深夜谈吃 吃很重要 玩物丧志又如何~ 怪玩具 最酒徒:喝酒聊天才是正经事~ CITYZINE:城市画报的官方微信 appsolution:App推荐 互联网从业前辈们的故事 MacTalk:技术与人文的故事...小道消息 孕峰 道哥的黑板报 懒人在思考:余弦的公众帐号 肉饼铺子 投资人子柳 来点干货 TOMsInsight:互联网深度数据报告 雷晓宇频道:很多文章很值得一看 TimYang:新浪微博技术总监。
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总之,文本、语义和社交分析技术依然有很大的创新和成长空间,对于新进入者和现有的玩家来说都是如此,以下是Alta Plana公司战略顾问Seth Grimes对2016年这个市场发展趋势的预测,IT经理网整理如下...二、文本分析获得重视 文本分析是客户体验、市场研究、用户调查以及数据分析和媒体测量的关键解决方案,这个领域的供应商竞争很激烈,总的趋势是“量化定性”,而且会有越来越多的针对企业的解决方案出现。...五、语音分析将爆发,视频分析紧随其后 首席营销官们热衷于讨论多渠道分析,最常挂在嘴边的词是“用户画像”。...2016年不仅仅是客服中心,更多的营销人士、出版商和市场研究分析人士都将开始拥抱语音分析技术,语音分析还是打造准确性极高的对话界面的关键技术。...创业公司们开发的情感分析技术能够从图像、视频、文本和语音中分析面部表情或用户情绪反应。
推荐系统技术,总体而言,与NLP和图像领域比,发展速度不算太快。不过最近两年,由于深度学习等一些新技术的引入,总体还是表现出了一些比较明显的技术发展趋势。...这篇文章试图从推荐系统几个环节,以及不同的技术角度,来对目前推荐技术的比较彰显的技术趋势做个归纳。个人判断较多,偏颇难免,所以还请谨慎参考。...在写技术趋势前,照例还是对推荐系统的宏观架构做个简单说明,以免读者迷失在技术细节中。 ? 实际的工业推荐系统,如果粗分的化,经常讲的有两个阶段。...那么,每个环节,从技术发展的角度看,都各自有怎样的发展趋势呢?下面我们分头说明。 召回技术演进趋势 ?...总体而言,召回环节的有监督模型化以及一切Embedding化,这是两个相辅相成的总体发展趋势。
作者 | 张俊林 编辑 | 炼丹笔记 《推荐系统技术演进趋势》从召回篇、排序篇、重排篇依次更新,本文为排序篇。错过《推荐系统技术演进趋势:召回篇》的小伙伴可以点击链接跳转阅读。...排序模型技术演进趋势 排序环节是推荐系统最关键,也是最具有技术含量的部分,目前大多数推荐技术其实都聚焦在这块。...下面我们从模型表达能力、模型优化目标以及特征及信息三个角度分述推荐排序模型的技术发展趋势。 ?...这不仅仅是推荐领域的技术发现趋势,也是人工智能几乎所有方向都面临的重大发展方向,所以这个方向特别值得重视。...这是这个趋势的三个关键之处。
前言 不知不觉,小编写公众号已经一年多了,对自己的公众号的状况心中还是有点了解的。 这次呢小编从数据的角度,来看一看小编这一年多的运营状况到底如何。...通过这两张表,进行探索性描述分析,再下钻分析,需求如下: 发表文章总数 查看文章标题用词状况 用户数增长走势 阅读数区间 看一看,点赞,赞赏金额分布 原创,转载,广告文章数的占比 文章类型占比 阅读数,...小编制作了一个文件形状的词云,发现 Python,爬虫,分析,数据的比较明多: ?...小编文章类别最多的是爬虫类,因为最初都是爬虫文章,其次是其他,包含了广告,工具,系统环境,推荐书籍,自我总结,文章汇总等: ?...到此小编简要的分析了下运营状况,还想知道更多的可以试试噢,小编提供数据集与代码供大家参考。 源码获取 关注微信公众号 “木下学Python”,回复 “木下” 即可获取
那么如何在空余时间碎片化学习,并将之掌握呢,今天将这些坚持更新的优质公众号推荐给大家,让大家在巨人的肩膀上学习。so,想把它们一网打尽吗?
我们以年份作为自变量,年最大NDVI最为因变量做一个趋势分析,来看一下北京这20年来的NDVI变化趋势。...01 我们首先看一下北京区域的年最大NDVI随着年份的变化趋势把!...toFloat()); } ) var img_collection=ee.ImageCollection.fromImages(year_list); //对影像进行趋势分析...这个趋势也是符合我们之前的结果的。 好了,今天分享的关于GEE内容就到这里了。如果您感觉内容对您有帮助的话,欢迎转发,点下看一看哦!
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今天给大家推荐一位VBA学习公众号-VBA说 VBA到底有多厉害? 其实除了不能生孩子,其余都行。
既然提到了公众号的数据分析,那必然少不了公众号的数据。 本次,以我一直关注的一个公众号「曹将」为例。 通过抓包软件Charles获取请求信息,得以获取公众号数据。 本次只获取公众号文章的部分信息。.../ 01 / 获取分析 公众号的文章接口可以在电脑版的微信上获取。 ? 进入历史消息,下滑页面。 ? 在Charles中找到接口数据。 ? 根据接口数据构造请求,便能获取公众号文章了!...接下来根据文章的标题、摘要及发布时间来做一些分析。 文章链接主要是用于生成PDF。 这个放到下一篇文章再说。 / 03 / 数据可视化 01 每年发文数量 ?...2016年数量最多,17年和18年下降趋势明显。 这一点曹将也曾提过,工作变得越来越繁忙。 为此,在18年的时候还招了几个助理。...这里便能看出曹将公众号到底在讲些什么。 之前看过一篇分析曹将和邵云蛟的文章。 里面说曹将的文章偏职场,邵云蛟则更偏向于PPT。 这话说的一点毛病也没有。
趋势分析(Trend) 常用趋势的数学函数 线性函数 y=ax+b 指数函数 y=a^x 二次函数 y=ax^2+bx+c 曲线拟合方法 nls可以拟合任意表达式的曲线 nls(formula
本文将分析 openAI 在市场实际应用的情况,并探讨其未来发展趋势。一、openAI 在市场实际应用机器学习openAI 在机器学习领域的研究和创新已经成为了业界的标杆。...openAI 的 GPT-3 模型通过对图像进行分析和处理,可以实现图像识别、图像生成等功能。在计算机视觉领域,openAI 的应用还包括人脸识别、目标跟踪等技术。...二、openAI 的前景和未来发展趋势人工智能的普及随着人工智能技术的不断发展和普及,openAI 的应用范围也将越来越广泛。
2022年底,从机器学习工程师到初创公司创始人,每个人都在寻找下一年最有希望的趋势。01 机器学习技术趋势由于每天都有新的创新出现,我们永远无法100%肯定地预测明年会有什么样的技术需求。...但根据我们在2022年看到的情况,以下是2023年最有希望的机器学习趋势。...正如ABI Research的AI&ML首席分析师Lian Jye Su所解释的:人工智能的广泛应用和生活化推动了物联网(IoT)分析的发展。...我们相信,这一趋势在未来几年也将持续下去。随着物联网技术和机器人技术的广泛普及,嵌入式系统变得更加重要。...精彩推荐1. 书籍推荐 - 《可解释机器学习》2. 书籍推荐 -《深度强化学习》3. 字节跳动李航:人工智能的未来,需要新的范式和理论4. AIGC大一统模型来了!
技术审校 | 刘连响 WebRTC年终盘点 本篇为WebRTC技术专家Tsahi Levent-Levi发布在BlogGeek.me上的文章,我们翻译了其中部分内容发布在LiveVideoStack的公众号上...2022年WebRTC的五大趋势与我们之前所见稍有不同:有聚焦在规模上的,有探讨新要求的,还有关注新市场的。 规模和性能 希伯来语中有句谚语:“尽快开始,缓慢发展”。
2022年底,从机器学习工程师到初创公司创始人,每个人都在寻找下一年最有希望的趋势。 01 机器学习技术趋势 由于每天都有新的创新出现,我们永远无法100%肯定地预测明年会有什么样的技术需求。...但根据我们在2022年看到的情况,以下是2023年最有希望的机器学习趋势。...因为Transformers可以分析单词序列而不是单个单词,所以它们通常显示出比普通人工神经网络更好的结果。 Transformers模型能够分配权重,以评估序列中每个单词的重要性。...正如ABI Research的AI&ML首席分析师Lian Jye Su所解释的: 人工智能的广泛应用和生活化推动了物联网(IoT)分析的发展。...我们相信,这一趋势在未来几年也将持续下去。 随着物联网技术和机器人技术的广泛普及,嵌入式系统变得更加重要。
本文中,我们将深入了解2022在线视频趋势,这些趋势包括视频内容开发中的热点、新兴事物以及如何利用二者与用户建立更好的连接。 好好利用这份指南 视频世界一直是有趣、充满创造性且不断变化着的。...当我们在分析各种视频营销创意时,为了最大程度满足你的需求和用户,请考虑将这些创意混合、搭配使用。 短视频(Short-Form Video) 让我们先从短视频开始。...在公众场合中,有69%移动用户[2]在观看视频时会静音,Facebook上85%的短视频被无声观看。但是,有41%的视频[3]在无声情况下是无法理解的。...你可以(应该)分析从用户互动中获得的反馈,并将它们用于未来的内容策略中。 应用:我们从哪儿开始?用户可以通过emoji slider(Instagram快拍中的全新互动功能)表达对你所提供内容的看法。...问题在于哪类视频趋势能够最好地服务于你的品牌以及谁能帮助你实现它。
AI 科技评论按:Microsoft 学术图表使得获取关于其中的任何实体,如出版物、作者、机构、主题、期刊和会议里面的分析性见解成为可能。...最近,微软学术使用Microsoft 学术图表呈现了历年 NeurIPS 会议的历史趋势数据分析。他们的分析数据是从 1996 年到 2018 年的会议数据。AI 科技评论编译如下。...以下展示的图表只是这些数据的一些初步分析结果,微软学术团队欢迎更多的研究者也参与这个话题的研究、得到更有深度的结论。 ? 平均引用:一篇 NeurIPS 论文在给定会议年份收到的平均引用数量。...希望您喜欢微软学术图表对这次会议的分析性见解!...感兴趣的读者可以访问 Microsoft Academic Graph 官方页面,了解如何使用 Microsoft 的知识图表生成关于机构、主题、作者、出版场所或任何这些组合的自定义分析图表。
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