从今以后，你不再需要输入锁屏密码或者用指纹解锁。需要解锁时，你只需将手机放在你的耳边——这是来自雅虎研究实验室的idea，它不需要现在市面上主流的指纹生物解锁器，也不需要用户输入繁琐的密码或者解锁图案，取而代之的是一项名为Bodyprint的新技术。 不仅仅是耳朵解锁 Bodyprint由研究员Christian Holz、Senaka Buthpitiya和Marius Knaust发明，其目的就是将人体的不同部位用作识别，至于具体使用什么部位，取决于用户如何使用手机。Bodyprint能够通过你的耳
OpenAI的CEO Altman在分享了GPT-4的数十项新增功能和改进，并降低了平台许多服务的定价：
网易高级副总裁，网易有道CEO周枫 响应更快（不需要网络通信延迟），节省流量（不需要上传数据），可以实时处理视频（实时上传和处理视频不够快），对开发者更便宜（不需要租用服务器）。 这四个原因决定了手机端深度学习，将是下一个大浪潮 作者 | 周枫 上周WWDC上苹果发布的大量软硬件产品中，Core ML看起来是很不起眼的一个。简单来说，它是秋季正式上市的iOS 11新增的人工智能编程框架，让开发 者可以更方便地为App增加基于人工智能算法的功能。 关注人工智能或深度学习的产品和技术人员应该重视Co
智能合约是由公共区块链所带来的新技术，因为其部分混淆了描述的核心互动，所以这个术语会让人很难理解。智能合约有助于实现分散的体系，它存在于所有被允许的各方之间，不需要中间商（Middlemen），它可以节省你的时间和精力。区块链虽然自身存在问题，但因其高效，不可否认，比传统的系统更块、更便宜、更安全的特性，使得银行和政府纷纷开始了解并使用它。
自然语言处理本身是为了让计算机能够处理、理解以及运用人类语言，从而达到人与计算机之间的有效通讯，为了研究信息检索、情感分析、文本分类、智能问答、摘要提取、文本挖掘，舆情分析、知识图谱等方面的问题，解决在词态、句法、语义上的歧义性，这里主要是介绍我个人在使用相关算法学习时使用的开源标注工具和标注平台，以供参考。
一年一度的“双十一”又要来了，很多人已经开始摩拳擦掌，毕竟几天之后手还在不在就不好说了。
看看K210的参数还是很靠近的，至于是不是，我这里也不敢说什么，有机会可以拆机的话，是可以验证的。
从CES的进展来看，Google现在确实在把语音交互这事儿搞砸，而且越来越变成一家很能折腾但不太能干成事的公司。Google公有云上不太可能超过Amazon了，自动驾驶上折腾了好多年但看起来挂的可能性非常大，而在语音交互上Google很可能会再一次败给Amazon。 __语音助手上的大PK__ 今年CES上最有意思的事情是语音交互型产品泛滥，从英伟达到联想，各大巨头对此达成了共识，纷纷杀入。这里面比较核心的两家分别是Amazon和Google，前者的代表产品是Echo和内置的语音助手Alexa，后者则是Go
作者Lukas Biewald，是CrowdFlower创始人。 量子位编译整理。 问：搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱？ 答：在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元；在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元，每小时。这些都是可行的方案。 当然要想玩得过瘾，可以自己搭建一个快速的深度学习系统，成本不到1000美元。 这也不是小数目，但这么做的好处是，一旦你有了自己的机器设备，可以运行数百个深度学习应用程序，比方增强的机器人大脑，或者搞点艺术创作。这套系统至少比M
前几天，发了一篇关于开源项目SD2小电视的文章：B站DIY区最精致、漂亮的桌面天气小电视
玫瑰是我偷的，但我爱你是真的 愿意跟我体验一下不单身的感觉吗 我路过很多很美的风景，最后却只想在你这里停留 我怀疑你的本质是一本书，不然为什么让我越看越想睡 最近有谣言说我喜欢你，我要澄清一下，那不是谣言 最近手头有点紧，想借你的手牵一牵 情话都是学来的，但爱你是真的
（文／Lukas Biewald）物体识别是当前机器学习最热门的方向。计算机早已能够识别如人脸、猫之类的物体，但识别更大范围里的任意物体对人工智能来说仍是难题。也许真正让人惊奇的是人脑在识别物体上表现得如此之好。我们能够毫不费力地将反射频率只有细微不同的光子转换为有关周围世界的十分丰富的信息。机器学习仍在与这些对人类来说十分简单的任务作着苦斗，但在过去几年里已经有了很大进步。 深度学习以及大型公共训练数据集 ImageNet 让物体识别有了令人瞩目的进步。TensorFlow是一个著名的深度学习系统，它能非
当今的汽车防碰撞系统和实验中的无人驾驶汽车依靠雷达和传感器来检测路上的行人。但是加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的工程师们开发了一个更加便宜、更有效的行人检测系统，该系统是基于视觉信号进行实时探测的。
要说最近最郁闷的公司，谷歌肯定算得上一个：自家的 Gemini 1.5 刚刚发布，就被 OpenAI 的 Sora 抢尽了风头，堪称 AI 界的「汪峰」。
OpenAI首届开发者大会，AI圈连夜爆炸，创业公司直呼玄妙，刷爆朋友圈~~~
我们在 3 月发布了 GPT-4 的第一个版本，并在 7 月向所有开发者正式发布了 GPT-4。今天，我们将推出该模型的下一代预览，GPT-4 涡轮增压.
【AI100 导读】上周 TensorFlow 1.0 的发布使之成为最有前景的深度学习框架，也在中国 AI 社区中掀起了学习 TensorFlow 的热潮，不过光跑例子怎能脱颖而出？本文是数据科学公司（Silicon Valley Data Science）的数据工程师 Matt Rubashkin 的一篇实战派文章，介绍了他如何创造性的将深度学习与物联网结合起来解决一个实际问题的思路和过程，非常具有启发性。 SVDS（Silicon Valley Data Science）曾使用过实时、公开的数据来优化
对于开发者，工作离不开开发调试、项目开源、项目管理、线上协作等环节。往往通过工具赋能，可以更好地提高我们的效率。
将纸质文档转换为数字文档有着巨大的需求，因为数字文档更容易检索。经过多年的探索和研究，OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)技术日趋成熟，OCR技术在印刷、打印行业应用广泛，可以快速的将纸质资料转换为电子资料。而近些年来，卷积神经网络(CNN)快速发展，是最先进的图像识别技术，其应用范围不仅仅局限于转化文档，在人脸识别、号码识别、自动驾驶等领域得到广泛应用。
1998年，柯达有170,000名员工，在全球销售了所有相纸的85％。在短短几年里，他们的商业模式消失了，并破了产。 你有没有想到3年后，你会再也不用相纸图片？而1975年才发明的数码相机。第一批相机只有10000像素，但产品按摩尔定律在发展。因此，像所有的指数式技术，有很长一段时间令人失望，但只要短短几年，它成了卓越和主流。 在未来10年，很多行业将会经历柯达所发生的事，而大多数人尚未看到它的来临。 这样的事情现在都在发生：人工智能、健康、自驾车及电动车、教育、3D打印、农业和就业。欢迎来到第4次工业革
1998年，柯达有170,000名员工，在全球销售了所有相纸的85％。在短短几年里，他们的商业模式消失了，并破了产。
由于现在做互联网业务，很多时候需要核身用户的真实身份信息，避免注册用户被冒用或者出现用户发违规信息但是找不到人的情况。在腾讯云这里提供了一个标准人脸核身的服务，但是这个服务最贵要1元一次，那怕买最大的预付包，也要0.66元一次。除了这个还有什么更廉价的方式可以对用户进行身份核验吗？这里就给你指3条路给你选择。
你有没有想到3年后，你会再也不用相纸图片？而1975年才发明的数码相机。第一批相机只有10000像素，但产品按摩尔定律在发展。因此，像所有的指数式技术，有很长一段时间令人失望，但只要短短几年，它成了卓越和主流。
AiTechYun 编辑：Yining Machine Box的创始人Mat Ryer在medium上分享了一篇博文，意在教你在硬盘上快速的建立一个机器学习图像分类器。在这篇博文中，他用到了一个图像分
与 Notability 相比，GoodNotes 性价比更高。尤其是 Notability 突然宣布改成订阅制以后，GoodNotes 的口碑提升了不少。简单而言，Notability 功能更加强大，这也是其比较贵的根基。Notability 除了支持手绘，用来看讲义、电子书籍等体验都很好。GoodNotes 更纯粹一些。至于哪个做出来的笔记更好看，因人而异了。
作者：Slav Ivanov@blog.slavv.com 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自己的深度学习系统。以下是我的系统搭建和测试过程。 硬件清单 之前，我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元（约480元人民币）。按照使用两年计算，我给这套系统的总预算是1700美元（约1165
Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自
作为一个工具控，一直在社区索取别人的营养，今天在下将我搜集的一些应用贡献出来，推介二十几个我常用的软件。一些是其他人反复推介确实经典，另一些是我偶然发现但经过使用感觉非常好用，一并献上，大家可以根据自
作为一个工具控，一直在社区索取别人的营养，今天在下将我搜集的一些应用贡献出来，推介二十几个我常用的软件。一些是其他人反复推介确实经典，另一些是我偶然发现但经过使用感觉非常好用，一并献上，大家可以根据自己的需要，看看是不是正需要这些软件，并解决自己生产生活中的痛点。
这篇文章主要描述利用RT-THREAD+CherryUSB制作DapLink调试器(R_DapLink)全流程。这里先感谢网友：sakumisu提供cherryUSB协议栈的技术支持。
今天分享一个充电IC：IP5035，主要用于移动电源。当然，充电的手持小风扇或者电蚊拍也可以，不过略显奢侈。毕竟是便宜货，所以，超级快充什么的就不要想了。
来源：量子位 作者：Slav Ivanov@blog.slavv.com 编译：问耕 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文教你万元打造一个深度学习系统。 Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自己的深度学习系统。以下是我的系统搭建和测试过程。 硬件清单 之前，我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元（约480元人民币）。按照使用两年计算
2024年5月13日，OpenAI官网发布了他们的新一代自然语言处理交互系统——GPT-4o。这是OpenAI继GPT4之后又一个新的旗舰模型。
本文介绍的部分工具及软件可从本公众号获取（因为下载官网不好找，直接提供安装包），获取关键字会在软件介绍中出现。对于未提及获取关键字的软件将会给出官网链接，如果大家喜欢请支持够买正版，谢谢。
我在研究这个PX4飞控的时候，发现新的硬件500—700之间，二手的现在最便宜的200.。。（去年有个店家100块，我没买，o(╥﹏╥)o）。
物体识别是现在机器学习领域的热点之一。相当长的时间里，计算机已经能相当可靠地识别人脸或者猫。但在更大的图片中去识别一个指定的物体还是人工智能领域的“圣杯”。人类的大脑能非常好地识别物体。我们可以毫无困难地把从物体上反射出来的具有不同频率的光子转化为关于我们周边世界的极度丰富的信息集。而机器学习还依然在为了完成这个简单的任务而奋斗。不过近几年，机器学习已经取得了相当不错的进步。
在MWC2019大会现场，PC王者也站上移动世界发布台，并在首款AR眼镜Hololens发布4年后，推出迭代款：Hololens 2。
原作者 Quincy Larson 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 在上周的苹果秋季新品发布会中，苹果推出了全新的脸部识别技术FaceID。这是否标志着"刷脸"时代的到来呢？面部识别技术真的安全吗？ 在最新的苹果发布会中，苹果隆重推出全新一代iPhone手机，十周年纪念版iPhone X，以及iPhone 8、iPhone 8 Plus。当中还推出了全新的脸部识别技术FaceID。也就是通过面部识别来解锁手机。你所要做的就是看看你的手机，然后它就会识别你并进行解锁。
文章节选自《自然语言处理技术入门与实战》 欢迎留言！ 在自然语言处理中，另外一个重要的应用领域，就是文本的自动撰写。关键词、关键短语、自动摘要提取都属于这个领域中的一种应用。不过这些应用，都是由多到少的生成。这里我们介绍其另外一种应用：由少到多的生成，包括句子的复写，由关键词、主题生成文章或者段落等。 基于关键词的文本自动生成模型 本章第一节就介绍基于关键词生成一段文本的一些处理技术。其主要是应用关键词提取、同义词识别等技术来实现的。下面就对实现过程进行说明和介绍。 场景 在进行搜索引擎广告投放的时候，我们
学习物联网开发，我们需要有良好的社区支持，方便的配件采购渠道和便宜的价格。而Arduino刚好具备了这些条件。
目前Android市场上架应用基本需要软件著作权，正好这段时间申请成功了一个，记录下。
本文用一个简单的 demo 讲解 App端 半屏连续扫码 的实现方式，包括（条形码、二维码等各种各样的码）。
机器之心报道 机器之心编辑部 OpenAI 的 GPT-4 可以处理的上下文 token 最多可达 32k（约 50 页文本）。如今，前 OpenAI 员工创建的 Anthropic 公司再次升级了对标模型 Claude，将上下文 token 扩展到了 100k，处理速度也大大加快。 最近一段时间，OpenAI 凭借 GPT 系列模型以及 ChatGPT，一直是最受关注的研究机构。但最近两年，一家 AI 初创公司正在走进大家的视野，这家公司名为 Anthropic，成立于 2021 年，专注于开发通用 AI
如果一个完整的包裹有多少物品组成？在打包的之前需要对这些零件进行清点看有没有多了什么或者少了什么。一旦需要打包的东西太多，靠人工就很容易出错了。
ChatGPT 的出现让大模型再一次成为业界的关注热点，然而，并不是每个组织都要去训练及生成大模型的，而且各个组织的技术积累和计算资源也不太允许这样去做。更多的时候， 我们还是基于大模型开发业务应用。所谓智能原生（AI Native），往往是指那些没有大模型就无法成立的应用，那是一些新的业务机会和挑战。很多时候， 我们还只是Applied AI， 即通过AI 尤其是大模型为应用赋能。
CDH支持Hadoop分布式文件系统HDFS中的各种存储类型。早期的CDH只支持一种存储类型。现在，您可以为DataNode数据目录指定不同的存储类型，这样可以根据数据使用频率优化数据使用并降低成本。例如需要频繁使用的数据，可以存储在SSD中，而归档的数据可以存放在相对便宜的存储介质中。
作者｜Chris Moore (EY,UK) 翻译｜kiki Sun 校对｜孙强 正如其他产业，医疗健康正在见证大数据的出现，随着信息从日趋多样化的来源 － 从电子健康病例，付款人索赔，到移动健
随着网上购物的流行，各大电商竞争激烈，为了提高客户服务质量，除了打价格战外，了解客户的需求点，倾听客户的心声也越来越重要，其中重要的方式 就是对消费者的文本评论进行数据挖掘.今天通过学习《R语言数据挖掘实战》之案例：电商评论与数据分析，从目标到操作内容分享给大家。 本文的结构如下 1.要达到的目标 通过对客户的评论，进行一系列的方法进行分析，得出客户对于某个商品的各方面的态度和情感倾向，以及客户注重商品的哪些属性，商品的优点和缺点分别是什么，商品的
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 几个世纪来，人类都处在被蟑螂支配的恐惧中。 但比蟑螂更恐怖的，是打不死还消失了的蟑螂…… 现在，一位博士搞出了一套自动识别并薄（爆）纱（杀）蟑螂的激光“炮塔”： 用AI算法识别，并用激光射杀。 甚至还将它写成了一篇论文，发表在生物学杂志上： 目前算法和设备已经全部开源。 击杀蟑螂或把它“赶出舒适圈” 硬件上，项目采用了英伟达的Jetson Nano作为核心计算设备。 Jetson Nano是一个小型AI计算机，内置SoC芯片，和树莓派一样对初学者友好
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