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學習是不斷進步的基礎。現在我們每天大部分時間都手握手機!然而利用手機來學習的時間,卻非常少。如果想要進步,利用手機中的學習類app,是一個非常高效的方式! 我花了近一個月的時間瀏覽、不斷地嘗試了上
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
假設老闆讓你建立一個模型——基於可用的各種測量手段來預測產品是否有缺陷。你使用自己喜歡的分類器在資料上進行訓練後,準確率達到了 96.2%! 你的老闆很驚訝,決定不再測試直接使用你的模型。幾個星期後,他進入
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
【編者按】由於家庭教育不直接以追求應試結果為教育目標,家庭教育標準化的評估方式建立顯得尤為困難,加上使用者需求分散,家長參與介入程度高,缺乏完善的內容體系,家庭教育服務的市場推廣面臨著不小的挑戰。
智慧家居已經不是一個陌生的概念,但是把它從高大上的科幻場景真正帶到尋常百姓家的還是米家。米家的智慧家居生態產品除了擁有簡潔設計以外,極高的價效比受到了眾多人的追捧,米家的智慧家居解決方案是一套優雅、精緻
時常有一些即將畢業的大學生問這樣的問題:畢業之後要學習哪些東西?到底該如何進入職場? 大學畢業後需要學習的東西很多,自我定位、職業規劃、語言的表達以及人與人之間的相處等等等等。 面對複雜的社會大課堂,在
很多時候,我們的程式出現的“效能問題”,其實是我們自己寫的那”坨”程式碼的問題,是自己Coding的問題,是Mysql的DML語句使用的問題。 以下是我總結的關於MySQL DML語句的使用中需要注意的點。
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
對於那些使用Virgl3D驅動程式堆疊在具有VirtIO-GPU的KVM來賓VM中進行OpenGL加速然後由主機加速的人來說,有一些效能優化剛剛落在Mesa 19.1開發程式碼中。 Virgl引入了一個
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)
「產品獵人」旨在跟進網際網路內容、社交和遊戲等領域產品的最新動態,為創投業者及產品經理提供最新鮮的一手資訊。 產品形態發展成熟之後,探索新的產品形態、擴大業務邊界成為首要任務。本週,Instagram測試網
知乎是一個相當大的流量池,同時知乎問答質量遠高於百度知道,所以其在百度搜索的權重也相當高,如果知乎做的好將會有一筆不錯的收入。 但如何做好知乎這個就不是一件很容易的事情,我們做知乎最主要的就是希望自己的回答能
我愛計算機視覺 標星,更快獲取CVML新技術 昨日,Uber官網重磅宣佈新開源深度學習框架Ludwig,不需要懂程式設計知識,讓專家能用的更順手,讓非專業人士也可以玩轉人工智慧,堪稱史上最簡單的深度學習