Docker 优势 Docker 是一个用于开发，交付和运行应用程序的开放平台。Docker 使您能够将应用程序与基础架构分开，从而可以快速交付软件。...1、快速，一致地交付您的应用程序 Docker 允许开发人员使用您提供的应用程序或服务的本地容器在标准化环境中工作，从而简化了开发的生命周期。...他们使用 Docker 将其应用程序推送到测试环境中，并执行自动或手动测试。 当开发人员发现错误时，他们可以在开发环境中对其进行修复，然后将其重新部署到测试环境中，以进行测试和验证。...Docker 容器可以在开发人员的本机上，数据中心的物理或虚拟机上，云服务上或混合环境中运行。...Docker 的可移植性和轻量级的特性，还可以使您轻松地完成动态管理的工作负担，并根据业务需求指示，实时扩展或拆除应用程序和服务。 3、在同一硬件上运行更多工作负载 Docker 轻巧快速。
随着时代的疾速发展， 在进入信息智能化时代后，如今的客户对大多数行业的期望越来越高，对企业发生错误的容忍度也相对降低。...目前，这种消费心态的升级和转变，使过程复杂、耗时较长的保险业，难以在时间、资金和人力等各方面同时达到预期的效果。如何才能够在创造有活力、高增长的业务量同时管控风险并降低成本？...成为了保险业新面临的问题。 1.jpg 各方面的问题和压力也促使保险业的企业主动去探索如何精简现有流程的方法，以达到降低错误率、减少处理时间和降低总体成本。...接下来51RPA小编分享两个DepthsData RPA机器人在保险业的应用场景。...【案例一】每日战报RPA机器人 【背景】 某全国性保险公司在日常工作中存在大量人工操作去完成办公系统上的业务，其工作量大、重复性高且容易出现错误。
人工智能技术对于传统产业的推进作用越来越凸显，极大提升了传统产品的商业价值。...“听声识我，开口即播”长虹CHiQ5人工智能电视成为全球首款搭载声纹识别的人工智能电视，可以直接通过每个人说话的声音不同而区分目前使用电视用户是谁，从而实现内容的精准推荐。...但是在价格方面，55寸售价7597元，65寸售价13997元，75寸售价21997元，价格过高难以普及，但是也从侧面证明人工智能确实可以提升产品附加值。...目前人工智能发力的领域主要集中在指纹、脸、声音、眼睛等等，都是人和人之间相互区分的独一无二的标识上，称之为“生物特征”。...在实际应用中，声纹识别也存在一些缺点，比如同一个人的声音具有易变性，易受身体状况、年龄、情绪等的影响;比如不同的麦克风和信道对识别性能有影响;比如环境噪音对识别有干扰;又比如混合说话人的情形下人的声纹特征不易提取
近期，新型冠状病毒声势浩大，人工智能的作用值得关注。——在控制其他疾病传播方面，算法不仅提供了更好的干预和预防策略，还帮助优化了资源分配，以抗击感染的传播。...在2014年的一项研究中，研究人员使用了统计模型来评估英国的艾滋病毒检测和治疗，并定位那些不知道自己病情的艾滋病毒携带者。...2016年，乔治亚大学、梅西大学和加州大学的团队开发的人工智能被用来预测丝状病毒的传播，这种病毒通常会感染蝙蝠，但也会传染给人类。...随后在2017年的研究中，根据现有预算，利用模型来衡量丙型肝炎病毒（HCV）预防工作的规模。有了10亿美元的预算，研究人员发现，公共卫生资金的最佳用途将是完全专注于治疗（强调早期治疗）。...新冠状病毒的出现是我们的一次磨难，相信祖国，相信那些奋战在第一线的工作人员，相信钟院士，相信我们国家的科技。这产战疫，我们终将胜利。
当前保险/ 保险科技中人工智能三种应用趋势： 我们将逐一分析所有三种主要的人工智能保险趋势，分析当前的技术状况，正在进行的变革以及潜在的行业变化。...正如我们在许多机器学习的企业应用中看到的那样，源数据的可靠性，丰富性和延迟以及分析的熟练程度变得至关重要。...人工智能会减少欺诈，从而加快保险理赔过程。对于人工智能在保险领域的应用来说，这两个重点领域可能是最容易取得效果的领域。...数据安全和支付/交易欺诈已经发现欺诈行为，类似的应用程序将继续进入保险行业。 欺诈检测是任何人不可忽视的人工智能应用趋势之一。...结论：人工智能将成为保险领域的标配 客户在获得保险公司赔付时需要评估保险产品，而不是在购买时进行评估。与其他产品或服务不同，客户只能对发生保险事件时保险公司的价值形成判断。
其中如何定义距离这个需要结合具体的业务应用背景，本文不细致讨论，距离计算方法可参看延伸阅读文献2。这里只讨论K取值时对算法性能的影响。 ?...三、实战案例 1、KNN在保险业中挖掘潜在用户的应用 这里应用ISLR包里的Caravan数据集，先大致浏览一下： > library(ISLR) > str(Caravan) 'data.frame'...由于大部分的人都不买保险（先验概率只有6%），那么如果模型预测不买保险的准确率应当很高，纠结于预测不买保险实际上却买保险的样本没有意义，同样的也不必考虑整体的准确率（Accuracy）。...作为保险销售人员，只需要关心在模型预测下会买保险的人中有多少真正会买保险，这是精准营销的精确度（Precision）；因此，在这样的业务背景中，应该着重分析模型的Precesion，而不是Accuracy...2、KNN回归 在R中，KNN分类函数是knn()，KNN回归函数是knnreg()。
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在语音识别方面也有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习在语音识别方面的应用。图片语音识别的基本步骤语音识别的基本步骤包括信号预处理、特征提取和模型训练。...在部署模型时，需要将训练好的模型应用到实际环境中。部署模型需要考虑性能、可扩展性和安全性等因素。深度学习在语音识别中的应用深度学习在语音识别中的应用非常广泛，包括语音识别、语音翻译和语音合成等。...以下是深度学习在语音识别中的一些应用。语音识别语音识别是一种将语音信号转换为文本的技术。深度学习在语音识别中的应用非常广泛，可以实现高精度的语音识别。...深度学习在语音翻译中的应用非常广泛，可以实现高精度的语音翻译。语音合成语音合成是一种将文本转换为语音信号的技术。深度学习在语音合成中的应用非常广泛，可以实现高质量的语音合成。...深度学习在语音识别中的应用非常广泛，包括语音识别、语音翻译和语音合成等。
潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。这些传感器包括像激光雷达，雷达，摄像头或者是物联网。...车载信息娱乐系统所运行的应用，能从传感器数据融合系统中获取数据。举个例子，如果系统察觉驾驶员发生状况，有能力把车开到医院。基于机器学习的应用，还包括对驾驶员的语言和手势识别以及语言翻译。...增强学习可以解决大量实际应用，从AI的问题到控制工程或操作研究——所有这些都与开发自动驾驶汽车相关。这可以被分为间接学习和直接学习。...上面的图像描述了AdaBoost的执行，只用了简单易于理解的代码在一个文件中就实现了。这个函数包含一个弱分类器和boosting组件。弱分类器在一维的数据中尝试去寻找最理想的阈值来将数据分离为两类。...在每次迭代中每个训练样例都指派到一个最近的聚类质心，每个聚类质心被移动到分配给它的点的平均值。 模式识别算法（分类模型） 在高级辅助驾驶系统（ADAS）中，利用感应器获取的图像包含各种各样的环境数据。
前言 深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。...在部署模型时，需要将训练好的模型应用到实际环境中。部署模型需要考虑性能、可扩展性和安全性等因素。 深度学习在图像识别中的应用 深度学习在图像识别中的应用非常广泛，包括人脸识别、物体检测和图像分类等。...以下是深度学习在图像识别中的一些应用。 人脸识别 人脸识别是一种将图像中的人脸与数据库中的人脸进行匹配的技术。深度学习在人脸识别中的应用非常广泛，可以实现高精度的人脸识别。...物体检测 物体检测是一种在图像中检测物体的技术。深度学习在物体检测中的应用非常广泛，可以实现高精度的物体检测。 图像分类 图像分类是一种将图像分为不同类别的技术。...深度学习在图像识别中的应用非常广泛，包括人脸识别、物体检测和图像分类等。
case/control的关联分析，本质是寻找在两组间基因型分布有差异的SNP位点，这些位点就是候选的关联信号，常用的分析方法有以下几种 卡方检验 费舍尔精确检验 逻辑回归 卡方检验是一种用途广泛的假设检验...对于基因型而言， 在上图中有AA, Aa, aa3种，当然在实际分析中，还会考虑遗传模型进一步对基因型的类别进行划分，常用的遗传模型有以下几种 domanant model, 显性遗传模型，只要有突变位点就会致病...上图所示是不同自由度下卡方值的密度分布，不同自由度之间差别很大，所以我们需要先明确对应的自由度才可以利用卡方值来做出判断。利用自由度和卡方值，我们需要去查询卡方值分布表，获得对应的p值。...在R中对应的操作代码如下 1 - pchisq(0.6196902, df = 2) [1] 0.7335606 pchisq代表是卡方值的累计分布函数，代表卡方值小于0.6196902的概率。...卡方分布表中为大于阈值的概率，示意如下 ? 卡方值越小，对应的概率越大。
import java.awt.Frame; 如果是JFrame格式，需要添加如下代码（导入相关的包）： import java.awt.JFrame; 如果使用双缓冲技术，需要在Frame格式（jdk 1.8在JFrame
对咳嗽的声音进行特征分析，准确的识别出人们是否感染新冠病毒，其准确率高达98.5%，相关的技术有望直接集成到手机app端口，大大简化核酸检测的流程，具体内容如下所示： 图a表述为那些年为了一张火车票，提前守候在电脑面前...，与黄牛不断斗智斗勇的过程~；图b表述为核酸检测具体过程；图c表述为MIT相关的研究成果，建立了咳嗽声音数据集，为应用人工智能算法提供前期基础。...别回这头 01文章介绍 人工智能在医学领域具有广泛的应用，能够通过「咳嗽声」对肺炎、哮喘以及神经肌肉等多项疾病进行准确识别，近来，MIT研究学者Jordi Laguarta在前期工作的基础上，对相关技术进行了拓展...2020年7月份，钟南山团队与腾讯开展相应的合作，通过深度学习相关的技术，预测了COVID-19患者在一定时间内发展至危重的概率，能够合理的为病人进行早期分诊，相关成果发表在nature communication...；2、机器视觉在工业机器人中的应用；另一方面，前期推文中分享了部分人工智能相关的知识点，主要有：1、有限元以及神经网络的相似性；2、高华健学术报告会分享；3、深度学习在断裂力学中的应用； 附1、人工智能与医疗相结合有望突破传统的边界
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在自然语言处理方面也有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习在自然语言处理方面的应用。...深度学习在自然语言处理中的应用 深度学习在自然语言处理中的应用非常广泛，包括文本分类、情感分析、机器翻译和问答系统等。以下是深度学习在自然语言处理中的一些应用。...深度学习在文本分类中的应用非常广泛，可以实现高精度的文本分类。 情感分析 情感分析是一种对文本情感进行分析的技术。深度学习在情感分析中的应用非常广泛，可以实现高精度的情感分析。...深度学习在机器翻译中的应用非常广泛，可以实现高质量的机器翻译。 问答系统 问答系统是一种能够回答自然语言问题的技术。深度学习在问答系统中的应用非常广泛，可以实现高效准确的问答系统。...深度学习在自然语言处理中的应用非常广泛，包括文本分类、情感分析、机器翻译和问答系统等。
（这里树的边权都定义为 ） （2）把两棵树通过一条边相连，新的树的重心在原来两棵树重心的连线上。 （3）一棵树添加或者删除一个节点，树的重心最多只移动一条边的位置。...（2）在树上进行 求解 数组 （3）比较 与 现在来考虑如何判定两棵无根树是否同构： 假设我们现在有两棵无根树 同构，那么我们在 树中选一点 作为 树的根，那么在 树中一定存在一点 ，使得...相反的，如果我们在 树中选一点 作为 树的根，那么在 树中如果存在一点 ，使得 树以 为根与 树以 为根同构，那么两棵 无根树 同构。...我们对 树中的某一点 ，去找在 树中是否能存在一个点 ，使得 树中以点 为根的树与 树中以点 为根的树同构。...那么我们能得到判定无根树同构的算法： 对于 树中的某一点 ，求出 树中以 为根的 ，然后在 树中寻找，是否存在一点 ，使得 树中以 为根的 等于 树中以 为根的 。
本文是腾讯云高级工程师李巍在腾讯云Techo开发者大会现场的演讲实录，演讲主题是《腾讯自研HTAP数据库TBase的应用实践》。 ?...---- 今天给大家分享的主要内容包括两部分: TBase概述； TBase在保险公司的应用实践。 李巍演讲现场 搜索关注“腾讯云数据库”官方微信，回复“1106李巍”即可下载本视频演讲PPT。...TBase在保险公司的应用实践 在我们早期跟保险公司做交流的时候，客户有五个基本需求： 1. 高扩展性。...保险行业非常重视安全性，客户要求我们系统私有化部署，最终上线之后运维会交给客户，是否易运维是一个很大的考量点。...首先来看最重要的读写平面的主CN故障之后会怎么做，假设说读写平面的主CN宕掉了，OSS会把同城的备CN升主，备CN升主会有一个问题，就是备平面不可用。
Rose今天分享一下EEG在注意力、记忆方面的原理与应用。...当短期记忆被操纵并应用于认知任务时，记忆被定义为“工作记忆”。 ? 当涉及到记忆的生物基础时，这些阶段的定义不是很明确。...在额叶区域，记忆似乎是在大量神经元的异步活动中编码的(Baeg等，2003年)。 除了这种复杂性，被编码为记忆的内容也可以被认知需求调节。...当人们与不同内容类型(如移动应用程序、视频、手册、演示文稿等)交互时，大脑会产生与情感和记忆相关的各种大脑信号。...在实际促销活动中，通过分析消费者在观看相关购买产品时的脑电活动来获得消费者对产品的关注度，满意度，购买意愿是非常有实际价值的。
本次分享主题《递归神经网络（RNN）在语义识别方面的应用》，嘉宾是参与”《数据驱动未来》 CDA数据分析师俱乐部活动·深圳站“的 深度学习专家及图像识别算法高级工程师-陈远波。...以下就跟着陈远波老师的思维一起领略他眼中的《递归神经网络（RNN）在语义识别方面的应用》 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 看了以上内容，您有没有学到什么呢？
用地信息提取 搞规划的对下面的这种指标框应该都不陌生，那么如何将下图中指标框的信息赋给它对应的面呢？ ? 将规划图纸GIS化，其中有一点就是将指标框中的信息提取出来，并赋予对应的地块。
我试着按照自己的理解，并参考上面的代码最这个过程做了修改，使得代码看起来简洁而且运行速度也能快一点。...另外，无论是原始的代码，还是改动后的，其实取样这一块都可以进一步加以改进，可以看到，取矢量值时我们得到的矢量坐标是浮点数，在基点图中取样的坐标点也是浮点数，而我们都直接把他们取整后在计算坐标的，如果不考虑耗时...在原始代码里，有p_LUT0及p_LUT1两个查找表，并且是线性的，所以在这里其实是毫无作用的，但是这说明作者还是想到了，这个积分可以不是普通的均值积分，也可以是类似高斯这种权重随流线距离起点距离成反比的样式的啊...pNoise[j * Width + X] = (unsigned char)r; } } rand()函数其实是个很耗时的函数，如果真的要处理大图像，上述代码的效率是很低的，工程应用上还有很多其他技巧来实现上述类似的效果的...作者文章相关代码下载： https://files.cnblogs.com/files/Imageshop/Line_Integral_Convolution.rar 作者是图像处理算法优化与图像增强方面的大神
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