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2019高考编程卷:谷歌面试编程题及解题技巧(MIT版)

本课程重点介绍科技公司在面试时经常出现的计算机科学问题,其中包括时间复杂度、哈希表、二进制树搜索,以及 MIT「算法设计与分析」(MIT 6.046)课程中会出...

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禁止与华为讨论技术标准?高通、英特尔3GPP上限制员工交流

据路透社报道,由于美国近期针对中国科技公司的黑名单事件,全球一些最大的科技公司正要求其员工不得私下与华为员工讨论技术和技术标准的相关问题。

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文本也有攻防战:清华大学开源对抗样本必读论文列表

自然语言处理方面的研究在近几年取得了惊人的进步,深度神经网络模型已经取代了许多传统的方法。但是,当前提出的许多自然语言处理模型并不能够反映文本的多样特征。因此,...

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GLUE基准新突破:微软多任务模型首次超越自然语言人类基准

通用语言理解评估基准(GLUE)是用于评估和分析多种已有自然语言理解任务的模型性能的工具,模型基于在所有任务的平均准确率进行评估。WNLI(Winograd 自...

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Bert时代的创新:Bert在NLP各领域的应用进展

Bert 给人们带来了大惊喜,不过转眼过去大约半年时间了,这半年来,陆续出现了与 Bert 相关的不少新工作。

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新手如何发布第一个Python项目开源包?这里有一份详细指南

作者以 SciTime 项目(一个对算法训练时间进行估计的包)的发布为例,详细解释了发布的每个步骤。

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AI生成的假新闻难以识别,那就用神经网络来对抗吧

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1905.12616.pdf

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如何构建一个硅脑?首先要有一块神经形态芯片

2012 年,计算机科学家 Dharmendra Modha 使用一台强大的超级计算机模拟了超过 5000 亿个神经元的活动,甚至比人脑中约 850 亿个神经元...

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构建AI前的数据准备,SQL要比Python强

作为一名 Web 开发人员,我第一次与数据库和 SQL 产生交集是使用对象关系映射(ORM)。我使用的是 Django 查询集 API,这个界面用户体验很好。之...

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深度学习模型大合集:GitHub趋势榜第一,两天斩获2000星

项目地址:https://github.com/rasbt/deeplearning-models

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终版API已定型,TensorFlow 2.0 Beta蜕变归来

TensorFlow 发布以来,已经成为全世界最广泛使用的深度学习库。但 Tensorflow 1.x 时代最广受诟病的问题是:学习门槛较高、API 重复且复杂...

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拒绝重复造轮子!GitHub推出新功能repository templates

在不同代码库中共享样板代码(boilerplate code)是软件开发的惯例。使用喜欢的工具和目录结构开启新项目,能够帮助程序员更加高效地完成从想法到程序的转...

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机器人见多了,你见过机器船吗?MIT新版ROBOAT可以自动组装

论文链接:http://www.particlerobots.com/luismateos/publications/LuisAMateos_ICRA2019_...

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吴恩达的Drive.ai或将被苹果收购,苹果做自动驾驶信念愈加坚定

2019 年 3 月 4 日,正是 Drive.ai 被爆出迫切寻求买家的时间点。

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大幅减少训练迭代次数,提高泛化能力:IBM提出「新版Dropout」

Dropout (Hinton et al.[2012]) 是提高深度神经网络(DNN)泛化能力的主要正则化技术之一。由于其简单、高效的特点,传统 dropou...

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Python并不完美,Swift正在成长为深度学习语言

如果你懂编程,在听到 Swift 时,你可能会想到为 iOS 或 MacOS 开发应用程序。如果你懂深度学习,那么你肯定听闻过 Swift for Tensor...

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这就是波士顿动力第一款商用产品「机器狗」Spot

波士顿动力 CEO Marc Raibert 告诉《The Verge》称,最近 Spot 机器狗正在大量的「概念验证」环境下接受测试,包括包裹递送作业。他表示...

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你见过火系的暴鲤龙吗?这个项目利用CycleGAN生成不同属性的神奇宝贝

了解属性相克,可以帮助训练师们更好地战斗。可是如果神奇宝贝的属性变了呢?有 reddit 评论表示:很想在游戏里见到不同属性的神奇宝贝~以及很好奇改变属性后的皮...

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关于大片人物特效少不了的人体姿态估计,这里有一份综述文章

人体姿态骨架图 (skeleton) 用图形格式表示人的动作。本质上,它是一组坐标,连接起来可以描述人的姿势。骨架中的每个坐标都被称为这个图的部件(或关节、关键...

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IJCAI 2019 | 有趣!这是一篇玩倩女幽魂的多智能体强化学习研究

混合动作空间:与离散动作空间或连续动作空间不同,拥有混合动作空间的智能体在每一步执行动作时都需要选择一个离散动作以及该离散动作对应的一个或多个连续性动作参数的值...

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