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高塔、广场与Filecoin星辰大海

高塔已经建成,尘埃落定,我用哲学语言总结了“细腰”战事在技术选型、架构设计、系统演化、商业抉择等方面的后见之明,以映衬 Filecoin/IPFS 已经开始“在高塔之上重塑细腰”故事。 3/ 弗格森在《高塔与广场》一书中提出“两个网络时代”命题:第一个是印刷术传入欧洲,引发了后续大航海时代、宗教革命和工业革命;第二个是大约1970年以来互联网时代,社会变革节奏加快也更加动荡。 曾鸣总结为网络协同+数据智能,大卫·克里斯蒂安总结为网络效应+集体知识,弗格森总结为广场+高塔是习惯创造者,消费者现有习惯是抵制新产品使用主要驱动力。 13/ 区块链具有内生网络协同效应,但这并不能避免成为一颗流星。网络协同效应必须产生价值,否则最终都会是昙花一现。 正如疫情病毒传播网络效应总会被阻断。广场之上总有高塔,广场之上也需要高塔。Filecoin星辰大海亦是如此。

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Netflix独门秘笈?算法还是

在今年圣丹斯电影节开幕式上,和往常一样,有两部电影进行了首映,并获得了记者及影评最大关注。第一部电影是《What Happened,Miss Simone?》 《The Bronze》是几位富豪私人投资,也是圣丹斯导演John Cooper个人选择,或者至少他在上映时候是这么说。 尽管算不上正式竞争,当晚看起来依然是“算法”完胜“直觉”。 制片公司跟电视网络一直以来都是根据少数几个经营直觉来决定拍摄什么。电视制片公司以尼尔森收视率为指标,电影公司则由票房作为指标。 总的来说,我的确相信一种复杂算法在此过程中发挥作用,但我认为这个算法名字叫做Ted Sarandos。 即使是谷歌,算法冠军,也会运用大量的人力调节来确保搜索引擎运转恰当。(谷歌对这一点极为重视以至于声称美国宪法第一修正案保护其对搜索结果调整)。

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    一大波轻量级工具升级重磅来袭

    代码传递思想,技术创造回响!Techo Day热忱欢迎每一位开发者的参与!

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    回溯算法 - 机器运动范围

    前言 有一个矩阵,机器可以从坐标(0,0)格子开始移动,它每次可以向左、右、上、下移动一格,但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于K格子,求这个机器总共能走多少个格子以及它行动轨迹。 实现思路 在上一篇讲解寻找矩阵中路径文章中,我们学会了使用回溯算法来访问矩阵中格子,本文要讨论这个问题在访问格子之前做了一层判断,如果满足条件就能进入,不满足就无法进入。 例如:19数位之和就是1 + 9 = 10。 判断当前格子是否已访问 首先,我们需要创建一个与原矩阵大小相同矩阵,用于标识机器是否已走这个格子。 判断格子是否可进入 在访问格子时,我们需要判断下要访问格子是否能进入,我们需要计算出行坐标与列坐标的数位之和,然后将其相加,判断相加后结果是否大于机器最大活动范围(K)。 当递归栈清空后,我们也就得到了机器总共可以进入格子总数以及它行动轨迹。 实现代码 接下来,我们将上述思路转换为TypeScript代码。

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    机器算法专题介绍

    因此有些运用计算机来增加效率,有些辅以字典来缩小密码组合范围。 贪心算法 贪心算法是一种对某些求最优解问题更简单、更迅速设计技术。 一种进化算法移动机器 提出了一种新算法同时定位和绘图(SLAM)技术移动机器。 这种算法,被称为进化SLAM,是基于一个岛屿模型遗传算法(IGA)。 该算法寻找最有可能图形,基于机器姿势提供给机器最佳定位信息。通过探索自然选择学说,这种算法通信问题得到解决,那就是适者生存。 在SLAM文献中一个相对较新概念是遗传算法(GA)应用。第一算法基于遗传算法,把SLAM全球优化问题去寻求机器最优姿势。作为一个全局优化问题搜索优化构成机器。 本文将遗传算法应用于地图构建过程中,多机器之间探索区域动态分配,减少了机器之间相互碰撞机会;同时将Hilbert曲线应用于固定区域未知环境探测,减少了机器重复探测相同区域可能,提高了机器地图构建效率

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    眼疲倦检测开源算法

    因此本项目的开发者计划通过视觉观测眼睛来判断被观察者是否存在疲劳,接下来小白将为大家详细介绍该系统。 1 算法原理 我们首先需要确定眼睛位置,在确定眼睛位置之后,选择6个点来表示眼睛,具体如下图所示: ? 标号顺序是从眼睛左角开始,然后顺时针绕着眼睛进行编号。 根据这六个点我们便可以表示眼睛睁开和闭上状态。当开启时候,上图中竖着黄色箭头会变得比较高,而眼睛闭上(疲劳状态)这个箭头就会变矮。 当然了,图像可能会存在一帧突然低于0.25,因此算法中采用是判定连续20帧图像EAR都小于0.25才判定为疲劳驾驶 2 配置方式 代码是用Python写成,需要使用2.7或以上版本。 由于测试视频比较大,这里小白只放了几张图片,感兴趣视频全部内容可以去参考上面分享链接 ? ? ?

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    机器SLAM算法漫谈

    一方面,编写和使用视觉SLAM需要大量专业知识,算法实时性未达到实用要求;另一方面,视觉SLAM生成地图(多数是点云)还不能用来做机器路径规划,需要科研人员进一步探索和研究。 你肯定可以看出,小萝卜往右转过了一定角度。但究竟转过多少度呢?这就要靠计算机来求解了。这个问题称为相机相对姿态估计,经典算法是ICP(Iterative Closest Point,迭代最近点)。 这个算法要求知道这两个图像间一组匹配点,说通俗点,就是左边图像哪些点和右边是一样。你当然看见那块黑白相间板子同时出现在两张图像中。 你可以调用openCVSolvePnPRANSAC函数或者PCLICP算法来求解。 openCV提供算法是RANSAC(Random Sample Consensus,随机采样一致性)架构,可以剔除错误匹配。所以代码实际运行时,可以很好地找到匹配点。以下是一个结果示例。 ?

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    算法(让着迷傅里叶分析)

    世界是复杂,世界又是简单。一切复杂事物,背后总有最简单元素。一切计算机软件基本运算单元都是0和1,一切亚原子粒子本质都是超弦不同震荡模式,而一切波形,竟然都可由最简单正弦波叠加而成! 这就是理工领域最重要基本算法——傅里叶分析。 ? 为什么我会觉得傅里叶分析会让着迷? 因为它为我们认识波形提供了多重角度。分别是时间角度、频率角度和相位角度。 对,一点都不夸张,模拟量都是不规则震荡波,理论上都可以做傅里叶级数或者傅里叶变换,然后交给计算机处理,最新潮图像人脸识别、机器视觉、语音识别等技术很多都是基于频谱分析及其衍生算法,一般编程开发看似不需要什么数学背景 ,但是一旦涉及编写高性能算法程序,数学功底重要性就立刻凸显出来了。

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    你有一份高效学习组合法待查收

    ,搭配能消除大脑疲劳浅蓝色,以及使清醒精力旺盛橘黄色作为点缀。 功能 番茄钟计时以及任务清单打卡是软件核心功能之一! ? ? 在你通过番茄钟计时去监督自己专注于某项任务之后,小助手会帮您点亮一部分高塔。(如放下手中吃鸡,专心学习25分钟) ? ?  经过一段段专注时间,你就能打造属于自己高塔,最终还能摘到天上星星,获取专属成就卡片! ? (优雅解决拖延症,岂不是美滋滋!) ? (专属小黄人,帮你点亮灯塔一步步往上爬摘到闪耀星星) 同时,好友监督功能,也是我们点睛之笔。 邀请你好友一起专注! 你们可以通过互相监督,更快点亮绚丽高塔! (长按关注,成为vip用户~) 同时,另一款效率爆棚软件已经上线了!!! 按照心理学理论,是有自我向上驱动能力,也就是主动学习能力与意向。

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    机器A*寻路算法详解

    A*(A-star)算法是一种静态网路中求解最短路径最有效直接搜索算法。在电子游戏中最主要应用是寻找地图上两点间最佳路线。 在机器领域中,A*算法常用于移动机器路径规划。 为了便于理解,本文将以正方形网格地图为例进行讲解。 Open List 数据结构也是算法实现改良点。通常为了从中取出 F 值最小节点,我们需要遍历整个 Open List,对其排序。 除了正方形网格地图,A* 算法也能处理其他正多边形镶嵌和复杂甚至不规则多边形镶嵌地图。其区别在于对邻居处理和计算; 6. A* 算法并不保证得到路线是平滑。 在机器路径规划中,你可能还需要处理与障碍物和其他移动物体碰撞。

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    移动机器几种视觉算法

    如果对移动机器视觉算法不了解,你或许不知道获取物体深度信息、定位导航以及壁障等都是基于不同视觉算法,本期硬创公开就带大家聊一聊几种不同但又必不可少视觉算法组成。 ? 移动机器视觉算法种类 Q:实现定位导航、路径规划以及避障,那么这些过程中需要哪些算法支持? 谈起移动机器,很多人想到需求可能是这样:“嘿,你能不能去那边帮我拿一杯热拿铁过来。” 视觉算法基础:传感器 Q:智能手机上摄像头可以作为机器眼睛吗? 在机器运动过程中,mapping算法开始构建机器看到世界,将空间中丰富特征点信息,二维地图信息记录到机器map中。 算法三:壁障 Q:视觉避障算法原理是怎样? 导航解决问题是引导机器接近目标。当机器没有地图时候,接近目标的方法称为视觉避障技术。

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    家用机器需要更出色识别算法

    MIT:家用机器必须要面对一个现实,他们需要识别他们要处理对象。尽管对象识别是人工智能领域最广泛研究课题之一,即使是最好对象探测器在大多数时候还是会失败。 麻省理工学院(MIT)计算机与人工智能实验室研究人员认为,家用机器应当利用他们机动性和相对稳定环境,在下判断之前,通过多角度拍摄物体图片,让物体识别变得更容易。 在即将出版国际机器研究杂志上一篇文章中,MIT研究人员发现,一个系统使用现成算法,从多角度识别物体比从单角度识别物体多四倍,并且识别出错数量会降低。 然后,他们提出了一种新算法,该算法一样准确,但是在某些情况下会快10倍,这使它更适用于实时部署家用机器。 对于每对连续图像,该算法生成多个假设对象,其中某些是对应其他物体。问题是假设混合物数量会被作为新视角被添加。为了保持计算可控性,该算法抛弃了每一步最高假设之外所有东西。

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    基于深度学习算法Chatbot聊天机器

    在《AI气象蜂产品介绍》收费阅读中,我介绍了这款产品主要应用了Chatbot聊天机器来自动管理社群并与群内用户进行互动。什么是Chatbot技术,我整理了一点技术资料共享出来供大家参考! 基于Chatbot智能社群机器实时采集群内用户发出文本信息,通过深度学习文本匹配技术,再利用 Chatbot Intent(用户对话意图)、Entity(对话中重点要提取信息)和Action 在 Dialogflow 和 RASA NLU 模型定义 Intent 时都要输入一些训练数据,就是用户说什么话可以归为这个 Intent,然后会用机器学习算法去训练一个模型。 通常核心还会记忆一些之前聊天关键信息,这些信息就给到人工智能算法来预测下一步做什么。 Chatbot 实际上是引导用户完成了关键信息输入工作,进一步处理则是做后台 webhook 来做,比如天气查询,Chatbot 作用就是能让用户在各种情况输入查询天气所需要时间和地点信息,然后向后台

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    荐书|《算法宪法》揭密「黑盒子」:算法不仅关乎数学,更关乎

    瑞士洛桑大学博士后Florian Jaton《算法宪法》一书另辟蹊径从内部探索算法,揭示了算法的人性一面。 算法,已经成为我们生活中越来越普遍一部分。 Jaton此书角度比较特别,从看似不相关实体开始,如、欲望、文件、好奇心,然后研究所有这些是如何聚集在一起并相互作用,形成我们所说算法。 例如,一个研究小组可能想对以前发表科学论文结果进行质疑或超越,这些有一套数学手段和编程技能,可以依靠这些技能来实现这一目标。 但是,在开发出能够满足目标的算法之前,这些必须经历一个「问题化」和「实证化」过程。在这个阶段,研究人员必须精确定义想要解决问题,并确定所需要数据类型来验证算法。 在《算法构成》中,Jaton写道:「只要对算法构成有影响实际工作仍然是抽象、不确定,改善算法构建和开发生态就仍然非常困难。」 编程过程 最终,一个算法总会走到编程阶段。

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    基于MSRDS机器仿真平台多机器PID编队控制算法

    自己调试编队PID算法,效果也还可以,具体使用教程参考视频链接: http://v.youku.com/v_show/id_XMTUwNjc3NjMyNA 仿真中三个机器人保持编队,做直线运动 仿真结束后,编队数据直接推送MATLAB中,用于曲线绘制,并分析。 ? ?

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    年轻逃离算法?更懂你时尚推荐算法,你会拒绝吗?| FashionHack 专栏

    如 18 岁用户一般不会 (低概率) 购买纸尿裤一类婴幼儿产品等等。有了上下文和用户画像,推荐系统就能通过算法进行个性化推荐,而目前最广泛应用推荐算法是协同过滤算法。 chanel口红色号推荐如果你曾针对服装时尚领域任务运用深度学习算法的话,你会发现时尚感这件事是非常微妙和复杂,这需要特定领域专业知识。 例如,一个服装搭配可以反映当前个性和兴趣,甚至是特定群体归属或文化归属。? :“我想要一个某明星在某综艺同款”;机:“那套我知道,我已经根据你身形进行了尺寸调整,请看效果图”;:“袖子有点长,可以短一些么? 领口也可以再收一些;”机:“没问题,这就进行剪裁,请看调整后效果图”;:“还不错,转到背面也看一下?哦,还有,搭配我红色那双鞋会不会更合适?”

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    算法“监控”打工人,这家公司 150 算法裁定为“不敬业”

    近日,俄罗斯一家名为 Xsolla 公司宣布裁掉 150 名员工,占到员工总数近三分之一,理由是算法判定这些工作效率低且不敬业。 Xsolla 利用 AI 算法判定一个是否有足够生产力来继续工作做法也受到了抨击。 AI 算法评估体系 受疫情影响,Xsolla 员工将工作全部转到线上,给算法标记提供了便利。通过线上平台,可以立即查看有谁参加了会议。 更多质疑声音是在这种评判方式未必是准确,而且根据算法结果直接把裁掉,缺少对话环节。并且,员工在被裁掉之前也不知道自己工作效率被评为“效率低下”。 这件事也在网络上引发了网友热议,很多网友对此种方式表示了质疑:”'加油'就是催干货,感觉像后面总有双眼睛在盯着“,并认为这种方式涉嫌侵犯他人隐私、不尊重劳动者个体。

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    deepart.io创始专访:科研算法敏捷应用

    算法从图像中提取几何形状,并从“风格”图片(通常是某位艺术家作品)中提取纹理,将它们应用于用户上传内容图片。 M: 将这些算法从学术成果转化为实际产品主要步骤有哪些? 之后,我们会投入精力继续开发算法,提高运算速度,也许会融合多种艺术风格。 学术研究日常工作 M: 在我看来,这是你们一个业余项目。和我们聊聊你们主业吧?你们每天做些什么? 在商业方面,我是一个波兰高中生交流平台发起,他们在那里可以交易商品。 Michal:我接到了一个关于极端事件统计研究项目。我专注于用统计方法对极端事件依赖建模。 现在,我喜欢用RStudioShiny工具把我R语言代码转为web应用。代码落地成为应用产品有诸多好处。从研究角度来看,你合作者们可以更容易地在不同数据集上运行和测试新算法。 Michał: 我会投入研究和实现运行在他服务器上机器学习算法。:) 关于学习 M: 你们学习计划下一项是什么?

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    刚性机器笛卡尔阻抗控制算法

    1 刚性机器运动学与动力学 机器阻抗控制是机器人力控制中一种重要方式。了解机器阻抗控制需要首先了解刚性机器阻抗控制方法,并且首先需要了解刚性机器动力学方程和运动学方程。 在本栏中给出机器人为非冗余机器,即机器关节空间自由度与笛卡尔空间运动自由度是相等。 刚性机器动力学方程可以表示如下: 进而考虑刚性机器运动方程,一般来说运动方程包含位置级-速度级和加速度级,机器关节 和笛卡尔 之间关系具体表示如下: 为机器运动学雅可比矩阵 ,其可以计算机器逆向运动学。 上述给出是机器关节空间运动力学方程,为了更好给出机器笛卡尔孔家阻抗空置率,首先给出机器逆向运动学 则关节空间机器动力学方程具体如下所示 对转化后方程两边同时乘以 由此得到机器笛卡尔动力学方程

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    RRT: 机器路径规划RRT算法(1)

    表示自由空间, .对于机器来说,初始构型和 和目标构型 是 中元素。 对于机器路径规划,从环境情况感知情况,可以将其分为以下两种: 环境已知路径规划 环境未知路径规划 2 RRT 算法特点 RRT算法全称是快速扩展随机树,(RRT, Rapidly-exploring RRT算法适合解决多自由度机器人在复杂环境下和动态环境中路径规划问题。 与其他随机路径规划方法相比,RRT算法更适用于非完整约束和多自由度系统中。 尽管RRT算法是一个相对高效率,同时可以较好处理带有非完整约束路径规划问题算法,并且在很多方面有很大优势,但是RRT算法并不能保证所得出可行路径是相对优化。 因此许多关于RRT算法改进也致力于解决路径优化问题,RRT*算法就是其中一个。

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