因果推断笔记——因果图建模之微软开源的dowhy（一） 因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同（二） 因果推断笔记——python 倾向性匹配PSM实现示例（三） 因果推断笔记——双重差分理论、假设、实践（四） 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的EconML（五） 因果推断笔记——工具变量、内生性以及DeepIV（六） 因果推断笔记——自整理因果推断理论解读（七） 因果推断笔记——uplift建模、meta元学习、Class Transformation Method（八） 因果推断笔记——数据科学领域因果推断案例集锦（九） 因果推断笔记——CV、机器人领域因果推断案例集锦（十）
键(Key)值(Value)对 邓超 = 娘娘 贝克汉姆 = 维多利亚 黄磊 = 孙莉 吴京 = 谢楠
因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同（二）[2]
AI 开发者按：美国时间 8月4号，数据挖掘领域的国际最高级别会议KDD2019在美国阿拉斯加州的安克雷奇市举行。自 1995 年以来，KDD 大会连续举办了二十余届，每年的论文接收率不超过 20%，即便如此，来自我国的众多成果依旧获得了评委们的青睐。
来源 ：高榕资本 作者：刘新华 ---- 2020年毫无疑问是企业服务的巨大风口期，一批企业服务公司获得了此前不可想象的爆炸性增长。4月初，Zoom的DAU对比去年12月涨了20倍，峰值时达2亿；国内钉钉、企业微信等产品也迎来史无前例的增长。 但“风口”之下能否风行，还要面临“关口”考验。企业服务公司在客户付费转化和留存无法确认的情形下，面临资源巨大消耗的“鬼门关”，需要应付流量涌入带来的服务器、带宽和人力的巨额投入。与To C增长不同，To B增长既要江山也要美人；既要客户数量增长，也要收益对等
几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。
今年四月，Michael Jordan 在 Medium 上发表了一篇名为《人工智能：革命尚未到来》的文章。文章指出，如今「AI」这个概念被各界人士当做包治百病的万金油，大肆使用，但不同人在使用「AI」一词时，指代的其实是不同的学科领域，常见的有三类：
本文通过分析基于直方图的双边滤波算法，提出了一种改进型的双边滤波算法。该算法针对标准双边滤波中耗时较大的情况，采用了一种基于直方图的快速算法。通过在标准双边滤波中引入直方图，将双边滤波转换为了直方图的双边滤波，并采用基于直方图的快速算法进行滤波处理，从而在滤波的速度和效果之间取得了平衡。实验结果表明，该算法在滤波的速度和效果上均优于标准双边滤波算法，具有较好的应用前景。
柏拉图说过：“当美的灵魂与美的外表和谐地融为一体，人们就会看到，这是世上最完善的美。”这些对美的追求使得医美行业在近年来不断升温，成为资本与用户青睐的蓝海市场。但今年一场突如其来的疫情打乱了这个以线下服务为核心的行业的发展，医美行业也如同各个线下经济一样，增速大减。
美团到店业务本质上是服务业信息平台，理解这项业务的护城河，就需要理解服务业信息平台的商业模式发展，就需要知道，什么是服务业信息平台的可持续发展模式。
Arkose Labs 成立于2015年，公司位于旧金山，主要为全球大型机构提供网络防欺诈服务，客户行业包括电商、旅游、金融、社交媒体与网络游戏等。该公司通过极具创新性的全球遥感技术、用户行为风险评估技术和专利保护服务，帮助用户解决网络欺诈难题，规避每年上百万的经济损失。Arkose Labs号称能够在不影响用户体验和业务开展的情况下，可事先阻断欺诈和滥用行为。
作用：一般用作要执行的处理(process)，在程序流程图中做执行框。在Axure中如果是画页面框架图，那么也可以指代一个页面。你可把页面和执行命令放在同一个流程中做说明，这个时候将两类不同的矩形做色彩区别，然后做说明就好了。
HDR技术近年来发展迅猛，在未来将会成为图像与视频领域的主流。当前HDR内容非常短缺，限制了HDR视听节目的广泛应用。逆色调映射(Inverse Tone Mapping)应运而生，它是一种用来将SDR源信号转换为HDR源信号的技术，可以应用于生产端或终端设备，在一定程度上实现对现有SDR节目的HDR“还原”及向上兼容。本系列中，我们将会详细分类介绍逆色调映射算法。分为两个部分：（一）逆色调映射概述及一些经典算法，包括全局算法，分类算法以及拓展映射算法；（二）介绍最近的研究趋势，特别是基于机器学习的逆色调映射算法。接前文，Let's go to the second part!
到目前为止，我的双目立体匹配系列文章已经完成了接近经典视差优化算法的介绍，让我们观察一下现在的进度：
在图像处理和计算机视觉领域，中值滤波和双边滤波是两种常见的滤波方法，用于平滑图像、去除噪声等。 OpenCV 提供了中值滤波和双边滤波的实现函数，使得图像处理更加灵活和高效。本文将以中值滤波和双边滤波为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行滤波操作的基本步骤和实例。
树是类似于链表的数据结构，和链表的线性结构不同的是，树是具有层次结构的非线性的数据结构。
根据文章内容总结摘要。
双边滤波器是同时考虑空间域和值域信息的类似传统高斯平滑滤波器的图像滤波、去噪、保边滤波器。其模板系数是空间系数d与值域系数r的乘积。其思想是：空间系数是高斯滤波器系数，值域系数为考虑了邻域像素点与中心像素点的像素值的差值，当差值较大时，值域系数r较小，即，为一个递减函数（高斯函数正半部分），带来的结果是总的系数w=d*r变小，降低了与“我”差异较大的像素对我的影响。从而达到保边的效果，同时，有平滑的作用。
好了，本文结果部分介绍结束，想进一步了解一下原理的同学可以接着往下看了，没啥兴趣的可以左上角了。
双边滤波是一种非线性滤波器，它可以达到保持边缘、降噪平滑的效果。和其他滤波原理一样，双边滤波也是采用加权平均的方法，用周边像素亮度值的加权平均代表某个像素的强度，所用的加权平均基于高斯分布[1]。最重要的是，双边滤波的权重不仅考虑了像素的欧氏距离（如普通的高斯低通滤波，只考虑了位置对中心像素的影响），还考虑了像素范围域中的辐射差异（例如卷积核中像素与中心像素之间相似程度、颜色强度，深度距离等），在计算中心像素的时候同时考虑这两个权重。 公式1a,1b给出了双边滤过的操作，Iq为输入图像，Ipbf为滤波后图像：
来源：SaaS产品说 ｜作者：李东林 ---- 本文作者李东林，微信号jianguzhuxin, 菜小秘联合创始人CEO，36Kr特约作家，SaaS产品说主笔。 上篇文章“原则系列－2020年终章之SaaS能够走多远”写完，引起了不小的反响，也有很多朋友提出进一步的问题，所以在这篇里面，对一些问题以及方向，基于自己的经验，给出一些一家之言的观点。 本文主要内容： SaaS赛道可持续发展性的相关因素 OA，HR，CRM等通用SaaS的一点浅见 垂直产业SaaS赛道的一点浅见 关于人工智能在Saa
利用联合双边滤波或引导滤波进行升采样（Upsampling）技术可提高一些耗时算法的速度，同时效果变化并不大。
高精度的实时立体匹配网络是时下研究的一个热点，它在自动驾驶、机器人导航和增强现实等领域中有着广泛的应用。虽然近年来对立体匹配网络的研究已经取得了显著的成果，但要同时兼顾实时性和高精度仍然是一个挑战。现有的高精度立体匹配网络，通常需要在较高的分辨率建立代价空间。比如，GANet在1/3分辨率建立代价空间，PSMNet在1/4分辨率，但这会影响网络的效率（GANet处理一对1242×375的图像，需要1.8s，PSMNet需要0.41s）。
高斯滤波是以距离为权重，设计滤波模板作为滤波系数，只考虑了像素间的空间位置上的关系，因此滤波的结果会丢失边缘的信息。
“前一篇文章我们讲解了离散傅立叶变换的公式、推导及应用方法，本文我们将基于离散傅立叶变换来进行滤波器的讲解，并举例说明频域滤波和时域滤波的异同”
双边滤波（bilateral filter, BF）的思想是利用当前图像的纹理信息结合高斯滤波核为每个像素提供单独的平滑滤波器，以达到在保留图像边缘的同时执行平滑操作。
游戏类似《孤胆枪手》，但是加入了很多技能元素和动作元素，加上游戏本身的卡通渲染+赛博朋克风格，总体感觉还是不错的。
10-图像模糊（二） 中值滤波和双边滤波 中值滤波 统计排序滤波器 中值滤波对于椒盐噪声有很好的抑制作用 原理是：将Size(xradius,yradius)窗口中的像素值排序，取中值赋给窗口中心点 双边滤波 均值滤波无法客服边缘像素信息丢失的缺陷，原因是均值滤波基于平均权重 高斯滤波部分克服了该缺陷，但仍无法完全避免，因为没有考虑到像素值的不同 高斯双边模糊是保留边缘的滤波方法，避免了边缘信息的丢失，能够保证图像轮廓不变 相关API 代码演示 #include<opencv2/o
在上一篇，我重点介绍了线性移不变滤波器，并且提到了这些滤波器可以用卷积来实现，其中：
图像边缘是指图像属性区域和另一个属性区域的交接处，是区域属性发生突变的地方，是图像不确定性最大的地方，也是图像信息最集中的地方，图像的边缘包含着丰富的信息
算法：双边滤波是综合考虑空间信息和色彩信息的滤波方式，在滤波过程中有效地保护图像内的边缘信息。双边滤波在计算某一个像素点的值时，不仅考虑距离信息（距离越远，权重越小），还考虑色彩信息（色彩差别越大，权重越小）。双边滤波综合考虑距离和色彩的权重，既能够有效地去除噪声，又能够较好地保护边缘信息。在双边滤波中，与当前点色彩相近的像素点（颜色距离很近）会被给予较大的权重值；与当前色彩差别较大的像素点（颜色距离很远）会被给予较小的权重值（极端情况下权重可能为0，直接忽略该点），这样就保护了边缘信息。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来源：青塔人才 编辑：募格学术 7月9日，一位小红书博主发布了一条高校老师的薪资待遇收集贴，引来上千名青椒的回复。碍于篇幅限制，作者根据地区为大家汇总了152条较为真实、具有代表性的薪资信息，供大家参考。 安徽 @火锅是只猫：合肥公办一本，在编讲师，工资改革后每月到手11k（增加了每月4000的一次性奖励平摊）公积金双边3000左右每年调整，年底绩效暂时不详。 @壹月贰拾肆：安徽公立二本讲师，工资到手6200/月，没有编制 ，公积金双边2100/月，奖励+课时大约
一 我国的大数据战略 近年来，对大数据的定义较为多样。第462次香山会议 (2013年5月29日—31日)提出了大数据通俗的定义：大数据是数字化生存时代的新型战略资源，是驱动创新的重要因素，正在改变人类的生产和生活方式。大数据是来源众多、类型多样、大而复杂、具有潜在价值，但难以在期望时间内处理和分析的数据集。 我国的“十三五”规划纲要提出实施国家大数据战略，把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。 大数据的高效采集、有效整
使用或维护Linux系统的都知道，我们日常对服务器的操作，一般都会借助SSH工具远程登录到服务器之后进行操作。常用的SSH工具有不少，比如：Xshell、Putty、SSH Secure Shell Client、secureCRT等等。民工哥使用过其中两种secureCRT和Xshell。
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/51533549， 来自： shiter编写程序的艺术
在数字图像处理常见的变换核及其用途中，已经说明了线性滤波。线性滤波是算术运算，有固定的模板，即：变换核。
1.变为rgb通道: img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 2.变为灰度图: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 3.直方图均衡化(一般需化为灰度图): eq = cv2.equalizeHist(gray)#灰度图像直方图均衡化
Along He, Tao Li, Juncheng Yan, Kai Wang, Huazhu Fu
论文、代码地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「BiANet」，即可直接下载。
本文为BOSS直聘联合北京大学提出的联合双边意愿与匹配的人岗推荐，可以让我们一窥 BOSS 直聘在匹配求职者与岗位背后的算法机理。目前，该论文已被信息检索领域国际会议CIKM2019接收。
你好，欢迎你打开这篇文章，这是我的系列立体匹配算法介绍文章中承上启下的一篇，请看看我们现在走到了哪一步：
上述代码将会生成一个3×3大小的矩形结构元素。 使用该结构元素实现最大值或者最小值滤波的代码如下：
选自imaddabbura 机器之心编译 参与：刘天赐、路 本文介绍了如何使用梯度检验方法确认反向传播代码是否准确。 在《Coding Neural Network - Forward Propagation and Backpropagation》一文中，我们借助 numpy 实现了前向传播和反向传播算法。但从头开始实现反向传播很容易遇到 bug 或者报错。因此，在训练数据上运行神经网络之前，必须检验反向传播的实现是否正确。不过首先，我们先复习一下反向传播的概念：从最后的节点开始，沿着拓扑排序的反方向遍历
图片降噪是图像处理中一个常见的任务，它可以帮助去除图片中的噪声，提高图像的质量和清晰度。Python提供了丰富的库和工具，使得图像降噪变得非常简单。本文将介绍几种常用的Python图像降噪技术，并给出相应的代码示例。
LinkedList使用的方法都是从List接口实现而来的方法，需要了解的是LinkedList特有方法：
LinkedList 使用的方法都是从 List 接口实现而来的方法，需要了解的是 LinkedList 特有方法：
我近期发表了一篇文章79. 三维重建14-立体匹配10，经典视差优化算法Fast Bilateral-Space Stereo
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