几种常见的广告形式，分为合约广告、搜索广告、广告网络、广告交易市场和原生广告。
从动力系统的角度来看，这可以解读为广义同步的出现——或者混沌的同步——就像联合系统收敛于一个同步流形
大数据文摘出品 作者：Caleb 人鱼线马甲线我想要，腰间赘肉咔咔掉。 近日，在国内再度面临疫情的严峻考验时，刘畊宏与妻子通过平台直播跳健身操，短短一周左右时间，就吸引了4000万粉丝观看。 近30天，刘畊宏直播累计观看人次超1亿，单场直播最高达4476万观看，创下了2022年抖音直播的最新纪录。 刘畊宏引领的这场跳操潮流，从80岁“刘畊宏女孩”，到幼儿园小朋友，可以说是收割了各个年龄段的观众。 文摘菌今天要说的虽然不是跳操，但也是一项老少皆宜，在国内广泛普及的一项国民运动—— 乒乓球。 此前根
摘要：如果去商场里买东西，我并不愿意听导购小姐讲的话，但是电商网站上的推荐，我还真的愿意看一看。【猜你喜欢】，好，那你就猜猜吧。 推荐这种体验除了电商网站，还有新闻推荐、电台音乐推荐、搜索相关内容及广告推荐，基于数据的个性化推荐也越来越普遍了。今天就针对场景来说说这些不同的个性化推荐算法吧。 说个性化之前，先提一下非个性化。 非个性化的推荐也是很常见的，毕竟人嘛都有从众心理，总想知道大家都在看什么。非个性化推荐的方式主要就是以比较单一的维度加上半衰期去看全局排名，比如，30天内点击排名，一周热门排名。 但是
如果去商场里买东西，我并不愿意听导购小姐讲的话，但是电商网站上的推荐，我还真的愿意看一看。【猜你喜欢】，好，那你就猜猜吧。
背景 Oculus的Touch, HTC Vive的Controller, PSVR的PS Move, 三家一线VR硬件都在给大家传达一个信息: VR下能够模拟双手的体感控制器是一个趋势. 在VR游戏中, 一旦有了双手, 这就意味着不光能看了…..如果说之前的VR游戏只是输出方式(显示器)发生了变化, 那现在有了个双手, 输入方式也发生了变化, 这对游戏来说是一个革命性的改变, 是完全可以改变用户体验的. 由此我们也看到了代表未来的一些VR应用开始出现: 如空间绘画Tilt Brush, VR雕塑Oculu
在日常的 Shell 脚本编写中，我们经常会遇到需要进行数学计算的场景。相较于其他编程语言直接支持算数运算，Shell 本身并不直接支持复杂的数学计算，因为它并不如 Python 那样直接支持简单的数学表达式。
【新智元导读】DeepMind最新提出“神经算术逻辑单元”，旨在解决神经网络数值模拟能力不足的问题。与传统架构相比，NALU在训练期间的数值范围内和范围外都得到了更好的泛化。论文引起大量关注，本文附上大神的Keras实现。
今天给大家分享一下：如何在不改变原来代码的前提下，计算Python程序的运行时间？
大数据文摘出品 作者：骆利群 编译：王一丁、Shan Liu、小鱼 AI源于人类大脑的结构，并尝试达到与大脑相当的能力。那么二者的差异究竟在哪里？斯坦福大学神经生物学教授骆利群（Liqun Luo）认为，大脑性能高于AI是因为大脑可以大规模并行处理任务。 一起来看李飞飞教授推荐的这篇文章，深入了解大脑与计算机相似性和差异性。 人类大脑的构造十分复杂，它由大约1千亿个神经元组成，并由约100万亿个神经突触连接。人们经常将人脑与计算机——这一有超强计算能力的复杂系统相比较。 大脑和计算机都由大量的基本单元组成。
随着超高清和5G时代的到来，很多工作在新技术的加持下突破了时间和空间的限制，而媒体影视行业就是受影响最明显的行业之一。影视制作流程中，跨国跨地域协同创作渐渐成为不可忽视的方向。远程审片系统的出现将帮助影视的创作、宣发、后期制作以及播映的效率和质量大大提升。 目前视频从业者在线审片时一般利用各类网盘和来分享和预览大的视频文件，然后通过邮件、微信建群等方式来交流想法和意见，整个过程需要在各种平台工具间切换耗时费力。在线审片过程中还产生了这样几个痛点：视频在线体验差速度慢、高清视频上传下载耗时高、多视频版
众所周知，神经网络可以学习如何表示和处理数字式信息，但是如果在训练当中遇到超出可接受的数值范围，它归纳信息的能力很难保持在一个较好的水平。为了推广更加系统化的数值外推，我们提出了一种新的架构，它将数字式信息表示为线性激活函数，使用原始算术运算符进行运算，并由学习门控制。我们将此模块称为神经算术逻辑单元(NALU) ，类似于传统处理器中的算术逻辑单元。实验表明，增强的NALU 神经网络可以学习时间追踪，使用算术对数字式图像进行处理，将数字式信息转为实值标量，执行计算机代码以及获取图像中的目标个数。与传统的架构相比，我们在训练过程中不管在数值范围内还是外都可以更好的泛化，并且外推经常能超出训练数值范围的几个数量级之外。
“为什么索引没有被使用”是一个涉及面较广的问题。有多种原因会导致索引不能被使用。首要的原因就是统计信息不准，第二原因就是索引的选择度不高，使用索引比使用全表扫描效率更差。还有一个比较常见的原因，就是对索引列进行了函数、算术运算或其他表达式等操作，或出现隐式类型转换，导致无法使用索引。还有很多其它原因会导致不能使用索引，这个问题在MOS（MOS即My Oracle Support）“文档1549181.1为何在查询中索引未被使用”中有非常详细的解释，作者已经将相关内容发布到BLOG（http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2113670/）上了。下面是一些非常有用的检查项目。
怎么算呢？趁着高数知识还没忘完，赶紧拿起纸演算起来。大部分人是这么做的。但是如果现在跟你说，可以用 AI 来做，你信吗？
选自Statsbot 机器之心编译 参与：Smith、俞云开 现如今，许多公司使用大数据来做超级相关推荐，并以此来增加收益。在海量推荐算法中，数据科学家需要根据商业限制以及需求来选择最佳算法。为使其简单化，Statsbot 团队为现有的主要推荐系统算法准备了一份概述。 协同过滤 协同过滤（CF）及其变式是最常用的推荐算法之一。即使是数据科学的初学者，也能凭之建立起自己的个性化电影推荐系统，例如，一个简历项目。 当我们想要向某个用户推荐某物时，最合乎情理的事情就是找到与他/她具有相同爱好的用户，分析其行为
CABAC（上下文自适应二进制算术编码）这一名称本身就意味着 HEVC 使用二进制版本的算术编码，其中输入信息字母表仅由 0 和 1 两个字符组成。 为了区分表示编码结果的输出流比特和表示编码信息的二进制字符，我们使用 "bins "一词来指代这些字符。让我们看看在第 7 章图 2 至图 4 所示的流程图中，如果考虑到被编码信息的二进制性质，会有什么变化。
XV是一个终端16进制查看器，作者之前是Java开发者，XV是他的第一个Rust项目。他在本文主要介绍了UX中使用panic的一些经验。
最新版本的《黑客帝国》还有两天才会上映，但最近的一些科技进展总让我们觉得，导演描述的世界似乎离我们越来越近了。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。在如何在Ubuntu 14.04第1部分中查询Prometheus，我们设置了三个演示服务实例，向Prometheus服务器公开合成度量。使用这些指标，我们学习了如何使用Prometheus查询语言来选择和过滤时间序列，如何聚合维度，以及如何计算费率和衍生物。
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