方法一： 登录 TAE 后 进入控制台 点击 上传部署 📷 选择程序包 我这里用的 彩虹云任务V7源码 zip 压缩包 📷 上传完后会自动开始编译，部署成功后 就安装好了，直接打开网址安装就好了 📷 方法二： 登录 TAE 后 进入控制台 点击 左边的 IDE 📷 点击左边的 + 号 新建 选择环境。然后下一步;选择文件上传， 📷 点击左边的 + 号 新建 选择环境，这里我用的测试。然后下一步;选择文件上传， 📷 TAE 自动监控 进入控制台 点击左边的定时任务，然后创建新任务 📷 点击 WEB URL任务
2018年人工智能成为重塑世界格局的关键。谷歌BERT模型刷新多项自然语言处理纪录，DeepMind则用星际争霸II对局再次引爆机器智能无限可能。阿里与华为分别推出AI芯片，作为底层支撑的计算体系结构也将迈入黄金十年发展期。
近日，「德睿智药」与北京大学的合作论文“Discovery of 2,4-diarylaminopyrimidine derivatives bearing sulfonamide moiety as novel FAK inhibitors”，发表在生物有机化学高水平期刊Bioorganic Chemistry（JCR分区：Q1）上。研究团队在「德睿智药」Molecule Dance计算平台支持下，深入研究了多个全新化合物和阳性对照药TAE226与黏着斑激酶（Focal adhesion kinase，FAK）的结合模式，为系统理解构效关系，进而设计新型潜在同类最优FAK抑制剂打下理论基础。
自然语言处理很多时候都是一门综合性的学问，它远远不止机器学习算法。相比图像或语音，文本的变化更加复杂，例如从预处理来看，NLP 就要求我们根据对数据的理解定制一种流程。而且相比图像等更偏向感知的智能，自然语言包含更高一级的智能能力，不论是承载思想、情感还是推理。
之前做的项目涉及到中国大陆和纽伦新港的用户使用，也就需要做成一个多语言的系统，现在总结下其中一些经验和思考。
最近的几年中，HTAP 数据库成为了一个时髦词汇，言必称 HTAP 也成了很多数据库领域从业者的风潮。如何打造一款 HTAP 数据库，从架构层面出发，去应对未来的变化，拥抱变化，也是很多数据库公司所一直在探索的。
缓冲溶液 (buffer solution) 通常是由弱酸及其盐、弱碱及其盐组成的混合溶液，能在一定程度上抵消、减轻外加强酸或强碱对溶液酸碱度的影响，从而保持溶液的 pH 值相对稳定。
不久前，Docker官方公布的数据显示，全球已有46万个应用Docker 化，并且实现两年增长3000%。以Docker为代表的容器技术在发展速度上，业已超过了曾经的虚拟化技术和云计算技术。 或许也正因如此，2015年被称为Docker野蛮扩张的一年，先后通过了OCI和CNCF 两大标准组织的确立，更是在中国引发了如火如荼的Docker 创业之风，出现了阿里百川、网易蜂巢等大批基于Docker的容器云。诞生于2013年的Docker技术，让那些成熟的云计算服务突然显得老迈、迟缓且落伍，而国内外的云计算巨
机器之心专栏 机器之心编辑部 值得关注的是，对于超过3.5亿的适龄妇女人群，即使以3-5年进行一次筛查的标准来衡量，我国目前的宫颈癌筛查覆盖地区和人群数量仍然远远不足。来自腾讯天衍实验室的AI电子阴道镜辅诊系统有望为「两癌筛查」提供助力，辅助宫颈癌筛查全面落地应用和推广，最大化释放医疗普惠价值，助推我国医疗资源均衡化发展。 当第一次听到医生的诊断结果，宫颈癌患者最本能的反问就是「我怎么会得宫颈癌？」而且很多人感到疑惑，明明才刚检查出来，怎么就晚期了？ 宫颈癌是目前唯一病因明确、唯一可以早期预防和治疗、唯一
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 植入一根电子神经，原本已失去行动能力的小鼠竟直接踢起了球。 这事儿如今真真发表在了Nature子刊《自然·生物医学工程》上，研究团队由知名华裔科学家鲍哲南领衔。 并且这么一根人造“神经”，就像真正的神经一样，是通过向器官传递生物神经信号来发挥作用的。 论文的另一位通讯作者Tae-Woo Lee表示： 这是通过生物模拟电子神经向生物器官传递神经信号的第一次。 而鲍哲南则更加直接地指出其中潜力：为更友好、更实用的可穿戴神经假肢提供了理论基石。 用人工神经
对销售的成品组合建立虚拟物料，同时建立销售BOM,（BOM用途5）。BOM的子件为正常成品物料；在销售订单只要输入父件物料，会根据销售BOM数量比例自动带出下层物料。
发布于 2018-11-02 21:14 更新于 2018-12-14 01:54
H7-TOOL所有资源汇总（含操作手册）： http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=89934 PC机软件：升级PC软件到V2.1.7 h7
ViT 正在改变目标检测方法的格局。ViT 在检测中的一个自然用途是用基于Transformer的主干替换基于 CNN 的主干，这直接且有效，但代价是为推理带来了相当大的计算负担。更巧妙的做法是 DETR 系列，它消除了在目标检测中对许多手工设计组件的需求，但引入了需要超长收敛时间的解码器。因此，基于 Transformer 的目标检测无法在大规模应用中流行。为了克服这些问题，作者提出了一种完全基于Transformer且无解码器（DFFT）的目标检测器，首次在训练和推理阶段都实现了高效率。 通过围绕2个切
看到Reddit和Github上一个有意思的项目：graykode/nlp-roadmap
自2016年10月马云第一次提出了「新零售」概念之后，各巨头跑马圈地，线下成为了必争之地，新零售的蓝海才刚刚打开。
虽然我们平常说的深度神经网络跟长在动物身体里的神经没有半毛钱关系，但是已经有科学家已经搞出了“真·人工神经网络”——有触觉，能触发反应的那一种。
特别设计了一种新颖的轻量级面向检测的 Transformer 主干，它基于精心设计的消融研究有效地捕获具有丰富语义的低级特征。在 MS COCO 基准上进行的大量实验表明，DFFTSMALL 比 DETR 高出 2.5% AP，计算成本降低了 28%，训练 epoch 减少了 10 倍以上。与基于 Anchor 的检测器 RetinaNet 相比，DFFTSMALL 获得了超过 5.5% 的 AP 增益，同时降低了 70% 的计算成本。
目前，云服务很多，例如GAE、BAE、SAE、TAE、CAE、ACE、EC2、AZURE各种云。本文主要从以下几个方面对GAE、SAE和BAE的优劣进行分析。
3月16日，美股遭遇黑色星期一，道指、纳指和标普500暴跌11%以上，触发本月第三次熔断；3月17日，美联储祭出重磅利好，美股反弹超过5%；3月18日，美股再遭恐慌性抛售，道指盘中跌幅逾10%，标普500盘中跌幅超过7%触发本月第四次熔断。
和其亚洲邻居们更亮眼和喧嚣的机器人产业相比，韩国，这个被1880年代的英国旅行作家称为朝静之国（The Land of the Morning Calm）的国家，直到最近，机器人产业给人的感觉依旧保持着温和沉静，尽管研发进展迅猛。 据韩国机器人产业协会副主席Yoo Tae Jun介绍，韩国设计和制造机器人已经有35年的历史，早在2003年就已经把机器人作为国家的“新的增长引擎”。 随着绝大多数亚洲机器人被澳大利亚，中国，日本和东南亚国家接纳，我们想近距离接触韩国这个沉默的巨人，找出正在进行的热点。 大家都知
微服务是一把双刃剑，在让我们提升开发效率的同时，也会让运维难度加大，尤其是 Serverless，其微服务器的粒度更小，随着数量的增长，缺乏配套设施的架构会变得一发不可收拾，而治理和运维的难度也随之呈现级数性增长。本次分享主要讨论如何对 Serverless 进行更有效的服务治理。本文由 MegaEase 创始人、腾讯云 TVP 陈皓在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲《Serverless 的服务治理》整理而成，向大家分享，本次分享完整视频请见文末。
1.FourierHandFlow: Neural 4D Hand Representation Using Fourier Query Flow
作者在每一个模型中，都用了一种实例来表示实现该模型，比如句子分类、机器翻译等。每个案例都对应一篇论文，大家可以对应论文再结合百行不到的代码，我相信你的理论与实践会进步的飞快的！
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
近1年，偶尔发生应用系统启动时某些操作超时的问题，特别在使用4核心Surface以后。笔记本和台式机比较少遇到，服务器则基本上没有遇到过。
CV君今天盘点了 CVPR 2019 所有人脸相关论文，总计51篇，其中研究人脸重建与识别的论文最多，人脸识别中新Loss的设计有好几篇，人脸表情分析也不少，检测和对齐相对很少了。
github上有人整理了NLP的学习路线图（思维导图），非常的全面和清晰，分享给大家。
近日，来自韩国庆熙大学的 Tae Hwan Jung 在 Github 上创建了这样一个项目：「nlp-tutorial」。
nlp-roadmap 是 Natural Language Processing 的路线图（思维导图），以及为对学习NLP感兴趣的同学准备的一些关键字。这个路线图涵盖了从基础的概率/统计到SOTA的NLP的模型。
关注 TencentServerless 公众号，回复「PPT」，即可领取本届大会演讲 PPT。 微服务是一把双刃剑，在让我们提升开发效率的同时，也会让运维难度加大，尤其是 Serverless，其微服务器的粒度更小，随着数量的增长，缺乏配套设施的架构会变得一发不可收拾，而治理和运维的难度也随之呈现级数性增长。本次分享主要讨论如何对 Serverless 进行更有效的服务治理。本文由 MegaEase 创始人、腾讯云 TVP 陈皓在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China
全美各地因为疫情原因，43个州和华盛顿特区已经发布指令，要求学生本学年留在家里，都改成了线上授课，毕业典礼也全面取消了。
Problem # Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively. # # Below is one possible representation of s1 = "great": # # great # / \ # gr eat # / \ / \ # g r e at
往期周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 视频版： https:
三星SDS成功在韩国实施了一个由政府支持的区块链试点应用，以记录并跟踪航运物流和进出口相关的文件。 韩国三星（韩国最大的综合企业）的IT子公司和技术服务提供商三星SDS已经成功地完成了一个为期7个月的实验，将区块链技术应用到韩国航运业以跟踪实际的物流位置。 据CCN五月份的报导显示，三星SDS在启动试点项目的同时还成立了由韩国航运物流公司，国营研究中心，韩国海关，海事和渔业等政府部门以及航运运营商组成的区块链联盟。目的是在年底前实施一个可以为所有进出口货物提供物流服务的区块链应用。 事实证明这个为期7个月的
大数据行业近日又发生了哪些大事？D-News每天独家推送大数据行业新闻合集，每天早上五分钟，再也不会错过大新闻~每逢周一您还可以听到新闻内容哦~ 本内容由大数据文摘（BigDataDigest）和数据派（datapi）联合推出，转载要求见文末。 播音栏目同步在【喜马拉雅】频道“大数据文摘”中播出，点击阅读原文订阅收听！ D-News团队正在招募喜爱大数据并爱好分享的你~后台回复“dnews”加入我们吧！ 摘要：工信部近日印发《信息通信网络与信息安全规划(2016－2020)》，称中国将建立网络数据安全管理体
近日，三星SDS在韩国成功实施了一个由政府支持的区块链试点应用，试点旨在测试记录和跟踪与进出口相关的航运物流和文件。 据了解，韩国三星（韩国最大的综合企业）的IT子公司和技术服务提供商三星SDS已经成功地完成了一个为期7个月的实验，将区块链技术应用到韩国航运业以跟踪实际的物流位置。 📷 据CCN五月份的报道显示，三星SDS在启动试点项目的同时还成立了由韩国航运物流公司，国营研究中心，韩国海关，海事和渔业等政府部门以及航运运营商组成的区块链联盟。目的是在年底前实施一个可以为所有进出口货物提供物流服务的区块链应
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively. Below is one possible representation of s1 = "great": great / \ gr eat / \ / \ g r e at / \
给你一个字符串数组，请你将 字母异位词 组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。字母异位词 是由重新排列源单词的字母得到的一个新单词，所有源单词中的字母通常恰好只用一次。
HTAP，一个为满足实时性业务分析场景而存在的数据库。 从 2005 年被 Gartner 首次提出以来，HTAP 已经历经数十年的发展期。在当下，如果再次提起 HTAP，不免让人觉得它是个既“友好”又“矛盾”的存在。 “友好”在于，HTAP 数据库能够同时支撑业务系统和在离线数据分析系统运行，避免在传统架构中，在线与离线数据库之间大量的数据交互，对简化企业的数据系统的复杂度将起到至关重要的作用；但“矛盾”在于，用户在 AP 场景和 TP 场景负载模型差异很大，对数据库的诉求也完全不同，如何通过技术手段来平
有个名叫Tae-Hwan Jung的韩国小伙伴，做了一份完整的思维导图，从基础概念开始，到NLP的常用方法和著名算法，知识点全面覆盖。
2015 年到 2016 年，是业界普遍认为的容器技术爆发的一年，短短几年时间，我们看到容器技术星火燎原。但是容器毕竟是个底层产品，距离业务还很远。对云上客户来说，直接需要的终归是直接触达业务的应用。 而在这一层上，还没有形成标准。
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