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原文：Machine Learning based Password Strength Classification 地址：http://web.archive.org/web/201706060

微博使用者可以以文字、圖片、視訊等多媒體形式，且有自己的特點，微博博文內容形式多樣，包含文字、影象和視訊等媒體，且文字較短，大部分不超過 140 字，文字表述簡潔，簡稱、不規範用語以及網路流行用語被廣泛使用。

DSSM(深度語義匹配模型) 模型原始論文Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough

在目前的機器學習領域中，最常見的三種任務就是：迴歸分析、分類分析、聚類分析。在之前的文章中，我曾寫過一篇< 15分鐘帶你入門sklearn與機器學習——分類演算法篇>。那麼什麼是

天下網商記者 貢曉麗 看過《芳華》，有沒有被鍾楚曦吃西紅柿的那一幕驚豔到，不只是演技，還有那顆又紅又大看起來很好吃的西紅柿！為什麼會對一顆誘人的西紅柿念念不忘？因為我們現在能吃到的西紅柿，真的不好吃。

可靠、穩健、可泛化的 語音識別 是機器學習領域一個持續的挑戰。通常，訓練自然語言理解模型需要包含數千小時語音和數百萬（甚至數十億）單詞文字的語料庫，以及能夠在合理時間內處理這些資料的強大硬體。

實驗目的 為了實現開箱即用的機器學習平臺，只需簡單修改配置，就可實現線下特徵處理和訓練的模型，一鍵部署到線上，保持線上線下一致性。離線訓練平臺選擇了spark，線上模型部署選擇了Mleap。 實驗說明

比特幣的熱潮不是沒有來過，只是這一次尤其洶湧。直接催動了區塊鏈技術相關產業的野蠻生長，菜市場的大爺大媽也不再關心韭菜的價格，而是24小時不停歇地死盯著加密貨幣交易市場的起伏，隨時準備貼上自己所剩無幾的棺材本。比

編者按：4月2日，微軟亞洲研究院創研論壇CVPR 2019論文分享會在清華大學圓滿落幕。20餘位論文作者在分享會現場進行了報告宣講，30多篇論文進行了海報展示與交流，還有一場精彩的圓桌論壇，就計算機視覺

紅色石頭之前在某乎上回答“機器學習該怎麼入門”這個問題的時候，曾經給入門學者提過一個建議，就是放棄海量資料。確實，資料不在多而在精！一份優秀的資料完全可以幫助我們快速地入門和進階。 今天給大家推薦一份最近新

在上一篇文章《 瀏覽器中的手寫數字識別 》中，講到在瀏覽器中訓練出一個卷積神經網路模型，用來識別手寫數字。值得注意的是，這個訓練過程是在瀏覽器中完成的，使用的是客戶端的資源。 雖然TensorFlow.

我們的世界是一個非線性的世界，我們能否讓機器來學習現實中很多複雜的問題呢？從人類大腦結構中受到的啟發，人們開始在一定程度上模擬大腦的結構。既然大腦能夠理解這個世界，那人工神經網路應該也是可以的。

1. 電子商務使用者行為分析 電子商務通常是指一種新穎的在網際網路開放的網路平臺上，消費者基於瀏覽器/伺服器應用方式進行各種商貿活動的商業運營模式。消費者在此平臺上可實現無需與賣家面對面的網上購物、交易和線

分類問題是為整個影象分配一個標籤，而語義分割則是將從屬於同一類的物件看成一個整體，為影象中的每一個畫素點分配一個標籤。本文對一些經典語義分割方法和基於深度學習的語義分割方法進行了討論，此外還討論了常見的選擇和應