面试官问这道题，除了考察你发现问题的能力，还有你的表达能力、深度思考能力、归纳总结能力。
很多时候我们会收到一些银行或者酒店推送的广告，打开广告，可以看到一个html页面 本来以为是写一个静态页面可以实现出来的。后面刚好项目中用到，感觉就不是一回事了。
说到音视频云服务，大多数人可能联想到的是网络直播应用场景，实际上，硬件对音视频云服务的需求也在逐渐提升。而这样的市场需求也推动了整个行业的发展，目前，阿里云、腾讯云和网易云等巨头都已入局，除此之外还有
H+是一个完全响应式，基于Bootstrap3.3.6最新版本开发的扁平化主题，她采用了主流的左右两栏式布局，使用了Html5+CSS3等现代技术，她提供了诸多的强大的可以重新组合的UI组件，并集成了最新的jQuery版本(v2.1.4)，当然，也集成了很多功能强大，用途广泛的jQuery插件，她可以用于所有的Web应用程序，如网站管理后台，网站会员中心，CMS，CRM，OA等等，当然，您也可以对她进行深度定制，以做出更强系统。
作者：陈添水 【新智元导读】中山大学、香港理工大学、商汤等机构的联合研究团队提出基于类小波自编码机的深度网络加速法，不需要改动原来网络的结构，故可以兼容现有的深度神经网络，有极好的普适性。相关研究已被AAAI 2018录用为oral paper，第一作者中山大学博士生陈添水带来详细解读。 论文下载：https://arxiv.org/pdf/1712.07493.pdf 深度网络不断地提升计算机视觉任务的性能，然而，性能提高往往却伴随着愈高的计算复杂度，这严重限制了深度网络在资源受限的平台（如手机，移动嵌入
作者 | DavidZh 当地时间 3 月 27 日，英伟达在美国圣克拉的 GTC 大会上推出多款产品。 ▌显卡扩容，史上最强的 DGX-2 发布 打头阵的是搭载英伟达 RTX（Real-Time Ray Tracing）技术的工作站显卡 Quadro GV100。 它通过并联两块 Quadro GPU 将内存扩展到了 64GB，可提供每秒 7.4 万亿次浮点运算的双精度性能，深度学习浮点运算性能每秒可达 118.5 万亿次，还支持实时的 AI 去噪。 英伟达还将 Tesla V100 的内存容量升级到
冒烟测试 活动时间：2017年7月27日 QQ群视频交流 活动介绍：TMQ在线沙龙第二十五期分享 本次分享的主题是：C++单元测试 共有217位测试小伙伴参加活动，在线观看视频人数 25人！ 想知道活动分享了啥吗， 请往下看吧！ 活动嘉宾 嘉宾简介 赵静，腾讯地图测试工程师，目前主要负责滴滴iOS SDK测试，诱导引擎的单元测试等。在iOS SDK、白盒测试等领域有比较丰富的经验。 分享主题 1、C++单元测试简介和意义 2、C++单元测试的常用技术 3、结合业务开展C++单元测试 问答环节 1
Tensorflow2.0正式版终于发布了，对习惯了keras的朋友们来说恐怕早就开始用测试版了，而对于像我这种一直使用1.x的人来说2.0正式版简直就是灾难，原因就在于2.0并不向下兼容1.x，只是给了一个转换程序而已，这也就意味着以前写的基于1.x的不少程序可能要重新写了。
强化学习，作为一种被认为通用人工智能的学习方式而被广泛研究，但主要也由业界领先组织，诸如DeepMind，OpenAI, 伯克利等，OpenAI 作为领先者，在强化学习方面率先推出自己的框架，其中baseline更是开源了很多强化学习算法用于测试Atria, 物理引擎等，但是 OpenAI 的强化学习训练环境也一直遭到不少抱怨，比如不太稳定、更新没有及时等而被吐槽。
一直都有在看一些开源项目的代码，但是还没有试过提交pr。因为最近在研究websocket和keep-alive。而websocket涉及到长连接，过多无用的长连接对系统来说是负担，是否可以尽快发现对端是否已经掉线，从而释放这个连接来减少系统压力呢，就这个初衷，想通过wireshark和nodejs调试一下心跳机制，但是发现nodejs对这个的支持不是很好。tcp的心跳机制，支持三个配置，但是nodejs的setKeepAlive只支持一个配置（后面发现最新版代码里有一点支持的痕迹了，但是没有给用户提供接口），所以就产生了提交pr的想法。代码改动不大，但是整个流程走下来，也挺费时间的。 本文大致分享一下这个过程。我的诉求是想让nodejs把修改心跳机制和相关配置的接口暴露给用户。但是libuv层的接口本身就不支持这个能力。所以要解决这个问题，要修改c、c++、js的代码。因为nodejs的架构就是这样，libuv提供能力，c++套壳，js调用。所以你想加一个libuv不支持的功能时，你就得从libuv改起。
分享资料之前，先给大家分享一个Google发布的 TensorFlow 游乐场，想要了解神经网络的可以去玩玩，从视觉上体验一下神经网络。
关于这个工具的介绍请看https://mp.weixin.qq.com/s/7LyEou4ebdqIAI9UguawiQ
无人机单机智能已经发展到相当不错的水平，不仅可以执行避障，可以建图，还可以自主的执行很多任务，比如说对人的追踪、对未知环境探索。虽然无人机单机它已经发挥了很大的作用，但是单机能做的事情比较有限，会受到数量限制。
Python 是一种开源编程语言，用于 Web 编程、数据科学、人工智能和许多科学应用。学习 Python 使程序员能够专注于解决问题，而不是专注于语法，其丰富的库赋予它完成伟大任务所需的力量。
机器之心原创 机器之心编辑部 现在都 2021 年了，机器学习好填的坑都已经填了，大家都在想怎么将模型用到各种实际任务上。我们再去讨论深度学习框架，吐槽它们的体验，会不会有点过时？并不会，新模型与新算法，总是框架的第一生产力。 从 Theano 一代元老，到 TensorFlow 与 PyTorch 的两元世界，到现在各个国产框架与工具组件的兴起。深度学习框架，总是跟随前沿 DL 技术的进步而改变。 不过今天并不是讨论深度学习框架的演变，而只是单纯分享一下在算法工程中，使用 TensorFlow 遇到的各种
深度学习中调参其实是一个比较重要的技巧，但很多时候都需要多尝试多积累经验，因此算法工程师也被调侃为调参工程师。
“ 本篇文章为理论的应用案例，有实践之后资料包的打包归纳，也有SDL先关的一些建设思路，读者可以根据大纲择取所需：
微服务模式下，我们的系统中往往需要集成进各种各样的 SDK，这些 SDK 部分来自于非功能性的业务需求，例如 bool 表达式解析，http router，日期时间解析；一部分来自于对公司内基础设施的绑定，如 MQ Client，配置下发 Client，其它服务的调用 SDK 等等。
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；
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCN）都是深度学习领域中常见的神经网络模型。下面是二者的比较。
海量用户高并发SAAS产品测试上线流程 SAAS产品测试上线流程-以Web插件产品为例子 1 概述 在互联网产品中，IT公司之间更加注重产品功能之间的协作，SAAS形态的产品扮演着越来越重要的作用
在人工智能大热的当下，拥有强大计算能力的NVIDIA走上了发展的快车道，公司Slogan也变成了“引领人工智能计算”。 凭借着在GPU领域的深耕，NVIDIA在深度学习和人工智能领域推出了诸多产品，各类超级计算平台和数据处理加速器赫然在列，而Jetson平台便是NVIDIA诸多此类产品中的一员。 具体来说，Jetson是NVIDIA推出的嵌入式人工智能超级计算平台，可以部署在诸多终端（可能是摄像头、无人机、机器人和无人小车等）之上，令其具备人工智能计算能力。而“嵌入式”则可以很好地解决这些终端
来自伯克利大学和麻省理工学院的三名研究者Richard Zhang、Phillip Isola、Alexei A. Efros日前给出了深度学习在另一个特定领域的研究进展，开发了一套可以通过深度学习自动学会帮黑白图片上色的技术。从给出的示例来看，这项技术的准确性还是比较高的。说到这些技术的应用，让许多承载着回忆的老照片焕发新生是它能做的极好的贡献之一。 值得注意的是，这个算法是在算法应用平台Algorithmia上的，雷锋网之前报道过这个平台，它的主要作用就是让算法的开发者将他们开发出来的算法托管在平台上，
今天讲讲这次VR浪潮的国内外玩家，有关参与的玩家比例今天看到一个文章说是VR头显可能会留下5家玩家，还给出了下面的一个有关开发者倾向数据，暂时不知真假我们看看数据吧。
OSS（Object Storage Service）俗称对象存储，主要提供图片、文档、音频、视频等二进制文件的海量存储功能。目前除了公有云提供对象存储服务外，一般私有云比较关心一些开源的分布式对象存储解决方案，本文列举了一些常见的技术方案供参考。
随着VALSE2019的精彩落幕，SIGAI迎来了建号一周年庆。回顾这365天的时间，我们用130篇优质原创技术文章，与人工智能领域数万的专业人士、学生以及爱好者建立了亲密的伙伴关系。在这里，SIGAI团队真诚的感谢每一位SIGAIer的热情关注和支持，我们将持续输出高品质的专业技术文章，始终遵循我们的承诺：“全方位覆盖AI经典算法与工业应用，紧跟业界新趋势，让你始终站在技术前沿”。SIGAI的第二年，我们在VALSE再次扬帆起航，与各位一起探索AI世界的无限可能。
随着人工智能的热度上升，图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中，有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化，业界进行了一系列的实践和探索，最终确定了一些可行的方法。实践过程中，可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享，我们将结合目前的业务需求，说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
在技术交流群看到这样一个问题：应用开发语言是go和C++，做自动化测试用什么语言比较合适？有必要也用go来实现自动化测试吗？又是一个在技术领域被讨论了很久的话题，即框架选型和哪个语言更好。
本次报告涉及虚拟人多模态合成技术的进展，主要对研发的DurIAN模型中的一些关键问题进行了解析，最后对虚拟人技术的应用前景进行了展望。
很多企业为了推广宣传自己的企业形象，加强经济效益，再加上电子商务的盛行，都会选择在网站上去创建自己的个人企业网站。而这则离不开密切相关的服务器，那么，建设网站怎么建立服务器呢？
AI 科技评论按： Kaggle 是全世界首屈一指的数据科学、机器学习开发者社区和竞赛平台，来看看 Kaggle 亚马逊雨林比赛金牌团队的经验分享吧。 日前，中山大学CIS实验室的研二学生刘思聪为我们带来了一场精彩的分享。他所在的队伍在 Kaggle 上的亚马逊比赛中获得了金牌，在这次的分享上，他为我们详述了比赛过程中所获得的经验以及图像比赛中的一些通用套路。 下面是他的分享内容，AI 科技评论做了不改变原意的编辑整理： 大家好,我叫刘思聪，来自中山大学CIS实验室。我们前段时间参加了Kaggle上面一个亚
AI研习社按： Kaggle 是全世界首屈一指的数据科学、机器学习开发者社区和竞赛平台。日前，中山大学CIS实验室的研二学生刘思聪为我们带来了一场精彩的分享。他所在的队伍在 Kaggle 上的亚马逊比赛中获得了金牌，他为我们详述了比赛过程中所获得的经验以及图像比赛中的一些通用套路。 下面是他的分享内容，AI 研习社做了不改变原意的编辑整理： 大家好,我叫刘思聪，来自中山大学CIS实验室。我们前段时间参加了Kaggle上面一个亚马逊雨林的卫星图像比赛，取得了不错的成绩，然后也得到了一些经验，今天就给大家分享一
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
几年前图片美颜教育了市场，到了直播时代，美颜同样成为直播平台的标配。女主播要是在直播中不能自动美颜，那只能靠更精致的妆容来补，而实时直播美颜技术恰好解决了这个问题。 目前最新的美颜技术已经发展到了2.
对于安全行业的小伙伴来说，对于 CTF 和 SRC 都不陌生，或多或少有所了解。但是，对于安全技术来讲，如何证明自己的能力？如何评估一个人的安全技术在什么样的级别？面试的时候拿什么来做参考？对于这几个问题，目前大家谈的最多的就是在 xxx SRC 排名多少、在 xxx 比赛中拿过什么样的奖项，对于没有工作经验的人来讲，这些都是比较好的参考，如果工作几年之后，判断一个人技术能力的最大参考将变为工作期间的成就与经验。
在 Google I/O 大会上，谷歌公布了最新的机器学习算法——AutoML，随即，Quoc Le 与 Barret Aoph 大神在 Google Research Blog 上发布了一篇名为《采用机器学习探索神经网络架构》的文章。AI科技评论进行了编译，并做了不改动原意的编辑和修改。 「在谷歌团队，我们成功地将深度学习模型应用于非常多的领域，从图像识别、语音识别到机器翻译等等。自然，这些工作离不开一整支工程师与科学家团队的努力。人工设计机器学习模型的过程实际上绝非坦途，因为所有可能组合模型背后的搜
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
ncnn是腾讯优图实验室第一次对外公开深度学习的研究成果。作为一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架，ncnn于2017年7月正式开源，在设计之初便将手机端的特殊场景融入核心理念，成为业界首个为移动端优化的开源神经网络推断库。
无线网络是操控无人车的必要设备，因为我们不可能让无人车拖着一条网路线去进行操作。要为Jetson Nano（含2GB）装上一片无线网卡是非常简单的事情，但是最复杂的问题是“设置”的细节，必须兼顾更多可能的使用场景。
就是通过直接粘贴复制整个元素标签到存储元素库，之后定位语句wqrfnium会自动生成，你只需要调用简单的方法即可定位。而且之后这个页面变化的话，这个元素的定位方式会自动更改和重定位，而作为直接调用使用的你，完全不用关心 ，甚至都不知道发生的这一切。太阳照常升起，脚本照常运行。
6月，拥有著名游戏IP，击中玩家“情怀”痛点的手游《魂斗罗：归来》启动不删档测试，上线后不久就杀进国内各家应用分发平台畅销榜前三甲，良好势头一直保持至今。
《魂斗罗：归来》卖“情怀”？不！质量体系来撑腰》文章摘要：魂斗罗项目组通过WeTest平台向外部开发者开放了同品质的兼容性测试服务，全面保障玩家体验。游戏测试过程中，发现适配问题机型后，可以通过WeTest云端立刻找到对应的手机，并告知开发进行调试。通过WeTest平台，开发者可以方便地进行游戏测试、适配、性能、安全等方面的质量服务，保障玩家体验。
一.PHP 这个设置 ini_set('memory_limit', '200M') 的生效时间
今天抽时间在整理一个关于MySQL和Oracle共同面临的问题，但是它们有着不同的解决方案，就是经典的partial write问题，我也看到网上有很多DBA在纠结，在争论，相比而言，Oracle这边更沉默一些。我认真看了他们的讨论，但是到目前为止没有看到一个把两方面都照顾到的解读，而且这个问题可以继续扩展开来，从存储层面也可以有一些解读，所以我决定做这个事情。至于文章最近应该会从社群中看到，对于内容，我还是抱着谨慎的态度，想让几位朋友审阅之后再说会比较好。如果你对此有一定的基础，对此有浓厚的兴趣，也
最近在使用Python语言编写测试的小工具，提供给他人使用。因此工具需要以GUI形式输出，使得使用者能够快速上手。充分调研过后，选择了Tkinter，主要是因为其语法简单，并且是Python中自带的标准GUI库，不需要下载安装，随时使用，跨平台兼容性比较好。
【新智元导读】本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。 近年来深度学习在图像处理、音频处理以及NLP领域取得了令人瞩目的成绩，特别在图像处理领域，深度学习已然成为主流方法。本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。此外，由于神经网络能够自动进行特征工程，同一个模型，如果我们使用不同场景下的数据进行训练，便可适应不同的场景
随着前后端分离，前端越来越多的承担着产品开发的工作，而且更多的涉及产品逻辑尤其是页面之间的逻辑以及关联，而后端从繁杂的页面逻辑中脱离出来，更多的是会开发微服务的部分，当然过度阶段，后端还会写为某些页面服务的接口代码，我们称之为胶水代码。
前言： 本文将介绍《DevOps Handbook》全书中的一部分：对 DevOps 常见误区进行解读。有些朋友对DevOps不熟悉或有一些不准确的理解，比如是不是只有互联网公司可以仅仅，是不是与ITIL不兼容，是不是做DevOps就不能同时保证质量和效率等，我们会对这些常见误区进行分析。 驱散谬见-常见DevOps误区解读 在DevOps推广过程中有非常多的声音，有人说 DevOps 只适合特定的公司、特定的企业、特定的文化，他们的公司很难去推广 DevOps 活动。所以在《DevOps Handbook
飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，是中国首个自主研发、功能完备、 开源开放的产业级深度学习平台，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。目前，飞桨累计开发者265万，服务企业10万家，基于飞桨开源深度学习平台产生了34万个模型。飞桨助力开发者快速实现AI想法，快速上线AI业务。帮助越来越多的行业完成AI赋能，实现产业智能化升级。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
