在处理大型数据集时，很可能需要查找并获取唯一值，特别是唯一字符串。例如，在一个有100000条记录的数据集中，其中可能包含数百个唯一字符串，如果将这些唯一记录提取出来，那么数据清理会变得更容易。
敏捷团队的成员与其他团队的成员不同吗?是的,没有。是的，因为我们在敏捷团队中看到的一些行为比非敏捷团队的行为更明显。不，因为我们在谈论人! 但是，成功的敏捷团队成员比非敏捷项目团队成员更经常地展示某些
技术的发展，总是解决了现有的问题，进而引入新的问题，继而继续解决，如此周而复始，Docker 公司在2013年成立，将容器的概念迅速扩散。正如当年集装箱点燃了全球的货运革命一样，当时的船运公司使用这种大型的金属集装箱替代了过去纷杂的货运装置，以适应在卡车、船舶、铁路三者之间匹配。装什么无所谓，重要的是装载本身有了标准。和现实世界的集装箱运输一样，Linux 容器创建了对于应用最为基本的封装，使之可以运行在任何的基础设施平台上。一时之间，容器风靡世界。到今天为止，几乎所有的企业都有意愿将他们的应用跑在容器之上，即使是他们自己的内部的服务器，也同样在考虑。尽管容器仅仅是管理现代的应用程序的一种更好的方式，因为它们通常被分割成无数的组件（微服务），但仍然需要能够在服务器之间进行容易的移植和访问。
文章较长，内容很详细、很深入。但是不要吓到，坐下来，喝杯咖啡或你最喜欢的饮料，慢慢体会。
"You Only Look Once"是一个实时对象检测算法，它避免了在生成区域建议上花费太多的时间。它不能完美地定位物体，而是优先考虑速度和识别。
领域自适应是迁移学习重点研究的课题之一。以往，基于域不变表征的领域自适应方法由于对域偏移（domain shift）不敏感、能为目标任务获取丰富信息受到了极大关注。然而，在 ICML 2019 上，来自卡内基梅隆大学的研究人员指出，当标签分布不同时，对源任务的过度训练确实会对目标域的泛化起到负作用，并且用严谨的数学证明和丰富的实验说明了：为了提升领域自适应算法的性能，我们不仅需要对齐源域和目标域的数据分布、最小化源域中的误差，还应该对齐源域和目标域的标注函数。
选自dataquest 作者：Alex Olteanu 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 学习曲线是监督学习算法中诊断模型 bias 和 variance 的很好工具。本文将介绍如何使用 scikit-learn 和 matplotlib 来生成学习曲线，以及如何使用学习曲线来诊断模型的 bias 和 variance，引导进一步的优化策略。 在构建机器学习模型的时候，我们希望尽可能地保持最低的误差。误差的两个主要来源是 bias（偏差）和 variance（方差）。如果成功地将这两者
在 ChatGPT 惊天动地地首次亮相时，我已经在 DevOps 和 SRE 领域工作了大约 5 年，它真正彻底改变了我的工作流程，但我稍后会深入探讨。
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 📷 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各个关键特征点看似很困难。我们简单地分析一下这个问题，不难发现这个任务其实可以拆分出三个子问题： 如何对人脸表观图像（输入）建模 如何对人脸形状（输出）建模 如何建立人脸表观图像（模型）与人脸形状（模型）的
迄今为止，壳管式换热器是石化工业中最常见的换热器类型，因为它适用于低压和高压应用。如图所示，它由一个外壳和一束管子组成，这些管子要么是直的，要么是“U”形的。一种流体流过管子，另一种流体流过管子周围的外壳，以在两种流体之间传递热量。这组管称为管束。
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 📷 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各个关键特征点看似很困难。我们简单地分析一下这个问题，不难发现这个任务其实可以拆分出三个子问题： 1. 如何对人脸表观图像（输入）建模 2. 如何对人脸形状（输出）建模 3.如何建立人脸表
多云的定义 在过去的一两年内，多云的概念现在了IT行业中，其大致是指一种公司不仅使用一个到数个SaaS服务(如人力资源或邮件服务等)并同时使用PaaS服务进行软件开发，而且还有可能使用IaaS服务进行虚拟机上工作运行的模式。 Gartner技术和服务供应商研究部门研究总监Mattew Cheung表示，“我们看见更多的客户在同时应用多个公有云服务，因为某些云供应商在特定的工作负载方面具有更加专业化的能力”。 这些专业化的服务包括很多关键的企业应用，比如Microsoft Azure中的SQL服务器，Goog
在我从事UI设计师这几年的工作中逐渐发现，最让人糟心的不是应付各种奇葩的需求，完成设计稿，而是交付。每次交付的设计稿和最后开发出来的产品总是让我心塞无比，很少最终产品和我的设计稿是完全一致的。
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。
【新智元导读】微软前副总裁S. Somasegar从智能应用开发的角度，总结了2016机器学习和人工智能的5大发展趋势：算法和数据结合的微智能，将能灵活地在应用中得到融合；让“每一个应用都变得智能”；人工智能的黑箱将被揭开；现阶段的机器学习和人工智能中，人类的作用不可替代；最后，他认为对于企业来说，不是从一开始就需要机器学习。 风险投资集团Madrona不久前在西雅图举办了一场机器学习与人工智能峰会，汇集了智能应用生态系统中不少大公司和初创企业。 本次峰会的一个重要的议题来自对与会者的问卷调查。在调查中，所
得益于强大的表示能力，卷积神经网络（CNN）在图像分类、人脸识别、目标检测和许多其他应用中取得了重大进展。神经网络强大的表示能力源于不同的过滤器负责提取不同抽象级别的信息。然而，当前主流卷积运算以跨空间域的滤波器共享方式执行，因此只有在重复应用这些运算（例如，使用更多滤波器增加通道和深度）时才能捕获更有效的信息。这种重复方式有几个限制。首先，它的计算效率很低。其次，它会导致优化困难。
今晚又迎来了每周我并不期待的Java编程课 如往常一样，带着电脑自己敲自己的，他讲他的哈哈哈 讲到数组排列时，看了一下，他讲的实在方法太复杂，血压上去了，我就也上去了2333 奈何众目睽睽之下，手抖、冒汗、思绪混乱、还是给讲砸了，所以在这记录一下，但就是不服！欸，就是不服~
Solidity 是以太坊智能合约编程语言，阅读本文前，你应该对以太坊、智能合约有所了解， 如果你还不了解，建议你先看以太坊是什么
Serverless架构是近年来迅速兴起的一个技术概念。基于这种架构能构建出多种应用场景，适用于各行各业。只要是对轻计算、高弹性、无状态等场景有诉求，您都可以通过本文来熟悉一些基础概念，并从相关场景中获得启发。
气象专家和医学专家认为，由细颗粒物造成的灰霾天气对人体健康的危害甚至要比沙尘暴更大。粒径10微米以上的颗粒物，会被挡在人的鼻子外面；粒径在2.5微米至10微米之间的颗粒物，能够进入上呼吸道，但部分可通
互联网寒冬之下，所有公司都勒紧裤腰带过活，这种背景之下，如果你不努力、不学习，想去大厂，凭什么？
首发于：https://studygolang.com/articles/12061 Go 中 defer 的 5 个坑 - 第一部分 通过本节的学习以避免掉入基础的 defer 陷阱中 本文只适合想要进阶学习 Golang 的新手阅读，大牛请绕道。 #1 — defer nil 函数 如果一个延迟函数被赋值为 ， 运行时的 异常会发生在外围函数执行结束后而不是 的函数被调用的时候。 例子 输出结果 发生了什么？ 名为 func 的函数一直运行至结束，然后 函数会被执行且会因为值为 而产生 异常
数据如今已经体现出巨大的价值——企业通过数据分析来为包括市场支出、员工决策到产品开发等所有事情提供参考性建议，而这也意味着，数据科学家在工作中的价值正变得越来越突出。
电子设备之间的通信就像人类之间的交流，双方都需要说相同的语言。在电子产品中，这些语言称为通信协议。
这项研究是由语音科学家GopalaAnumanchipalli和Chang实验室的生物工程研究生Josh Chartier领导。该项研究是基于一系列研究基础上进行研究的，首次描述了人类大脑的语音中心是如何编排嘴唇,下巴,舌头,和其他声道组件的运动以生产流利的语音。
在近期结束的CVPR2016（2016年国际计算机视觉与模式识别会议）上，机器学习无疑是最大的主角，谷歌以及与其合作的斯坦福大学、爱丁堡大学、UCLA、牛津大学、约翰霍普金斯大学的论文都涉及到了深度学
作者：Guim Perarnau 编译：Katherine Hou、朝夕、Katrine Ren、Shan LIU、笪洁琼、钱天培 生成对抗网络（GAN）一经提出就风光无限，更是被Yann Lecun誉为“十年来机器学习领域最有趣的想法”。 GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知，但正如卷积神经网络（CNN）一样，GAN发展至今已经衍生出了诸多变化形态。 今天，文摘菌就来为大家盘点一下GAN大家庭中各具特色的成员们。 他们的名单如下： 1.DCGANs 2.Improved DCGANs 3.Conditio
LRTimelapse for Mac激活版是一款专业的延迟摄影编辑渲染工具，具有高清输出、简单易用、无缝转换等特点，程序可以配合 Adobe Lightroom, Adobe Camera RAW 和 Adobe After Effects 等程序完美配合使用用来制作延时摄影, 可以做到平衡曝光不一致( 去除闪烁等现象）关键帧参数自动过渡的功能。是非常强大的一款延迟摄影工具！LRTimelapse Pro可以将您的影片提升一个水准。
用于语法纠错（GEC）的序列到序列（seq2seq）模型（Cho et al., 2014; Sutskever et al., 2014）近年来吸引了越来越多的注意力（Yuan & Briscoe, 2016; Xie et al., 2016; Ji et al., 2017; Schmaltz et al., 2017; Sakaguchi et al., 2017; Chollampatt & Ng, 2018）。但是，大部分用于 GEC 的 seq2seq 模型存在两个缺陷。第一，seq2seq 模型的训练过程中使用的纠错句对有限，如图 1（a）所示。受训练数据的限制，具备数百万参数的模型也可能无法实现良好的泛化。因此，如果一个句子和训练实例有些微的不同，则此类模型通常无法完美地修改句子，如图 1（b）所示。第二，seq2seq 模型通常无法通过单轮 seq2seq 推断完美地修改有很多语法错误的句子，如图 1（b）和图 1（c）所示，因为句子中的一些错误可能使语境变得奇怪，会误导模型修改其他错误。
近年来智能家居、可穿戴设备和车联网在各大物联网展会上抢尽风头，但风险投资们却正在进入一个不为人知的技术领域。 Intel今年3月份10亿人民币投资了Sigfox。富士康紧随其后投资了Actility以
pandas应该是大家非常熟悉的Python第三方库，其主要用于数据整理和分析，这次来介绍pandas的一个近亲-geopandas
您可能听说过所谓的内核技巧，这是一种支持向量机(SVMs)处理非线性数据的小技巧。这个想法是将数据映射到一个高维空间，在这个空间中数据变成线性，然后应用一个简单的线性支持向量机。听起来很复杂，但操作起来确实如此。尽管理解该算法的工作原理可能比较困难，但理解它们试图实现的目标却相当容易。往下读，自然就会明白了!
历时365天，【Excel催化剂】与【EasyShu】联手升级的Excel图表插件EasyCharts 2.0版本-EasyShu，即将面世。接下来我们会陆陆续续介绍插件的各种功能，同时内测，等内测结束就发布。我们先从与表格完美融合的类别型图表开始讲解。
与一个领域里的专家大牛对话，常有醍醐灌顶之感。有的疑问在我们脑子里徘徊良久不能获得解答，有时是一阵子，有时一留就是数年之久。如同武侠世界里的神童，多年来参悟某个秘籍时不得要领，数年没有长进。如果在某个良辰吉日里，你在一处不起眼的街角路遇高手，正好切中要害一语中的地帮你解答疑问，你茅塞顿开、武功大为精进，从此步入武林高手行列，这将是何等幸事？
2014年，蒙特利尔大学(University of Montreal)的伊恩•古德费洛(Ian Goodfellow)和他的同事发表了一篇令人震惊的论文，向全世界介绍了GANs，即生成式对抗网络。通过计算图和博弈论的创新结合，他们表明，如果有足够的建模能力，两个相互竞争的模型将能够通过普通的反向传播进行协同训练。
上周，我的公司Hatchlings发布了适用于iOS11的Magic Sudoku。它是一个应用程序，结合计算机视觉，机器学习和增强现实解决数独难题。
2016年，Reddit上出现了一个匿名的帖子，内容是：“从大约六年前到现在，我在工作中什么也没做。”作为一个的职场吐槽贴而言，这可能看起来没什么。但是这位昵称为FiletOFish1066的程序员说，他在一家著名的科技公司工作，工作干起来真的没什么意思。他写道，在入职QA岗后的八个月内，他就把自己的工作完全自动化了。“我不是开玩笑。每周工作40个小时，我去上班的时候，就在办公室玩英雄联盟，逛Reddit，做任何我想做的事情。在过去的六年里，我实际花在工作上的时间可能只有50个小时。”当他的老板发现他在这六年基本上无所事事的时候，就解雇了他。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1501.04587.pdf
两个月在做数字信号处理方面的工作，也是从一个小白刚刚起步，这两天才把fir滤波器给跑通，写文记录下。希望大家欢迎，多多支持。这篇文章写得辛苦，仅仅Word文件就有21页，写了足足两天时间，修修改改。希望大家多多支持，点赞，转发，打赏。
作者|訾竣喆 转自|雷锋网 如今，当我们看板球或是网球的比赛的时候很容易发现，机器视觉技术（machine-vision techniques）早已革命性地开始辅助裁判进行现场的即时分析和判罚。例如，
梯形图（LAD）是PLC编程的最佳可视化语言，它看起来非常类似于继电器电路图，因此如果 你对继电器控制和电子电路有所了解的话，那么学起来会非常容易！
从软件工程师的角度来看，CPU是执行计算机指令的逻辑机器。计算机指令可以看作是CPU能够理解的语言，也称为机器语言。
近几年，API经济纷纷崛起，无论是国外还是国内，众多厂商积极开放API。从2011年开始，数据通过API开发出来已成为一种趋势，与此同时它也逐渐发成为企业的核心业务。据不完全统计，国外知名站点Prog
now.sh是ZEIT推出的一款全球化实时部署服务。ZEIT现在已经改名为Vercel。 网站地址：vercel.com Vercel 是一个云平台静态站点和无服务器功能完美地与您的工作流程适合。它使开发人员可以托管Jamstack网站和Web服务，这些网站和Web服务可立即部署，自动扩展且无需监督，而无需任何配置。
前几天在Python白银交流群有个叫【蛋蛋】的粉丝问了一个Pandas处理的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。
好久没更新文章了，这篇文章写写停停，用了近一周的时间，终于写完了，谢谢大家的关注。本篇文章介绍，串口协议数据帧格式、串行通信的工作方式、电平标准、编码方式及Verilog实现串口发送一个字节数据和接收一个字节数据。
来源：机器之心本文约4500字，建议阅读5分钟一个 13 层的 Transformer 能干什么用？模拟基本计算器、基本线性代数库和使用反向传播的 in-context learning 算法都可以。 Transformer 已成为各种机器学习任务的热门选择，并且取得了很好的效果，那它还能怎么用？脑洞大开的研究者竟然想用它来设计可编程计算机！ 这篇论文的作者来自普林斯顿大学和威斯康星大学，标题为《Looped Transformers as Programmable Computers》，旨在探索如何用
写Python代码的小伙伴不可避免地会遇到代码执行错误和异常，这次就来详细且不失通俗地总结一下python中的错误和异常。
机器之心报道 编辑：romerome、张倩 一个 13 层的 Transformer 能干什么用？模拟基本计算器、基本线性代数库和使用反向传播的 in-context learning 算法都可以。 Transformer 已成为各种机器学习任务的热门选择，并且取得了很好的效果，那它还能怎么用？脑洞大开的研究者竟然想用它来设计可编程计算机！ 这篇论文的作者来自普林斯顿大学和威斯康星大学，标题为《Looped Transformers as Programmable Computers》，旨在探索如何用 T
对于设计师来说，标注和切图是工作中非常重要的一部分。最早的标注切图都是由设计师手动进行，不仅浪费时间精力，还极容易遗漏出错。随着设计流程不断被简化，越来越多的标注切图工具应运而生。
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