這幾年大資料和雲端計算領域的高速發展，使得人工智慧技術得到爆發式增長，甚至廣泛應用於電子產品當中。目前使用最為廣泛的除了智慧手機就是智慧音箱。以智慧管家的身份切入家庭化場景，可以說是各廠對於未來智慧家庭的提前佈

使用自動編碼器檢測信用卡欺詐 來源 |願碼(ChainDesk.CN) 內容編輯 願碼Slogan | 連線每個程

影象濾波，指的是在儘量保留影象特徵的條件下對目標影象得噪聲進行抑制，是影象處理當中不可缺少的部分。 平滑錄播室低頻增強的空間域濾波技術，它的目的有兩類：一類是模糊，一類是消除噪音。常見的濾波有：

高斯過程可以讓我們結合先驗知識，對資料做出預測，最直觀的應用領域是迴歸問題。本文作者用幾個互動圖生動地講解了高斯過程的相關知識，可以讓讀者直觀地瞭解高斯過程的工作原理以及如何使其適配不同型別的資料。 引

1.統計排序濾波 上節筆記中提到的 均值模糊、高斯模糊 兩種影象模糊操作都屬於 影象的線性濾波 ， 本文則首先將筆記OpenCV中存在的幾種 基於統計排序的濾波器 ，

一、前言 狀態空間模型分為兩大類，一類是隱馬爾科夫模型，另一類是線性動態系統。兩者都可以用下圖來表示，其中z代表潛變數（未知），x代表觀測變數（已知），關於什麼是潛變數，可以參考我之前一篇文章的第

Sonos 進入中國的時間不算長，它憑藉著獨特的智慧音響系統吸引著很多音樂發燒友，即便是在各個品牌智慧音箱魚龍混雜的國內市場上，那些真正注重音質的消費者也將Sonos的產品視為首選。 為了適應國內

一、前言 在機器學習問題中，從觀測變數推測潛變數或者說計算潛變數的後驗分佈是非常重要的一類問題，關於什麼是潛變數，可以參考我之前一篇文章的第二節。 很多時候，因為潛變數z的維度很高，在

黑膠唱片 你有多久沒有聽過實體的唱片了？——或許在移動網際網路環境下，成長起來的新一代，都沒有見過磁帶、CD 這種音樂儲存介質，更不用提黑膠唱片了。 隨著流媒體音樂的崛起，實體唱片的市場日漸萎

編者按：本文作者致謙，BAT人工智慧行業從業者 ，36氪經授權轉載。原題目《百箱大戰的尾聲，孕育著新的希望 | 通往人工智慧使用者產品之路（1）》 說

上圖是萬聖節的一週，在搗蛋和給糖之間，資料極客們在社交媒體上為這個可愛的網紅詞彙而竊竊私語。 正態分佈/超自然分佈 你覺得這是個玩笑？讓我告訴你，這不是笑料。這是嚇人的，真正的萬聖節精神！

當我們在做聚類任務時， 如果每一類的分佈已知的話，那麼要求出每個樣本屬於哪一類， 只需要計算出它歸屬於 k 個不同簇的概率，然後選擇概率值最高的那個簇作為它最終的歸屬即可。 但很

在先前學習的使用ARIMA預測時間序列的文章中，對於如何確定引數p、d、q還是存在一些疑問，今天學習的這篇文章主要講解的是如何確定p、d、q引數。 實驗資料：連結: https://pan.baidu.co

【導言】 近些年來，被數字音樂打壓得喘不過氣來的黑膠逐漸淡出人們的視野，很有當年MD被歷史所埋沒的節奏。不過貌似黑膠開始死灰復燃了，我想這其中原因可能是黑膠唱片復古的聲音質感難以讓人忘懷吧，就算現在有人玩兒

音樂圈裡的時尚寵兒，HYM-DUO分體式黑膠智慧音響 KiKiWiWi看世界 微博: http://weibo.com/sunshengkai @