亚马逊与美国职业棒球大联盟（MLB）进行合作，云计算交易继续扩展，亚马逊将在本赛季晚些时候为现场棒球比赛提供一套新的实时统计数据和图表。
火狐浏览器Firefox 55版本将默认启用WebVR API 近日，Mozilla宣布，于8月8日发布的Firefox 55（火狐）版本将默认启用WebVR API。WebVR API是在网络上启用
来源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/62532887
最近看了一系列bilinear pooling相关的文章，感觉有些文章写得比较抽象。费了不少功夫总算理顺了这些文章的关系，这里简单写个笔记记录一下~
本文主要参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/96020318
原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2018/05/07/multi-label-classification-with-keras/
一个scikit-learn教程，通过将数据建模到KMeans聚类模型和线性回归模型来预测MLB每赛季的胜利。
迪士尼公布“Force Jacket”力反馈套装 近日，迪士尼公布了一款名为“Force Jacket”的力反馈套装，该套装通过使用安全气囊和传感器产生压力和高频振动，用户穿上该套装可以感受到触摸、挤
朴素贝叶斯 朴素指的是"独立" 朴素贝叶斯是分类算法,可以给出每种类别发生的概率 善于计算几个独立事件同时发生的概率(文章分类) 关于独立事件(职业, 体型, 身高 各自独立) 样本编号 职
Oculus欲向第三方头显开放Oculus生态平台 在上周的Oculus新闻发布会上，Rift负责人奈特·米歇尔表示，其他头显可以通过两种方法接入Oculus的生态系统。第一种是以“Oculus Pa
包含表格、图表和图形的 Web 应用程序通常包含将数据导出为 PDF 的选项。你有没有想过，作为一个用户，当你点击那个按钮时，幕后发生了什么？
写奥迪电动化之路的原因在于Audi最近以及后续发布的BEV车型都带着e-tron的字样，如Audi e-tron、Audi e-tron GT等等，而这正好与楼主喜欢的一部电影：《创：战纪》- Tron Legacy相呼应。
（VRPinea 8月24日讯）前阵子P君看到一则新闻：美国青年电子竞技足球合作社（AYCE）致力于将VR技术与电子竞技相结合，以便在数字环境中训练运动员。原谅P君贫瘠的语言，但我真的想说：好酷啊！
机构所经历的信息量，以及信息种类的增加，使它们面临着额外的风险，例如：数据侵入、网络攻击。机构若想减轻这种风险，不仅要保护信息的存储位置和访问方式，还要设置和实施保留政策，使他们能够知道，什么时候可以合理地销毁哪些信息。
来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读5分钟本文介绍了10个Pandas的常用技巧。 本文所整理的技巧与以前整理过10个Pandas的常用技巧不同，你可能并不会经常的使用它，但是有时候当你遇到一些非常棘手的问题时，这些技巧可以帮你快速解决一些不常见的问题。 1、Categorical类型 默认情况下，具有有限数量选项的列都会被分配object 类型。但是就内存来说并不是一个有效的选择。我们可以这些列建立索引，并仅使用对对象的引用而实际值。Pandas 提供了一种称为 Categori
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数据预处理包含数据探索、数据清洗和特征预处理三部分，《特征工程系列：特征预处理（上）》介绍了无量纲化和特征分桶相关的处理方法，本章将继续介绍特征预处理中的统计变换和类别特征编码相关内容。
关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
那么，给大家推荐一个非常实用的开源脚本：macos-guest-virtualbox.sh，帮你在 VirtualBox上快速安装MacOS 操作系统。
多模态深度学习主要包含三个方面：多模态学习表征，多模态信号融合以及多模态应用，而本文主要关注计算机视觉和自然语言处理的相关融合方法，包括网络结构设计和模态融合方法（对于特定任务而言）。本文讲述了三种融合文本和图像的方法：基于简单操作的，基于注意力的，基于张量的方法。
自动化机器学习，也称为自动化 ML 或 AutoML，是自动化完成开发耗时且需要反复迭代的机器学习建模过程。它让数据科学家、分析师和开发人员轻松构建具有高规模、高效率和生产力的机器学习模型，同时保持模型质量。
大数据文摘作品 编译：李雷、张馨月、王梦泽、小鱼 除了文中所附的代码块，你也可以在文末找到整个程序在Jupyter Notebook上的链接。 在数据科学或统计学领域的众多话题当中，我觉得既有趣但又难理解的一个就是贝叶斯分析。在一个课程中，我有机会学习了贝叶斯统计分析，但我还需要对它做一些回顾和强化。 从个人观点出发，我就是想更好地理解贝叶斯理论，以及如何将它应用于现实生活中。 本文主要是受到了RasmusBååth在Youtube上的系列节目“贝叶斯数据分析入门”的启发。RasmusBååth非常善于让你
索尼的PlayStation VR在某种程度上代表了主机游戏的未来，为了让游戏体验更加身临其境，索尼日前在其官方博客上透露了一款全新的无线耳机，旨在让“游戏发声”。这款3D耳机拥有7.1环绕声、降噪麦
Pandas是一个开源的，BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。
高斯消去法，解二元一次方程组。 ax+by=mL【1】 cx+dy=nL【2】 （其中x,y为未知量） 答：ax+by=mL【1】 cx+dy=nL【2】 当其系数行列式不等于0时有唯一解，即就是放ad-bc不等于0是有唯一解 且x=mld-nlb/ad-bc y=nla-mlb/ad-bc
谷歌日前发布了最新的Google VR SDK，说明它的VR平台Daydream已经准备好了获取开发者的全部注意力。开发者可利用此SDK为Daydream-Ready的手机和头显创建VR体验，目前已经
高铁是“五高一地”重点区域保障中的重要一环。伴随着VoLTE业务试商用开展，VoLTE用户会迎来井喷式增长，VoLTE对网络的要求比LTE更高，高铁网络面临着频率资源紧张，用户数多，容量受限，频偏效应等一系列问题，需要从从频率、站址、容量、驻留等等几方面集中开展高铁VoLTE规划优化。
之后简要讨论SmallerVGGNet，我们将实现的Keras神经网络架构，并用于多标签分类。
在今日的Google I/O开发者大会上，之前闹得沸沸扬扬的Android VR，随着谷歌VR部门负责人Clay Bavor登场揭开的谜底。然而，谷歌这次让外界“失望”了，并没有带来很“酷”的VR硬件
如图是一个三层结构的神经网络（输入层，隐藏层、输出层），每一层的激活单元的计算表达式图中也已经写出来了。 还需要注意的是：
本期是 Swift 编辑组自主整理周报的第九期，每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议，欢迎在文末留言。
波音和通用电气投资，Upskill完成B轮融资 今日，AR工业应用开发商Upskill宣布完成B轮融资，具体金额暂未透露，投资方包括 HorizonX 风投和通用电气资本等，其中HorizonX 风投
对理论知识有了了解后，这里介绍两个实战项目，分别是基于keras的多标签图像分类以及基于 Pytorch 的迁移学习教程。
通常用keras做分类任务的时候，一张图像往往只对应着一种类别，但是在实际的问题中，可能你需要预测出一张图像的多种属性。例如在pyimagesearch的《multi-label-classification-with-keras》这篇文章中提出了一个衣服数据集，整个数据集有两种属性，一种是颜色(blue, red, black)，另一种是衣服的类型(dress, jeans, shirt) 。如假设one-hot-vector编码顺序是(blue, red, black, dress, jeans, shirt)则black jeans的 label就是[0,0,1,0,1,0]。
在实际的开发工作过程中，我积累了一些常用的、超级有用的Javascript技巧和代码片段，包括其他大神编译的JS使用技巧。
蜗牛最近精力真是有限，很快就要大考了，不过读书不能停。 接下来几天读一读 《Mastering Machine Learning with Python in Six Steps》这本书。 更完整的思
本篇记录一下自己项目中用到的keras相关的部分。由于本项目既有涉及multi-class（多类分类），也有涉及multi-label（多标记分类）的部分，multi-class分类网上已经很多相关的文章了。这里就说一说multi-label的搭建网络的部分。之后如果有时间的时候，再说一说cross validation（交叉验证）和在epoch的callback函数中处理一些多标签度量metric的问题。
从古希腊、古罗马到日不落帝国，到当今的美利坚合众国，自古以来强盛的王朝似乎从来都是和发达的体育分不开的。但是身处科技、金融、军事、体育强国的美国现在似乎是把体育玩到了一个新的境界，那就是：“大数据驱动的体育”。 NBA是美国各个职业体育中的佼佼者，虽然在总营业额上次与美式足球NFL和职业棒球MLB列第三位，但是由于所需要的球员数目远远少于前面二者，NBA球员的年平均工资（515万美金，2012年数据），中位工资（230万美金）都远远高于所有职业体育项目。NBA的成功商业运作背后有着非常成功的IT支持。
都说，眼睛是心灵的窗户。 现在，对于医生来说，眼睛是大脑的窗户。 有了RightEye这个产品，医生可以通过眼动跟踪测试来诊断脑震荡以及阅读障碍。RightEye可以随身携带，还可以在几分钟之内判断出来，你要不要进一步就医。 一个人的眼动，可以看出来很多信息。 在做一些基础的测试任务时，像是盯着一个在直线移动的物体，每个人的眼动习惯都是不一样的。这个我们自己可能感知不到。 对于身体健康的人来说，这些不同都在正常的范围内，只是个体之间存在差异，但都在基线范围内。 如果说检测过程中，发现有人的眼动表现是掉出基线
直接系统更新会有错误： sudo apt update 使用ros.asc如下： -----BEGIN PGP PUBLIC KEY BLOCK----- Version: GnuPG v1 mQINBFzvJpYBEADY8l1YvO7iYW5gUESyzsTGnMvVUmlV3XarBaJz9bGRmgPXh7jc VFrQhE0L/HV7LOfoLI9H2GWYyHBqN5ERBlcA8XxG3ZvX7t9nAZPQT2Xxe3GT3tro u5oCR+SyHN9xPnUwDuqUSvJ
sudo apt install ros-kinetic-desktop-full
从散点图容易看出，有一个最小值82，但大部分散点在 85 以上，所以一支球队要在常规赛中获胜 85 场以上，进入季后赛的概率很大。
1月20日元宇宙板块整体涨幅0.95%，其中106只股票上涨，3只股票平盘，36只股票下跌。其中，二三四五、国脉文化、深桑达A、华谊兄弟、二六三位列板块涨幅前五位，涨幅分别为10.04%、9.96%、6.67%、5.60%、5.33%。芒果超媒、华立科技、科大讯飞、凯撒文化、超图软件位列涨幅榜后五位，涨幅分别为-2.49%、-1.99%、-1.89%、-1.45%、-1.40%。
细粒度图像分类旨在同一大类图像的确切子类。由于不同子类之间的视觉差异很小，而且容易受姿势、视角、图像中目标位置等影响，这是一个很有挑战性的任务。因此，类间差异通常比类内差异更小。双线性汇合（bilinear pooling）计算不同空间位置的外积，并对不同空间位置计算平均汇合以得到双线性特征。外积捕获了特征通道之间成对的相关关系，并且这是平移不变的。双线性汇合提供了比线性模型更强的特征表示，并可以端到端地进行优化，取得了和使用部位（parts）信息相当或甚至更高的性能。
ROS1云课适用于kinetic/melodic/noetic。以蓝桥ROS云课为模板重新梳理。
所有行业都受到数字化转型的影响。对于几乎所有垂直行业中的各种规模的组织来说，如今，有能力改善与组织互动的人的体验才是重中之重。数字化转型的第一步是实现底层基础设施的现代化，因为这将为数字化举措的推动带来必要的敏捷性、规模和弹性水平。 美国职业棒球大联盟实施了基于敏迪(Mitel)的私有云以提供一致的全联盟范围的通信。 所有行业都受到数字化转型的影响。对于几乎所有垂直行业中的各种规模的组织来说，如今，有能力改善与组织互动的人的体验才是重中之重。数字化转型的第一步是实现底层基础设施的现代化，因为这将为数字化举措
原文链接 / https://www.haivision.com/blog/broadcast-video/broadcast-ip-transformation-report-the-biggest-challenges-facing-broadcasters-in-2021/
principal() 含多种可选的方差旋转方法的主成分分析 fa() 可用主轴、最小残差、加权最小平方或最大似然法估计的因子分析 fa.parallel() 含平行分析的碎石图 factor.plot() 绘制因子分析或主成分分析的结果 fa.diagram() 绘制因子分析或主成分的载荷矩阵 scree() 因子分析和主成分分析的碎石图
【新智元导读】谷歌研究院官方博客（北京时间）今日更新，宣布开源与哈佛大学等高校和机构合作完成的一个交互式可视化 GPS 地球地震周期物理学数据库。不仅如此，本文后附 20+ 更多奇异有趣的数据集，万一哪天用上了呢？ 谷歌希望借开源产品，打造数据数集生态 （文／Jimbo Wilson，Google Big Picture Team 软件工程师；Brendan Meade，哈佛大学地球与行星科学系教授）为了帮助研究人员更好地了解地震周期并探索相关数据，谷歌研究院发布了一种新的交互式数据可视化方法，通过相对于真
当使用 pandas 操作小规模数据（低于 100 MB）时，性能一般不是问题。而当面对更大规模的数据（100 MB 到数 GB）时，性能问题会让运行时间变得更漫长，而且会因为内存不足导致运行完全失败。
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