編者按：本文作者 Shotro Tani，原文標題 Mom and pop 2.0: Asia's traditional retailers embrace tech 。 36歲的 Renuk

序言 “幾分鐘就可以建立一個深度學習模型？訓練就要花幾個小時好嗎！我甚至沒有一臺足夠好的機器。”我聽過無數次有抱負的資料科學家這樣說，他們害怕在自己的機器上構建深度學習模型。 其實，你不必在谷歌或

強化學習特別是深度強化學習近年來取得了令人矚目的成就，除了應用於模擬器和遊戲領域，在工業領域也正取得長足的進步。百度是較早佈局強化學習的公司之一。這篇文章系統地介紹強化學習演算法基礎知識，強化學習在百度的應用

雖然雲平臺的到來讓開發者免於安裝和維護物理伺服器，但測試和部署程式碼過程依舊需要人為完成，持續整合可以自動消除構建、測試和部署程式碼的大部分痛苦。如果希望最大限度提高效率，持續整合和交付工具是最好的選擇。

摘要：隨著自媒體的發展，傳統媒體面臨著巨大的壓力和挑戰，新華智雲運用大資料和人工智慧技術，致力於為媒體行業賦能。通過媒體大資料開放平臺，將媒體行業全網資料彙總起來，藉助平臺數據處理能力和演算法能力，將有價值資

本文經AI新媒體量子位（公眾號ID:QbitAI）授權轉載，轉載請聯絡出處。 Python要過時了。 說這話的正是深度學習“三巨頭”之一的Yann LeCun。 昨天，這位Faeebook人工智慧實

導讀 眾所周知，目前深度學習在計算機視覺領域已經有很好的應用落地，再加上遷移學習，可以很容易的訓練出一個用於視覺任務的模型。但是現實中還有很多工的原始資料是非視覺型別的，面對這樣的問題，我們還可以借用

近日，杭州市住保房管局統計一組資料，截至1月31日，納入平臺管理房源已達20.3萬套（間），租賃房源網上籤約3.16萬套（間），其中租賃企業和經紀機構合計233家，租賃企業128家，經紀機構105家。官方平臺房源的大

企業管理的精益化往往始於與錢緊密相關的財務部門，市面上的財會報銷軟體也已經是琳琅滿目，但管理的優化離不開大量結構化資料的積累。在這個必不可少的前端環節中，財務人員依然需要辨別紙質發票並手動錄入，過程低效無趣，且操作誤

如同剝洋蔥，雷軍一層一層剖開“小米9”的心。 索性，核心的外圍無線功能點也一同公佈，包括升級的NFC晶片、雙頻GPS以及紅外遙控功能。 NFC方面， 小米9搭載NXP（恩智浦）新一代SN100T晶片，

數學家阿蘭·圖靈 1950 年的開創性論文引領了人類對人工智慧（AI）的探索，他在這篇論文中提出了一個問題：「機器能否思考？」，那時候唯一已知的能夠進行復雜計算的系統是生物神經系統。因此，毫不奇怪那時候這個新興

一、前言 本文介紹如何向Nginx增加了一個使用Tensorflow C庫的軟WAF模組，模組主體基於Naxsi。 二、獲取資料及訓練資料 這裡，之前有Dalao發表過這樣一篇文章： 基於卷積神經

近日，谷歌 AI 和 DeepMind 合作建立了深度規劃網路（PlaNet）智慧體，僅基於影象輸入就能學習世界模型，並利用該模型規劃未來。與谷歌一年前提出的 世界模型 相比，PlaNet 的執行不需要策略網

在前面我們討論了基於價值的強化學習(Value Based RL)和基於策略的強化學習模型(Policy Based RL)，本篇我們討論最後一種強化學習流派，基於模型的強化學習(Model Based RL)

不知現在的你選購手機著重在意的技術功能是什麼，可能對於部分使用者來說，非NFC不買。 除了資料交換、支付，不少支援NFC的手機還支援了公交地鐵刷卡和模擬門禁的功能，實用程度大大增加，並沒有要被二維碼快速取代