618的预热已经结束，电商平台的终端优惠价格基本都已经出来了，下一波就是6月16-18号的优惠期。
11 月 3 日，阿里达摩院联手中国计算机学会（CCF）开源发展委员会推出AI 模型社区魔搭ModelScope，首批合作方包括澜舟科技、智谱AI、深势科技、中国科学技术大学等多家科研机构，旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，致力降低 AI 应用门槛。
去年7月参加了一场关于元宇宙和机器学习的沙龙，主要听了Amazon 云科技的一位老师关于游戏和ML落地实践案例的分享。
关注我的朋友可能很多都是学习 Python、爬虫、Web、数据分析、机器学习相关的。当然大家可能接触某个方向的时间不一样，可能有的同学已经对某个方向特别精通，有的同学在某个方向还处于入门阶段。
机器学习定义 机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。 机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下： 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说，其发展的时间轴如下所示： 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图
机器学习的相关学习资料汗牛充栋，很多有意学习的朋友被淹没在浩瀚的资料中，不明所以。因此，找到适合自己程度的资料是很关键的。
我们在进行机器学习的时候，肯定需要使用一个比较好的 GPU 显卡，其次就是一个性能强劲的 CPU 了。主频高的 CPU 在跑程序的时候，真的有时候比使用 GPU 都跑的快，所以如何查看自己机器的 CPU 就是必不可少的步骤了。我们常常选购笔记本或者服务器的时候，总是会看到 X 核 XG 这样的表示，今天我们就一起来了解下其中的一些常见术语吧！
2014年年底，NVIDIA 再为加速运算平台增添最新旗舰级产品，宣布推出全新 Tesla K80 双 GPU 加速器，专为机器学习、资料分析、科学和高效能运算 (HPC) 等广泛应用而设，提供多 2 倍效能和存储器频宽。 全新 Tesla K80 双 GPU 加速器是 Tesla 加速运算系列的旗舰级产品，特别针对大型科学探索和深入分析的顶尖运算平台，结合最快的 GPU 加速器、 CUDA 平行运算以及完整的软件开发者、软件商和资料中心系统 OEM 的产业体系支援。 效能方面， Tesla K8
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点： 1、应用性。 涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。 2、相关性。 本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种传统算法，在本文中将会被更好的算法所取代。 3、可消化性。对于数学基础较薄弱的读者而言，过多地解释算法会让
智能医疗、智能家居、智能出行……近期以来，随着人工智能技术的发展，一些产业正在发生变革。此前，镁客网（微信公众号：im2maker）对办公场景的人工智能应用（点击查看）作了一番分析，而此次，镁客网将分
京东618 今年，你的专属618专场是什么？ “京东618”不再仅仅是大促的代名词，而变成了京东黑科技轮番亮相的前沿大舞台。 买买买能“包办”？是的！ 据调查，过去三年用户对网购体验最大的感受就是，他们能够更容易的找到自己喜欢的商品。京东打开京东APP，系统推送的都是用户最近想买的和最需要的，购物车里置顶的商品也是用户最喜欢的，商品数量变少或者降价系统会自动提醒，买买买也能“包办”。 通过对消费行为的分析与挖掘，给予用户个性化推荐，缩短商品与用户的距离。根据用户平日消费结构生成专属卖场，如果用户偏爱购买国
近日，迈克菲实验室发布了《2018年网络威胁预测报告》，该报告阐释了其对于广泛威胁的意见，预测了包括机器学习、勒索软件、无服务器（Serverless）应用程序以及隐私问题等5个安全领域的发展趋势。以下为详细内容： 1. 机器学习对抗性攻击升级：攻击者和防御者在AI领域的创新竞争 人机合作正在成为网络安全的重要组成部分，通过机器速度和模式识别能力可以在很大程度上增强人类的判断力和决策能力。机器学习也已经为安全性做出了重大贡献，它可以帮助人力工作者检测和纠正漏洞、识别可疑行为，甚至零日攻击。 在未来一年中
今天给大家分享一篇机器学习算法的文章，利用图解的方式介绍了10大常见的机器学习算法。看正文： ---- 在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。 举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项。 当然，你尝试的算法必须和你的问题相切合，其中的门道便是机器学
腾讯云电商行业资深架构师唐良以电商行业的发展为例，讲述了云端架构升级为企业开发与业务创新带来的全新价值。唐良表示，腾讯云帮助电商企业从自建的IDC数据中心一步步成功迁移到云端，从最开始的弹性上云、到数据库上云，到数据同步，再到混合云。继而当电商客户越做越大后，该企业也将自己的大数据平台建立在腾讯云的黑石服务器上，实现了高性能计算，从海量数据分析中获取洞察。同时腾讯云的GPU服务器为该企业提供了机器学习的能力。此外，腾讯云的云监控服务保证了系统的可用性与稳定性。数据表明，该企业的最后支付体系，由于放在腾讯云上
来源丨数据STUDIO 在进行数据科学时，可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库，可以帮助你节省宝贵的时间。 1、Optuna Optuna 是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。 最基本的（也可能是众所周知的）替代方案是 sklearn 的 GridSearchCV，它将尝试多种超参数组合并根据交叉验证选择最佳组合。 GridSearchCV 将在先前定义的空间内尝试组合。例如，对于随机森林分类器，可能想要测试几个不同的树的最大深度
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 近日，全球最大的零售商沃尔玛宣布成功收购Alert Innovation。 这笔交易一度让我们难以理解，在机器人自动化提供商如此多的情况下，为什么沃尔玛依然选择收购这样一家机器人企业？ 在许多报道中，对沃尔玛的收购原因也语焉不详。机器人大讲堂详细了解Alert Innovation这家企业后，发现这笔收购背后并不简单。 与国内的移动机器人还在地上跑不同，Alert Innovation的机器人已经能够在立库货架上爬上爬下，同时Alert Innovation还是一个仓库软
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 近日，全球最大的零售商沃尔玛宣布成功收购Alert Innovation。 这笔交易一度让我们难以理解，在机器人自动化提供商如此多的情况下，为什么沃尔玛依然选择收购这样一家机器人企业？ 在许多报道中，对沃尔玛的收购原因也语焉不详。机器人大讲堂详细了解Alert Innovation这家企业后，发现这笔收购背后并不简单。 与国内的移动机器人还在地上跑不同，Alert Innovation的机器人已经能够在立库货架上爬上爬下，同时Alert Innovation还是一个仓库软硬
选自Medium 作者：Slav Ivanov 参与：李泽南、路雪、刘晓坤 本文作者 slav Ivanov 在今年早些时候曾介绍过如何用 1700 美元预算搭建深度学习机器（参见：教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试，1700 美元深度学习机器构建指南）。最近，英伟达在消费级 GPU 领域又推出了 GTX 1070 Ti，如果现在想要组装一台深度学习机器，我们用哪块 GPU 最好呢？本文将详细解答这一问题。 即将进入 2018 年，随着硬件的更新换代，越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的
近年来，直播改变了许多行业模式，其形态在不断的演进中也逐渐丰富起来。直播在字节跳动中衍生出了KTV歌房、直播答题、互动游戏、电商拍卖及企业直播等不同场景。本次分享我们邀请到火山引擎视频云音视频直播客户端研发负责人——徐鸿，向大家介绍直播场景中沉淀下的优秀架构能力和技术能力。
使用声明式 YAML 部署家庭网络所需应用，如路由器、家庭影院、监控系统、离线下载工具等。
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型（比如GN7）他们的显卡型号都是相同的，该机型下的不同规格（比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系（截至2022年5月）：
场景描述：继「双十一」之后，京东也借着店庆日，制造了与其遥相呼应的「618」年中购物狂欢节。而各大电商除了用各种营销手段吸引顾客外，也在利用智能推荐不断影响着用户的购物选择。推荐系统为交易额的增长带来了极大的贡献。 关键词：智能推荐系统 电商 购物节
选自Medium 机器之心编译 作者：Towards AI Team 编辑：陈萍、杜伟 一份来自 Towards AI 的关于机器学习、数据科学和深度学习的最佳笔记本电脑。在预算范围内，入手最适合的笔记本。 马要有好鞍，做研究也要有顺手的设备。所以，选择性能良好且适合自己的设备对于研究者而言至关重要。ML 学习者、深度学习从业者以及数据科学家们都在不遗余力地发挥自身性能导向型设备的优势。 究竟哪些型号的电脑最适合机器学习、深度学习和数据科学项目呢？在这即将过去的一年来，Towards AI 团队调研了 20
不太了解题主Python跑数据，是跑什么规模的数据。是机器学习，PyTorch, TF那类模型的数据集吗？墙裂推荐GPU，这个必须。性能据说GPU ≈ 30-50倍CPU。其他不知。
众所周知，深度学习是因为 2010 年代英伟达 GPU 算力提升而快速发展起来的，不过如今市面上还有多种品牌的显卡，它们同样拥有不错的性能，后者能不能成为 AI 模型算力的基础呢？
焊接在现代制造业中扮演着重要的角色，因此确保焊接质量至关重要。创想焊缝跟踪系统以其智能化的特性，成为提高焊接质量控制的强大工具。本文将简化讨论焊缝跟踪系统的选购，帮助您满足焊接作业的需求。
现在的智能电视屏幕越大越薄，且许多品牌的电视都打着4K屏幕的旗号，但你真的买对电视了吗？对于大屏智能电视来说，屏幕真的很重要，在选购需要必须确定电视屏幕无坏点漏光现象，非伪4K电视屏。今天当贝市场小编分享的这两款工具，能一键辨别电视屏幕真伪4K，是否有坏点漏光等现象。
工具是机器学习的重要组成部分，选择合适的工具与使用最好的算法同等重要。 在这篇文章中，你将会见识到各种机器学习工具。了解它们为什么重要，以及可供选择的工具类型。 为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快，更简单，更有趣。 更快：好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着，从提出创意到得到结果的时间大大缩短。如果你从头开始自己实现每一个功能，这花的时间要比选择现有工具要长的多。 更简单：你可以花时间来选择合适的工具，而不是研究、实现技术来完成任务。如果你自己实现，你必须
机器学习领域的知识太多了，学习的工具包，命令、操作和公式都是数不胜数，让“新军”们理解记住太难了！所以，学生时代的一件利器派上用场了，那就是人见人爱的“小抄”，这可是个好东西。 比如说下面这些深度学习
比如说下面这些深度学习小抄，由GitHub用户kailashahirwar从各处搜集而来：
近日，工信部指导下的数据中心联盟公布第五批大数据产品评测结果，通过评测的产品包括16家大数据供应商的17款大数据产品，覆盖一线云厂商和传统大数据平台供应商。腾讯云大数据平台在SQL、NoSQL和机器学习三方面取得优异成绩，其中NoSQL测试成绩在17款产品中排名第2名。腾讯云大数据平台源自亿万级数据资产，在数据接入、数据处理、数据存储、数据分析等方面积累了丰富的实战经验。
分享@央视新闻制作的新型肺炎疫情防护措施线路图。宅在家里，上班路上，返程路上，这些防护措施请牢记↓↓↓
2020年8月10日，北京——亚马逊中国隆重开启“2020亚马逊创新日”，首次揭秘创新“中国公式”背后的内涵，同时也从跨境网购、技术研发、亚马逊云服务（AWS）等层面深度解读了后疫情时代互联网创新科技，特别是人工智能（AI）和机器学习（ML）推动经济全面复苏和全球产业数字化革命的强大驱动力。本次“创新日”活动延续了“全球资源 本地创新”主题，也是亚马逊中国第三次以“创新日”形式展示全球及本地的创新成就。活动中，亚马逊中国副总裁李岩川分享了亚马逊全球的创新理念、文化和最新技术成果，并从技术应用、客户体验、商业模式三个维度解读了亚马逊为中国跨境电商行业带来的“智”的飞跃；亚马逊海外购中国技术负责人王毅则从技术研发的角度出发，展示了亚马逊为中国市场定制的本地化创新实践，并阐释了基于本地需求的创新如何成为全球创新的基石；AWS首席云计算企业战略顾问张侠则着重分享了AWS的创新实践，解读了AWS如何在支持亚马逊内部业务创新的同时，更为全球数百万客户的创新赋能，助力各行各业、各种规模的企业加速数字化转型、提高竞争力。同时，AWS一直致力于通过云服务和技术为各类机构赋能，促进科研创新以及人才培养，为经济转型和社会发展做出贡献。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- 基于端智能的播放QoE优化 伴随着B站业务形式的不断扩展，不同场景对视频播放体验的稳定性、流畅性提出了更高的要求，为保障提供给用户更好的播放体验B站做出了哪些努力？ Shopee 视频处理技术后台应用 在 8 月 6 日举办的 LiveVideoStackCon 2022 上海站大会中，Shopee 视频技术团队负责人 Zhixing 分享了 Shopee 视频处理技术的后台应用，本文
在这个时代背景下，信息爆炸与长尾问题普遍发生，而解决方案之一是个性化推荐技术，那具体什么是个性化推荐，怎么去实现这一过程呢？这一章读者朋友需要做到的是读完以后，对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识，对于细节不用过多地苛求。
当涉及到训练计算机的行为而不需要明确的编程，存在大量的机器学习领域的工具。学术和工业界专业人士使用这些工具来构建从语音识别到MRI扫描中的癌症检测的许多应用。许多这些工具可以在网上免费获得。如果你有兴趣，我已经编译了这些（见本页底部）的排名，以及区分它们中一些重要功能的概述。具体来说，该工具所用的语言、每个工具的主页网站上的描述、对机器学习中特定范式的关注以及学术界和工业界的一些主要用途。
机器学习平台的最大的驱动力应该是面向数据科学家的基于 Python 的开源技术生态系统的蓬勃发展，比如 scikit-learn、XGBoost 和 Tensorflow/PyTorch 等等。也是因为有了这些算法库的存在，让大部分人都可以使用算法去完成自己的想法，而不需要知道艰深的数学知识，也不需要知道算法的具体实现。
机器学习从业者通常通过实验算法、数据和超参数来开发新的机器学习模型。随着实验和项目规模的不断扩大，特别是在大中型企业中，越来越多的模型需要进行有效管理，上图展示了在谷歌中人工智能相关的存储库正在呈指数级增长。机器学习从业者需要一种高效的方法来存储、检索和利用模型版本、超参数和性能指标等细节。
我们过去几年的调查表明，很多不同行业的机构对机器学习（ML）越来越感兴趣。有几个因素促成人们在产品和服务中运用机器学习。首先，机器学习社区已经在企业感兴趣的许多领域实现了研究的突破，并且大部分研究都通过预发表和专业会议演示进行了公布。我们也开始看到研究人员共享出在流行的开源框架中编写的示例代码，有些甚至共享出了预先训练好的模型。企业和机构现在还可以从更多的应用案例从中吸取灵感。非常有可能在你感兴趣的行业或领域里，你可以找到许多有趣的机器学习的应用并借鉴参考。最后，建模工具正在被改进和优化，同时自动化工具已经可以让新用户去解决那些曾经是需要专家才能解决的问题。
我将介绍5个“机器学习”的步骤，这五个步骤是非常规的。
随着机器学习技术的迅速发展，Python已成为了机器学习领域最受欢迎的编程语言之一。Python以其简单易用、灵活性和丰富的生态系统等优势，在机器学习领域得到了广泛应用。
在测试后要进行容量规划，目的在于让每一个业务系统能够清晰地知道：什么时候应该加机器、什么时候应该减机器。当节日时候业务增长，准确的预估将节省很多资金，并让业务不会被流量击倒。
【新智元导读】作者在本文提出一种5步入门并应用机器学习的方法。它不是传统的方法。传统的机器学习方法提倡从下往上学，先从理论和数学开始，然后是算法实现，最后让你去解决现实世界的问题。 作者提倡的掌握机器
“我是一名软件开发工程师，阅读过一些关于机器学习方面的书籍和博客文章，也学习过一些在线的关于机器学习的公开课。但是，我仍然不知道怎么应用到工程实践中……”
AI科技评论按：在过去的一年当中，自动化机器学习已经成为一个众人感兴趣的话题。KDnuggets举办了一个关于该话题的博客大赛。结果喜人，有很多有意思的想法与项目被提出来了。一些自动化学习工具也引起了大家的兴趣，受到了大家的追捧。 本篇文章的作者 Matthew Mayo 将会对自动化学习进行简单的介绍，探讨下一下它的合理性、采用情况，介绍下它现在使用的工具，讨论下它预期的未来发展方向。本文由AI科技评论编译，未经许可不得转载。 什么是自动化机器学习呢？ 接下来我们要探讨的是自动化机器学习属于哪一类科学
机器学习是一项令人惊叹的技术。如果掌握了正确的使用方法，机器学习技术将势不可当。建造一个在很大程度上表现得像人类的机器，将是多么吸引人。精通机器学习工具有利于处理数据、训练模型、发现新方法并创建自己的算法。
我喜欢机器学习开源社区，作为一个有抱负且资深的数据科学家，我的大部分学习来自开源的资源和工具。
机器学习有大量的算法，往往很容易让人感到不知所措。也正因为有太多的选择，导致人们不知道应该从哪里开始和要怎么去做。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
