2014年年底，NVIDIA 再为加速运算平台增添最新旗舰级产品，宣布推出全新 Tesla K80 双 GPU 加速器，专为机器学习、资料分析、科学和高效能运算 (HPC) 等广泛应用而设，提供多 2 倍效能和存储器频宽。 全新 Tesla K80 双 GPU 加速器是 Tesla 加速运算系列的旗舰级产品，特别针对大型科学探索和深入分析的顶尖运算平台，结合最快的 GPU 加速器、 CUDA 平行运算以及完整的软件开发者、软件商和资料中心系统 OEM 的产业体系支援。 效能方面， Tesla K8
2014年年底，NVIDIA 再为加速运算平台增添旗舰级产品——Tesla K80 双GPU 加速器，专为机器学习、资料分析、科学和高效能运算 (HPC) 等广泛应用而设，提供2 倍效能和存储器频宽。
618的预热已经结束，电商平台的终端优惠价格基本都已经出来了，下一波就是6月16-18号的优惠期。
选自Medium 作者：Slav Ivanov 参与：李泽南、路雪、刘晓坤 本文作者 slav Ivanov 在今年早些时候曾介绍过如何用 1700 美元预算搭建深度学习机器（参见：教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试，1700 美元深度学习机器构建指南）。最近，英伟达在消费级 GPU 领域又推出了 GTX 1070 Ti，如果现在想要组装一台深度学习机器，我们用哪块 GPU 最好呢？本文将详细解答这一问题。 即将进入 2018 年，随着硬件的更新换代，越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的
DeepMind 研究人员最近发表了一篇题为《通过用人工智能引导人类直觉来推进数学》（Advancing mathematics by guiding human intuition with AI）的论文，认为深度学习能够帮助发现被人类科学家忽视的数学关系。很快，这篇论文在科技媒体上引起了广泛的关注。
如今，我们每个人都在谈论“数据科学”，《哈佛商业评论》甚至将数据科学家定义为“21世纪最性感的职业”。在这个大数据时代，究竟什么是数据科学？数据科学家又究竟是怎样的一群人？他们在创造着什么令人着迷的东西？DT君将在2018年走访50位来自各行各业的顶尖数据科学家，希望能让你们了解这些神奇的人和他们的神秘事儿，为你们一窥数据科学的未来与未知。
当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 过去不久的双11、双12网络购
数学的实践，简单来说就是发现某种模式，并利用这些模式来提出和证明猜想，从而形成定理。
编译 | 刘畅、尚岩奇、林椿眄 审校 | reason_W 2017年末，Facebook应用机器学习组发布最新论文，对整个Facebook的机器学习软硬件架构进行了介绍。纵览全文，我们也可以从中对Facebook各产品的机器学习策略一窥究竟。论文中涉及到机器学习在全球规模(上亿级数据处理)上的全新挑战，并给出了Facebook的应对策略和解决思路，对相关行业和研究极其有意义。 摘要 机器学习在Facebook的众多产品和服务中都有着举足轻重的地位。 本文将详细介绍Facebook在机器学习方面的软硬件
11 月 3 日，阿里达摩院联手中国计算机学会（CCF）开源发展委员会推出AI 模型社区魔搭ModelScope，首批合作方包括澜舟科技、智谱AI、深势科技、中国科学技术大学等多家科研机构，旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，致力降低 AI 应用门槛。
使用声明式 YAML 部署家庭网络所需应用，如路由器、家庭影院、监控系统、离线下载工具等。
现在开大会，不说点儿 AI 就 out 了，曾有网友开玩笑说，今年 Google I/O 的发布会就是：Google 系列产品+ AI。
tf-slim 是基于 tensorflow 的高层封装库，包含了目前最新的 reset-net,Google-Inception 等网络的实现及图像处理算法，支持多 GPU 并行。使用 tf-slim 库，可以帮助你快速搭建图像处理 (包括分类，分割) 的生产环境，快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门 tf-slim。 近期，在雷锋网 AI 研习社举办的线上分享会上，来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了 tf-slim
tf-slim是基于tensorflow的高层封装库，包含了目前最新的reset-net,Google-Inception等网络的实现及图像处理算法，支持多GPU并行。使用tf-slim库，可以帮助你快速搭建图像处理(包括分类，分割)的生产环境，快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门tf-slim。 在雷锋网AI研习社公开课上，来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了tf-slim库的入门使用知识、注意事项、以及显卡选购和机器
发能够「想象」与「推理」的机器：深度生成模型的原理与应用（Building Machines that Imagine and Reason: Principles and Applications of Deep Generative Models）
开发能够「想象」与「推理」的机器：深度生成模型的原理与应用（Building Machines that Imagine and Reason: Principles and Applications of Deep Generative Models） abstract: 深度生成模型为无监督学习问题提供了一种解决方案，无监督学习这类机器学习系统需要从无标记的数据流中发现出隐藏的结构。因为这些模型是生成式的，所以它们能够对自己所应用的世界生成丰富的意象，后者可以探索数据中的变化，推理所在世界的结构和行为，
预料之内的是，Python 并没有完全「吞噬」R 语言的空间，但这项基于 954 个参与者的投票显示，Python 生态系统在今年已经超越了 R 语言，成为了数据分析、数据科学和机器学习的第一大语言。
摘自：毕马威大数据挖掘 微信号：kpmgbigdata 刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 然而各位一定也有所耳闻，买的不如卖的精，刷单的、刷评论的始终横行网上，没准你看到的评论就是卖家自己刷出来的。事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这
刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢?商品评论一定是一个重要的参考吧
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- 基于端智能的播放QoE优化 伴随着B站业务形式的不断扩展，不同场景对视频播放体验的稳定性、流畅性提出了更高的要求，为保障提供给用户更好的播放体验B站做出了哪些努力？ Shopee 视频处理技术后台应用 在 8 月 6 日举办的 LiveVideoStackCon 2022 上海站大会中，Shopee 视频技术团队负责人 Zhixing 分享了 Shopee 视频处理技术的后台应用，本文
选自KDnuggets等 机器之心整理 参与：李泽南、李亚洲、路旭阳 根据 KDnuggets 2017 年最新调查，Python 生态系统已经超过了 R，成为了数据分析、数据科学与机器学习的第一大语言。本文对 KDnuggets 的此项调查结果做了介绍，并补充了一篇文章讲解为何 Python 能成为数据科学领域最受欢迎的语言。 Python vs R：2017 年调查结果 近日，KDnuggets 发起了一项调查，问题是： 你在 2016 年到现在是否使用过 R 语言、Python（以及它们的封装包），或
接触深度学习已经快两年了，之前一直使用Google Colab和Kaggle Kernel提供的免费GPU（Tesla K80）训练模型（最近Google将Colab的GPU升级为Tesla T4，计算速度又提升了一个档次），不过由于内地网络的原因，Google和Kaggle连接十分不稳定，经常断线重连，一直是很令人头痛的问题，而且二者均有很多限制，例如Google Colab一个脚本运行的最长时间为12h，Kaggle的为6h，数据集上传也存在问题，需要使用一些Trick才能达成目的，模型的保存、下载等都会耗费很多精力，总之体验不是很好，不过免费的羊毛让大家撸，肯定会有一些限制，也是可以理解的。
从 20 世纪 60 年代以来，数学家们开始使用计算机帮助发现规律和提出猜想，但人工智能系统尚未普遍应用于理论数学研究领域。
一家名为GOAT的潮鞋交易平台正尝试用机器学习，从七张照片中识别出一双鞋子是否是真的。
机器学习是Facebook许多重要产品和服务的核心技术。这篇论文来自Facebook的17位科学家和工程师，向世界介绍了Facebook应用机器学习的软件及硬件架构。 本着“赋予人们建立社区的力量，使世界更紧密地联系在一起”的使命，到2017年12月，Facebook已经将全球超过二十亿人连接在一起。同时，在过去几年里，机器学习在实际问题上的应用正在发生一场革命，这场革命的基石便是机器学习算法创新、大量的模型训练数据和高性能计算机体系结构进展的良性循环。在Facebook，机器学习提供了驱动几乎全部用户服务
慢性下腰痛(cLBP)是一种持续至少3个月以上的腰部慢性疼痛综合征。很多局部及系统性疾病均可出现腰痛，但临床上多见的是脊椎退行性病变以及急、慢性损伤所引起的腰痛。据统计，80%的人在其一生中都曾有过腰痛的困扰。近年来，更有患者增多的趋势。这可能与现代社会的生活方式有关，例如运动减少、某种姿势维持时间过长以及缺乏腰部保健知识等。 下腰痛（LBP）是全球致残的主要原因，为社会和个人带来沉重的经济负担。持续的疼痛会使人产生负面情绪、认知与行为障碍等精神身体方面的影响，严重影响患者的生活质量及水平。然而，目前治疗cLBP的方法远不能令人满意，cLBP患者中阿片类药物过量和成瘾的比率显著增加，这突出表明迫切需要更好地了解该疾病的病理生理学，并开发新的治疗方法。 近年来，功能磁共振的出现为cLBP状态下脑部功能/结构的改变提供了准确定位，已成为神经影像学研究的重要工具。而作为低频振荡指标的低频振幅（ALFF）得到了越来越多的关注。尽管仍在研究中，但已有研究表明ALFF与人类的脑血流和任务诱发的激活有关。在常用的静息态功能磁共振（RS-fMRI）指标中，ALFF在测试可靠性和可重复性之间具有最佳的平衡。机器学习在脑科学领域的应用广泛而深入，最简单或者最常用的一个应用方向是分类，如疾病的分类。但是将机器学习技术应用于疼痛的研究很少。近期，来自美国的研究团队在British Journal of Anaesthesia杂志上发表题目为《Identifying brain regions associated with the neuropathology of chronic low back pain: a resting state amplitude of low-frequency fluctuation study》的研究论文，以ALFF作为特征值，应用支持向量机（SVM）分类器,探索最有可能区分cLBP患者和健康人的脑区，并确定对cLBP疼痛强度变化敏感的脑区。
选自Nature 作者：Amy Maxmen 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 最近，研究者借助 AI 技术发现了近 6000 种前所未闻的新病毒，这一工作已在 3 月 15 号由美国能源部（DOE
机器学习淘金热正在到来！Libby Kinsey 是 Nesta 资本的投资经理，关注技术创新已经有 12 年。她根据自己的观察，总结出这波淘金热的创业机会，其中包括硬件、算法、数据、行业、情感、安全等各领域分析。 Libby Kinsey：机器学习和人工智能技术正快速进入到数据驱动的业务中，变得无所不在。我选择了一些大公司还没有占领的领域。这些是没有标注主权的领土，如果我认为这是下一个杀手级应用，那么我就会准备去做！ 铁镐和铁锹策略 在加利福尼亚州的淘金热中，卖铁锹的人先富起来了，而机器学习的铁镐和铁锹
去年7月参加了一场关于元宇宙和机器学习的沙龙，主要听了Amazon 云科技的一位老师关于游戏和ML落地实践案例的分享。
机器学习淘金热正在到来！Libby Kinsey 是 Nesta 资本的投资经理，关注技术创新已经有 12 年。她根据自己的观察，总结出这波淘金热的创业机会，其中包括硬件、算法、数据、行业、情感、安全等各领域分析。 Libby Kinsey：机器学习和人工智能技术正快速进入到数据驱动的业务中，变得无所不在。我选择了一些大公司还没有占领的领域。这些是没有标注主权的领土，如果我认为这是下一个杀手级应用，那么我就会准备去做！ 铁镐和铁锹策略 在加利福尼亚州的淘金热中，卖铁锹的人先富起来了，而机器学习的铁镐
人工智能是一门研究模拟人类智能，实现机器智能的一门科学，那么，在找工作过程中，这些面试题常常会被问到。了解一二，有备无患。 关于Python 1、Python的函数参数传递方法？ 2、Python中的元类(metaclass)有哪些？ 3、@staticmethod和@classmethod的区别？ 4、类变量和实例变量区别？ 5、Python中单下划线和双下划线？ 6、字符串格式化:%和.format？ 7、迭代器和生成器的区别？ 8、说一说面向切面编程AOP和装饰器？ 9、怎么理解Python中重载？
李根 假装发自 Tokyo 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Google在AI方面又有什么新进展？ 每年年尾，Google都习惯在东京举办“座谈会”，围绕当年核心关注的话题，回溯过去，展望未
今天让我们来具体分析在显卡、内存、固态硬盘疯狂涨价的时候如何来配一台高性价比的游戏电脑吧。文章根据不同的人群有不同的建议，总有一款适合你！
不是有词典匹配的方法了吗？怎么还搞多个机器学习方法。 因为词典方法和机器学习方法各有千秋。 机器学习的方法精确度更高，因为词典匹配会由于语义表达的丰富性而出现很大误差，而机器学习方法不会。而且它可使用的场景更多样。无论是主客观分类还是正负面情感分类，机器学习都可以完成任务。而无需像词典匹配那样要深入到词语、句子、语法这些层面。 而词典方法适用的语料范围更广，无论是手机、电脑这些商品，还是书评、影评这些语料，都可以适用。但机器学习则极度依赖语料，把手机语料训练出来的的分类器拿去给书评分类，那是注定要失败的。
机器学习有助于在可观察性数据中检测不需要的行为，这使您更容易发现应用程序中的性能下降的服务或实例
基于神经网络的机器学习非常强大然而也十分脆弱。一方面，它能以前所未有的效率和精度逼近高维函数。这在不同的学科领域开辟了全新的可能性。另一方面，它也有着“黑魔法”的名声：其成功取决于许多技巧，参数调整可以是一门艺术。机器学习数学研究的主要目标是
作者：仁基，元涵，仁重 本文选自：《尽在双11：阿里巴巴技术演进与超越》 近十年，人工智能在越来越多的领域走进和改变着我们的生活，而在互联网领域，人工智能则得到了更普遍和广泛的应用。作为淘宝平台的基石，搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系，而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。伴随着一年又一年双11的考验，搜索智能化体系逐渐打造成型，已经成为平台稳定健康发展的核动力。 演进概述 阿里搜索技术体系目前基本形成了offline、nearline、online三层体系，分工协作，保证电商平台
关注我的朋友可能很多都是学习 Python、爬虫、Web、数据分析、机器学习相关的。当然大家可能接触某个方向的时间不一样，可能有的同学已经对某个方向特别精通，有的同学在某个方向还处于入门阶段。
当AI浪潮袭来，谷歌、Facebook、微软等几个山头恨不得把自己都浸没在潮水里，可劲打滚儿的时候，苹果这座孤岛却始终有一种不愿被沾湿的姿态。 12月初，在洒满阳光的西班牙NIPS大会上，苹果AI研究团队负责人Russ Salakhutdinov曾兴奋地宣布，苹果将允许其AI研究人员对外发布论文。那之后，众人都在翘首以待，巴巴等着这个这个世界上市值最高的公司（截至12月23日市值6172.34亿美元）的第一篇AI论文将以何种面目出现。 今天，这篇论文出来了。苹果伸出了手指，试探了一下海水。 这篇题为
机器之心报道 机器之心编辑部 MLPerf 是一项机器学习公开基准，展示了每个参与机构在特定任务上利用自有资源所能达到的最佳性能。该基准于今年 5 月启动，已经得到了来自 30 多个公司的研究者和科
为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。
深度学习使我们能够执行许多类似人类的任务，但是如果是数据科学家并且没有在FAANG公司工作（或者如果没有开发下一个AI初创公司），那么仍然有可能会使用和旧的（好吧，也许不是那么古老）机器学习来执行日常任务。
现在人人都用手持设备（例如手机、平板）等拍照，并通过简单的修图应用对图片编辑处理。人们通过不同的修图工具，能轻松创造出不同风格的图片。
机器学习定义 机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。 机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下： 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说，其发展的时间轴如下所示： 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图
近日，迈克菲实验室发布了《2018年网络威胁预测报告》，该报告阐释了其对于广泛威胁的意见，预测了包括机器学习、勒索软件、无服务器（Serverless）应用程序以及隐私问题等5个安全领域的发展趋势。以下为详细内容： 1. 机器学习对抗性攻击升级：攻击者和防御者在AI领域的创新竞争 人机合作正在成为网络安全的重要组成部分，通过机器速度和模式识别能力可以在很大程度上增强人类的判断力和决策能力。机器学习也已经为安全性做出了重大贡献，它可以帮助人力工作者检测和纠正漏洞、识别可疑行为，甚至零日攻击。 在未来一年中
选自The Next Platform 机器之心编译 参与：微胖、黄小天、吴攀 对于工作，有一个合适的工具当然好；但是把一个工具应用于多个工作且效用更佳，这更好。这就是为什么通用的基于 X86 的计算接管数据中心的原因之一。通过受限范围或者只是把原来有的应用程序单独放在替换平台上，规模经济获得了出乎意料的效率。 十多年前，把计算任务从 CPU 卸载到 GPU 加速器的想法从学术界脱颖而出，并且相对更快的高性能计算社区和 GPU 制造商英伟达扩展了现有的 Fortran 和通常用于 CPU 并行超级计算机的
第一阶段：linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
机器学习的相关学习资料汗牛充栋，很多有意学习的朋友被淹没在浩瀚的资料中，不明所以。因此，找到适合自己程度的资料是很关键的。
作者｜Qing Feng，Peter 译者｜CarolGuo 编辑｜Emily AI 前线导读：机器学习在 Uber 改善应用程序的用户体验方面发挥着核心作用。鉴于 Uber 业务的规模和范围，我们经常需要创造性地思考如何设计这些系统。譬如，在开发合作伙伴活动矩阵（Partner Activity Matrix，一种基于总体使用趋势的个性化司机体验的新工具）时，我们从基因组可视化的生物医学技术（基因组双聚类）中找到了灵感。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”，（ID：ai-front） 通过使用
今天邀请了一位小姐姐舒梦做了春招DA岗位面经分享，文章经授权首发于公众号「数据管道」，以下为作者自述全文，希望对正在求职数据分析或准备跨行数据分析的朋友有些许帮助。
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