从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp摘抄一些c++动态
Rockall, a lonely island in the Atlantic Ocean
自动驾驶汽车是一项非常有挑战性的AI技术，与其他AI技术（如图像处理、语音识别等）相比，它有着本身的特殊性。比如，它不仅需要处理白天和黑夜的场景，还需要处理各种复杂的天气。一辆汽车在雪天与在晴天的驾驶方式肯定是不同的。为了让自动驾驶汽车更加安全，那就必须在不同的环境和路况下对其进行全面的训练。因此，在训练自动驾驶算法时，需要一些特殊的图像增强处理。
C1Wijmo 全部的控件是完全可定制的，并且可以根据你自己的需求定制他们的界面外观。 我准备使用C1Menu演示这一点。 让我们从向控件应用自定义主题开始。 改变主题 1) 创建一个网站，然后拖放一个C1Menu到web页面上。 2) 单击智能标记，并打开任务菜单。 3) 在主题属性中输入CDN的URL以指定主题。 例如，在我们的这个例子中，我们应用ui-darkness 主题 http://jquery-ui.googlecode.com/svn/tags/1.8.14/themes/ui-darkne
说明： 由于个人精力有限，现将部分研究的代码开源出来， 代码或思路有部分来源于网络，有些代码还没来得及整理， 如果您对这其中的部分代码、思路整理出了一些文档，希望您能够联系我，分享您的成果 我将在下一版中更新您提供的一些文档. 开源不是靠一个人的坚持能完成的事，希望在不涉及版权问题的情况下，贡献您一份力量 版权归原作者所有，如果您有什么好的想法或建议，欢迎联系我 github: https://github.com/darknessitachi/swing-autoHiddenFrame AutoHiddenFrame.java
命令模式Command Pattern是一种数据驱动的设计模式，其属于行为型模式，别名为动作Action模式或事务Transaction模式，命令模式将请求以命令的形式包裹在对象中，并传给调用对象，调用对象寻找可以处理该命令的合适的对象，并把该命令传给相应的对象，该对象对请求排队或者记录请求日志，以及支持可撤销的操作。
try的前面可以定义流对象，try后面的()中可以直接引用流对象的名称。在try代码执行完毕后，流对象也可以释放掉，也不用写finally了。增强了代码可读性
如果报错，Unable to open ~/.config/terminator/config ，解决方法：
A. Oath of the Night's Watch time limit per test：2 seconds memory limit per test：256 megabytes input：standard input output：standard output "Night gathers, and now my watch begins. It shall not end until my death. I shall take no wife, hold no lands, father
一所德国大学的两位科学家研制出一种能够在完全黑暗环境下识别人脸的工具。这项技术根据人脸的热效应来识别，并将红外热成像和普通的照片做匹配。它采用了深度神经网络系统来处理图像，然后在弱光甚至黑暗环境下识别人脸。然而，目前这一技术还未投入商业化使用，开发者之一的SaquibSarfraz博士也表示近期没有推广计划。 德国卡尔斯鲁厄理工学院的Sarfraz博士和他的同事Rainer Stiefelhagen博士共同开发这个项目，他告诉BBC记者：“我们在人脸识别领域已经深耕多年，对这方面问题有着浓厚的兴趣。我们所
赠语：Even in darkness, it is possible to create light.即使在黑暗中，也能创造光明。
一所德国大学的两位科学家研制出一种能够在完全黑暗环境下识别人脸的工具。这项技术根据人脸的热效应来识别，并将红外热成像和普通的照片做匹配。它采用了深度神经网络系统来处理图像，然后在弱光甚至黑暗环境下识别人脸。然而，目前这一技术还未投入商业化使用，开发者之一的SaquibSarfraz博士也表示近期没有推广计划。 德国卡尔斯鲁厄理工学院的Sarfraz博士和他的同事Rainer Stiefelhagen博士共同开发这个项目，他告诉BBC记者：“我们在人脸识别领域已经深耕多年，对这方面问题有着浓厚的兴趣。我们所展
Problem Description A snail is at the bottom of a 6-foot well and wants to climb to the top. The snail can climb 3 feet while the sun is up, but slides down 1 foot at night while sleeping. The snail has a fatigue factor of 10%, which means that on each s
A.Little Red Riding Hood B.Choosy in Food •F[i]：从第I个点到终点的期望步数 •F[i] = (F[i + k] + k ) * P[k] •F[ed]
今日，Epic Games宣布已收购数字人类技术与创意内容开发商3Lateral，同时将加大对团队项目的投资力度。据悉，该塞尔维亚公司将继续支持游戏、电影和电视行业的合作伙伴，同时致力于推动Unreal引擎对虚拟人类和虚拟造物的支持。此外，3Lateral创始人Vladimir Mastilovic将领导Epic Games的数字人类项目，而3Lateral团队则继续支持其所有的合作伙伴。
---- 新智元报道 编辑：木槿 【新智元导读】ChatGPT热潮不断，但是背后的道德问题，仔细研究令人发指。如果有一天，ChatGPT完全掌控我们的生活，我们就会一步一步走向灾难。 ChatGPT可能被视为人工智能历史上最伟大的宣传噱头，对比2012年的老式无人驾驶汽车演示，AI 的道德问题仍没有解决。 当你选择和ChatGPT聊天，涉及道德问题时，ChatGPT的回答总是一板一眼，要么直接跳过该问题，仿佛道德感已经刻进了DNA里，无法撼动。 更进一步了解，ChatGPT正在冲破道德的边界，也或
有时，你可能希望像在命令行上那样运行命令，并将该命令的结果存储在一个变量中。我们可以通过将命令用美元符号和圆括号（$()）括起来来实现这一点。这种语法叫作命令替换 。例如：
适用于Facebook、Google、YouTube、Gmail、Google Docs、Reddit、Twitter等网站的精美深色皮肤
我们知道，机器视觉的识别能力非常令人惊艳，它具有识别个体、人脸以及其他物体的超人类能力。
之前在做光照对于高层视觉任务的影响的相关工作，看了不少基于深度学习的低光照增强（low-light enhancement）的文章[3,4,5,7,8,9,10]，于是决定简单梳理一下。
【新智元导读】近期，Kaggle发布了新的数据分析及可视化工具——Kaggle Kerneler bot，用户只需上传数据集，便可用Python为用户自动获取相关的深度数据分析结果。本文将带领读者体验一下这款便捷而又高效的工具。
这是一位美国博主用AI给猫咪起的名字之一，她收集了费城的莫里斯动物保护所（Morris Animal Refuge）数百只猫咪的名字，还有注册在多伦多的几千只宠物猫的名字，以此为数据集，让神经网络创造了8000多个给猫咪的名字。
Kaggle Kerneler bot是一个自动生成的kernel，其中包含了演示如何读取数据以及分析工作的starter代码。用户可以进入任意一个已经发布的项目，点击顶部的“Fork Notebook”来编辑自己的副本。接下来，小编将以最热门的两个项目作为例子，带领读者了解该如何使用这款便捷的工具。
内容提要：你是否也想要像 OpenAI 一样，训练出强大的 GPT 模型，但是却苦于没有足够的训练数据集？近期，reddit 社区的一位网友上传了一个纯文本数据集，包含近 20 万本书籍，训练出一流的 GPT 模型不再是梦。
本文介绍了flutter中Navigator和RouterAPI是如何工作的。如果你一直在关注 Flutter 开放的设计文档[1]，你可能已经看到了这些称为Navigator 2.0 和 Router 的[2]新功能。下面我们将探索这些 API 如何对应用中的视觉进行更精细的控制，以及如何使用它来解析路由。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】马库斯分析了几个可能性，认为国家必须出台监管措施，否则大公司将会摧毁AI行业。 自从新必应开启大范围内测后，网友发现，相比内敛的ChatGPT，新必应的回答实在是太狂野了，比如宣布一段不必要的爱情、鼓励人们离婚、敲诈用户、教人们如何犯罪等等。 可以说微软是保留了一部分语言模型的「胡言乱语」的能力，这样你才知道你用的不是ChatGPT，而是新必应。 到底是微软的RLHF没做到位，还是精彩的互联网语料让ChatGPT迷失了自我？ 最近，著名AI学者
火了近10年的权游，终于在今年落下帷幕了。但是，最终季的评价却一路扑街，各路权游迷们不禁感叹，一代神剧，最终还是难逃烂尾的结局。今天就和大家一起看看权力的游戏所有8季的烂番茄数据，再次回忆下吧。
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为了获得更多民众的支持，美国总统演讲/发推时使用的语言通常都很「接地气」，而现任总统唐纳德·特朗普则更以「口无遮拦」著称。由于「推特狂魔」已经为我们准备了大量训练数据，现在让我们尝试一下如何使用循环神经网络来模仿总统特朗普的语言风格。
选自garymarcus.substack 作者：Gary Marcus 机器之心编译 编辑：泽南、陈萍 ChatGPT 让死对头 Yann LeCun 和 Gary Marcus 达成了空前一致。 ChatGPT 的技术上个星期被微软装上必应搜索，击败谷歌，创造新时代的时候似乎已经到来了。然而随着越来越多的人开始试用，一些问题也被摆上前台。 有趣的是，每天都在登上热搜的 ChatGPT 似乎也让以往观点相悖的著名学者，纽约大学教授 Gary Marcus 和 Meta 人工智能主管、图灵奖得主 Yann
大掌教，从事游戏开发多年，精通 Cocos/Unity 等游戏引擎，精通安卓/iOS/H5等多种平台开发，发表过多个开源项目和 100 多篇原创博文，经验丰富，技术精湛。
在 2015 年 12 月 30 日举行的南卡罗来纳州竞选会上，川普说出了上面这些话。这些「川普主义」的言论使得特朗普的粉丝更加喜欢他，但也使他成为其他人的笑柄。
在另一篇博文中，Mads Stoumann详细介绍了如何使用SVG和CSS重新创建Apple的暗黑模式图标。这证明了他在此领域的深厚技术和创新能力。
I’ve just finished a recent side project with my friend Kendrick. (his GitHub) We built an autonomous car that you can teach how to drive, then it drives around by itself. I did all of the hardware/arduino software and Kendrick did all of the machine learning software. He called his project Suiron and it’s available on GitHub here. The code running on the arduino is called car-controller and is available on my GitHub here. https://github.com/jabelone/car-controller
我们都会遗忘，但是遗忘的过程是什么样子的？从一闭眼就能浮现的那张清晰的脸庞到那一团模糊不清的影子，是眉毛先消失还是眼睛先不见？
论文：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S156625352200210X
一句话，Streamlit是一个可以用python编写web app的库，可以方便的动态展示你的机器学习的项目。
很多事情，我们想不明白只是因为没有从根源上去分析，那么我们来从智障网卡说起，来谈谈智能网卡的最小需求.
人们倾向于知道他人是如何看待他们和他们的业务的，不管是什么东西，不管是汽车，饭店等产品还是服务本身。如果你知道你的客户如何看待你，那么你可以保持或改善甚至改变你的策略，以提高客户满意度。你可以借助收集他们发送给你的电子邮件，并使用一些方法根据他们使用的文字来分类他们的意见。此外，情绪分析还有在工业上的其他研究应用。
特朗普充满个人特色的语言风格让作者产生了兴趣，如果把他的推文和演讲稿都用于训练数据，再运用递归神经网络能否生成一份有特式风格的发言稿呢？结论是，如果数据和算力足够大的情况下，总统竞选班子里或许可以有算法撰稿机器人的一席之地。
目前的目标检测模型在许多基准数据集上都取得了良好的效果，在夜晚或者黑暗条件下检测目标仍然是一个巨大的挑战。
python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit（一）
很多时候，我们需要基于一些 UI 框架进行二次封装，这里以 Element UI 为例，封装一个 Input 组件类似如下：
Darkness cannot drive out darkness; only light can do that. Hate cannot drive out hate; only love can do that.
谷歌在2016年发布了全新的神经机器翻译系统（GNMT），并表示由于神经网络算法的介入，该系统相比传统机器翻译降低了80%的错误率，已接近人工翻译的水平。 但对于谷歌的这项发布，以及神经网络（或者深度学习）算法是否真的适合自然语言处理，业内存在着不同的看法。 日前美国AI公司exClone创始人，超导材料公司Epoch Wires主席Riza C. Berkan在博客中发布了一篇文章，围绕这一问题表达了自己的看法。他认为谷歌GNMT系统仅仅是一个噱头，而且由于自然语言本身并的特性，根本不适合用现有的神经
图像在较低的光照下拍摄往往存在亮度低、对比度差等问题，从而影响一些high-level任务，因此低光照图像增强的研究具有很强的现实意义。现有的方法主要分为两类，基于直方图均衡的方法和基于Retinex理论的方法。基于HE的方法主要是扩大图像的动态范围从而增强整幅图像的对比度，是一个全局的过程，没有考虑亮度的变换，可能会导致过度增强。基于Retinex的方法的关键是估计illumination map，是手工调整的，依赖于参数选择，此外这种方法不考虑去除噪声，甚至会放大噪声。现有的基于深度学习的方法没有显式地包含去噪过程甚至依赖于传统的去噪方法，取得的效果不是很好。
深度强化学习已经成为获取有竞争力游戏智能体的有力工具，在 Atari（Mnih et al. 2015）、Go（Silver et al. 2016）、Minecraft（Tessler et al. 2017）、Dota 2（OpenAI 2018）等许多游戏中取得了成功。它能够处理复杂的感觉输入，利用大量训练数据，通过自己摸索在不借助人类知识的情况下发展自身技能（Silver et al. 2017）。星际争霸 II 被公认为 AI 研究的新里程碑，但由于其视觉输入复杂、活动空间巨大、信息不完整且视野较广，星际争霸 II 仍然是困扰深度强化学习的一大挑战。实际上，直接的端到端学习方法甚至无法打败最简单的内建 AI（Vinyals et al. 2017）。
很多数据科学工作者都存在这样一个痛点，由于没有能点亮网页前端的技能树，导致在项目展示或项目合作时，无法快速开发出这样一套用户界面以供使用。而今天要介绍的Streamlit正是为了应对这一痛点而生的。
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