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
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！！
从 2000 年开始学习和使用 Mathematica，《Mathematica 演示项目笔记》作者，发表Wolfram Demonstrations Projects 50 余篇。
激活函数是神经网络中非常重要的一个内容，神经网络是受到生物神经网络的启发，在生物神经网络中也存在着激活函数，而且激活函数决定了神经元之间是否要传递信号，而在人工的神经网络中，激活函数的作用则主要是给网络添加非线性因素，使得网络可以逼近任意复杂的函数，一个简单的神经元如下图所说，其中 f 表示的就是激活函数。
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。
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
【新智元导读】《福布斯》网站今日刊文，专访“谷歌大脑背后的大脑”Jeff Dean。Dean回顾了他自1999年加入至今在公司的不同角色，重点介绍了谷歌大脑的项目内容。Dean 认为，谷歌保持创新的源泉在于保持部门的灵活性。软件开源与开放的文化有助于这家公司吸引顶级人才，从事研发。他个人猜测，实现通用AI最快仅需15年。 Jeff Dean 是谷歌最早的雇员之一，他1996年从华盛顿大学计算机系获得博士学位，1999年加入谷歌。他是谷歌成长过程的关键人物，谷歌分布式计算基础构架主要由他设计和完成，该构架支持
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）。
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。
Yann LeCun、Tom Dietterich、Gary Marcus在NIPS 2015上讨论我们周围的算法，吴恩达同台 昨天，纽约大学教授、Uber AI实验室前任主管Gary Marcus抨击当前的深度学习过于肤浅的文章在国内流传甚广。 但跟Marcus同为纽约大学教授的Yann LeCun却不以为然，就在刚才，他转发了前美国人工智能协会主席Thomas G. Dietterich反驳Gary Marcus的推文，以表达观点。 Dietterich对Marcus长文深感失望。对于Marcus
Yann LeCun、Tom Dietterich、Gary Marcus在NIPS 2015上讨论我们周围的算法，吴恩达同台 昨天，纽约大学教授、Uber AI实验室前任主管Gary Marcus抨击当前的深度学习过于肤浅的文章在国内流传甚广。 但跟Marcus同为纽约大学教授的Yann LeCun却不以为然，就在刚才，他转发了前美国人工智能协会主席Thomas G. Dietterich反驳Gary Marcus的推文，以表达观点。 Dietterich对Marcus长文深感失望。对于Marcus所
ABOUT 1月13日下午，在沪江北京研发中心、沪江智能学习实验室和CCtalk在京举办的“智能引擎，驱动教育”技术沙龙中，达观数据创始人&CEO陈运文作为受邀嘉宾，在大会上进行了《文本智能处理在教育行业的应用》的演讲，与来自云知声等企业嘉宾共话智能驱动下的教育未来发展，上百位在线教育行业技术大咖共议智能技术在教育行业的应用。 我们日常工作中不管是做教育还是接受完教育后踏上工作岗位，都会面临各种各样的文档资料和文本数据。 大家每天都在看的各种媒体内容，公司里大量的公文和办公资料，如果涉及到和客户打交道
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。
【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
而且这不是偶然的失误，如果输入“a person is hearing a bat”，画出来的还是蝙蝠和球棒都存在。
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
【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
分词就是将句子、段落、文章这种长文本，分解为以字词为单位的数据结构，方便后续的处理分析工作。
大家好，上节介绍比较运算符和逻辑运算符，本节主要介绍字符串运算符和通配符，(有的书中将like是作为特殊运算符，这里不细究，重要的是了解用法。）
目标检测系列： 目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强 目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言 目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端 目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四） FCOS：用图像分割处理目标检测 目标检测扩展系列： 目标检测(object detection)扩展系列（一） Selective Search：选择性搜索算法 目标检测(object detection)扩展系列（二） OHEM：在线难例挖掘 目标检测(object detection)扩展系列（三） Faster R-CNN，YOLO，SSD，YOLOv2，YOLOv3在损失函数上的区别
随着企业收集的非结构化数据不断增加，文本智能处理的价值和流行趋势也处于上升阶段。越来越多的企业意识到利用文本挖掘从企业文本资源库中提取知识和提升效率的重要性。 达观数据联合创始人桂洪冠，近日作为邀请嘉宾在年末亿欧四周年庆典上和各领域嘉宾一同探讨了文本挖掘在企业中的应用现状及未来前景展望。桂洪冠作为文本智能领域的处理专家，在大数据架构与核心算法以及文本挖掘等领域有深厚的积累和丰富的实战经验。 和我们熟悉的结构化数据不同，当提到文本数据时，常有以下几种特点： 1.数据无结构化 文档格式多样化，通常以PDF、
介绍 要是你一直在琢磨“我如何才能变得真正出色”这个问题，别人就会找上门来 伟大的成就不在于天赋，而在于在正确的时间、正确的地点积累到如此大量的练习 ---- 工匠思维，没人欠你一份好工作 要让自己优秀到不能被忽视 要是你一直在琢磨‘我如何才能变得真正优秀’这个问题，别人就会找上门来 没有什么真正的捷径可走。当你有了足够丰富的经验，就会散发出某种自信 工匠思维（The craftsman mindset） ：对待职业生涯的一种方式；是以产出为中心的职业观，关注自己给世界（工作）带来的价值。这种思维对于打造自
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。
（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。
AIGC大模型的快速崛起，在重塑内容行业创作逻辑、赋能人们工作生活的同时，也引发了版权制度层面一系列新的挑战。相较于AI生成内容的版权属性和权利分配，大模型训练阶段究竟涉及哪些版权利用行为，这一过程可能存在哪些侵权风险，以及如何借鉴域外既有探索，从产业发展角度搭建科学的大模型训练责任豁免机制，更为各界所关注。在全球各国纷纷发力AIGC领域的大背景下，迫切需要对于上述议题加以研究、探讨，以减少技术进步和产业发展面临的不确定性。
NLP (Natural Langunge Possns,自然语言处理)是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向，它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，达到人与计算机之间进行有效通讯。所谓“自然”乃是寓意自然进化形成，是为了区分一些人造语言，类似C++、Java 等人为设计的语言。
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】近来计算机视觉技术尤其在图像识别方面得到了长足发展，日前有新闻报道称系统能通过像素分辨出人脸，还有消息说计算机的下一个挑战就是用照片生成视频了。计算机确实厉害，在制作段子方面也不例外。下
当今世界有数十亿的智能设备，但是如果这些设备是相互连接的呢？如果这些设备可以像它们的主人一样相互作用，形成一种全球性的神经系统呢？这从本质上描述了人们所说的物联网。物联网彻底改变了IT世界和我们创新的方式。在深入研究物联网时，必须考虑从性能到安全性的所有内容。
在过去的十年中，出现了许多涉及计算机视觉(CV)的项目，无论是小型的概念验证项目还是更大规模的生产应用。应用计算机视觉的方法是相当标准化的:
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。
从HP OpenView迁移到Zabbix可能看起来很有挑战性，但由于一长串好处，这是值得的。让我们先讨论一下HP OpenView是什么，了解它的一些历史、主要功能和迁移的原因，以及详细阐述迁移过程的实际迁移案例。
原文：https://www.infoq.cn/article/principle-and-impleme-of-de-centering-system-in-serf
对几种中文分析器，从分词准确性和效率两方面进行比较。分析器依次为：StandardAnalyzer、ChineseAnalyzer、CJKAnalyzer、IK_CAnalyzer、MIK_CAnalyzer、MMAnalyzer（JE分词）、PaodingAnalyzer。
激活函数是神经网络中一个至关重要的概念，决定了某个神经元是否被激活，判断该神经元获得的信息是否有用，并决定该保留还是该去掉此神经元。
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OpenVINO提供了大量的预训练模型，对车牌、车辆检测SSD模型，车辆属性识别、车牌识别模型、人脸检测、表情识别等模型，都提供模型重新训练与部署的扩展通道，通过tensorflow object detection框架集成与pytorch框架集成， 支持如下的模型重新训练，
在测试当中，其实对Linux的要求不高，我们在工作中需要记住常用的一些命令，不常用的实际用到的时候再查在记即可，最重要我们要使用命令可以查看日志，定位bug
Potplayer 作为 Windows 上很受欢迎的一款播放器，公认的最佳配置为结合 LAV、madVR、XySubfilter 进行使用。本文将介绍一种对其简单配置的方法。
无论是初入 AI 行业的新人，还是想转行成为 AI 领域的技术工程师，都可以在本篇文章中，收获入门 NLP 和实战的相关知识。
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
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
消息是指能向人们表达客观物质运动和主观思维活动的文字、符号、数据、语音和图像等。它有两个特点:
---- 近日外媒消息称，IBM工程师利用来自于美国国防部高级研究计划局的资金，与全美各地的实验室在去年合作开发了一种可模拟人脑结构的芯片，希望这种芯片能带来更高效的计算模式。IBM称，这种芯片有可能改造未来计算机的建造方式，使其耗电量仅相当于一块助听器电池。IBM人脑启发计算的首席科学家Dharmendra Modha称，该公司的长期目标是生产一种“盒装人脑”(brain in a box)，以不到1千瓦的功率却能迅速识别庞大数据集合中的各种模式。 科学家称，使用这种芯片的设备能被用于筛选生物工程样本
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
Cloud TPU意图优化计算受限问题，并让机器学习模型训练更加容易。 当地时间凌晨6点多，Google Brain负责人、谷歌首席架构师Jeff Dean连发10条Twitter，只想告诉人们一件事情——我们推出了Cloud TPU的beta版，第三方厂商和开发者可以每小时花费6.5美元来使用它，不过数量有限，你需要先行填表申请。 一直以来，TPU都被用于谷歌内部产品，随着Cloud TPU的开放，不管是云服务还是AI芯片市场，都将迎来一场变动。 谷歌开放Cloud TPU测试版每小时6.5美元 数量有限
机器之心报道编辑：泽南、蛋酱 它们都将成为元宇宙时代的杀手级 APP？ Meta 正在致力于通过语音生成元宇宙世界的人工智能研究，还有很多神奇的技术。首席执行官马克 · 扎克伯格本周三表示，该公司正在研究改善人们与语音助手交流顺畅程度，以及在不同语言之间进行翻译的方式。 最近一段时间，扎克伯格正带领脸书 all in 元宇宙，并预测在未来人们可以在虚拟世界中工作、社交和娱乐，这一环境将最终代替互联网。 至于元宇宙、虚拟现实是如何能够让人沉浸其中的，「解锁这些进步的关键是人工智能，」扎克伯格说道。 让做饭看
来源：机器之心本文约2400字，建议阅读5分钟它们都将成为元宇宙时代的杀手级 APP？ Meta 正在致力于通过语音生成元宇宙世界的人工智能研究，还有很多神奇的技术。首席执行官马克 · 扎克伯格本周三表示，该公司正在研究改善人们与语音助手交流顺畅程度，以及在不同语言之间进行翻译的方式。 最近一段时间，扎克伯格正带领脸书 all in 元宇宙，并预测在未来人们可以在虚拟世界中工作、社交和娱乐，这一环境将最终代替互联网。 至于元宇宙、虚拟现实是如何能够让人沉浸其中的，“解锁这些进步的关键是人工智能，”扎克伯格说
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