大家的钱包都还好吗？ 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声，但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一，不能没有“AI” 今年，腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇，与全年真低价相遇！ 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠：6折起 AI专场推出的特惠购产品包括： 人像变换 7
开箱即用的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性，独有高性能自研内核、自治索引、集群巡检等优势能力，轻松构建日志分析、信息检索、数据分析等业务。
最近几年，我看过市面上很多 Python和人工智能的教程，基本都是先介绍Python基本语法，然后学习机器学习、深度学习的常用算法...... 但我与赵辛和褚英昊两位AI博士沟通后发现：这些内容看似合理，但是大多都偏重理论讲解，案例又过于生活化，脱离了真实的项目开发。 导致很多人学完一旦要将理论落地到实际的项目编码中，仍然是一头雾水！ 怎么才能学好人工智能呢？ 无论你要选择哪个方向，只要你没有这方面的经验，都要根据学习路径一步步学习，避免产生知识断层，极大的影响学习效率。 第一步：学习AI所需要的基础数学知
总有人在后台问我，如今 TensorFlow 和 PyTorch 两个深度学习框架，哪个更流行？ 就这么说吧，今年面试的实习生，问到常用的深度学习框架时，他们清一色的选择了「PyTorch」。 这并不难理解，这两年，PyTorch 框架凭借着对初学者的友好性、灵活性，发展迅猛，几乎占据了深度学习领域的半壁江山。比起 TF 的框架环境配置不兼容，和 Keras 由于高度封装造成的不灵活，PyTorch 无论是在学术圈还是工业界，都相当占优势。不夸张地说，掌握了 PyTorch ，就相当于走上了深度学习、机器学
从事 Python 开发的这些年中，我见过很多 Python 教程和书籍，他们大都这样讲 ： 先介绍 Python 的基本语法规则、list, dict, tuple 等数据结构，然后再介绍字符串处理和正则表达式，介绍文件等 IO 操作.... 就这样一点一点往下说。 虽然这样的讲解看似合理，但是大多都偏重理论讲解，案例又过于生活化，脱离了真实的项目开发。 导致很多人学完一旦将理论落地到实际的项目编码中，就一头雾水，甚至一行代码都写不出来！ 01超13万人学习的Python教程 其实我也有过那段「自学」的迷
责编 | 王子彧 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 最近的 AI 圈，真是“热闹得一塌糊涂”： 输入一句话就能生成图像的 Stable Diffusion 火爆数月；这边大家不亦乐乎地和智能语音助手聊天…AI 正在开启新时代——从高深莫测的黑科技，变身为辅助工作、生活不可或缺的重要组成部分。 模型变大，算法繁杂 AI 技术开发平台是关键 如果说，简单的 AI 功能试用是新手，熟练掌握 AI 开发是出师，深入行业应用就是真正的大师了。然而，AI 开发过程中如果没有合适的平台，开发过程就会繁琐，
大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度，这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在加速改变我们的生产，生活方式。
人工智能当下的发展势头可谓是“炙手可热”，在科技领域也掀起了一场激烈的角逐。亚马逊、微软、谷歌和IBM纷纷开始投资人工智能项目，研发出的人工智能应用可以说是五花八门，从无人驾驶车到新型癌症治疗法，逐渐在各个领域渗透发展。 虽然大部分科技巨头纷纷加入这场人工智能竞赛，但仍有不少人认为，目前阶段处于领先地位的还是谷歌。 谷歌当前的战略是兼并人工智能领域的创业公司，将人才和资源收入麾下，以实现谷歌人工智能方面的发展。 不久前，谷歌的首席执行官桑德尔·皮查伊（Sundar Pichai）对外表示谷歌正在向“以人工智
随着Python的发展，已成为程序员能力模型中，非常重要的一个技能。 甚至BATZJ的工程师，都无可否认现在Python对于一个程序员职业发展的重要性。 但很多小白在面对“怎么规划未来Python的学习计划”时，往往很难做出正确的选择： 因为应用方向多，反而不知道该学什么 知识点那么多，正确的的学习路径是什么 市面上教程质量参差不齐，很多为了“速成”存在大量的知识断层，学完后连demo都写不好 这些问题，其实多数小白都层遇到过！至于学什么？长期往哪个应用方向发展？以我的经验来看，只有学过后，尝试后，才能
信息化技术的飞速发展使得海量数据爆发式增长。一方面，越来越多的数据可以为我们的生活带来便利，但另一方面，也给软件开发带来巨大的挑战——图片、声音、视频等不同结构的数据越来越多地出现，为搜索分析带来巨大的挑战，传统的关键词搜索，搜索结果局限于输入的关键词，用户体验较差。向量检索的出现，给我们提供了一个新的思路，向量数据库将非结构化、半结构化甚至是结构化等数据以向量形式存储，实现相似度搜索、聚类、降维等操作，结合机器学习模型，为用户更加智能的搜索服务。
21年前，美国国防部高级研究计划局（DARPA）局长托尼·特瑟，在一次活动中现场宣布了这么一个决定，并将此命名为“DARPA大挑战赛”（DARPA Grand Challenge）。
Python因为其优越的特性广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发、后端开发、自动化测试/运维、爬虫等领域，也得到了很多企业的青睐。 甚至连BATZJ的技术大牛，都无可否认Python现在对于一个程序员发展的重要性！ 最近一两年，我身边也有不少人开始学Python，但是我发现90%的人都会遇到各种各种的问题： 知道Python很牛，但是因应用方向太多了反而不知道该选择什么 所学教程质量参差不齐，很多为了“速成”存在大量的知识断层，学完后只会写demo 在这样一个以实力吃饭的时代，即使再难，也得坚持学
摘要总结：苹果最近展示了其无人驾驶技术，包括可视化SLAM、3D目标检测、目标追踪、场景理解以及车辆识别等。苹果正致力于研发一个名为“VolexNet”的系统，该系统能够基于3D数据识别行人和车辆。苹果还公布了一个名为“可视化SLAM”的系统，可以用于无人驾驶，也可以用于增强现实和虚拟现实。此外，苹果还为其产品开发了一系列机器学习技术，包括面部识别系统。苹果的机器学习技术已经应用在iPhone X中。
导语 | AI的价值，要从实践中追寻。从1956年达特茅斯会议上的学术概念，到今天在人脸识别、智能客服、智能家居、医疗诊疗、工业机器人、无人驾驶等领域的多点开花，AI技术跨过了从概念到落地的鸿沟。AI技术商业化的代表是什么？它们是如何跨越的这道鸿沟？产学研一体化将给AI商业化带来怎样的助力？未来AI领域可能的商业化风口是什么？一切问题的答案，都在本次TVP技术闭门里。 AI元年，始于1956年 1956年，达特茅斯会议上，与会科学家们探讨了这样一个主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。这次为期2
导语 | AI的价值，要从实践中追寻。从1956年达特茅斯会议上的学术概念，到今天在人脸识别、智能客服、智能家居、医疗诊疗、工业机器人、无人驾驶等领域的多点开花，AI技术跨过了从概念到落地的鸿沟。AI技术商业化的代表是什么？它们是如何跨越的这道鸿沟？产学研一体化将给AI商业化带来怎样的助力？未来AI领域可能的商业化风口是什么？一切问题的答案，都在本次TVP技术闭门里。
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编译｜核子可乐、燕珊 不久前，谷歌正式推出 Jetpack Compose 1.0 版本。近日，JetBrains 在此基础上发布了 Compose Multiplatform Alpha 版本，旨在将 Compose 扩展到桌面和 Web 端。 Compose Multiplatform 由 Compose for Desktop 和 Compose for Web 组成，通过 Kotlin Multiplatform 支持许多不同的平台。其中，Compose Desktop 采用 Google 的 Sk
如果我们要新购腾讯云服务器，个人觉得最合适的优惠活动就是腾讯云产品3折起特惠活动了，为什么呢？因为不仅价格低，而且购买简单，新老用户都可以购买。下面我们来说说腾讯云服务器优惠购买为什么要选择腾讯云3折特惠活动的理由：
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“在开发领域从理念（敏捷开发）、架构（微服务、动态化）、方法论（领域驱动开发）、实践（开源、组件化开发）等方面全方位变革的时代，软件测试领域并没有形成系统化的应对，我们正在掉队……”美团优选测试团队负责人李永刚在接受 InfoQ 采访时谈到。 产品发布周期越来越短，测试技术跟不上，这就是掉队。虽然测试窗口在不断缩小，但测试效率并没有大幅度提高，这就导致了很多潜在问题遗留下来，线上系统故障率急速攀升。而人工智能的发展使得测试提效成为可能。 智能化测试值不值得做？应该如何做？业界有哪些实践？是不是大家都可以做智
最近疫情缓和了不少，裁员浪潮后时代，不少媒体报道以后 996 可能会更严重，甚至有曝出某大厂要求员工每月工作 380 小时，这是什么概念呢？全年无休，每天工作 13 个小时。看到这个消息，确实很震惊。 对 996 工作制，不少一线工作者都深恶痛绝。我就认识一个人，他坚定认为“技术好、产出高就不必拼工作量”，即使现在自己创业也坚持这一理念。 这个人就是陈皓，网名左耳朵耗子，很多人习惯称呼他为"耗子叔"。他是个有 20 年以上研发与管理经验的资深技术专家，曾在阿里、亚马逊等公司任职，精通架构，在程序员个人成长
春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？如何才能不焦虑？ 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！ 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品秒杀每款AI产品都打包了丰富的子产品 每日2场秒杀
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大数据文摘作品，未经授权禁止转载，转载具体要求见文末。 翻译|周希雯 &Wendy 校对|魏子敏 作者：Arshak Navruzyan 利用机器学习反洗钱 金融机构有这样一条监管要求，为了监测反洗钱（AML：anti-moneylaundering），会对帐户的活动加以监控。由于最近一系列FinCEN（译者注：执法网）罚款条款的设定，监管机构开始对监测和报告非常重视。 反洗钱监测面对的一个挑战是，它并不能很好的昭示单一的个人，业务，帐户或交易的活动。因此监测需要对在相对较长的时间段发生的交易进行行为模
2022 WAIC 世界人工智能大会已于近日在上海落幕。 9 月 3 日，在机器之心主办的 WAIC 2022·AI 开发者论坛上，2021 图灵奖得主为代表的全球最具影响力学术领袖、技术专家和企业高管发表主题演讲，演讲内容包括高性能计算、多模态交互、文本生成研究与应用、RPA、类脑计算等在内的最前沿议题。本次大会以「 AI 开发者所真正关注的」为主题，集中展示本年度人工智能领域最前沿技术成果和最新实践应用进展。 除了这些精彩的主题演讲，WAIC·AI 开发者论坛还揭晓了今年的 WAIC· 云帆奖得主，举
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由于人工智能取代人类活动的争论越来越激烈，数据科学家开始体验人工智能辅助自动化的好处和风险。 人们开始对人工智能被用来自动化一切事物的前景感到不安。现在人工智能已经证明了它有能力替代一些蓝领工作（通过机器人等）和白领职业（通过自然语言生成等），围绕这种技术的文化敏感度正在上升。 这也许可以解释为什么当谈到人工智能的影响时，开始看到人们使用“自动化”这样近似同义词的描述。当讨论自动化侵入到人工智能驱动应用程序的开发中时，一些观察者更喜欢使用诸如“操作化”，“生产化”，“扩充”和“加速”等术语。人们还看到围绕“
活动背景 6月28日，首期Techo Day 腾讯技术开放日将于线上举行啦！ 「Techo Day」希望通过腾讯、腾讯云有关技术干货的课程分享与应用工具的动手实践，打造面向开发者快捷高效获取实用性和知识性内容的活动平台，致力于助力开发者解决日常工作中的应用所需、提升研发效能、连接技术人群的同业交流、获取丰富的技术热点与技术趋势。 本期主题“轻量级云开发与云应用”，腾讯云希望可以给大家提供更轻量，更好用的工具，降低开发门槛，提高研发效率，让云服务普惠更多的人！ 活动内容 实践方可出真知，6场动手实验室实
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流计算 Oceanus 两周年 腾讯云流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台，具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点。腾讯内部的流计算 Oceanus平台每秒接入数据峰值达到数亿条，每天接入数据量高达到十万亿条，实时计算量超万亿次。腾讯云流计算 Oceanus从2020年初公测到现在已经对外稳定服务超过2年，产品一直在飞速发展，快速迭代，帮忙用户便捷对接丰富的云上数据源，实现海量数据的实时处理和分
---- 新智元报道 编辑：好困 袁榭 【新智元导读】在AI学界享有盛誉、业绩斐然的邵岭博士，宣布加入国内科技独角兽，出任首席科学家！ 4月2日，特斯联官宣，全球首家AI大学常务副校长兼教务长的邵岭博士将出任集团首席科学家和特斯联国际总裁。 他将负责公司人工智能在各产品线众多应用场景中的核心关键技术及产品的研发与部署，以及相应产品在海外的本地化开发和落地。 顶会论文超300篇，连续4年被评「高被引学者」 邵岭博士是国际知名人工智能科学家，他不仅是IEEE Fellow，同时也是国际模式识别协会F
Cerebro 是以前的 Elasticsearch 插件 Elasticsearch Kopf 的演变(https://github.com/lmenezes/elasticsearch- kopf) – 这不适用于 Elasticsearch 版本5.x或更高版本，这是由于删除了 site plugins。
Kibana 是用于在 Elasticsearch 中可视化数据的强大工具。 这是开始探索您的 Elasticsearch 数据的方法。Kibana 是一种开源分析和可视化工具，可通过基于浏览器的界面轻松搜索，可视化和探索大量数据。 除了 Elasticsearch，Logstash 和 Beats 之外，Kibana 是Elastic Stack（以前称为 ELK Stack）的核心部分。
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一年一度的11.11云上盛惠如期而至。 腾讯云AI携人脸核身、文字识别、语音技术、人脸特效等系列特惠AI产品助力轻松上云；本次AI专场设置三大专区，包含数十款子产品，全场低至0.2折起： @首单专区：新用户限时秒杀，仅限产品首单，每个用户仅限1个； @企业专区：仅企业认证用户可购买； @特惠专区：不限新老用户，多种规格资源包可供选择，低至1.5折起。 活动说明： 本次活动为11月大促AI人工智能产品专场特惠活动。 活动时间： 2022-11-0100:00:00 ~ 2022-11-30 23:59:5
机器学习是当前科技行业的一大流行词，原因很充分：它代表着计算机学习方式的一大跃进。福布斯近日盘点了机器学习技术的十大使用案例。 从根本上说，机器学习算法是指机器先获得一组“教学”数据，然后被要求利
全球首个完全自主的 AI 软件工程师上线，它是来自 Cognition 这家初创公司的产品——Devin， 这个名字也随即引爆了科技圈。话说 Devin 有多能干？它能实现端到端的完整项目开发。
「女生是理工科的珍稀动物，男生是文艺界的宝贵资源。」这一关于性别&职业的固有印象直至现在仍教大多数人习以为常。女性的科研之路似乎仍还只是「少数派」的游戏。
机器之心（海外）原创 作者：李九喻 飞机盘旋在匹兹堡上空，蜿蜒的森林山路中一座工业城市的轮廓赫然显现。匹兹堡被称作「钢铁城」，从 1970 年代开始，滞缓的经济导致大量蓝领失业，这里和底特律、克利夫兰等东部城市被统称为「锈带」（Rust Belt Cities），面临着转型或破产的困境。 然而与其它「锈带」城市有所不同，匹兹堡有宾夕法尼亚州最大的医院——匹兹堡大学医疗中心，以及全球排名第六的计算机系大学——卡内基梅隆大学。这座城市正在利用这些资源重新包装、营销自己。通过机场安检口滚动的宣传片大力推送「创客」
最近疫情稍微缓和，不少媒体报道之后 996 可能会更严重，甚至有曝出某大厂要求员工每月工作 380 小时，这是什么概念呢？全年无休，每天工作 13 个小时。看到这个消息，确实很震惊。 对 996 工作制，不少一线工作者都深恶痛绝。我就认识一个人，他坚定认为“技术好、产出高就不必拼工作量”，即使现在自己创业也坚持这一理念。 这个人就是陈皓，网名左耳朵耗子，很多人习惯称呼他为"耗子叔"。他是个有 20 年以上研发与管理经验的资深技术专家，曾在阿里、亚马逊等公司任职，精通架构，在程序员个人成长方面，也有一套独特
没有饥寒交迫的难民、连天的炮火或者龟裂的土地。这里最吸引人眼球的是一张张色彩斑斓的海报，标注出各类不同的机器学习系统，例如预测土壤营养，判断农民是否会偿还贷款，以及如何让自动驾驶汽车在开罗熙熙攘攘的街道上行驶。
飞机盘旋在匹兹堡上空，蜿蜒的森林山路中一座工业城市的轮廓赫然显现。匹兹堡被称作"钢铁城"，从 1970 年代开始，滞缓的经济导致大量蓝领失业，这里和底特律、克利夫兰等东部城市被统称为"锈带"（Rust Belt Cities），面临着转型或破产的困境。 然而与其它"锈带"城市有所不同，匹兹堡有宾夕法尼亚州最大的医院——匹兹堡大学医疗中心，以及全球排名第六的计算机系大学——卡内基梅隆大学。这座城市正在利用这些资源重新包装、营销自己。通过机场安检口滚动的宣传片大力推送"创客"、"科技"、"革新"可以窥见一斑。
如果想在当今的金融服务行业中拥有长远的职业生涯，那么把机器学习带到银行业的团队中去会对你很有帮助。银行在使用人工智能方面被普遍认为是落后的，但是正在努力追赶。例如，仅高盛公司目前就在全球范围内设立了大约100个工作岗位，这些职位明确提出机器学习技能的要求。
下个月，机器学习顶会NeurIPS将在温哥华召开，来自全球的顶级学术机构和公司的学者和研究人员，将齐聚一堂讨论和交流新的思想和理论。
这篇文章是 “Beats 入门教程 （一）”的续篇。在上一篇文章，我们主要讲述了 Beats 的一些理论方面的知识。在这篇文章中，我们将具体展示如何使用 Filebeat 及 Metriceat 把数据导入到我们的 Elasticsearch 并对他们进行分析。
人工智能是一项伟大的技术，但这项伟大的技术，就像人类的大脑一样开发程度不足 5%，它只能被称为弱人工智能。 不过，哪怕只是弱人工智能，它已经让我们的生产生活发生了巨大的变化，如果把人工智能当成虚拟员工，这位员工已经深入到了企业的各个职能线中，从决策到产研，承担着重要的辅助角色，从而帮助企业降本增效来推动形成商业价值。 人工智能采用率的提高同样会对计算资源和基础设施提出新的要求。 第一个，数据问题。人工智能需要大量的数据用以训练模型，如果上层的数据体系没有建设好，人工智能还能做得好就是怪事了。 第二个，算力问
本文主要介绍了AI工具在个人使用和企业使用场景下的各种产品。个人使用方面包括虚拟助手、智能家居、个人健康、健身、出行、教育、娱乐、购物等，企业使用方面包括客户支持、智能营销、智能推荐、财务、人力资源、生产、物流等。这些AI工具能够帮助企业提高效率，降低成本，同时也可以为个人提供更加便捷的生活体验。
从 Elasticsearch 7.0之后，为了提高搜索的性能，在 hits 字段中返回的文档数有时不是最精确的数值。Elasticsearch 限制了最多的数值为10000。
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