导读：卷积神经网络（CNNs）在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域，都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法，唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后，人们都在谈论“它”。 但是， “它”是谁？ “它”是怎样做到的？ 已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友，都渴望探究的秘密。 本文通过“算法可视化”的方法，将卷积神经网络的原理，呈献给大家。教程分为上、下两个部分，通篇长度不超过7000字，没有复杂的数学公式，希望你读得畅快。 下面，我们就开始吧！ 先提一个小问题：
之前用python做过简单的爬虫与分析，今天尝试一下用R完成相应的功能。首先用R爬取了《了不起的麦瑟尔夫人》豆瓣短评作为语料，然后进行了词云绘制、关键词提取的基本操作。 语料爬取 寻找链接 之
上两篇分析了群的活跃状况,成员活跃状况,以及一些文本的分析,包括词云,聊天关键字, 实体识别,情感分析等等,这篇只围绕一个问题来,那就是提取谈话内容的问题,并找到类似 的问题,通过这个分析,我们可以大
之前详细介绍过身份证号码的由来身份证号码的秘密 ，号码最后一位Ⅹ表示罗马数字10，读作shí。
写这篇文章的灵感来源于之前和朋友的聊天，真的无力吐槽了，想发适合的表情包怼回去却发现收藏的表情包就那几个，就想着是不是可以爬取一些表情包，再也不用尬聊了。
嗨，大家好，我是喵叔。今天开始跟大家讲解一下Python 爬虫的编写，今天是第一节课，这篇文章主要是带领大家动手体验一下爬虫的编写。废话不多说，开始上课。
问：up主，可以给我发一份代码吗，代码在哪里下载啊？ 答：Github上的地址就在视频简介里。复制一下就能进去下载了。
有时候我不是很理解聊天斗图的现象，年轻人也就罢了，但我这种四十多岁的圈子里，居然还盛行聊天斗图这种风气…一把年纪了还当斗图狂魔…
浅友们好~我是史中，我的日常生活是开撩五湖四海的科技大牛，我会尝试各种姿势，把他们的无边脑洞和温情故事讲给你听。如果你想和我做朋友，不妨加微信（shizhongmax）。
PDF 处理是日常工作中的常见需求，包括 PDF 合并、删除、提取等。更复杂的任务如：将 PDF 转换成 图像。
欢迎大家通过博客浏览我的历史文章，博客园包含了目前为止所有的文章，浏览效果更佳，并且有评论留言功能，有任何问题都可以给我留言，微信后台留言可能回复得不及时。 博客地址为：https://www.cnblogs.com/icparadigm/ 感谢某不愿透露姓名的群友的投稿 后端 紫光国芯 数字后端 30分钟，视频 自我介绍 项目介绍，直接介绍 7nm工艺有哪些特点，物理设计需要注意什么 芯片面积，频率，门数 Floorplan怎么做的，为什么 floorplan做完后做过哪些检查 做过哪些模式的STA （主
主要考察抓包分析、web安全、无线安全、内存取证分析、加密解密。难度最大的是无线安全、内存取证分析、加密解密。
随着5G商用大规模落地，以及智能手机硬件性能越来越强、AIoT设备的快速普及，基于云-边缘-端算法和算力结构的移动端人工智能，仍有非常大的发展空间，亟待我们快速理解移动端深度学习的原理，掌握如何将其应用到实际业务中。
近些天在学校静心复习功课与梳理思路（找工作的事情暂缓），趁闲暇之际，常看有关搜索引擎相关技术类的文章，接触到不少此前未曾触碰到的诸多概念与技术，如爬虫，网页抓取，分词，索引，查询，排序等等，更惊叹于每一幅精彩的架构图，特此，便有记录下来的冲动，以作备忘。
随着圣诞的到来，大家纷纷@今日头条给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。但是作为一个学习图像处理的技术人，还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手的小项目，工作量不大，而且很有意思。 用到的工具 OpenCV（毕竟我们主要的内容就是OpenCV...） dlib（前一篇文章刚说过，dlib的人脸检测比OpenCV更好用，而且dlib有OpenCV没有的关键点检测。） 用到的语言为Python。但是完全可以改成C++版本，时间有限，就不写了。有兴趣的
文字起源 回忆上次内容 上次回顾了西里尔字符的编码过程 KOI-7 KOI-8 ISO-8859 系列进行总结 字符扩展 ascii 共 16 种 由iso组织制定 从 iso-8859-1 到 iso-8859-16 无法 同时显示 俄文和法文 世界上的字符 除了 拼音文字 之外 还有 象形文字 📷 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 这个 象形文字 怎么来的呢？🤔 如何编码呢？🤔 象形文字 说到象形文字 第一想到的就是我们的中文 每个字符其实都是一幅画 📷
ChatGPT 是去年年底 OpenAI 发布的一个聊天机器人程序，擅长自然语言处理，看上去可以理解人类语言并进行对话。同一个聊天窗口的内容还会考虑上下文一起反馈。
作为顾客，此时你大概要叹一句“人工智能真不智能”。这些所谓“智能”客服们往往只能做到一问一答，一旦对话涉及稍微复杂的情境，它们就开始答非所问。
我需要对腾讯云对象存储cos某一桶下目录前缀为xxx/的文件进行递归遍历，然后给文件添加cdn域名并对资源进行预热.
这是一道非常经典的面试题，涵盖了从函数的基本概念、运算符优先级，到作用域链、原型链、this关键字、new关键字等基础知识点考察，可以说能完整答对 JS 基础才算过了关，本文就带大家回顾并剖析这道面试题，应该是全网最详细的文章了，这次彻底搞懂它。
前面的文章《3分钟读取、汇总300个pdf文件内容！多简单！多快！| PA实战应用》里，讲了使用Power Automate Destkop直接提取PDF文件内容的操作方式，但有朋友问，是否可以提取图片转成的PDF内容：
全文检索是 20世纪末产生的一种新的信息检索技术。经过几十年的发展，特别是以计算机技术为代表的新一代信息技术应用，使全文检索从最初的字符串匹配和简单的布尔逻辑检索技术演进到能对超大文本、语音、图像、活动影像等 非结构化数据 进行综合管理的复合技术。由于内涵和外延的深刻变化，全文检索系统已成为新一代管理系统的代名词，衡量全文检索系统的基本指标和全文检索的内涵也发生巨大变化。
上面的图是论文中的结果图，最终画出来的图片和这个是有差异的，水平有限，我一般用R画完图后，都会用AI进行修改。
在互联网行业中，在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看，主要可以分为下面两种。
方法非常简单通用，但效果很不错，在少样本学习及零样本学习的几个基准数据集上都取得了相当好的结果。
「PDF 补丁丁」(PDF Patcher) 是一个免费多功能的 PDF 文档处理工具箱，致力于解决各种 PDF 处理和编辑烦恼。它可以编辑 PDF 书签 (可自动生成书签)、裁剪/旋转页面、统一页面尺寸、解除复制打印限制、提取拆分或合并文档、OCR 文字识别、探查文档结构、提取图片、转换成图片等等，功能非常丰富。
一、提示工程的基本原理和方法：介绍什么是提示、如何设计和优化提示、如何使用提示与语言模型进行交互。
根据大数据结果显示设计者有时无法选择他们从供应商那里收到的文件，但仍然需要通过几种不同的制造方法来支持设计，SOLIDWORKS 2022提供了快速高效完成工作所需的工具，同时提高了关键产品信息的可见性。不得不提及的是SOLIDWORKS在使用者体验方面有着诸多方面的升级，让操作变得更加简单便捷的同时，在功能方面又有着强大的优化，进一步帮助我们升级工作效率。
生活或者工作中，不管是写文章、公司 UI 交互图还是广告图等等都需要用到图片，图片的优点和重要性自不用说。
这是我面的第一家公司，也是拿到的第一个offer 师兄和面试官都给我留下很深刻的印象 (悄悄: 得知公司业务很强，利润很大 📷 面试体验 a. 作业帮的提前批面试时间相对较早，今年是在7/8月份 b. 面试内容更侧重编程和逻辑题，项目没有问的非常深入 c. 面试体验很好，面试官都很nice，流程很快，衔接很好 一面 编程题： 逆时针打印数组 （剑指offer 和 leetcode54都有的常见题，常为顺时针打印数组） 给先序遍历重构二叉树 （例如输入为124XXX3XX，X表示空，无叶子节点） 有随机数0
所谓语义匹配，就是在语义上衡量文本的相似度，在产业界有很多的应用需求。例如，在FAQ场景中需要计算用户输入与标问之间的相似度来寻找合适的答案。本文介绍一种经典的语义匹配技术，DSSM，主要用于语料的召回和粗排。
2) 抽象类不一定要包含 abstract方法。也就是说，抽象类可以没有abstract方法，还可以有实现的方法。
答： CPU大爷使用不同的地址，访问RAM，GPIO，FLASH。从这个角度看，GPIO、RAM、Flash地位相同。
1 新智元原创 【新智元导读】10月18日，在中国自动化学会与新智元联合主办的 2016世界人工智能大会上，今日头条科学家、头条实验室总监李磊博士受邀发表演讲 。他分享了自己对深度学习技术的理解，解密今日头条的深度学习技术和应用，包括对话机器人、自动问答机器人、写新闻的机器人等等。演讲最后，李磊也谈到了深度学习目前面临的两大局限，以及实现通用人工智能所需要解决的三大难题。 讲者介绍：李磊博士，今日头条科学家、头条实验室总监。原百度美国深度学习实验室少帅科学家 。上海交通大学计算机系本科，卡耐基梅隆大学
数据表明Creo 9 进一步优化了人体工程学、基于模型的定义 (MBD)、仿真、创成式设计以及增材/减材制造工具。相信大家都认同PTC Creo 9.0是一个整合Pro/ENGINEER、CoCreate和ProductView三大软件并重新分发的新型CAD设计软件包，针对不同的任务应用将采用更为简单化子应用的方式，所有子应用采用统一的文件格式。PTC Creo 9.0
大家都知道UG NX 2206新功能更好的协调性，把“主动数字样机(Active Mockup)”引入到领域中，能够让工程师更加全面的了解整个产品的关联和关系从而更加高效地工作。有目共睹的是UGNX提供了全面的产品生命周期管理功能，包括项目管理、文档管理、变更管理等，它能够帮助使用者管理产品的整个生命周期，提高生产效率和产品质量。
抄了国外大佬的一个俄罗斯方块游戏，也将在线工具和在线游戏组件提取到Razor共享库，可以被 Dotnet9[1] 网站和 Dotnet工具箱[2] 网站复用，这篇分享游戏的搬运及Razor共享库的迁移过程，和这几天开发、部署遇到的一些问题与解决方案记录分享下。
前段时间分享一个小视频，今天来详细讲解一波如何实现以图搜图，这篇写了好几天，自身能力有限可能没办法写的非常完美，也没有办法把所有点都讲的非常的仔细，但是我都会附上详细的链接，大家有什么不懂的都可以去查一哈，我觉得这个项目还是挺有趣的，最后我还附上了一个视频操作，第一次录视频意外多多，不足之处请大家见谅，如果尝试过后觉得不错的可以帮忙点一波“在看”或者分享朋友圈和群，小编会万分感谢的！！！
我们已经学习 urllib、re、BeautifulSoup 这三个库的用法。但只是停留在理论层面上，还需实践来检验学习成果。因此，本文主要讲解如何利用我们刚才的几个库去实战。
来源：蘑菇先生学习记 NewBeeNLP https://zhuanlan.zhihu.com/p/606364639 本文约5800字，建议阅读11分钟 本文浅谈对多模态模型的新的认识。 最近ChatGPT风头正劲，但只能理解文字或多或少限制其才华的发挥。得益于Transformer在NLP和CV领域的大放异彩，多模态近几年取得了非常大的进步。但之前的工作大多数局限在几个特定的，比如VQA，ITR，VG等任务上，限制了其应用。 最近，Junnan Li大佬挂出了他最新的杰作BLIP2。让我对多模态模型有
昨天的万粉闯关活动让我始料未及，推文才刚刚发出十分钟左右，阳光普照奖就被抢完了，不到两小时，五个关卡所有红包也被清空，读者真是卧虎藏龙，高手如云啊～
文/CSDN周翔 今年 3 月，雷军在两会的媒体沟通会上表示，“去年年初，小米设立了探索实验室，不久将有重磅级的人工智能产品发布。” 昨日（7 月 26 日）下午，传闻已久小米人工智能产品——小米 AI 音箱终于现身。在发布会上，王川特意提到了小米脑王刚博士带领的 NLP 团队，也就是说小米已经用上了自己的 NLP 技术。但是语音识别方面，小米 AI 音箱仍然采用了第三方的技术。 不过，AI科技大本营发现，就在几天前，小米在 arXiv 上首次提交了一篇端对端的语音识别论文。这篇论文实际上是西工大计算机
众所周知可风大佬开发的“LayCenter”用户中心有着强大的功能及适配接口，今天就解答下关于用户中心后台部分接口函数字段的代码教程，因为总有人问，索性就水一篇文章嘛，毕竟有段日子没写文章了，此文以不同主题为例，也可以按照方法兼容其他主题或插件字段，可风的宗旨就是能用用户中心后台实现的，绝不让你去原始后台操作，比如我最近才刚刚发现，他的用户中心居然集成了原始后台，好吧，真的是我孤陋寡闻了，如图：
图片转文字，用到的就是OCR识别技术，针对网络上复杂字体实现精确识别功能，经常用于社交、电商、学习等场景。传统的将图片识别文字的方式选择手动书写，随着AI智能技术的应用，以OCR智能识别工具由于使用简单、转写效率高逐渐代替传统的手动书写。下面给大家分享三款超好用的图片转文字工具，看看你喜欢的有没有上榜。
我们在生活中应该多多少少接触过对话机器人，比如我们都知道很多客服其实都是机器人先档在前面回答用户问题的， 有些机器人有相当程度的知识储备， 比如你去买了一辆车， 然后想咨询客服这辆车的保险的细节。 你就会问： 请问车的每年的保险费是多少钱。 但很多时候不同的车型，年份等其他细节会决定了保险费的价格。这时候机器人要通过问询的形式收集这些信息（我们管这些信息叫词槽），所以机器人要先识别用户的意图， 然后识别为了回答这个问题还缺少的哪些关键词槽（就是信息），然后通过反复的询问和澄清收集这些信息后， 才能回答问题。 或者用户向机器人提一个很专业的问题， 比如询问《某个车型如何更换刹车油》，这就要求机器人有相当的知识储备， 很多时候它不能是随便一个搜索引擎搜出来的答案，而是根据客户企业内严格的操作手册提炼而来的。 所以大家知道了吧， 一个企业级的对话机器人不是说随便拿一个类似 GPT 这样的模型扔进去就可以的（GPT 只能当面向 C 端用户来用，企业的对话机器人或者客服机器人必须要有这个企业的专业知识）， 所以我们需要有相当的专业领域的知识引擎的构建才可以。
马克-to-win：刚才说的是安全问题，其实还有很多这样的场合。比如说日志，比如，如果我们想知 道，用户访问某一个或某些个jsp，html或servlet的次数或用户ip或用户cookie，有了cookie，从而进一步研究用户的访问行为，访 问偏好等等，这时也用到filter。马 克-to-win：再比如过滤文字的应用，比如n多个html里面的表单提交滤除政治敏感字或竞品敏感字，或某个目录当中允许用户自由上传的html的再 显示。（比如我上传的新浪博客）上述头一件事儿涉及Request过滤，后一件事涉及到Response过滤。马 克-to-win：其他应用诸如加密解密压缩解压缩，设置文字编码格式，处理HTTP Header，比如提取referer项，从而进行进一步的用户访问行为数据分析。改变缓存行为，设置"Cache-Control"为"no- cache"; 请查阅“Filter缓存”关键字获取详情。
人工智能、机器学习、深度学习这些名词经常会在各种场合听到，那具体有哪些区别呢？在业内来说，这几个概念还是有区别的，如果混用就会让人觉得是个门外汉。为了避免露馅成为外行，下面就来具体介绍一下每个概念以及它们之间的区别。
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