再加上此前，美国著名影评网站“烂番茄”上显示：“31%新鲜度，4.5分均分”的评价（或许是超级英雄电影中近年评分最差的）…… “So，这次的超级英雄片，大概是一部不折不扣的超级大烂片？”...然而，直到看到首周票房后，小编才觉得，“嗯，果然是烂番茄emmmm……”，打脸不？ ? 首周狂揽2亿美金票房啊 再去“烂番茄”上一看，爆米花指数89%；豆瓣评分7.3分。 ? “烂番茄”评分 ?...在Snapchat AR上的毒液 在Snapchat上，用户可在自己和毒液之间进行“变身”。如上图，用户的脸部和身体，在校准后能几乎完全被虚拟毒液包围，就像电影中的变形一样。...而当用户张开嘴时，毒液突出的巨大舌头也能像电影中那般伸出。 此外，姆爷的配乐也同样在该体验中提供。在默认设置下，Snapchat AR镜头会将用户的语音，转化为影片预告片中兽的低吼声。...例如，环球影城曾通过Facebook和Moviebill（由美国电影商Regal Cinemas出版的AR杂志），推出《侏罗纪公园》的相关AR体验；以及谷歌在刚刚结束的Made ByGoogle 2018
一位数据科学家就从数据的角度分析了美国四个热门电影评分网站， IMDB ，烂番茄， Metacritic ,和 Fandango 。从而得出了评分最值得推荐的电影评分网站。...IMDB，烂番茄，Fandango 还是 Metacritic？ 有了合适的标准，现在让我们具体来看看数据。 有很多网站都提供自己的电影评分。...基于知名度，我只选择了以下四个网站，分别是 IMDB ， Fandango ，烂番茄和 Metacritic 。...幸运的是，我在 Kaggle 找到一个现成的数据集，其中包含了 9,917 个不同电影的 IMDB 评分。其评分数据如下： ? 这种相似性提高了我对小样本代表性的信心。...可以很容易得出结论， Fandango 的分布与我的标准相当远。因此， Fandango 并不值得推荐。 烂番茄 ? 最后， tomatometer 的分布意外均匀。
1.找到你所感兴趣的基因家族 番茄（Solanum lycopersicum），最喜爱的蔬菜水果之一。摘录维基百科最基本的介绍，详细了解番茄的起源，自行Google。...model界面 可以看到第二张表格，HMM information，点击表格最下面的download链接，就可以下载Stockholm格式的HMM文件。 3....Nramp.hmm 是上一步下载到的文件 protein.fa是番茄全基因组蛋白序列文件 out是重定向的输出的文件 找到的成员信息，可以看出来，初步找到了共10个NRAMP成员。...但是根据拟南芥和水稻的成员数目（各自是6个和7个），估计番茄不会有那么多的成员。此外，从score一栏发现，其中只有5个成员的分数在200以上，可靠性相对比较高。...print "\n" : chomp' in.fasta | tail -n +2 > out.fasta # 最后在samrt网站确认是否是该家族成员，进行最后的鉴定。
据英国《卫报》报道，美国Google公司的杰夫•辛顿教授宣称，谷歌正在开发一种新型人工智能算法，该算法具有逻辑、自然对话甚至调情的能力。...辛顿教授表示谷歌正在研究的这种新型人工智能算法可以将认知编码为一系列数字，他称之为“认知向量”。...一位在斯坦福工作的人工智能科学家开发了一个叫NaSent的程序。他用从美国著名影评网站烂番茄中提取到的1.2万句评论，训练NaSent去认知人类的情感。...开发“认知向量”的初始动机部分是为了提高翻译软件的准确性，比如谷歌翻译，当前它采用的是字典来翻译单个单词，搜索以前翻译过的文档去找到典型的短语翻译。...但是有一个错误信号反馈回路允许每个单词的位置不断的被精确，直到最终在云端的单词位置获得了在人类使用它们时的方式，即它们的有效含义。
随着移动互联网的发展，视频成为信息消费越来越重要的形式（这从国内外的YouTube、抖音的发展可见一斑），而其中用户贡献内容（UGC）往往占很大比例。...来自德克萨斯大学奥斯汀分校和谷歌YouTube算法团队的研究者对这一问题进行了分析，提出了一种集成池化方法，并建立了有效的评估，实验结果证明了方法的有效性。...一种很直接的思路是，对每一帧画面进行图像质量评价，得到每一帧的质量分数，然后将这些质量分数综合起来，这个综合的过程，被称为时序池化（Temporal Pooling）。...谷歌的工程师觉得：运用单个方法往往只能带来一个好处，如果把这些方法集成起来，对最终的视频质量评价肯定更有效（看起来很美好～）。 集成的方法很简单： ?...实验中作者选择了三种时序池化方法的结果进行集成，表格中EPooling即为集成池化方法的结果。 可见大多数情况下，EPooling都是最好的或者次好的。
谈谈如何用工具来提升自己的工作/学习效率。（以下仅对我熟悉的工具做评论和推荐，有更好用的工具欢迎推荐） 一、ke学上网 因为有防火墙的存在， 在国内，谷歌还有各种国外信息网站，正常都无法打开。...这意味着，你开眼看世界的门关掉了一扇， 很多优质的信息你无法正常获取。 还好有需求就有市场，有人针对防火墙，发明了梯子，也叫 V 屁恩。通过它，你可以正常访问谷歌等网站。 二、资料收集 1....不得不承认百度是一个非常优秀的广告和娱乐搜索引擎, 但是如果你要更高效的查找正经的资料，建议用谷歌，应用尽用。怎么连上，参考 ke 学上网篇。谷歌 google.com 是一款强大的搜索引擎。...它提供的功能很简洁，也很实用，比如以下的几个功能： 永久保存网页内容 给内容打标签 提供文字朗读功能 三、文档处理 1. 截图 &录屏 截图算是工作中用到的最高频的功能之一了。...番茄时间 番茄工作法是一种时间管理方法，即选择一个待完成的任务， 将番茄时间设定为 25 分钟， 专注工作，中途不允许做任何与该任务无关的事情， 知道番茄时钟响起， 短暂休息一下，正常是 5 分钟， 每
要想了解这些故事的展开，最好的方法就是从检查变量之间的相关性开始。在研究数据集时，我首先执行的任务之一是查看哪些变量具有相关性。这让我更好地理解我正在使用的数据。...随着r值如此接近1，我们可以得出年龄和体重有很强的正相关关系的结论。一般情况下，这应该是正确的。在成长中的孩子中，随着年龄的增长，他们的体重开始增加。 年龄和乳牙 ?...我们将使用来自于一个Kaggle上关于流媒体平台上的电影数据集。这个数据集包含哪些电影来自于哪个平台，它还包括关于每部电影的一些不同的列，如名称、IMDB分数等。...import pandas as pd movies = pd.read_csv("MoviesOnStreamingPlatforms_updated.csv") Rotten Tomatoes列（烂番茄...我们的发现 现在我们可以快速看到一些相关性。 IMDb和烂番茄之间有很强的正相关性。以及主要视频和ID之间的强正相关性。 Netflix与Year之间存在轻微的正相关。
事实上，由于数据集是从英语创建的，因此 Meta AI 在翻译成英语时只评估机器翻译。 我们可以通过计算谷歌翻译中有多少 token 也在这个参考翻译中，将其与参考翻译进行比较。...使用 spBLEU token 化的直接后果是，我们最终得到的翻译和参考都有更多的 token。由于有更多的 token，我们可以期望谷歌翻译从参考中匹配更多的 token。然后分数会增长。...在解释结果的文本中，我们可以看到： 例如（c）谷歌翻译，（d）微软翻译。NLLB-200 在大多数方向上显著优于所有模型。...换句话说，NLLB 的番茄比之前的研究中的香蕉多。所以 NLLB 有更多的香蕉。 spBLEU 分数高于 BLEU 分数，因为它们是在更小的而且不同的 token 上计算的。...上面列出的大多数表格都有类似的问题，或多或少都有错误。 如果你看一下 IndicBART 和 IndicTrans 发表的论文来检查这些数字，你会发现还有其他问题。
话说没有扩展的浏览器是没有灵魂的，之前分享过几篇关于Chrome扩展的文章（微软的edge也是通用的）这里再分享几个实用的扩展： 网易云音乐 这个扩展在之前文章分享过分享几个音乐神器 APP，免费听全网音乐...content-farm-terminator/lcghoajegeldpfkfaejegfobkapnemjl/ 搜图助手 之前分享过 如何通过电影截图找到电影 ，有了这个扩展搜图方便多了，它集成了谷歌...，百度，yandex，bing等搜索引擎，支持在淘宝，1688等电商网站搜相似产品，而且可以一键提取网页所有图片并下载，扩展地址https://chrome.google.com/webstore/detail...%BD%E5%8A%A9%E6%89%8B/gnnfgamcecifdmmdpbppjhanfllffmdn/ 伽马影迷 之前分享过2020 豆瓣电影榜单出炉，直接在豆瓣上看电影吧 ，这个扩展可以在豆瓣...、IMDb、烂番茄、B站显示电影评分、解说和观看链接等信息，扩展地址https://chrome.google.com/webstore/detail/jwks123/ehmoihnjgkdimihkhokkmfjdgomohjgm
口碑、票房双双爆棚的小成本电影 《网络迷踪》先是在圣丹斯电影节小范围放映，就收获了两项大奖得到了索尼影业的青睐，开始在全球发行上映，从此口碑爆棚。 ?...从上至下分别是 IMDB、烂番茄和豆瓣的观影反馈 在各大评分网站上，《网络谜踪》受到了一片好评：烂番茄热度 92%，IMDB 评分7.8，METASCORE 评分达到了 71。...用百万预算撑起千万票房的导演是谷歌前员工 最了不起的是，这部电影仅仅用了 13 天进行拍摄，花了不到 100 万美元的制作预算，所以目前的票房成绩对这部小成本电影来说，无疑是名利双收。...拍电影之前，用产品思路做了个 Demo 起初，《网络谜踪》只是一个 8 分钟的构想，但在投资人的鼓励支持，以及编剧的头脑风暴之下，它最终扩展成了一部电影长片，为了专心拍摄这部影片，阿尼什果断辞去了谷歌的工作...阿尼什与男主演 John Zhao 在片场沟通 不过据他自己说，在起初被邀请参演的时候，他的内心是拒绝的。
从谷歌文档开始，才逐步出现了一些比较有竞争力的对手。在本地领域，离线 Office 的地位依然无人可以撼动。...尽管微软为了应对谷歌文档的威胁，实现了 Office 的云端化，推出了 Office 365 等产品。然而，面对在线办公而言，Office 依然有些臃肿，不能满足在线协作的需求。...简单表格：支持简单表格，满足用户对于表格的轻量化需求。Database, 即多维表，支持包括表格、看板、画廊、目录、时间轴、日历、收集表等在内的七种视图。多维表功能：支持分组、筛选、排序等基本功能。...此外，支持引用多维表格功能，方便用户在多个页面中共享 Database.模版功能：模版按钮+模版市场。强大的、多样化的、个性化的模版可以满足不同用户的使用需求。...内部查看和编辑思维导图、白板、流程图FlowUs 息流笔记·模版主页·仪表盘模板自媒体运营模版自媒体运营·模版分享进度条综合模版FlowUs 仪表盘模版FlowUs 自媒体运营模版强化记忆·间隔重复模版进度条综合模版番茄工作法模版时间管理
例如，数据分析师可能要从分散在几个员工笔记本电脑上的电子表格中，从远程数据库的数据库表中收集数据，甚至要从几个第三方集成系统中收集数据。...餐厅可能会把员工信息存入电子表格，库存和定价存入数据库，把客户订单存入第三方的订购系统。数据分析要将来自不同系统的所有数据收集到一个位置。...我们现在需要预测西红柿属于在哪一类，番茄显然不属于任何预定义的类别。我们注意到与番茄临近的有4个：1个蛋白质，1个蔬菜和2个水果。最邻近是蛋白质类。...我们通过模型在训练阶段隐藏的30%的数据进行测试，以此评估模型的性能。这就确保了模型的预测不会因为受到可见的数据影响而产生偏见。有时，甚至会保留一部分数据不发送给数据科学家，以确保不会出现偏见。...发生这种情况时，我们重复第3阶段，并在部分数据上训练新模型，然后在第4阶段评估我们的新模型的性能。然后，我们又回到了这里。
论文作者简介 George Heigold 在加入谷歌前，在德国亚琛工业大学计算机学院任教，2010年成为谷歌研究科学家，研究领域包括自动语音识别、语音识别中的区分性训练和对数线性模型等。...在谷歌，我们想用这个通用密码“OK Google”来研究基于文本的语音验证。...结果是按相等错误率（ERR）来汇报的，包括没有及有t分数标准化的两个类别。 5.2. 帧层面 vs 发音层面的表征 ? 表格2 首先，我们比较帧层面和发音层面的用户表征（见表格2）。...表格3显示了图表1中的 DNN 的同等错误率。它用了一个小训练库来训练（train_2M），原始分数的错误了可以和不同的损失函数相比。...这项结果符合训练损失和评估维度之间的一致度。尤其是端到端方法在训练中假设了一个通用阈值，可以不经意地学会标准化分数，标准化分数在不同的噪音情况下维持不变、让分数标准显得多余。
源数据在谷歌表格中。 让我们看一下各类深度学习框架的结果吧！...最新arXiv文章 作为最流行的预印版论文发布平台，大多数学术类深度学习文章在arXiv上发表。作者根据过去六个月的谷歌站点搜索结果来搜索提及每种框架的最新文章。 ?...过去六月里，TensorFlow增加了最多的新话题关注者。PyTorch和Keras相差甚多。 作者在添加所有数据后将其合并成一个指标。 增长分数过程 作者创建了增长评分机制： 1....5.将每个框架的类别分数汇总为单个增长分数。 工作列表占总分数的三分之一多，这是比例最高的一部分：钱说了算。这种多权重方法平衡了不同类别。...但是，TensorFlow 在2.0版中大力改进了用户体验，正如谷歌首席智能决策工程师Cassie Kozyrkov所说的。
前言 也许在你的认知里，数据库只是单一的存在。但是在数据库管理软件的世界里并非如此，其中免费的数据库软件和开源解决方案与番茄酱和香蒜酱的搭配一样丰富、令人着迷。...因为当 IT 部门在微薄的预算下运行时，降低成本对于保持业务和保持 IT 业务盈利是非常重要的。每个人都喜欢免费的东西。 这对我来说同样很诱人。...Firebird能够在Linux，Windows和各种Unix平台上运行。...：FIBPlus 和 IBObjects 自动扫描选项用于清理数据库 数据库触发器和存储过程的事件通知 Firebird 的大型全球社区提供免费支持 缺点： 不包括集成复制支持（仅作为附件） 缺少临时表格和与其他数据库系统的集成...SQLite 自称是世界上部署最广泛的数据库，2000年开始使用，已被诸如苹果，Facebook，微软和谷歌等知名公司使用。
近日，谷歌一篇 ACL 2020 论文又将 BERT 模型应用到了基于表格的问答场景中，为弱监督式的表格解析性能带来了显著提升。此外，谷歌开源了相关代码和预训练模型。 ?...为了得到句法和语义上有效的查询，这种方法所需的工程量大，而且仅适用于与特定表格（如体育赛事结果）有关的问题，难以扩展应用于任意问题。 谷歌在一篇 ACL 2020 论文中提出了一种不同的方法。...该模型有两个输出：1）一个分数，用于表示每个表格单元格的内容属于答案一部分的概率；2）一个聚合操作，用于表示是否应用操作以及应用哪些操作来将各个单元格的内容聚合成最终答案。...预训练 谷歌采用的预训练过程类似于 BERT 在文本上的训练方法，其训练数据是从英语维基百科提取的 620 万组表格 - 文本数据对。在预训练过程中，模型的学习目标是恢复表格和文本中被掩码替换的词。...结果 谷歌在 SQA、WikiTableQuestions (WTQ) 和 WikiSQL 这三个数据集上进行了实验验证，并对比了在解析表格数据任务中表现最佳的三种其它方法。
图片特色高颜值：卡片/便利贴式的风格，深受很多用户的喜欢；与谷歌生态系统的深度互动。比如，在谷歌邮箱、谷歌日历等应用中，均可以直接使用 Keep.功能足够强大。涂鸦、共享等功能均有。...简单表格：支持简单表格，满足用户对于表格的轻量化需求。Database, 即多维表，支持包括表格、看板、画廊、目录、时间轴、日历、收集表等在内的七种视图。多维表功能：支持分组、筛选、排序等基本功能。...此外，支持引用多维表格功能，方便用户在多个页面中共享 Database.模版功能：模版按钮+模版市场。强大的、多样化的、个性化的模版可以满足不同用户的使用需求。...在不少相同的功能上，FlowUs 为用户提供了更多的使用权益。比如，五人以下的小组版免费，而这个功能在 Notion 等软件中是收费的。...息流笔记·模版主页·仪表盘模板图片FlowUs 仪表盘模版分享自媒体运营模版图片自媒体运营·模版分享图片进度条综合模版FlowUs 仪表盘模版FlowUs 自媒体运营模版强化记忆·间隔重复模版进度条综合模版番茄工作法模版时间管理
同学，你用过的那些机器学习工具/库，有没有什么让你绝望的地方？ 不是我要问，是一个叫做@Train_Smart的网友，在Reddit论坛开帖发问了： ?...楼下有人 (@AuspiciousApple) 提供了一个解释： 这可能和思维方式有关系，就好像statsmodels也不会有切分数据集 (train_test_split) 这种功能一样。...众人群起而附议，场面十分壮观： 开心，在sklearn和statsmodels之间跳来跳去的，不是我一个人。(@luhem007) 我从R过来的，也感觉在Python里面搞个回归表格怎么这么难。...很快就有补刀侠 (@geodesic42) 赶到现场： PyTorch文档比TensorFlow还烂。 ? 既然都说文档烂，具体烂在哪？...网友@luhem007是这样说的： 在统计和机器学习的社区里：同一个数学/统计概念能有无数个不同定义。这样交流起来就很困难，文档读起来也很困难。
Excel插件中烂大街的合并工作薄/表功能，在python上可以优雅完成，但前提是数据干净整齐。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节说了拆分数据的案例，这次自然是说下怎么合并数据。...文件，此时你需要对整体数据做分析，最好的方式当然是先把各个文件统一汇总起来： - 注意看，虽然每个表的标题一样，但是他们的顺序可能出现不一致 这里有3个关键点： - 如何获得一个文件夹中所有文件的路径...，表格中没有必要的信息，如下： - 这次表格中没有部门列，部门的信息只能在文件名字中获取 - df['部门'] = f.stem ，pandas 中添加一列值是非常容易。...因为推导式只适合一行连续调用的写法，当然这里还是可以使用推导式实现的： - DataFrame.assign(部门=f.stem) 是一个添加列并且返回修改后的数据的方法，特别适合这种场景下使用 >
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