AiTechYun 编辑:xiaoshan.xiang 想象一下,只需要用你的脸对准摄像头,不需要指纹扫描或触摸,就能解锁手机。它只会在没有任何用户干预的情况下自动并且完美地工作。难道不令人感到不可思
Elasticsearch社区中经常看到慢查询问题:“你能帮我看看Elasticsearch的响应时间吗?”或者是:“我的ES查询耗时很长,我该怎么做?”
大型语言模型(LLM)能够在短时间内生成非常流畅和连贯的文本,为人工智能的对话、创造性写作和其他广泛的应用开辟了新的可能性,然而,LLM也有着一些关键的局限性。它们的知识仅限于从训练数据中识别出的模式,这意味着缺乏对世界的真正理解。同时,推理能力也是有限的,不能进行逻辑推理或从多种数据源来融合事实。面对更复杂、更开放的问题时,回答开始变得荒谬或矛盾,美其名曰“幻觉”。
导语:Power Query 是可证明的,在这个星球上性价比最高的数据处理工具,如果你的工作中需要处理数据,注意,是处理,不是分析,那么此工具必须掌握。对此,90%的鼠标点击,5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章,非常重要,必须掌握。
测试同行或多或少听说过模糊测试,但不知道它是什么?本文将详细介绍Fuzzing Test帮助你快速了解它。
研究了图像超分辨率(SR)对低分辨率图像中目标检测任务的影响。直观上,SR对目标检测任务产生了积极的影响。虽然之前的一些工作证明了这种直觉是正确的,但是在这些工作中,SR和检测器是独立优化的。摘要提出了一种新的深度神经网络训练框架,在此框架中,SR子网络通过对传统检测损耗的权衡,明确地将检测损耗纳入到训练目标中。这种端到端培训程序允许我们对任何可微检测器的SR预处理进行训练。我们证明,我们的任务驱动的SR在各种条件和缩放因子下,一致且显著地提高了目标探测器在低分辨率图像上的准确性。
如今,计算机视觉(CV)已成为人工智能的主要应用之一(例如,图像识别,对象跟踪,多标签分类)。在本文中,我们将了解构成计算机视觉系统的一些主要步骤。
如今,计算机视觉(CV)已成为人工智能的一项重要应用(例如,图像识别、对象跟踪、多标签分类)。本文将引导你完成搭建计算机视觉系统的一些主要步骤。
大数据有许多新术语,有时不好理解。因此,我们列出了一份大数据术语表,以便大家深入了解。当然,这份大数据术语表并不是百分之分全面,要是你认为遗漏了什么术语,请告知我们。 A 聚合-搜索、收集和显示数据的
Web 应用程序的动态、快速变化和关键业务的重要性不断挑战传统自动化测试和测试框架的极限。本文讨论了最常遇到的关键挑战,以及如何帮助简单地或自动地应对这些挑战。
前文我们介绍了NLP技术、数据、服务上相关演化发展的过程,接下来,我将结合两个具体的实例来分享我们在NLP领域的一些实施经验。今天要介绍的是:如何利用NLP技术以及智能聊天机器人来解决组织内部面临的大量的每日业务咨询问题。
文章:A Survey of Localization Methods for Autonomous Vehicles in Highway Scenarios
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!
监督学习:机器学习中最常见的方法是监督学习。在监督学习中,我们得到一组标记数据(X,Y),即(特征,标签),我们的任务是学习它们之间的关系。但是这种方法并不总是易于处理,因为-
这一节要介绍国内APP的跟踪原理与方案,主要讲解目前市面上一些工具采取的主流的跟踪方式和原理,以及其中的优缺点,让大家在选择第三方工具的时候心里有个底,而不是只是看第三方宣传吆喝。
其实这个就是UTM,UTM的全称是Urchin Tracking Module/Urchin Tracking Manager,通过向网址中添加广告系列参数,可以标识为您的网站带去流量的广告系列。用户点击引荐链接时,这些参数将会被发送至 Analytics(分析),你就可以在报告中了解各个广告系列的效果。这个参数就是UTM。
我要告诉你如何避免陷入重复设计的陷阱,但仍然保留你的个人风格。这里有一些有创意的想法可供你尝试:
《Deep web data extraction based on visual information processing》
如果需要为无限小数“0.99999...”分配一个精确的值,会怎么做?数学直觉说它可能大约等于“1”。但如果你和我一样好奇,就会出现以下一系列问题:
一旦您分析并设计了您的系统,就该是实现计划的时候了。在某些情况下,实现可能意味着购买现成的解决方案。第十一章提供了谷歌在决定构建定制软件解决方案时的思考过程的一个例子。
客座文章作者:Alexey Igrychevm,Flant的软件工程师。最初在Flant博客发表。
今天,苹果发布了自家的最新模型ReALM,仅需80M参数,就能在上下文理解能力上打平甚至超越GPT-4!
本内容是对Go项目负责人Russ Cox 在 ACM SCORED 活动上演讲内容[1]的摘录与整理。
在本节中,我们将介绍什么是服务端模板注入,并概述利用此漏洞的基本方法,同时也将提供一些避免此漏洞的建议。
在上一篇教程中,我们通过查询构建器实现了简单的增删改查操作,而日常开发中,往往会涉及到一些更复杂的查询语句,比如连接查询、子查询、排序、分页、聚合查询等等,这一篇教程我们将围绕这些内容展开探讨。
AI核心要研究的是如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,而人的智能性核心体现在对不同事物的感知能力、推理能力、决策能力。因此要想做出AI产品就离不开对感知的研究,推理机制的研究以及智能决策方向的研究。对感知智能而言,AI已经做了很多突破,例如机器对听觉、视觉、触觉的感知能力,通过摄像头、麦克风或者其他的传感设备,借助语音识别、图像识别的一些算法模型,能够进行识别和理解。
机器学习排序(Learning to rank)将搜索转化为机器学习问题,在本文中,我想找出搜索与其他机器学习问题不同的原因,如何将搜索排名作为机器学习或者是分类和回归问题?我们将通过两种方法,对机器学习排序方法的评估有个直观的认识。
LLM 时常会出现一些神奇的现象—— 幻觉 Hallucination ,在 AI 领域,幻觉是指模型生成的信息可能 不真实 或 不准确 ,这是一个常见的问题,而 Truthfulness 指的是模型输出的 真实性 或者叫 可靠性 ,显然如果模型输出的真实性越高,那么出现幻觉的概率就是越低的。
点击上方蓝字每天学习数据库 Redis 5.0中以引入的新Redis数据结构“Streams”引起了社区的极大兴趣。 不久之后,我想进行社区调查,与有生产用例的用户交谈,并撰写博客。今天我想解决另一个问题:我开始怀疑很多用户只是将Streams作为解决Kafka(TM)类似场景的方案。但实际上,Stream数据结构也被设计为在生产者和消费者消息传递的场景使用,但是认为Redis Streams仅仅对这个场景有用是不够的。 Stream是一种极好的模式和“心智模型”,可以在系统设计中取得巨大成功,但Red
导读:大数据的出现带来了许多新的术语,但这些术语往往比较难以理解。因此,一亦在国外的一个网站上扒来了常用的大数据术语表,抛砖引玉,供大家深入了解。其中部分定义参考了相应的博客文章。当然,这份术语表并没有100%包含所有的术语。 A 聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程 算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式 分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义 异 常检测(Anomaly detection) –在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的
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物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究,它的任务是识别出图像中有什么物体,并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类:基于模型的或者基于上下文识别的方法,二维物体识别或者三维物体识别方法。对于物体识别方法的评价标准,Grimson 总结出了大多数研究者主要认可的 4 个标准:健壮性(robustness)、正确性(correctness)、效率(efficiency)和范围(scope)。
1.直方图:一幅图像由不同灰度值的像素组成,图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况,能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数:其中,横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率。
本文分为三个部分,主要介绍了一种实用的powershell脚本静态分析方法,并基于独立于平台python脚本来执行此任务。
左图右图 prompt 基本是一样的,差别只在提示工程这个词是否用中英文表达。我们看到,一词之差,回答质量天壤之别。为了获得理想的模型结果,我们需要调整设计提示词,这也就是所谓的提示工程。
我们不必修改中央系统/平台来实现针对不同用例的变体行为。我们应该能够从外部插入这些行为,以自定义整个系统行为的特定部分。通过提供功能和可定制性的强大组合,这将使我们的系统更加耐用。 问题:
本方案将搭建一个基于机器视觉的流水线检测手机条码平台,把产品放置于流水线上,高速工业相机对其逐一采集后传送到计算机进行一系列的处理,最终检测出条码是否合格并把不合格的条码分拣出来, 完成自动检测手机条码质量的功能。
导读:本文对MySQL中几种常用的模糊搜索方式进行了介绍,包括LIKE通配符、RegExp正则匹配、内置字符串函数以及全文索引,最后给出了性能对比。
No.50期 众包应用举例 小可:那除了维基百科之外,众包还有哪些应用呢? Mr. 王:其实众包在业界的应用还是非常广泛的。大量的公司和网站都使用了众包算法, 有些众包算法是显性的任务分配和任务处理,也有些众包算法是隐性的。比如这种特殊的验证码: 小可:哦,验证码还是很常用的,只是这个验证码中有两个单词。在登录网站时,为了防 止一些自动的脚本攻击网站,会将一个机器难以识别而人容易识别的图像文字放在登录窗口中,只要把相应的文字输进去就可以登录了。 Mr. 王:不错,但是这个验证码比较特殊,之所以使用了两个
Chapter 36、When you should train and test on different distributions(何时应该在不同的分布下训练和测试)
盲人脸修复(blind face restoration)是从低质量的人脸中恢复出高质量人脸的过程。这些质量较低的肖像图可能由各种原因导致退化,如低分辨率,噪音,模糊或是被压缩。
【新智元导读】《经济学人》1月5日发表万字长文,回顾了机器语言技术长达60多年的发展历程,全文分为五个部分:人机对话、语音识别、机器翻译、语义理解和未来展望。文章重点描述了机器语言技术的现状,特别是深度学习带来的进步,比如神经机器翻译系统。作者说道,基于神经翻译系统训练使用的数据集不像基于短语的系统使用的那样大,这给了较小的公司与Google这样的巨头竞争的机会。展望未来,作者说,言语是最典型的人类特征之一,所以很难想象机器可以像人类一样真正地交谈,却不具备超级智能。二者应该是同时出现的。 语言:发出声音
近年来,以神经网络为代表的机器学习技术和知识表征、符号推理技术的结合受到了越来越多研究者的关注。曾经,人们通过「数据驱动 vs 知识驱动」、「符号 vs 子符号」、「求解器 vs 学习器」等概念来区分学习和推理。如今,人们更常用「系统 1」和「系统 2」来代表能够迅速思考的系统和较慢推理的系统。
背景:脑电图数据很容易受到非神经来源信号的污染。独立分量分析(ICA)可以帮助EEG数据对这些伪影进行校正。伪迹的独立成分(ICs)可以由专家通过目测识别。但是伪迹特性有时是模糊的或难以注意到的,甚至专家也可能不同意如何对特定伪迹进行分类。因此,将伪迹属性告知用户,并给他们机会进行干预是很重要的。
来源:数据实战派本文约4200字,建议阅读8分钟机器学习模型的决策过程通常被学者称为黑匣子。 2020年2月,随着 COVID-19在全球迅速传播且抗原检测难以获得,一些医生转向人工智能(AI)来尝试诊断病例。一些研究人员采用深度神经网络通过查看X射线和胸部计算机断层扫描(CT)扫描来快速区分患有COVID-19肺炎的人和未患肺炎的人。 “在COVID-19大流行的早期,人们竞相构建工具,尤其是AI工具来提供帮助”,西雅图华盛顿大学的计算机工程师Alex DeGrave说,“但研究人员并没有注意到许多人工
基于内容的图像检索任务(CBIR)长期以来一直是计算机视觉领域重要的研究课题,自20世纪90年代早期,研究人员先后采用了图像的全局特征,局部特征,卷积特征的方法对CBIR任务进行研究和探索,并取得了卓越的成果。
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