《大厂，跳槽年薪可100w，中年焦虑。》 《不要年薪百万，要去当公务员。》 1 自动驾驶？ 大家知道我比较关注新能源汽车。 前两天刚吹了比亚迪，比亚迪虽然啥都好，但是智能化却是其中最大的一个短板。 而新势力卖车，自动化驾驶绝对是最大的宣传卖点，其中几家在试驾过程中就可以亲自体验。 但是现在的自动驾驶其实只是辅助驾驶，在某些比较封闭的路段上，在驾驶人的保证下才能安全行驶。 我家里用的是理想One。 上高速的时候，如果路况比较好，我会打开辅助驾驶开车，这样会稍微让长途没有那么累。 刚开始小心翼翼的，后来高速
新一代人工智能重大科技项目，聚焦基础理论和关键共性技术的前瞻布局，包括研究大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与决策等理论，研究知识计算引擎与知识服务技术、跨媒体分析推理技术、群体智能关键技术、混合增强智能新架构与新技术、自主无人控制技术等，开源共享人工智能基础理论和共性技术。”随着人工智能的发展，越来越多的机器学习应用场景的出现，现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据，标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，所以迁移学习受到越来越多的关注。迁移学习专注于存储已有问题的解决模型，并将其利用在其他不同但相关问题上。比如说，用来辨识汽车的知识（或者是模型）也可以被用来提升识别卡车的能力。
顾仁民，谷歌资深工程师，目前负责谷歌机器学习技术在国内的技术推广与企业合作。曾任谷歌展示广告系统研发团队主管，支撑国外若干大型网站的广告系统营收。
媒体报道、微博内容、消费者购买评价等文本信息，正在成为大数据重要的组成部分。然而，人类使用的语言对计算机而言是模糊的、非结构化的，要处理和分析这部分数据，就必须用到自然语言处理技术。
随着智能化网联化的大变革和自动驾驶等新技术的普及，汽车在使用过程中产生的数据越来越多，车辆信息安全也面临着更大的挑战。《个人信息保护法》和《汽车数据安全管理若干规定（试行）》等法规的颁布实施，对车企在使用和处理汽车数据时，需要遵守的行为准则做出了更加明确且细致的规定。
吴德新：汽车网络安全强制性国家标准即将迎来正式发布了，这是业内最近很关注的一个问题。刚好正值车展，两位不妨也跟车主用户去聊一聊，“强标”能保障用户哪些方面的权益？
自动驾驶技术涉及的环境感知传感器主要包括视觉类摄像机（包括单目、双目立体视觉、全景视觉及红外相机）和雷达类测距传感器（激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等），如图1所示。这些传感器目前都可以找到开源的SDK快速开发。小可根据这几年的开发经验，特此整理了目前常用传感器的一些API，方便初学者节省开发时间。当然，对于可以根据需求自主定制传感器的土豪公司而言，本篇显得多余，请绕行。本篇主要适用于自动驾驶初级开发者，主要面向高校和科研院所的研究人员，以性能为主，较少考虑成本问题。笔者主要基于Linux系统进行开发，所介绍的API均以Ubuntu14.04及以上版本为准（4月份要出Ubuntu18.04了，2年一个稳定版本，值得期待）。
作者：罗宇矗 原文：模仿学习（Imitation Learning）完全介绍（一） http://dwz.cn/5wOd4F 在传统的强化学习任务中，通常通过计算累积奖赏来学习最优策略（policy），这种方式简单直接，而且在可以获得较多训练数据的情况下有较好的表现。 然而在多步决策（sequential decision）中，学习器不能频繁地得到奖励，且这种基于累积奖赏及学习方式存在非常巨大的搜索空间。 而模仿学习（Imitation Learning）的方法经过多年的发展，已经能够很好地解决多步决
导读：传统互联网时代体现出来的更多的是“连接”，现如今，随着智能设备的增加，人和设备逐渐走向“交互”，那么，交互时代，人机之间如何有效通过自然语言实现智能对话交互已经成为开发者面对的直接问题，本文阿里巴巴iDST 自然语言理解和人机对话负责人孙健将带来他们在这个领域的探索和实践分享。 互联网正在从“连接时代”走向“交互时代” 纵观传统互联网时代，如果用一个词来总结和概括的话，“连接”这词再合适不过了，传统互联网时代主要建立了三种连接：第一，人和信息的连接；第二，人和人的连接；第三，人与商品服务的连接。第一种
作者/ George.W 随着车辆越来越智能，汽车功能越来越繁杂，各种功能的英文缩写动不动就搞得车主及消费者一个头两个大。 在这其中，虽然很多名称都是来自ISO标准，但也有很多车企也会对自家的功能进行命名。 一、自适应巡航系统 首先拿使用最广泛的IACC集成式自适应巡航功能来举例。依靠IACC（Integrated Adapted Cruise Control），车辆可以自动完成实现单车道，全速域内车辆的跟车，转弯等操作，并可根据交通标识自动做出调整。目前大部分车企的车辆都会标配或是选配IACC。 N
随着社会经济的快速发展和交通基础设施的不断完善，我国汽车市场也得到了迅速增长。 与之配套的汽车售后服务市场成为庞大的黄金市场，发展潜力惊人。 在售后服务市场中，汽车 4S 店以其品牌优势，完整和规范的服务系统以及多种多样的增值服务受到消费者的青睐。但汽车售后市场纷繁复杂， 汽车 4S 店仍 要面对竞争品牌对保有客户的激烈争夺，还有汽车维 修集团、甚至一些小型的汽车维修店对市场的蚕食。 而忠诚度越来越低的客户，也让汽车4S 店感到束手无 策。 因此客户流失预警正成为汽车4S店售后服务领域 的一个重要研究问题。
摘要：本篇主要分享了项目实践中的BERT文本分类优化策略和原理。首先是背景介绍及优化方向，其中优化方向主要分成从数据层面优化和模型层面优化；然后通过实验的方式重点分析了分类器优化策略和原理，主要从优化BERT预训练权重和分类器模型内部优化策略优化分类器效果；最后分享了一些关于BERT优化的思考和总结，包括分类层是否应该复杂化、长文本处理、增加新知识和灾难性遗忘问题的处理。优化永无止境，本篇内容也会持续更新，把项目实践中有价值的优化技巧通过文章及时固化，也希望更多的小伙伴一起分享文本分类优化技巧。
开放测试路段是在上海嘉定区，行驶范围也包括汽车会展中心、办公区、地铁站、酒店等核心区域的。
如果链表中有某个节点，可以通过连续跟踪 next 指针再次到达，则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环，我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。 如果 pos 是 -1，则在该链表中没有环。注意：pos 不作为参数进行传递，仅仅是为了标识链表的实际情况。
车载：新能源车企（小鹏、理想、蔚来、BYD.....）,自动驾驶（车上摄像头众多）、吉利收购魅族
本文转载自公众号“汽车AI科技”（Auto_AI_Tech） 近日，由腾讯汽车主办的“源计划”媒体赋能学院第一期在北京举行。作为首批特邀五家媒体之一，量子位全程参与了“源计划”课程的打造与设计。
摘要 虽然TensorFlow已经成为了实现深度学习算法最受欢迎的工具之一，但要将其应用于海量数据上仍然存在效率问题。为了提高TensorFlow的运行速度，我们将TensorFlow并行化的跑在了Kubernetes集群上。在本次讲座中将介绍如何使用Kubernetes管理可使用CPU和GPU的TensorFlow集群。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://t.cn/RnVeXX1 我今天的分享，第一个先介绍下什么是深度学习，有一个什么样的历史，包括它现在的一些现状；第二个是TaaS的简介；最后是分布
本系列从数据结构相关的计算机知识出发，从数据的角度提出一些数据驱动的设计思维模式。第01期总体介绍数据结构与设计的关系，用数据结构的方式来思考设计，并通过几个案例介绍一些大的思路。
Tesseract-OCR支持中文识别，并且开源和提供全套的训练工具，是快速低成本开发的首选。前面记录过在java中调用tesseract-orc，该方法的原理是通过在java中调用cmd命令行，来执行tesseract，但是该方式需要下载软件，在电脑上安装环境，移植性不高。
前几天对一个系统的关键词抽取做了简单的优化，实现方式非常简单，就是使用结巴工具。例如下面一段话（截取实际文本中的一段）：
万事开头难，首先Python机器学习整个流程的第一步就是学习Python这门编程语言的相关基础知识。
我们在《速度与激情》里，经常可以看到主角们利用网络侵入汽车网络系统，然后任意的操纵这些车辆，看电影的时候会被画面所震撼到，这两年“自动驾驶”随着特斯拉的车已经越来越普及了，Model 3都国产化了， 今天我们就来了解下汽车侵入的方式和原理。
商业是一个价值交换的事情，并不是一个等价交换的事情，我们因为信息不对称，很有可能导致一些效应：赢者通吃。大家买一个什么东西，可能比较关注的是市场知名度比较高的，这种会导致有一些同样的质量，甚至质量更高更便宜的产品，他们曝光度没有那么高，他们销售的时候并不占优势。我们作为一个数据团队，希望基于通信技术，大数据技术提供数字化智能化的服务，提升我们营销的价值点。
舆情监控系统在过去几年曾是一个比较热门的话题，一般多被应用在政务领域、企业领域等，用于让企业、部门等单位及时获取和了解到网络上舆情的出现和发展，以便及时采取相应的措施，从而控制舆情、引导舆情，化危为机。
在训练的时候需要计算每个样本的损失，那么CNN做分类的时候使用softmax函数计算结果，损失为交叉熵损失
机器视觉就是利用机器代替人眼做出测量和判断，在应用层面上，目前主要用来做系统集成或二次开发的较多，可以概括为以下四个部分： 1、检查。 外观及缺陷检测，主要利用模板匹配。 2、识别。 生物特征识别（人脸、语音、指纹、虹膜），目标识别（车牌识别，射频识别等），条码识别（一维码、二维码），字符识别，纹理识别等。识别的最终目的主要是为了分类，这里需要利用大数据训练学习，需要借助深度学习。 3、测量。 几何尺寸测量（长、宽、高、周长、面积、体积等），圆或者椭圆（圆心、半径、轮廓、角度、尺寸等）；测量必须先标定
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
在语义分割、实例分割、深度估计和图像检索等任务中，这个名叫DINOv2的视觉大模型均取得了非常不错的效果。
老师有个问题想请教一下，我们项目中有个需求是查询出数据集根据某个字段去重后的全部结果，用 collapse 发现很多数据都没查询到，后面发现是去重的这个字段的值太长了，ignore _above默认的是256，而这个字段的值有的有十几万甚至几十万个字符，像这种情况，还有什么比较好的查询去重方法吗？
作者 CDA 数据分析师 编者按 随着移动互联网，小型卫星普及等，资产管理公司，尤其对冲基金公司开始利用人工智能从新型数据中来寻找Alpha。 本期精编版嘉宾演讲为合一创投首席数据科学家吴海山博士带来的分享，看了他讲的内容你会发现，原来数据分析还可以有这样一种不一样的形式…… 关注公众号CDA数据分析师（ID：cdacdacda）并回复“吴海山”领取吴海山博士现场演讲视频和PPT。 现场纪实 首先非常感谢CDAS主办方CDA数据分析师的邀请，能够在今天和大家分享一下我之前做的一些与数据分析相关的工作。
AI 科技评论按：目前全球汽车行业公认由美国高速公路安全管理局（NHTSA）和国际自动机工程师学会（SAE）提出的的分级制度，把自动驾驶分成 L0 到 L5 级，分别承担相应的职责，而 L4 作为级别第二高的无人驾驶，是指在特定场景下（如高速公路）可以在完全没有人干预时进行全自动无人驾驶，到现在为止，实现 L4 无人驾驶依旧是人工智能领域最具挑战性、最复杂的难题之一。
用户画像已经是作为一个数据从业者来说家常便饭的内容，围绕自然人的年龄、性别、职业、收入、风险、兴趣等各个维度去建立和完善相关的标签体系，重复重复再重复的优化。
谷歌的人工智能平台Alpha Go让AI再次进入了普通老百姓的视野，我记得2016年3月时Alpha Go第一轮测试结果就令大家十分震惊。随着技术的进步，AI的能力一定会越来越强。我们可以看到近两年AI在深度学习方面的技术进展成果显著。今天我为大家准备了一些最近与摄像头相关的人工智能研究成果。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 无需文字标签，完全自监督的Meta视觉大模型来了！ 小扎亲自官宣，发布即收获大量关注度—— 在语义分割、实例分割、深度估计和图像检索等任务中，这个名叫DINOv2的视觉大模型均取得了非常不错的效果。 甚至有超过当前最好的开源视觉模型OpenCLIP之势。 虽然此前Meta就发布过自监督学习视觉大模型DINO，不过这次AI识别图像特征的能力显然更进一步，准确分割出了视频中的主体： 可别以为DINOv2通过自监督学会的只有图片分割。事实上，它已经能根据不
郑泽宇，现才云科技首席大数据科学家，曾任谷歌高级工程师。2013 年加入谷歌后，作为主要技术人员参与并领导多个大数据项目，拥有丰富机器学习、数据挖掘工业界及科研项目经验。2014 年，他提出将产品聚类项目用于衔接谷歌购物和谷歌知识图谱（Knowledge Graph）数据，使得知识卡片形式的广告逐步取代传统的产品列表广告，开启了谷歌购物广告在搜索页面投递的新纪元。2013年5月获得美国 Carnegie Mellon University（CMU）大学计算机硕士学位, 其间在顶级国际学术会议上发表数篇学术论
数据建模，通俗地说，就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。数据建模也可以称为数据科学项目的过程，并且这个过程是周期性循环的，也是是我们在做数据分析的时候会经常使用的一种数据分析方法，那么大数据建模都有哪些步骤。
机器学习工程师自学指南！ 本文将会介绍机器学习的方方面面，从简单的线性回归到最新的神经网络，你不仅仅能学会如何使用它们，并且还能从零进行构建。 以下内容以计算机视觉为导向，这是学习一般知识的最快方法，并且你从中获得的经验可以很容易地迁移到机器学习的其他领域。 本文我们将会使用TensorFlow作为机器学习框架。 学习是一个多维因素作用的结果，所以如果能基于学习资料，理论和实践并重，学习效果会好很多。另外，还有一个很好的实践方法是参与Kaggle竞赛，通过竞赛的形式解决实际生活中的问题，从而巩固此前所学
推荐阅读： 《吃一个女富豪的瓜。。。》 《人生，第一次车祸。。。》 1 测评一下。 上次和大家聊《人生，第一次车祸。。。》，有一位读者要求我对，理想汽车做一个测评，呼声还蛮高的。 可能是因为理想最近刚发布L9，热度比较高吧，所以大家也都想了解一下理想的汽车到底咋样。 我也没收过理想的广告费，所以可以畅所欲言和大家聊聊，作为理想第一波韭菜的真实感受。 在这之前，我一直是滴滴的忠实用户，一年打车费都有上万元，上下班出去玩基本都是滴滴。 感觉很方便，也不用操心停车、养车的问题，而且到任何城市都是统一的体验，所以
MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目，其原文由Deep Learning.ai 公司的吴恩达博士进行撰写。本部分文献翻译工作旨在研讨小组内部交流，内容原创为吴恩达博士，学习小组成员只对文献内容进行翻译，对于翻译有误的部分，欢迎大家提出。欢迎大家一起努力学习、提高，共同进步！
为了贪图奖金，我又参加比赛了。。。去年得两个二等奖，今年不知道怎么样。这次选题我没有选C，但还是选了一个物理的题目，而且基本上和去年我的赛题是差不多的。
据腾讯研究院统计，截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析（排名不分先后），希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助。小编会从AI芯片、应用层算法、应用领域等方面对相关公司进行盘点，由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域，文中侧重选取了某些点进行分析阐述。备注：文中涉及到的企业估值均源于公开资料，本文对数字真实性不做任何担保；对于企业的明星指数是小编根据公开资料以及行业内部朋友反馈做的综合评估，不作为投资参考。
<数据猿导读> 如果想很懂这个行业，最好与这个行业的从业者，金融类长期跟进这个行业的人，或专做某些行业研究的人多聊聊。他们有时候一句话胜读十年书，可以让你的行研报告很出彩，也有很多独特的经历看书是永远
2. 表格线检测：检测出表格线段的坐标与交点坐标，传统算法基于图像特征进行计算，但是这种算法目前基本已经被抛弃，因为精度跟深度学习的通常差太多，而且只能检测有表格线的表格，还通常比较耗时。现在主流算法都是使用深度学习模型进行检测线段端点坐标，无线表格也能预测出哪里应该有线段，这是接下来要做的；
Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统，计算图也叫数据流图，可以把计算图看做是一种有向图，Tensorflow中的每一个节点都是计算图上的一个Tensor, 也就是张量，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系(定义时)和数学操作(运算时)。
本次报告的主题是情感文本生成，先从自然语言生成技术的应用与需求开始讲起，引出情感表达型文本生成问题，从评论生成、情感对话、反讽生成、情感转换以及多模态情感生成这几个方面介绍了目前情感文本生成的研究进展。
虽然苹果的无人车项目一直没有传出来有什么进展，但它的离职员工却在这个领域搞的风生水起。
如果让我投票给深度学习中，最不想调试，但又必须要小心调试的参数，毫无疑问会投给学习率，今天就来说说这个。
大家好，我是仲一。曾经有某个互联网名人说过，站在风口上，猪都能飞起来。毫无疑问，现在的嵌入式就隐隐有这个态势。
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