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2019 第41篇,總第65篇文章 本文大約4000字,閱讀大約需要12分鐘 最近簡單運用 itchat 這個庫來實現一些簡單的應用,主要包括以下幾個應用:
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在李航身邊工作是一種怎樣的體驗? 有的同學說,當然是很開心,都知道他是行業裡的技術大牛,在微軟亞洲研究院、華為諾亞方舟實驗室等知名機構有著豐富的從業經歷。還有很多同學說,其實也沒有那麼神祕,他總是
相關係數 :考察兩個變數之間的相關程度。相關係數的取值範圍是-1到1,絕對值越接近1,則說明兩個變數之間的相關程度越大;絕對值越接近0,則說明兩個變數之間的相關程度越小,具體見下圖:
曉查 編譯自 Medium 量子位 報道 | 公眾號 QbitAI 道路越多越擁堵、越智慧的演算法需要的計算力越少。這些反常識的機器學習悖論你知道是怎麼回事嗎? 悖論是在哲
「清華大學出版社」聯絡了包括程式設計師面試在內的 7 家技術公眾號,送出 21本技術書。 內容涉及 java,雲端計算、機器學習、python網路爬蟲、Linux實戰、設計模式、springboot開發、面
曉查 發自 凹非寺 量子位 報道 | 公眾號 QbitAI 谷歌給TensorFlow加入了計算機圖形處理功能 TensorFlow Graphics ,讓神經網路可以更好地
GitHub 地址:https://github.com/tensorflow/graphics 近幾年,一種可以插入神經網路架構中的新型可微圖形層(differentiable gra
投身網際網路行業的這幾年,我最大的感觸就是:「網際網路行業的節奏實在是太太太太太快了」。我們每天都生活在資訊爆炸的環境裡,「風口」三個月一變,一不小心就錯過了什麼機會。我們必須不斷奔跑,不斷學習,不斷
批量梯度下降BGD(Batch Gradient Descent) 更新公式: \[ \theta = \theta - \eta \sum_{i=1}^{m}\nabla g(\theta;x_i,y
在構建自然語言理解深度學習模型過程中,研究人員或者工程師們經常需要在程式設計細節和程式碼除錯上花費大量精力,而不是專注於模型架構設計與引數調整。為了提升構建深度模型的效率, 微軟亞洲網際網路工程院自然
人工智慧技術的提升不僅為企業的運營帶來了效率,而且為人民的生活帶來了便利。 迄今為止,人工智慧已經實現了生物識別智慧、自動駕駛汽車和人臉識別等等專案。 就像大多數軟體應用程式的開發一
對抗樣本在機器學習領域受到廣泛關注,但它們存在和流行的原因卻並不明晰。來自 MIT 的一項研究表明,對抗樣本的產生可直接歸因於非穩健特徵的出現:某些來自資料分佈模式的特徵具備高度預測性,但對於人類來講是
雖然遺傳學和現代影像學已經取得重大進展,但診斷結果還是會令大部分乳腺癌患者感到震驚。對一些患者來說,診斷結果來得太遲了。 確診越晚,意味著更激進的治療手段、不確定的治療結果以及更高的治療費用,往深一點說,是
2018 年堪稱是臺灣的「AI 元年」,政府推動產業 AI 化,同時也不遺餘力的培養 AI 種子們。相信不管是在新聞媒體上或是公司內部都可常看到或聽到「AI」字眼,例如老闆宣佈:「希望年度計畫中,各產品及專案
鈦媒體|5月8日訊息,人工智慧公司北京曠視科技有限公司(以下簡稱“曠視”)今天宣佈完成 D 輪第二階段股權融資。目前D輪總融資額達約 7.5 億美元,這也成為曠視歷史上單筆金額最高的一輪融資。