多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
为了完整了解机器学习技术应用的现状，毕业于斯坦福大学，曾就职于英伟达的工程师 Chip Huyen 决定评测目前市面上所有能找到的 AI / 机器学习工具。
又到了全新的一个学期，又迎来了全新的学习。三篇教程似乎在全新的单元上不起作用。基于他们的要求，我又去重新寻找新的方法。在经过了近20分钟的寻找，我最终找到了一个全新的方法完美解决了问题，请看以下视频。
随着手机APP用户量的增大，大量的手机APP一般都需要进行压力测试，LoadRunner 12可以对手机APP进行压力测试，总共有三种方法，下面逐一进行介绍。
最近几年人工智能(AI)领域出现了许多令人惊叹的发展。尽管如此，AI仍然是一个容易被炒作和误解的术语。
AI 研习社按：这篇文章来自俄罗斯数据科学家、机器学习爱好者、创业公司的计算机视觉研究员 Alexander Aveysov。他参加了 2018 年度的「Machine Can See」的对抗性样本攻防大赛，并在比赛中获得了第二名。这篇文章是他对这次比赛的个人感想以及经验总结。AI 研习社编译如下。
AI 科技评论按：这篇文章来自俄罗斯数据科学家、机器学习爱好者、创业公司的计算机视觉研究员 Alexander Aveysov。他参加了 2018 年度的「Machine Can See」的对抗性样本攻防大赛，并在比赛中获得了第二名。这篇文章是他对这次比赛的个人感想以及经验总结。AI 科技评论编译如下。
【新智元导读】自动机器学习（AutoML）是近来很活跃的研究方向。KDnuggets 的主编 Matthew Mayo 写了一篇文章介绍了 AutoML 的概念，以及为什么要做自动机器学习。本文后附 AI 软件工程师 Thibault Neveu 发表在 Medium 的文章，介绍他如何训练神经网络自动编程。 在过去几年，自动机器学习（AutoML）成了一个研究的热点。在继续接下来的话题之前，我们先简单介绍什么是 AutoML，它为什么重要。然后，我们将介绍一个训练神经网络自动编程的项目，附上代码，你可以自
选自MiniMaxir 作者：Max Woolf 机器之心编译 参与：Jane W、吴攀 Keras 是由 François Chollet 维护的深度学习高级开源框架，它的底层基于构建生产级质量的深度学习模型所需的大量设置和矩阵代数。Keras API 的底层基于像 Theano 或谷歌的 TensorFlow 的较低级的深度学习框架。Keras 可以通过设置 flag 自由切换后端（backend）引擎 Theano/TensorFlow；而不需要更改前端代码。 虽然谷歌的 TensorFlow 已广受
Keras是一个Python深度学习库，它可以使用高效的Theano或TensorFlow符号数学库作为后端。同时，Keras很容易使用，你可以在几分钟内开发出你的第一个多层感知器，卷积神经网络，或者
机器之心报道 编辑：陈萍、蛋酱 通用近似定理很好地解释了为什么神经网络能工作以及为什么它们经常不起作用。 此前，图灵奖得主、深度学习先驱 Yann LeCun 的一条推文引来众多网友的讨论。 在该推文中，LeCun 表示：「深度学习并不像你想象的那么令人印象深刻，因为它仅仅是通过曲线拟合产生的插值结果。但在高维空间中，不存在插值这样的情况。在高维空间中，一切都是外推。」 而 LeCun 转发的内容来自哈佛认知科学家 Steven Pinker 的一条推文，Pinker 表示：「 通用近似定理很好地解释了为
在第一期 Android Oreo 8.0 开发者 FAQ 中，我们为了尽快让大家快速了解 Android Oreo 的新特性，以及它与之前版本 Android 的区别，我们针对 Android Oreo 发布后收到的大量留言咨询与重要新版本特性所留下了许多有代表性的问题逐个进行了解答。 然而对于 Android Oreo 这样一个全新的重大版本，寥寥几个问题无法代表全部开发者和用户。 近期，随着各个型号的手机陆陆续续升级到 Android Oreo，我们收到了更多的关于 Android Oreo 的留言
译者：黄梵高 https://juejin.cn/post/6887478219662950414
简单来说，Chatbot是一种模拟人类对话(以文本和音频形式）的计算机程序，我们将其视为智能和有用的。他们最重要的应用是个人或企业虚拟助手。聊天机器人可以挖掘大量数据，为客户挑选最好的金块，无论是故障排除解决方案还是推荐新产品。此外，它们还为你的企业和客户提供了非常直观的界面。根据具体情况，聊天机器人可以从用户所说的内容中了解个性化交互并构建以前的交互，从而提供令人满意和未来的客户体验。
大数据不可避免地需要在计算机集群上进行分布式并行计算。因此，我们需要一个分布式数据操作系统来管理各种资源，数据和计算任务。今天，Apache Hadoop是现有的分布式数据操作系统。 Apache Hadoop是一个用于分布式存储的开源软件框架，以及商用硬件群集上的大数据的分布式处理。本质上，Hadoop由三部分组成：
它广泛用于数据科学、工程和科学研究，被认为是 Python 最受欢迎的数据可视化库之一。Matplotlib是开源的，并且正在积极开发，拥有庞大的用户和贡献者社区，他们提供支持和维护库。
作者 | Tina 机器学习在行业中的应用变得越来越流行，从而成为了软件开发的常规武器。行业的关注点，也逐渐从机器学习能做什么，过渡到如何有效地管理机器学习项目的交付流程上来。 然而相对于传统软件开发，例如 Web 服务或者 Mobile 应用来说，这类程序的开发、部署和持续改进也更加的复杂。但好在经过不断的实践，行业总结出了一套敏捷的工程化流程，供大家在持续交付时遵循和参照。 在 Thoughtworks 技术雷达峰会上，徐昊就《机器学习的工程化》发表了主题演讲，InfoQ 也借此机会对徐昊进行了采访，
如下代码是百度地图通用的方法，显示隐藏文本标签，但是用在高德地图上不起作用，网上百度无果
最近写程序的时候遇到一个问题，就是我用PHP控制浏览器缓冲，试了N次都无法实现想要的效果，具体程序见下面的代码：
ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架。 ML.NET 还包括Model Builder （一个简单的UI工具）和 CLI ，使用自动机器学习（AutoML）构建自定义机器学习（ML）模型变得非常容易。
React Native 和iOS Simulator 那点事 尊重版权,未经授权不得转载 本文出自:贾鹏辉的技术博客(http://www.devio.org) 本文出自《React Native学习笔记》@http://www.devio.org系列文章。 问题1：使用React Native时按cmd+r无法reload js，cmd+d无法唤起 React Native开发菜单？ 不知大家是否有过这样的经历，用 React Native开发应用正不亦乐乎的时候，突然发现，cmd+r，cmd+
今天给大家带来一批宝贝，大家可以在深夜里独自把玩，也可以在广场上一边遛狗一边和盆友们品鉴。
Colab is a hosted Jupyter Notebook service that requires no setup to use and provides free access to computing resources, including GPUs and TPUs. Colab is especially well suited to machine learning, data science, and education.
版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！ https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/79047067
在之前的Tensorflow系列文章中，我们教大家学习了Tensorflow的安装、Tensorflow的语法、基本操作、CNN的一些原理和项目实战等。本篇文章将为大家总结Tensorflow纯干货学习资源，非常适合新手学习，建议大家收藏。想要学习更多的Tensorflow知识，欢迎关注我们的微信公众号。 📷 一 、Tensorflow教程资源： 1)适合初学者的Tensorflow教程和代码示例：(https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Ex
20世纪80年代中期，Mullet发型和粉红格子夹克大行其道（译者注：mullet发型是一种文化现象），精力充沛的Richard Simmons刚刚掀起健身狂潮，而人工智能（AI）方面的研究却几乎陷于停滞状态。
学院大三的期末似乎总是这样，会在6月初的时候不是自己出去找到实习，不然就会要求你去到学校安排的实习中去（自己选择实习的方向），所以在我选择了Java Web方向，第二天就准备去实习的时候，突然接触到了一个急需上线的项目（很急），他们是从北京来的公司在这儿的酒店封闭式开发，需要我们工作室的人去跟进，我觉得机会难得；
前言：一晃眼都差不多11天没有更新了，差一点都以为自己松懈没有努力了，hhh...这几天去跟着一个项目组在酒店封闭式开发，经过了四天，今天算是回归学校实习的队伍中（时间冲突找了个人先替我去了学校安排的实习单位..），时间虽短，但是学习到了很多东西这里做一下简短的总结 背景 学院大三的期末似乎总是这样，会在6月初的时候不是自己出去找到实习，不然就会要求你去到学校安排的实习中去（自己选择实习的方向），所以在我选择了Java Web方向，第二天就准备去实习的时候，突然接触到了一个急需上线的项目（很急），他们
最近刷到某乎，看到有小伙伴提问到 「"深度学习如何入门，有哪些学习资料？"」。看到这里，笔者想整理下一些翻山越岭，爬坑超车的经验，帮助刚入门深度学习的小伙伴。如果有想了解机器学习入门方法的朋友，可以看我之前写的机器学习入门方法和资料合集。
MLDemos 是一种用于机器学习算法的开源可视化工具，用于帮助研究和理解多个算法如何运作以及它们的参数如何影响和修改分类，回归，聚类，降维，动态系统和强化学习(奖励最大化)等问题的结果。
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 科技巨头加注人工智能仿佛是场竞赛。 前不久，Uber正式推出机器学习平台Michelangelo，希望通过这个平台全面处理工作流程，并推动
【新智元导读】什么是终极算法？算法已在多大程度上影响我们的生活？本文介绍了著名算法专家，机器学习领域的先驱人物 Pedro Domingos 的新书《终极算法》，详解了机器学习的五大学派。文章总结道，每个学派都有自己的主算法，能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”，该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也必将创造新的人类文明。本书提出的问题令人深思。 机器学习并不新颖。我们从20世纪90年代就开始见证机器学习了。当时亚马逊推出了一个新的“为你推荐”功能，为
【导读】哥伦比亚大学老师Andreas C. Müller同时也是著名机器学习Python包scikit-learn的主要贡献者 Andreas Muller 和 Reonomy 公司数据科学家 Sarah Guido 的新书《Python机器学习导论》（Introduction to machine learning with Python）从实战角度出发带你用Python快速上手机器学习方法。随书同时提供代码和Jupyter Notebook，可以让你动手调试改进。 请关注专知公众号（扫一扫最下面专知
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 青铜段位的机器学习研习者可能有着同样的困境：脑海中有个模糊的项目想法，但不知从何处动手，也不清楚用怎样的方法去实现。 从今天起，有个贴身小工
机器之心专栏 作者：李沐 《动手学深度学习》是一本深度学习在线书，其使用 Apache MXNet 的最新 gluon 接口来演示如何从 0 开始实现深度学习的各个算法。作者利用 Jupyter notebook 能将文档、代码、公式和图形统一在一起的优势，提供了一个交互式的学习体验。 《动手学深度学习》链接：http://zh.gluon.ai/index.html# 本书作者跟广大程序员一样，在开始写作前需要来一杯咖啡。我们跳进车准备出发，Alex 掏出他的安卓喊一声「OK Google」唤醒语言助手，
上海交通大学ACM班又出新品，人邮“动手学”又一力作《动手学强化学习》来了！ 作者 | Ailleurs 编辑 | 陈彩娴 在过去十多年的发展中，基于机器学习的智能检测和智能预测类的人工智能技术快速发展。例如，在门禁系统中应用的人脸活体检测、在个性化信息流推荐中应用的用 户兴趣预测已成为人们日常生活中不可或缺的技术。如今，在这些成熟的人工智能技术基础上， 服务于决策智能的技术变得越来越重要，这背后对应机器学习领域下的一个分支——强化学习。 目前强化学习技术已经在机器人控制、游戏智能、智慧城市、推荐系统、能源
全球规模最大、表现最好、最成功的的人工智能对冲基金之一的Voleon Group最近受到市场冲击后，出现巨额了亏损，成为了今年众多陷入困境的AI驱动型基金管理公司的一员。
Medium上一位作者完成了一项全周期数据科学项目，从爬取数据到可视化全部都有，下面是作者记录的整个过程和自己的心得，大家一起来学习一下吧~
前两天因为某些原因，云朵君重装系统了，发现以前的一些设置都没有了，因为一些习惯，还是想恢复下以前的一些设置，如设置Jupyter notebook 的主题，设置他的目录插件等。把设置的过程写出一个教程，供大家参考。
【导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。
翻译 | 张建军 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。 下面这篇 Jupyter Notebook 入门指
来源 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 翻译 | 张建军 【磐创AI导读】：本文详细介绍了Jupyter Notebook的各种用法。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 【介绍】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新
话说有位日本网友，买了40多本数学和机器学习相关的书，愣是没有学会，直到遇到了这本，那叫一个相见恨晚呐！
机器学习研究，已经在多个方面都取得了进步，包括模型结构和优化方法等。而使此类研究自动化的工作（称为AutoML）也有重大进展。这一进展主要集中在神经网络的体系结构，神经网络目前主要是依赖于专家设计复杂的层来构建块（或类似的限制性搜索空间）。
机器之心报道 编辑：泽南、小舟 Bard 现在可以生成代码、Debug、并帮你解释代码。 虽然过去十几年里一直引领全球 AI 进步，谷歌在过去的几个月却只能努力追赶微软和 OpenAI 的步伐，为此这个星期甚至还把谷歌大脑和 DeepMind 合并到了一起。 去年底，ChatGPT 引发了科技行业的剧变，今年 2 月，谷歌发布 ChatGPT 竞品 Bard，人们对其使用体验褒贬不一。Bard 有这样那样的限制，很多人对开发人员提出的需求就是「什么时候它才能写代码？」 本周五，Bard 写代码的能力终于上线
Mapbox AR 寻路工具：http://www.mapbox.com/ar ( http://www.mapbox.com/ar )
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