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作者 | 年素清责编 | 王晓曼出品 | 程序人生(ID:coder _life)无论是整日写代码的程序员,还是依靠电脑工作的白领,他们的日常操作肯定离开不了“复制”和“粘贴”这两个功...
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Google 重磅发布 Flutter 2 !一套代码横扫 5 大系统原创 郑丽媛 CSDN 今天今日,谷歌重磅发布了下一代 Flutter —— 专为 Web、移动和桌面而构建的 Flutter 2!作为谷歌免费开源的 UI 工具包,Flutter 帮助许多开发者构建了多平台应用,支持移动、Web、桌面和嵌入式平台,仅在 Google Play Store 平台上就有已超过 15 万个基于 Flutter 开发的应用,国内我们熟知的闲鱼 App、以及“国民应用”微信,均使用了 Flutter 进行
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编者按:新药研发的过程是一个耗资大、周期长以及风险高的行业,传统的药物研发据统计,平均研究每一个新药从靶点发现到药物上市需要大约10年的时间和需要大约20亿美元的研究经费。如今,人工智能正在改变这一现状。Insilico Medicine这首次利用AI成功地将生物学和化学结合起来,发现了一个新的生物靶点,以及相应的候选药物,整个研发过程仅耗费短短18个月,研发成本只有260万美元,相当于类似项目的十分之一。作者 | 阿司匹林出品 | CSDN新药研发的贵,超出想象!一款创新药物的研发.
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内容导读北京时间 3 月 4 日,PyTorch 官方博客发布 1.8版本。据官方介绍,新版本主要包括编译器和分布式训练更新,同时新增了部分移动端教程。整体来看,本次版本更新涵盖 1.7 版本发布以来,共计 3,000 多次 commit,包括编译、代码优化、科学计算前端 API 以及通过 pytorch.org 提供的二进制文件支持 AMD ROCm。同时 PyTorch 1.8 还为管道和模型并行的大规模训练,进行了功能改进和梯度压缩。其中一些重点更新包括:通过 torch.fx.
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词向量模型简介概述词向量维度Word2VecCBOW 模型Skip-Gram 模型负采样模型词向量的训练过程1. 初始化词向量矩阵2. 神经网络反向传播概述我们先来说说词向量究竟是什么. 当我们把文本交给算法来处理的时候, 计算机并不能理解我们输入的文本, 词向量就由此而生了. 简单的来说, 词向量就是将词语转换成数字组成的向量.当我们描述一个人的时候, 我们会使用身高体重等种种指标, 这些指标就可以当做向量. 有了向量我们就可以使用不同方法来计算相似度.那我们如何来描述语言的特征呢? 我们把语
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来自『央视新闻』 编辑 / 昱良9月18日,华为发布全球最快AI训练集群——Atlas 900。这款AI产品,取名自古希腊神话中的擎天巨神。它有什么特别之处?真能“擎天”...
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2016年,DeepMind的围棋机器人AlphaGo在与李世石的第二局对决中第37手落子的瞬间,整个围棋界都震惊了。评棋人Michael Redmond,一位有着近千场顶级比赛经验的职业棋手,在直播中目瞪口呆,他甚至把这颗棋子从棋盘上拿下来观察周边的情况,仿佛要确认AlphaGo是否下错了棋。第二天,Redmond告诉美国围棋E杂志:“我到现在还不明白这步棋背后的道理。”李世石这位统治了世界棋坛十年的大师,花了 12 分钟来研究这一棋局,之后才做出回应。图 13-1展示了这手传说中的落子。图.
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对于新手来说,在编程过程中最头痛的事就是遇到Bug后不知所措。时至今日,当有新手在群里提问时,也不时会看到下图的解决方案,即通过百度或者其他搜索引擎来解决问题: 诚然,很多问题可以通过搜索引擎得到答案。但往往忽视了解决Bug的第一种方法:查阅API文档。对于新手来说,正确使用API文档,至少能解决50%的问题。所以,我们很有必要来系统学习一下API文档的相关知识。文章目录1. 什么是API文档?2. 为什么要学会查阅API文档?3. 如何学会查阅API文档?1. 什么是API文档? 要解释
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最近遇到了一个联合对数正态分布的相关系数的问题,搜遍全网无果,索性自己动手。本文借鉴了这个知乎回答首先我们有二维正态分布:X,Y∼BVN(μx,μy,σx2,σy2,ρxy)X,Y\sim \mathbf{BVN}(\mu_x,\mu_y,\sigma_x^2,\sigma_y^2,\rho_{xy})X,Y∼BVN(μx,μy,σx2,σy2,ρxy)取对数之后我们会得到二维对数正态分布的概率密度函数。只写了第一象限的函数表达式,其他地方都是0。f(x,y)=12π1−ρxy2σxσyx
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本文将会分享近期发布的七大GitHub机器学习项目。这些项目广泛覆盖了机器学习的各个领域,包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉、大数据等。最顶尖的Github机器学习项...
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要说最近几年计算机考研的特点是什么,就是四个字:“年年爆炸”!实际上,计算机考研不仅年年爆炸,而且每年的爆炸情况都比往年严重!我们来看看网络上已经公布的一些考生分数,看看什么才是真正的“神...
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python猜单词小游戏猜单词小游戏对单词字母的重新排序循环猜测环节完整代码参考来源猜单词小游戏利用python实现一个猜单词的小游戏,需要导入的库为random库。设计逻辑:从单词列表中随机选取一个单词,对单词里的字母顺序进行重新随机排序,从而产生新的字符串,玩家通过这个新的字符串猜测原单词。对单词字母的重新排序先处理这个程序的核心代码就是如何生成乱序的单词jumble = ""while word: position = random.randrange(len(word)) #
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本文将介绍由腾讯与欧洲顶级农业大学 WUR(荷兰瓦赫宁根大学)共同举办的第二届“国际智慧温室种植大赛”预赛情况。9月20日,腾讯与欧洲顶级农业大学 WUR(荷兰瓦赫宁根大...
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一、问题背景无人机在拍摄视频时,由于风向等影响因素,不可避免会出现位移和旋转,导致拍摄出的画面存在平移和旋转的帧间变换, 即“抖动” 抖动会改变目标物体 (车辆、行人) 的坐标,给后续的检测、跟踪任务引入额外误差,造成数据集不可用。理想的无抖动视频中,对应于真实世界同一位置的背景点在不同帧中的坐标应保持一致,从而使车辆、行人等目标物体的坐标变化只由物体本身的运动导致,而不包含相机的运动 抖动可以由不同帧中对应背景点的坐标变换来描述二、抖动的量化指标抖动可以用相邻帧之间的 x 方向平
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技术无国界、无性别、无身份之分。即使在男性占比较高的 IT 技术发展的关键历程里,优秀的女程序员也从不缺席。谈及世界上第一位女程序员 Ada Lovelace,她于 1842 年就已为当代计算机的原型概念 Charles Babbage 的分析机编写出了世界上第一个机器算法;作为一名非常厉害的计算机科学家,Barbara Liskov 的创新性研究为计算机编程领域带来了巨大变革,并领导 CLU 编程语言的设计,也为面向对象程序设计(OPP)奠定了基础;Margaret Hamilton,24 岁的她机
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任务描述来源为:日本广岛Quest2020:柠檬外观分类竞赛部署实践比赛链接:https://signate.jp/competitions/4313-31比赛截止,大佬们可以去试试,我这个必然拿不住奖,仅做练习。数据集:可以在百度ai studio找到。如何根据据图像的视觉内容为图像赋予一个语义类别是图像分类的目标,也是图像检索、图像内容分析和目标识别等问题的基础。本实践旨在通过一个美食分类的案列,让大家理解和掌握如何使用飞桨2.0搭建一个卷积神经网络。特别提示:本实践所用数据集均来自互
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前言在上次的文章中我们解析了backbone网络的构建源码,在这篇中我们针对model.py剩余的部分进行debug解析。如果没看过之前文章的小伙伴,推荐先查看这个系列的第一篇和第二篇。下面贴上传送门:1.yolov5源码解析第一篇 架构设计和debug准备2.yolov5源码解析第二篇 backbone源码解析今天我们继续对model.py里的Detect类进行解析,这部分对应yolov5的检查头部分。detect类在model.py里,这部分代码如下:class Detect(nn.Modu
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本文由『机器之心』授权转载参编辑 / 昱良链接:https://arxiv.org/pdf/1908.08847.pdf时尚电子商务平台通过搜索和个性化来简化服装购买。可...
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新型智慧城市的创新实践和经验新型智慧城市建设以数据为核心,通过权属划分,要把城市各部门数据进行汇集治理,通过数据中枢,最终将城市的应用场景聚合起来,充分释放数据价值。同时,基于在新型智慧城市建设中的实践和思考,智慧城市建设与运营需要具备四大维度的能力,包含顶层设计能力、数据中台建设能力、智慧城市应用开发能力与生态培养赋能能力。CyberVein具备智慧城市建设运营的全栈式能力,是采用DAVE数据交换机建设新型智慧城市,接下来会结合五个能力维度进行解析。一、顶层设计能力利用大数据为智慧城市找到了出..
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创建自己的虚拟环境相信很多人学习了很久Python,还不会安装虚拟环境,这里手把手教会你创建自己的虚拟环境,步骤如下:选择一个途径:如:以我的F盘为例新建文件夹并命名。(如:myproject)输入virtualenv .venv创建虚拟环境(.venv中的"."代表创建的是一个隐藏文件)创建完成后打开myproject,出现一个关于.venv的文件夹,表示环境创建成功双击进入.venv 里面的Scripts文件夹输入activate 点击回车激活并进入虚拟

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Uber 前无人驾驶工程师告诉你,国内无人驾驶之路还要走多久?
经过数年的发展,现在的人们谈到“AI”已经不再像过去一般感到遥不可及。但 AI 在国内发挥的作用仍然只是冰山一角,许多应用依旧没有落地,产业链等待完善,国内 AI生态的发展还需要一定的时间。
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前百度主任架构师创业,两年融资千万美元,他说AI新药研发将迎来黄金十年...
要在AI医疗领域创业,扎实的AI技术和对医疗行业背景的了解缺一不可,这也是许多创业者想要在此掘金却望而止步或中道崩溃的原因。但是,也总有一些开拓者能不断探索前路,望石智慧创始人兼CEO周杰龙就是其中之一。
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事实验证任务要求相关系统能够从大规模的文本知识库中抽取相关的证据(Evidence)并根据这些证据对给定的声明(Claim)给出事实性的判断。
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半小时训练亿级规模知识图谱,亚马逊AI开源知识图谱嵌入表示框架DGL-KE
近日,亚马逊 AI 团队继 DGL 之后,又开源了一款专门针对大规模知识图谱嵌入表示的新训练框架 DGL-KE,旨在能让研究人员和工业界用户方便、快速地在大规模知识图谱数据集上进行机器学习训练任务。
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技术大佬的肺腑之言:“不要为了 AI 而 AI”! | 刷新 CTO
CSDN 创始人&董事长、极客帮创投创始合伙人蒋涛,微软(中国) 首席技术官韦青,以及微软(中国) 首席架构师韩凯(Chris Han),共同探讨2020年人工智能发展与落地应用,为大家指引方向,期待大家更好地思考和探索AI新方向。
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与传统的文本摘要任务相比,商品摘要任务更具挑战性。一方面,商品给顾客的第一印象来自该商品的外观,这对顾客的购买决策有着至关重要的影响。因此,商品摘要系统必须能够充分挖掘商品视觉信息,反映商品的外观特色。另一方面,不同的产品有不同的卖点。例如,紧凑型冰箱的优点是节省空间,而环保型冰箱的优点是节能。因此,商品摘要应该反映商品最独特的方面,从而最大限度地促成消费者的购买。
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154 万 AI 开发者用数据告诉你,中国 AI 如何才能弯道超车?| 中国 AI 应用开发者报告...
为了更好地了解其背后技术趋势与人才走向,并帮助所有有志于 AI 的开发者成长及就业,CSDN 联合职场社交平台脉脉共同出品,重磅发布《中国 AI 应用开发者报告》,在此第一篇章中,特聚焦分析中国 AI 开发者画像特征、技术及行业增长、地域分布等,旨在帮助更多的开发者及相关行业深入了解 AI 技术及应用发展趋势。
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目前实现这一目标最流行的方法是迁移学习。浙江大学和阿里安全发现,两个预训练深度模型所提取的特征之间的迁移能力可由它们对应的深度归因图谱之间的相似性来衡量。相似程度越高,从不同的预训练深度模型中获得的特征相关性就越大,特征的相互迁移能力也就越强。而且,“AI训练师助手”还知道从什么模型迁移知识,用模型的哪个部分迁移能最好地完成任务。也就是说,他们发现了让小白模型向AI深度模型学习的高效学习方法。
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2020,国产AI开源框架“亮剑”TensorFlow、PyTorch
深度学习开源框架领域的一个既定事实是,TensorFlow、PyTorch基本两分天下,从技术能力到生态建设,它们能给AI落地提供有力支撑,可以满足大部分企业在其中构建自己的AI应用。反观国产AI开源框架,即便百度PaddlePaddle已开源四年,腾讯Angel、阿里X-DeepLearning等框架也相继开源,但从市场影响力和使用规模来看,还难与前两者抗衡。
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随着人工智能的蓬勃发展和编程语言的持续改进,对高效、熟练的程序员和工程师的需求激增。虽然有很多编程语言可以让你在人工智能上开发领域轻松起步,但是没有一种编程语言可以成为人工智能编程的“一站式”解决方案,因为每种编程语言都有自己的独特之处。目的不同,对语言的要求也会不同。
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64% 的企业未实现智能化,5成公司算法工程师团队规模小于 10人,AI 工程师的机遇在哪里?...
从就业的角度来看,由于算法工程化才是商业落地的核心关键,因此拥有扎实工程化能力的算法工程师更受青睐。另一方面,由于深度学习是以大数据为基础的,而感知智能中的计算机视觉又是目前深度学习较为成熟的应用,所以,机器学习和深度学习工程师,以及数据工程师、计算机视觉工程师成为热门岗位。
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一支清华大学团队决定研发更加灵活高效的深度学习框架。他们于近日宣布开源Jittor(计图),采用元算子融合和动态编译技术,深度优化内存,有效提升了系统的运行性能和通用性,确保实现和优化分离,大幅提升应用开发的灵活性、可拓展性和可移植性。
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CSDN已帮助百万开发者更快成长为人工智能时代的开发者,站在新十年开端,CSDN希望同AI产业各行业企业一道为AI的进一步发展推波助澜。为此,希望通过推出"百万人学AI"来打造AI技术新生态。
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脉冲神经网络在目标检测的首次尝试,性能堪比CNN | AAAI 2020
论文打算使用DNN-to-SNN转化方法将SNN应用到更复杂的目标检测领域中,图片分类只需要选择分类就好,而目标检测则需要神经网络进行高度准确的数字预测,难很多。在深入分析后,论文实现YOLO的转换主要面临以下两个问题:
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近日,一家美国AI创业公司Clearview AI泄露客户超过30亿人脸数据的丑闻掀起轩然大波,人脸识别技术的安全性与隐私保护再度成为人们讨论的焦点。这家公司的名声也不大好,此前曾遭Google、微软、YouTube、Twitter等联合“封杀”。
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在本教程中,我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后,我们会将模型部署到云中,并创建该算法的Web浏览器版本。
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利用AI技术并通过上千首歌曲数据的训练,用户只需要上传歌曲,等待1分钟,目前就可以提取歌曲中的伴奏、人声、钢琴、贝斯、鼓点等多音轨压缩文件,效果要好于Au或者GoldWave之类的传统音频处理软件。

活动
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2021.03.31
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2020.12.25
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2020.06.02
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2020.06.12
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2020.07.04
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