（文／Lukas Biewald）物体识别是当前机器学习最热门的方向。计算机早已能够识别如人脸、猫之类的物体，但识别更大范围里的任意物体对人工智能来说仍是难题。也许真正让人惊奇的是人脑在识别物体上表现得如此之好。我们能够毫不费力地将反射频率只有细微不同的光子转换为有关周围世界的十分丰富的信息。机器学习仍在与这些对人类来说十分简单的任务作着苦斗，但在过去几年里已经有了很大进步。 深度学习以及大型公共训练数据集 ImageNet 让物体识别有了令人瞩目的进步。TensorFlow是一个著名的深度学习系统，它能非
在可靠性、准确性和性能方面，人工智能和机器学习都严重依赖于大型设备。因为数据池越大，你就越能对模型进行训练。这就是为什么重要的数据平台能够高效地处理不同的数据流和系统，而不管数据的结构(或缺乏)、数据
大家好，这次来使用轻量应用服务器搭建一个Google小恐龙游戏网站，回忆一下经典，同时打发时间哈哈
加利福尼亚大学伯克利分校计算机科学与电气工程教授Ion Stoica在展望云计算的未来时，思考了该如何推动目前的差异化云计算平台逐渐发展成为一项公共服务，称其为“Sky Computing”，就像这个词汇的含义，Sky Computing是云平台之上的一层，目标是实现云之间的互操作性。
确实是大部分软件都有开源的，从系统到数据库到各类工具、应用，都有开源，而且开源的东西大都比较流行，拥趸众多
每个月底，看着寒碜的银行存款。 心里都忍不住呐喊：我要努力赚钱！ 想摇身一变成富豪？纯粹想想就行了。要想变有钱，首先得对自己的财力、消费力有个正确的认识。 知晓程序（微信号 zxcx0101）本期推荐的这 10 款小程序，涵盖了记账、金融计算等方方面面，努力让你不变成穷鬼。 1. 我的薪资 税前和税后有什么区别？工资扣的钱都去哪了？是时候算一算了。 输入城市、薪资信息，立刻计算工资中扣除的各项税收和社保费用。 2. 小小房贷计算器 如果你不巧是个房奴，拿到工资后，再来减个月供。 全面的房贷计算器，根据
本周四晚，3场公开课，一！起！来！AI芯片听说很贵，可是你知道用树莓派也能玩AI吗？ 树莓派（Raspberry Pi）是为计算机编程教育设计的一种微型电脑。它是世界上最小的台式机，外形只有信用卡大小，却具有电脑的所有基本功能。 用树莓派到底能实现什么？它和商业芯片之间有多大差距？ 智能视觉监控作为公共安全监控的一个有效手段，越来越受到各方的重视。分析视频中的群体流量，尤其是大范围覆盖、多视场协同场景下的群体目标，对公共安全领域有重要意义。 计算机视觉领域又有哪些趋势和热门应用？让我们在公开课中一探究竟吧！
7 月 21 日，“决胜算力时代 ”AI 算力高端闭门分享会在北京天使汇极客咖啡举办。本次分享会由 CSDN 发起，由 CTO 俱乐部，深脑链、AI 科技大本营和区块链大本营协办。
理想状态下的计算机存储设备应该是极为快速，容量大，价格便宜。但是目前的技术做不到。因此，一般计算机的存储结构如下图所示。图中自顶向下的设备是越来越便宜，但是速度却是越来越慢。
（译者补充：随着每个云提供商都提供了数十种数据服务，为您的需求选择合适的云数据服务比以往任何时候都更重要，更不用说为了省钱了。这文章就是教你如何选择适合自己的服务。）
最近，美国一名嵌入式系统工程师 George Hilliard 的名片引发了众人的关注。他以自己的名片为「主板」，在小小的空间里打印了计算机系统所需的所有元器件，使其可以成为了一台可以运行 Linux 的电脑。上面还有一个简化版的 Python 解释器。
假设将CPU比喻为计算机中的"大脑"，那存储器就是其附身了，存储空间有限但是非常的快。为了记忆部分数据就出现了CPU Cache，它用的是一种叫做SRAM的芯片，下面看看什么是SRAM和DRAM
这次大猫想聊一下“公有云”这个话题，特别的，是使用微软的Azure公有云服务后的一点感受。
物体识别是现在机器学习领域的热点之一。相当长的时间里，计算机已经能相当可靠地识别人脸或者猫。但在更大的图片中去识别一个指定的物体还是人工智能领域的“圣杯”。人类的大脑能非常好地识别物体。我们可以毫无困难地把从物体上反射出来的具有不同频率的光子转化为关于我们周边世界的极度丰富的信息集。而机器学习还依然在为了完成这个简单的任务而奋斗。不过近几年，机器学习已经取得了相当不错的进步。
随着云计算历经十余年发展的趋势，但一些企业仍在适应。和大多数不熟悉的事情一样，对云计算技术的误解和谣言迅速传播，这在开发人员或IT专业人员讨论业务迁移的可能性时可能会产生问题。
文章节选自《自然语言处理技术入门与实战》 欢迎留言！ 在自然语言处理中，另外一个重要的应用领域，就是文本的自动撰写。关键词、关键短语、自动摘要提取都属于这个领域中的一种应用。不过这些应用，都是由多到少的生成。这里我们介绍其另外一种应用：由少到多的生成，包括句子的复写，由关键词、主题生成文章或者段落等。 基于关键词的文本自动生成模型 本章第一节就介绍基于关键词生成一段文本的一些处理技术。其主要是应用关键词提取、同义词识别等技术来实现的。下面就对实现过程进行说明和介绍。 场景 在进行搜索引擎广告投放的时候，我们
如今，人们在公共云的安全和成本方面还有着一些误解和困惑，这为企业决策者带来了一些错误的想法。人们需要消除误解，并获得真相。
作者 | fanux. 方海涛 策划 | 褚杏娟 早期单机操作系统是分层架构，后面才演化成今天如 linux windows 的宏内核微内核架构。云操作系统也会有类似发展趋势：以前都是单机应用，而现代应用几乎都是分布式应用。目前，kubernetes 已经成为事实上的“云操作系统内核”，这让能使内核普及的发型版呼之欲出。 现在，IaaS、PaaS 和 SaaS 在云原生技术普及的浪潮中已经名存实亡，比如容器运行在裸机上就已经拥有非常好的性能了，是否还需要 IaaS 这一层？PaaS、SaaS 本质都
我之前开发了免费、无广告的聚会小游戏给大家！不需要带桌游实体卡牌，也能在一起玩桌游！也支持线上玩！图片如下。
近日，来自德国汉堡-埃彭夫医学中心的A.Tinnermann在Science上发文，发现昂贵的治疗会导致更多的副作用。将无效的治疗标记为昂贵的药物相比于将它标记为便宜药物会导致强烈的反安慰剂痛觉过敏。这个效应通过皮层、脑干和脊髓间神经交互调节。特别地，前额叶活动调节价值对反安慰剂痛觉过敏的作用。价值进一步调节前额叶区域、脑干和脊髓间的耦合，这可能代表一个灵活的机制，通过这个机制高级认知表征例如价值可以调节早期疼痛处理。 随机安慰剂控制的临床实验病人因为副作用经常终止参与。然而，揭盲后，一些被试成为安慰剂组的
选自fast.ai 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 搭建深度学习系统需要哪些硬件、软件、环境、课程和数据？本文将为我们一次解答这些问题。 深度学习初学者经常会问到这些问题：开发深度学习系统，我们需要什么样的计算机？为什么绝大多数人会推荐英伟达 GPU？对于初学者而言哪种深度学习框架是最好的？如何将深度学习应用到生产环境中去？所有这些问题都可以归结为一个——搭建深度学习系统都需要些什么？（其中包含硬件、软件、环境与数据）在本文中，让我们将这些问题一并解决。 你需要的硬件 我们要感谢游戏行业 从收益来看，视频
早期单机操作系统也是分层架构，后面才演化成今天的如 linux windows 的宏内核微内核架构，云操作系统也会有类似发展趋势
7月30日消息，据国外媒体报道，数个月前，有媒体发表了一篇关于“云计算领域最低价竞赛对该产业的坏处可能多余好处”的文章。任何一个咖啡专家都会告诉你，便宜的东西不一定好。这的确是真的，我们应该记住这点。亚马逊首席财务官汤姆-斯库达承认AWS下调价格确实影响了公司第二季度盈利成绩。 情况是这样的：硬件（尤其是物理存储媒介）的价格越来越低，与此同时，需求又刺激诸如亚马逊、谷歌等供应商大规模扩张它们的数据中心，驱动云计算服务的价格直线下滑。 科技巨擘们已经深陷无休止的“价格战”中，一个接一个地下调价格，表明它们宁愿
目前，数据中心网络正在面临着快速创新，但与此同时，成本问题却成了超大规模和主要的云基础设施服务提供商(后文简称云建设者)面临的一大难题。
市场上网络摄像头都是不开放的，做计算机视觉，要么就是摄像头+服务器模式，要么就是摄像头+嵌入式模式，前者成本高，部署麻烦，后者开发麻烦。借助移动开发的春风，计算设备小型化和便宜化，需要一款通用的小型计算机视觉设备平台，来实现网络摄像头由“功能机”向“智能机”的转变。理想状态是Arm Linux + OpenCL 或 Android + OpenCL 的模式，形成一个个智能的摄像头Cell，然后单独应用，或构建Camera Network，或作为产品平台的基石。
随着移动和最后一公里的宽带接入进入高级和现代化的应用所需的低延迟时代，计算正在从集中的数据中心迁移到网络边缘。但是关于边缘数据中心有很多误解，本文将对这些误解进行分析。 误解一：边缘计算使廉价服务器
周日那天冯老师，云斗士又针对云资费贵的问题写了文章进行了DISS，我对这个事情是赞同的，只有不同的声音，才能让平民用上更便宜的资费，必须有人站出来说说这些事情。
相信大多数学习计算机相关专业的小伙伴都应该知道什么是云服务器；简单来说云服务器就是，别人配置好放到远端给你使用的一台电脑，你通过ssh或者其他方式来登录这台电脑，并使用这台电脑完成你想要做的事情；并且大多数云服务器提供商都会顺带提供静态的公网IP给你使用，这样你部署的应用就可以被别人访问了；
云的出现对于很多科技公司来说，成为了他们武装自己的一件“武器”，并且经过证明这件武器的弹药十分充足。 在这场“武装”竞赛中，谷歌展现出了一些与众不同的优势，但它的价格也很有“优势”。巨大的资本支出，使
SaaS（software as a service），软件即服务，是一种软件交付和销售方式——订阅许可模式。
随着数字网络的不断发展,基于网络协议(IP)的技术不断涌现，因为它足够的方便、灵活和可扩展性。局域网（LANs）、广域网（WANs）以及蜂窝网络都是IP网络应用的常见例子。当我们在工业控制、测试和测量领域、传输声音、视频等信息的数据主干应用方面采用IP网络技术时，时间的同步是我们考虑的关键要点。例如声音和视频质量对不确定性的延迟和抖动非常的敏感，装配生产线上的机器人彼此之间也需要严格的同步。
实际的软件开发过程中，常会遇到服务端请求响应时间长，吞吐率不够。 分析对应问题时，你肯定听过“主要瓶颈不在CPU，而在I/O”，存储很重要。
导语：对不少企业来说，如何开始一个 AI 业务是一个难题，需不需要 AI 来进行业务的辅助？是否需要组建一个自己的算法团队？我们整理了格灵深瞳创始团队：苑维然先生的主题演讲《如何开始一个 AI 业务：以计算机视觉为例》希望能够给有同样困扰的读者一些启发与帮助。
一直以来如果想要构建网站的话，那么就少不了服务器，服务器能够控制网站的后台，进行很好的搭建，不过很多人都不知道服务器。在租用时都需要哪些步骤？那么服务器租用一些流程是什么流程？服务器租用的价格都是怎么样的？
章翻译自： Which GPU(s) to Get for Deep Learning（http://t.cn/R6sZh27） 深度学习是一个计算需求强烈的领域，GPU的选择将从根本上决定你的深度学习研究过程体验。在没有GPU的情况下，等待一个实验完成往往需要很长时间，可能是运行一天，几天，几个月或更长的时间。因此，选择一个好的，合适的GPU，研究人员可以快速开始迭代深度学习网络，几个月的实验可以在几天之内跑完，几天的实验可以在几个小时之内跑完。因此，在购买GPU时，正确的选择至关重要。那么应该如何选择适
量子位 | 舒石 李林 发自 凹非寺 △ TITAN X Pascal在京东上很快销售一空 “信丨仰丨升丨级！” 今天午夜0点，英伟达（NVIDIA）TITAN X Pascal显卡，再次在京东“开启
上一篇《大数据基础知识科普(1)》为大家讲解了关于服务器,存储磁盘以及RAID的内容。这一篇将沿着之前的脚步,为大家带来更多学习大数据必须要掌握的知识!
“如果你正在运营任何依赖于数据结构或网络管理的业务，那么云计算能够为你提供的优势是不可否认的。”BMIT的首席营销官兼业务发展专员Jack Mizzi说。 云计算的概念很容易理解，不过我们可以从另一个
找到参照物和使用场景比数值精确更重要 之前网上选购台灯，台灯的设计、功能都挺满意的，但是有个问题让我停止了下单动作，如下图。 因为这个台灯不能调整灯光亮度，于是就产生了一个问题，灯泡我到底是买5瓦还是
作者 | 鸽子 今天的朋友圈，被英伟达给炸了。 怎么回事呢？ 话说，英伟达这货最近悄然修改了用户许可协议（EULA），禁止在数据中心使用消费者级显卡GeForce做深度学习。用什么呢？强制用其高端处理器Tesla系列。 GeForce和Tesla这两者有什么区别？ 来看一组数据： GeForce GTX 1080: PASCAL; 2560 CUDA cores; 8 TFLOPS (single-prec); 8 GB GDDRX5 320 GB/s; max 180 W. Tesla P100: P
所谓多，就是网络带宽大；所谓快，就是专线从申请到建成的速度快，甚至达到秒级；所谓好，就是网络质量好；所谓省，就是价格便宜。
根据Mary Meeker的“2017年互联网趋势”报告，所有的迹象表明企业云计算的采用率不断的上升，并且在云计算上的花费越来越多。TechRepublic报道，云计算的支持将超过数据中心的支出。在近
猜猜它是什么？印着姓名、职位和邮箱，看起来是个名片。可是右下角有芯片，看起来又像是个PCB电路板。
机器之心报道 机器之心编辑部 来自伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究小组使用 PragmatIC 的制造工艺在塑料上制造了 4 位微控制器。 想象一下，你周围的物体到处充满了智能，一条绷带、一个香蕉皮、一个瓶子等都具有智能。目前来看，这种场景只能出现在科幻电影里。你可能会奇怪，科技飞速发展的今天，为何这一切还没有实现，这是因为人类还没有制造出价格便宜的处理器。 全球物联网设备的数量每年以数十亿的速度增长。看起来这是一个巨大的数字，但实际上这个领域的潜力要大得多，而且相当昂贵的硅芯片正在阻碍它。解决方案可
这篇文章可能会吸引一些业务领域的人士的关注，但所面临的挑战是如何使这个无聊的话题发挥得更加淋漓尽致。那么所要说的是什么？云计算成本！ 如今,成本似乎推动了大多数关于云计算的对话，但人们似乎并没有真正关心过，因为每个人都知道每一个云都是不同的。 但是云供应商收取他们的云计算费用的方式是不同的，对于没有配备相应知识的用户来说实际上是一个危险的对话。 让我们从第一个问题开始，当企业的首席执行官首先表示，“让我们把一切都迁移到云计算中。”在迁移阶段，如果你将你的工作从现有的内部数据中心或机柜中迁出，在某些情况下，这
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。
罗超为网易科技专栏供稿，2013年7月1日发表。 6月28日晚上，迅雷副总裁Paul黄芃在官方认证微博上透露：“迅雷会员今天活动的支付页面出现bug，1分钱可以买180元的白金年卡，在发现之前，500
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 又一“人类饭碗”被AI抢走，还是和训练AI息息相关的： 数据标注。 苏黎世大学研究发现，在ChatGPT面前，无论成本还是效率，人类可以说是毫无优势： 成本上，ChatGPT平均每个标注成本低于0.003美元，比众包平台便宜20倍； 效率上，在相关性、立场、主题等任务中，ChatGPT也是以4:1的优势“碾压”人类。 论文发出后，有网友调侃，“生成训练数据需要人工”的说法已经成为过去式了。 还有人直呼“古籍修复数字化工作是不是有希望提速了”。
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