• 先决条件 • 安装社区版MongoDB • 将社区版MongoDB作为Windows服务运行 • 从命令解释器运行社区版MongoDB • 其他注意事项 以下教程为使用MongoDB安装向导在Windows...上安装MongoDB社区版 4.0。...安装社区版MongoDB 注意 您还可以使用完全托管数据库服务Atlas在微软云(Azure)上启动MongoDB。Atlas使您可以从免费沙箱环境配置一切内容到全局分片生产集群。...有关启动MongoDB实例的说明，请参阅使用命令解释器运行社区版MongoDB。...将社区版MongoDB 作为Windows服务运行 从4.0版开始，您可以在安装期间安装和配置MongoDB作为 Windows服务，并在成功安装后启动MongoDB服务。
OpenCV 介绍 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。...在移动端上使用 OpenCV 可以完成一系列图像处理的工作。 二. OpenCV 在 Android 上的配置 我在项目中使用的 OpenCV 版本是 4.x。...下面的代码，展示了在应用层拍完照之后，将图片的路径传到 jni 层将其转换成对应的 Mat 对象，再转换成灰度图像，然后找出二维码的位置，要是能够找到的话就识别出二维码的内容。...在我们的实际开发中遇到一个应用场景：需要判断我们的手机回收机里面是否存放了物体。...下面的代码，展示了在应用层拍完照之后，跟基准图片进行比对，并返回结果。
AI 在 marketing 中有很多应用，例如 搜索，推荐系统，程序化广告，市场预测，语音/文本识别（会话商务），防欺诈，网页设计，商品定价，聊天机器人等。...另一个应用是内容生成，输入一个关键词，从大量的数据里，找到和这个关键词相关的段落文章等，融合成一段文字。...一个人在不同的时间会使用电脑，手机，平板等不同的设备，AI 还可以被用来预测用户在什么时间会使用什么设备，帮助公司在特定的设备上进行有效的推送。 1....其中一个矩阵表示每个用户对某些特征的喜好程度，另一个矩阵表示这些广告在这些特征上的得分。...内容生成 前面提到的其中一个应用 内容生成， 当推荐系统建立之后，要推荐的内容也可以用 AI 自动生成。 ?
携程攻略社区是携程旗下的旅游攻略类社区，致力于为旅行者提供出行指南和资讯服务。...攻略社区的主要需求 攻略社区的数据比较复杂，包括了多语种，不同篇幅的自然语言处理，如用户评论，长短篇幅的游记，景点官网页面数据；图像数据处理，如用户上传的景点照片等多种应用场景。...从传统的支持向量机(SVM)起始，循序渐进，引出了在今天的分享中扮演了非常重要角色的卷积神经网络模型(CNN)。 从最基本算法角度简单明了地指出了CNN的特点，优势和应用场景。...DL在攻略社区应用 在介绍了攻略社区的特殊需求和主流深度学习模型之后，下一步便是如何根据实际情况和模型特点高效满足现有的需求。...根据数据类型，应用场景又可分为以下若干部分： 1、在自然语言处理方面，主要运用CNN模型进行语义情感分析，LSTM模型进行地址质量打分，CNN+Highway+LSTM+Attention模型完成指定景点开放时间的抓取和判断
所以如果有意向从事AI相关的工作，在本科专业上可以尝试以下选择： 1、如果是暂时没有太大倾向，既有可能做科学研究，也有可能做工程开发，可以选计算机方向，例如“计算机科学”（Computer Science...2、如果是潜心做学术，搞理论研究，那么专业推荐选择“应用数学”。 目前的机器学习机器学习本质上是微分方程、概率论、矩阵分析等等数学领域的一个应用场景。...而近年来发展蓬勃的深度学习，正是机器学习的一个非常接近人工智能的分支。因此，人工智能方向的研究人员需要有扎实的数学基础才能做好AI的理论研究。...，真正的有关智能的研究却是在研究生阶段，但是本科如果能有比较好的基础（不仅是在数学和英语，还有编程能力，比较简单的智能算法的仿真与应用），这对以后的学习与发展都是很有帮助的。...，而且这有个优点是在读研复试的时候会有些加分，缺点在于：如果不读研，那么就业平均情况是弱于其他专业的，毕竟这个专业在社会认可度较低，而且本科知识较浅，基本上对于职业化帮助不大。
前言 我们在以往的UI自动化测试中，可以通过获取页面元素进行封装组合成一系列模拟真人的操作，来完成UI方面的自动化测试，但是在地图业务测试中，这种方式是无法完成的，地图是无法通过普通元素定位手段是无法获取元素的...，比如完成对比新老版本路径规划的准确性、与竞品比较路线的成熟度，但通过图像识别也是一个不错的思路，今天我们介绍一下利用图像识别的方式，在地图测试做一些应用。...OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个使用 C/C++ 开发的开源的跨平台的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法，...OpenCV 的应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。...图像处理依赖于得到一幅图像、视频，并通过应用信号处理技术的“播放”来得到预期的结果，我们写入两张路线规划图片。
作者：陈仲铭 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 深度学习最近大红大紫，深度学习的爆发使得人工智能进一步发展，阿里、腾讯、百度先后建立了自己的AI Labs，就连传统的厂商OPPO、VIVO都在今年开始筹备建立自己的人工智能研究所...深度推荐系统 实际上深度学习在自然语言处理，图像处理，图像识别等领域迅猛发展的近4年来，深度学习在其他领域，例如强化学习，推荐系统也得到快速的发展。...下面我们来看一下深度学习在推荐系统当中的一些应用，其主要分为5大类别，下面我们会重点介绍4个类别，分别是： Learning item embeddings Deep Collaborative filtering...YouTube Recommender，在今年的推荐系统顶级会议RecSys上，Google利用DNN来做YouTube的视频推荐。...总结 本文介绍了一些深度学习在推荐领域的应用，我们发现一些常见的深度模型(DNN, AE, CNN等)都可以应用于推荐系统中，但是针对不同领域的推荐，我们需要更多的高效的模型。
深度学习最近大红大紫，深度学习的爆发使得人工智能进一步发展，阿里、腾讯、百度先后建立了自己的AI Labs，就连传统的厂商OPPO、VIVO都在今年开始筹备建立自己的人工智能研究所。...深度推荐系统 实际上深度学习在自然语言处理，图像处理，图像识别等领域迅猛发展的近4年来，深度学习在其他领域，例如强化学习，推荐系统也得到快速的发展。...下面我们来看一下深度学习在推荐系统当中的一些应用，其主要分为5大类别，下面我们会重点介绍4个类别，分别是： Learning item embeddings Deep Collaborative filtering...YouTube Recommender，在今年的推荐系统顶级会议RecSys上，Google利用DNN来做YouTube的视频推荐。...5.总结 本文介绍了一些深度学习在推荐领域的应用，我们发现一些常见的深度模型(DNN, AE, CNN等)都可以应用于推荐系统中，但是针对不同领域的推荐，我们需要更多的高效的模型。
最近研究了一下android开发的一些框架，对于开发整体上具有一定好处，对于拓展测试修改也具有一定的优势。 ?...Model：用于数据的增删改查等，也包括一些数据对象 View：用于界面的显示与用户操作的接收，在Android里面View通常就是Actvitiy，Fragment。...Presenter：是View跟Model的“中间人”，接收View的请求后，从Model获取数据交给View。...return true; }else{ return false; } } } Presenter层： public interfaceIPresenter { void onCreate();//在Activity...mvp架构的实现
但是我们仍然需要思考一些问题，WebRTC是如何融入世界上的媒体流以及融入在哪方面，以及在2018年我们需要期待它有哪些新的表现。...WebRTC在流媒体中运作的原理图 浏览器会使用一个信令通道和应用进行通信。应用会决定怎么通过WebRTC连接浏览器以及决定连接到哪里去。在不同的情况下，应用和使用它的方式都是不一样的。...无需安装的广播 WebRTC在流媒体上运作时有一个优点，就是十分方便简洁。视频直播提供者无需安装任何插件便可以分享他们的媒体流。...所以在大型跨国企业中，当许多员工收看视频直播时，会在公司网络上造成负担。 ? 图6....因为现在已经有各种公司在不断探索挖掘着WebRTC，他们正在寻找新的方法来解决他们技术上的挑战，并为客户提供更好的体验。 随着Flash渐渐退出舞台，WebRTC将受到更广泛的关注。
本文是来自FOSDEM 2020 Open Media devroom的演讲，演讲者是来自COLLABORA的Xavier Claessens，演讲主题是GStreamer在Magic Leap One...上的应用。...在lightpack上部署有硬件设备、操作系统和一系列开发工具。...python脚本驱动的系统，其上多媒体元素还有待实现，视频上会由appsink在应用程序中进行GL渲染，而音频上，GStreamer将用于监测平台特定元素。...接着，Xavier说明，GStreamer是一个用C写的多媒体框架，meson编译的系统，通过JNI运用Adroid JAVA API 。Cerbero是编译系统之上的最顶层。
智能可穿戴传感器设备、智能家居、智能汽车等为代表的“智能化”装备，通过引入集成芯片和软件操作系统，为大量的商品添加了“智能”元素，并与互联网、物联网、云计算等进行紧密融合，协同发展，为用户提供运动统计、...智能动力假肢可以帮助穿戴者花费更少的代谢能量并获取更自然的步态，在残疾人的日常生活中扮演着重要角色。...基于假肢设计的相关经验（本科期间）以及对智能算法的了解，在假肢设计过程中引入智能算法，准确地进行下肢运动意图识别，使得残疾人穿戴动力假肢行走过程中，假肢在下肢腿蹬时刻自动为残疾人提供助力。...结构设计 智能识别 智能识别的基本过程为：1、传感信号的采集与处理；2、采用识别算法对运动模式进行分类。
测试申请 目前Cloudflare Pages处于测试阶段，可以在 pages.cloudflare.com 中申请Cloudflare Pages的试用资格。...支持最新的Web标准与HTTP/3的支持，QUIC，图像压缩，等等。....ruby-version Yarn YARN_VERSION image.png 部署Hexo于Cloudflare Pages 类似于Netlify,绑定Github导入项目即可自动构建 应用创建后会自动生成类似...*.pages.dev的CNAME链接。...在使用包含&&的连续命令时可能会出现以下错误 /bin/sh: 1: hexo: not found 可通过package.json打包命令 //package.json "scripts": {
在CentOS 7上在线安装Docker 官方参考网站： https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/centos/ #下载旧的安装包 $ sudo
不出所料，人工智能潜在的军事应用引起了美国政府的注意，从60年代起国防部一直在对此项研究进行投资。前景很是乐观，但是被资助的的研究项目大部分都没有方向。...Marvin Minsky 是这个时代一位多产的人工智能研究员，他曾在1967年表示：“一代人的时间之内…基本上能解决创造人工智能的问题。” “一代人的时间内…基本上能解决创造人工智能的问题。”...应用于股票市场，数据挖掘，物流以及内科诊断学领域的这些系统都取得了巨大的成功。 在过去的十年里，在神经网络和深度学习方面取得的进步带来了人工智能领域的复兴。...当前，大部分研究主要专注于弱人工智能的实际应用和AGI的潜能。弱人工智能已经在我们身边得以应用，如果在AGI领域将要取得重大突破，那么对人工智能的热情就会再一次高涨起来。...基本上，作为一个 AGI 机器，理想的神经网络在各种数据上都有效。就像人类的心智，这就是真正的智能，它能够处理给予它的各种数据。与现在的弱人工智能不同，将不需要为它设定具体任务。
前言：3月24号，由iTechClub华南分会和腾讯SNG数据中心联合举办的“腾讯QQ大数据与AI应用”沙龙在腾讯大厦圆满举行。...此文为分享主题 “人工智能技术在推荐中的应用“ 的PPT，如有疑问，欢迎交流 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
本文是来自AOMedia Symposium 2019的演讲，讲者是来自CoSMo Software的工程师Dr.Alex，主题是具有SVC特性的AV1在WebRTC上的实时应用。...演讲分为两个部分，第一部分介绍real-time使用场景，第二部分介绍AV1在WebRTC上的应用。...首先，流媒体应用场景一般有两类： 一、VOD (3s)是只与Codec有关： 有足够的时间编码； 编码、上传、存储、分发都是分离的； 主要的成本来自存储和分发（带宽）； 仅分发和解码是时间敏感的； 质量总是比延迟更重要...随后，Alex强调了SVC在Real-time中很关键的原因是，SVC在单个编码器中编码生成，不需要在服务器转码，使得延迟有保障，并且，因为不需要将低级的信号在多个流中重复表示，可以节约大量带宽可以根据带宽自适应...接下来，Alex介绍了一下AV1在real-time上的历史与进展，指出了现在对于av1的real-time的应用，各方面（协议标准以及编码速度等）的准备基本都已经生产就绪了，在2019年6月和7月，Cisco
Graphene coated with nanoparticles has been used to make wearable light sensors ...
前言 Python 在机器学习方面有天然的优势，那么我们今天也来涉足一下机器学习方面的技术，以下是在学习过程中的一些笔记，里面有大量的注释说明，用于理解为什么这样操作。...).reshape(3,4)) print(df) print(df.mean()) #在pandas中，如果没有指定axis，则默认按axis=0来计算 print(df.mean(axis=0)...print("*"*100) train['predict']=linear(train[['room','area']].values,np.array([0.1,0.1,0.0])) #能够看到,在该参数下...print(cost) #linspace函数原型：linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) #作用为：在指定的大间隔内...他将返回“num”个等间距的样本，在区间[start, stop]中。其中，区间的结束端点可以被排除在外，默认是包含的。
运筹学自二战诞生以来，现已被广泛应用于工业生产领域了，比如交通运输、供应链、能源、经济以及生产调度等。...简而言之，这类问题非常复杂，实际上现在的组合优化算法最多只能求解几百万个变量和约束的问题而已。 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。...现在，有很多研究想将学习的方法应用与组合优化领域，提高传统优化算法的效率。...但是就目前而言，求解器在求解效率上仍存在着问题，难以投入到实际的工业应用中，现在业界用启发式比较多。...不过这个难度应该会非常大，希望若干年后能实现吧~ 而动机（2）则是尝试一种新的思路来解决组合优化问题吧，让机器学习算法自己去学习策略，从而应用到算法中。
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