提醒一下，我们计划发布的 QIIME 2 计划于 2020 年 8 月发布 （QIIME 2 2020.8），但请继续关注更新。
QIIME 2 2019.7 昨天发布了，让我们来看一下更新了哪些内容。下一次更新在2019.10下旬，请持续关注。虚拟机镜像更新将在下周放出。
软件缺陷，通常又被称作Bug，是指计算机或程序中存在的某种破坏正常运行能力的问题。在软件系统中，软件缺陷可以理解为系统所需要实现的某种功能的失效或违背。本文的目的是类比软件系统的开发过程与校园生活的考试过程，分析软件系统缺陷，分享软件系统缺陷的分类思路。
这个发布生版本主要针对更新依赖环境，升级到了Python 3.6，一个新的 r-vegan Adonis visualizer，修复了一些小bugs，虚拟机镜像和新的预训练分类器立马可得。后面qiime2的发布节奏会是这样的：
【新智元导读】 伯克利大学的研究博客最新文章介绍了AI奖励机制存在的缺陷，提出让AI学习人类价值观，价值对齐问题的重要性，以及协同强化学习的一些最近研究。 小心你给的奖励 “小心你许的愿望！”——我们都听过这句谚语。国王弥达斯的故事告诉我们，轻易许愿往往事与愿违。弥达斯是一个爱财的国王，他向酒神许愿希望得到点石成金的能力，并如愿以偿得到了点金术。最初，这很有趣，他把碰触到的一切物品都变成了黄金。但快乐很短暂，当国王拥抱自己的女儿时，女儿变成了一座金子的雕像，国王认识到自己愿望的错误。 我们人类对于实际想要什
CART是一种DT算法，根据从属(或目标)变量是分类的还是数值的，生成二进制分类树或回归树。它以原始形式处理数据(不需要预处理)，并且可以在同一DT的不同部分多次使用相同的变量，这可能会揭示变量集之间的复杂依赖关系。
机器之心发布 清华大学人工智能创新团队 清华大学张钹院士带领的人工智能创新团队在 NIPS 2017 AI 对抗性攻防竞赛中获得冠军（指导教师：朱军、胡晓林、李建民、苏航），战胜来自斯坦福、约翰霍普金斯大学等世界著名高校在内的 100 多支代表队，在人工智能技术的鲁棒性和安全性应用方面迈出了重要一步。 以深度学习为代表的人工智能系统近年来在图像分类、目标识别等诸多任务中都获得了突破性进展，但是研究发现深度学习模型在鲁棒性上存在严重的不足，很多在特定数据集上测试性能良好的模型反而会被一些人眼不容易识别的「对抗
构建有效的ML系统意味着提出了很多问题。仅训练模型是不够的。相反，优秀的从业者像侦探一样，探索并更好地理解他们的模型：数据点的变化将如何影响我的模型的预测？它对不同的群体有不同的表现，例如，历史上被边缘化的人群？我正在测试我的模型的数据集多样化如何？
很奇怪的问题，关于zblog统计数量不准已经不是一天两天的事了，但是不知道什么原因，zblog1.6也犯了这个错误，今天下午网友跟我反馈，网站的文章总数跟侧栏作者发布的文章数量对不上，我的主题模板一般都是调用作者的总数，而不是后台的，了解之后，发现网友的博客只有一个管理员，文章总数308篇，但是在用户管理查看的时候就只显示8篇，这就尴尬了！
AI正彻底改变每一个数据驱动的机会，有可能带来一个繁荣的新时代，让人类的生活质量达到难以想象的高度。但就像任何突破性的新技术一样，伟大的潜力往往蕴含着巨大的风险。
91个物联网开源项目，5565个 Bug，9 次采访，194 位 IoT 开发人员验证，从这里面，我们能对物联网bug有什么了解？在本篇文章中，我们将跟随来自ICSE 2021的论文——"IoT Bugs and Development Challenges" 一探究竟。
关于网址导航我在大学时期就开始了，因为那时刚刚接触网页，对网址导航情有独钟，不为别的，就为了自己使用方便，那时hao123还是一家独大，但是样式和功能并不完善，可能html3某些代码不支持的缘故吧，包括不能自定义网址，当然现在网址导航犹如雨后春笋般涌现，而且前几年114la还特意开源了导航源码程序，基本上市面上所有的导航我都用过，但是真正算得上好却是寥寥无几。
【编者按】在kdnuggets此前发布的文章(Deep Learning’s Deep Flaws)’s Deep Flaws中，深度学习大神Yoshua Bengio和他的博士生、Google科学家Ian Goodfellow在评论中与作者就深度学习对抗样本（Adversarial Examples）展开了热烈的讨论，kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作，后者允诺成此文。CSDN将其翻译如下，以飨读者。 到现在为止，几乎所有的输入都可以愚弄对象识别模型
HI又发布新主题了，这半年过的实属不易，如人饮水，冷暖自知啊，人类的悲喜并不相通，悲喜自渡是我们一生的必修课，无论怎样我们始终要相信人生总会有不期而遇的温暖和生生不息的希望！ 所以我们新款主题的名称就是“希望”，有了希望就有奔头，我遵循的是1+1=N的风格，可能这也是很多人说我的主题模板风格很相似的原因吧。不管怎样，喜欢就好，毕竟追求源于热爱。先介绍下大家比较关心的几个问题，首先需要安装zblogPHP版本（一般来说安装最新版即可），不会安装的查看此地址：zblog安装图文教程，附zblog主题下载及使用教程，程序安装完成之后，需要下载和开启主题，如果您是在应用中心购买的，可以忽略前半部分，直接查看主题设置内容接口。
神经网络正逐渐影响人类生活环境，包括医学诊断、自动驾驶、企业和司法决策过程、空中交通管制、以及电网控制。这些人类可以做到的事，神经网络也有可能做到。它可以拯救生命、为更多的人提供帮助。然而，在实现这些应用之前，我们首先需要确定神经网络到底是不是可靠的，因此它的修正和调试方法恰恰是我们现在所缺失的。
将我分享的内容，想在这里标记一下，可以供新人或者和我一样的人参考. 从bug的来源，bug的等级以及测试常见的风险方面进行分享！
LinkedIn 的技术栈由数千个不同的微服务以及它们之间相关联的复杂依赖项组成。当由于服务行为不当而导致生产中断时，找到造成中断的确切服务既具有挑战性又耗时。尽管每个服务在分布式基础架构中配置了多个警报，但在中断期间找到问题的真正根本原因就像大海捞针，即使使用了所有正确的仪器。这是因为客户端请求的关键路径中的每个服务都可能有多个活动警报。缺乏从这些不连贯的警报中获取有意义信息的适当机制通常会导致错误升级，从而导致问题解决时间增加。最重要的是，想象一下在半夜被 NOC 工程师吵醒，他们认为站点中断是由您的服务引起的，结果却意识到这是一次虚假升级，并非由您的服务引起。
概述：标识并描述发现的缺陷，具有清晰、完整和可重现问题所需的信息的文档。 理解：测试人员发现缺陷，将缺陷记录在《缺陷报告》中，通过缺陷报告将缺陷告知给开发人员，并对缺陷进行跟踪和管理。缺陷报告是测试人员与开发人员之间重要的沟通方式。
【导读】在构建机器学习模型的时候，你是否遇到过类样本不平衡问题？本文就讨论一下如何解决不同程度的类样本不平衡问题。本文整理了数据科学研究者Devin Soni发布的一篇博文的主要内容，分析了不平衡类的
并行化、断点续分析、输出集合、基于阴性对照识别污染、宏基因组学工作流程(即将推出！)
理解：测试人员发现缺陷，记录，通过缺陷报告将缺陷报告给开发人员，并对缺陷进行跟踪管理。缺陷报告是测试人员与开发人员之间重要的沟通方式
在大众眼中，Alphabet的子公司X（其前身为Google X）给人的印象一直就是沉迷于宏大的“月球计划”或者那些只可能出现在科幻电影中的技术应用，而非实际产品的开发，如可以对办公室垃圾进行分类的机器人。
作者：Dawei Yang，Chaowei Xiao，Bo Li，Jia Deng，Mingyan Liu
许多机器人使用视觉感知来解释周围环境。经济实惠的 RGB-D 传感器的开发引起了机器人界的兴趣，尤其是在 3D 点云处理领域。RGB-D 传感器能够同时捕获彩色和深度图像。该传感器以高帧速率运行，可以产生超过 10 MB/s 的数据，从而可以解决机器人网络中的潜在瓶颈问题。
最新论文中，戴姆勒和卡塞尔大学的科学家们描述了一种新的机器学习框架，它可以对单独的交通参与者进行分类，包括以前仅从雷达数据中不知道的隐藏对象类。
识别「谁说了什么」，也就是「说话人分类」任务是自动理解人类对话音频的关键步骤。例如，在一个医生与患者的对话中，「患者」在回答医生的问题（「你经常服用心脏病药物吗？」）时说了「Yes」，这和医生用反问的语气说「Yes？」的含义截然不同。
阿里的《Java开发手册》被Java开发者所拜读，基本人手一册，就在前几天(2020.04.22)发布了泰山版 - 会当凌绝顶，一览众山小，而这次发布新增了很多干货内容，在此，给大家分享一下，是时候更新你的手册了。(文末附下载地址)
作者：matrix 被围观: 1,254 次 发布时间：2013-02-27 分类：兼容并蓄 | 2 条评论 »
构建有效的机器学习系统意味着要问许多问题。仅仅训练一个模型放在那儿是不够的。优秀的从业者就像侦探一样，总是试图更好地理解自己的模型：对数据点的改动对模型的预测能力有何影响？对于不同的群体——如历史上被边缘化的人群——模型的表现是否不同？用于测试模型的数据集的多样化程度如何？
详情见：https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.34.0
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.09027.pdf
时代的变更、社会的发展、人们的生活跟着时代进步。在方方面面的技术不断提升之下，互联网渐渐的也成为了人们生活的一部分，生活的方式也都离不开互联网。在飞速的发展下，每个人都会有留下大量闲置的物品，这不仅仅会造成资源浪费，还会对人们产生不必要的麻烦。基于互联网的快车，闲置物品的再使用，也因此出现了二手交易市场，随之出现许多的交易平台。二手交易平台是至关重要的，物品的再利用、减轻人们的负担以及响应可持续发展的实施。本文首先分析了二手交易平台的商业前景，从各方面的角度分析可行性，详细介绍开发此系统的实现技术，并结合大量的UML用例图可视化定义了系统的功能需求，逐步完成各个功能模块，最后设计测试用例来测试系统的各个功能模块，从而验证系统的合理性。
该日志主要记录行为当前的日期、时间、用户、计算机、信息来源、事件、类型、分类等信息
近期，一群来自华盛顿大学网络安全实验室（NSL）的计算机专家发现，恶意攻击者可以欺骗Google的CloudVision API，这将导致API对用户提交的图片进行错误地分类。 近些年来，基于AI的图片分类系统变得越来越热门了，而这项研究针对的就是这种图片分类系统。现在，很多在线服务都会采用这种系统来捕捉或屏蔽某些特殊类型的图片，例如那些具有暴力性质或色情性质的图片，而基于AI的图片分类系统可以阻止用户提交并发布违禁图片。 虽然这种分类系统使用了高度复杂的机器学习算法，但是研究人员表示，他们发现了一种非
本文深入探讨了开源软件在面临安全漏洞和威胁时的漏洞响应策略。通过详细分析漏洞的定义、漏洞响应流程以及漏洞修复的最佳实践，我们将了解开源社区是如何积极应对安全威胁，确保软件的安全性和可靠性。
在错误分析期间，你可能会注意到开发集中的一些样本被错误标记(mislabeled)。当我说”dislabeled”时，我的意思是在模型训练之前，这个样本被错误的打了标签。即(x, y)中的类别y值不正确。例如，也许一些不是猫咪的图片被错标记为猫咪,反之亦然。如果你觉得一小部分的被错误标记的样本很重要，你可以再添加一个错误标记的类别：
在错误分析期间，你可能会注意到开发集中的一些样本被错误标记(mislabeled)。当我说”dislabeled”时，我的意思是在模型训练之前，这个样本被错误的打了标签。即(x, y)中的类别y值不正
在之前的技术债系列文章中，作者详细介绍了技术债的概念，技术债的分类，技术债在日常开发中经常出现的场景。通过这些场景，可以让大家举一反三，有效避坑。下面的章节，会给大家详细讲解技术债产生的原因，及其几个对技术债的误区。
选自Google Blog 作者：James Wexler等 机器之心编译 参与：黄小天、李泽南 近日，出于支持 PAIR initiative的目的，谷歌发布了 Facets，一款开源的可视化工具。它可以帮助你理解、分析和调试 ML 数据集。Facets 包含两个部分——Facets Overview 和 Facets Dive——允许用户从不同的粒度观看数据的全景图，还可以轻易地被用在 Jupyter notebooks 之内，或者嵌入网页之中。除了开放 Facets 源代码，谷歌还创建了演示网站，Gi
本文作者：艾米·霍德勒（Amy Hodler）是图数据库公司Neo4j的数据分析和AI项目主管，也是《Graph Algorithms: Practical Examples in Apache Spark & Neo4j》的合著者。
麻省理工学院的研究人员设计出一种方法，通过检测模型什么时候犯了不该犯的错误，来评估对于各种任务来说，该机器学习模型的稳健性。
作者：matrix 被围观: 10,167 次 发布时间：2018-05-08 分类：零零星星 | 5 条评论 »
按要求转自：FreeBuf.COM 编译：Alpha_h4ck 近期，一群来自华盛顿大学网络安全实验室（NSL）的计算机专家发现，恶意攻击者可以欺骗Google的CloudVision API，这将导致API对用户提交的图片进行错误地分类。 近些年来，基于AI的图片分类系统变得越来越热门了，而这项研究针对的就是这种图片分类系统。现在，很多在线服务都会采用这种系统来捕捉或屏蔽某些特殊类型的图片，例如那些具有暴力性质或色情性质的图片，而基于AI的图片分类系统可以阻止用户提交并发布违禁图片。 虽然这种分类系统使
安全性与保障性一直是机器人技术的两个主要问题。学术界处理这两个问题时，通常采用两种方法：1.用大量的数据训练深度模型，提高其环境适应性；2.进行对抗训练，提高其稳健性。
宁静致远(Quietlee)自媒体博客、新闻、资讯互动类主题模板及强大的SEO优化效果，此款主题源自《小灯泡设计》，移植TY程序的Spimes主题，致敬原作者，这是一款非常nice的主题模板，风格简约，兼容多媒体移动端显示，拥有独立的分享代码，不在依赖百度（想依赖也不行，百度分享官网都挂了），支持一键生成海报模式，还移植了源主题模板的阅读模式，优化了夜间模式代码，增加了网站首页底部CMS列表模块，后台自带开关，更多功能介绍请听我一一道来。
商城小程序更新记录 1、新增图片库图片管理功能； 2、商品优惠券限制分类使用（不含插件分类）； 3、新增插件分销订单统计； 4、拼团新增阶梯团功能； 5、修复拼团货到付款和余额支付不成团问题； 6、修复拼团提交没有提示问题； 7、修复用户中心“成为分销商”不显示问题； 8、有多种支付方式是用户下单时必须选择支付方式； 9、修复提现打款问题； 10、修复商品下单商品数量漏洞。 11、新增用户中心分销菜单自定义功能； 12、修复秒杀海报扫码提示商品不存在的问题； 13、修复拼团下单显示问题； 14、修复拼团模
本文是对论文《Multi-View Active Learning for Video Recommendation》的解读。该论文由南京航空航天大学、阿里文娱摩酷实验室合作完成，旨在降低视频推荐模型训练中的视频标注代价。
回归测试对于每个版本都至关重要，因为它会检查整体应用程序的质量。众所周知，在敏捷模型中，新版本的发布很快，而回归可能成为质量保障的瓶颈。
人工智能头条早先发布的文章《用 Python 构建 NLP Pipeline，从思路到具体代码，这篇文章一次性都讲到了》，是基于英文来举例的。
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