参见:https://en.wikipedia.org/wiki/Huber_loss
今天给大家介绍香港科技大学的Yilun Jin等人在AAAI 2020发表的一篇文章“GraLSP:Graph Neural Networks with Local Structural Patterns”。作者在文章中提出了一个新的图神经网络模型——GraLSP，针对当前GNN难以识别局部结构模式这一缺点，该模型通过随机匿名游走将局部结构模式纳入节点的邻域特征聚合中，充分利用结构模式使得该模型能够在多个数据集上的各种预测任务中优于其它模型。
（3）使用串口助手，测试成对串口（例如:COM1 和 COM4）如果可以相互收到数据表示成对串口添加成功。
语音合成技术可以将文字信息转换成标准流畅的语音且进行朗读，在公共服务、智慧交通、泛娱乐、智能硬件等领域具有广泛应用。 在第3期英伟达x量子位NLP公开课上，英伟达开发者社区经理分享了【使用NeMo让你的文字会说话】，介绍了语音合成技术的理论知识，并通过代码演示讲解了如何使用NeMo快速完成自然语音生成任务。 以下为分享内容整理，文末附直播回放、课程PPT&代码、往期课程内容整理。 ---- 大家好，我是来自NVIDIA企业级开发者社区的李奕澎。今天直播的主题是使用对话式AI工具库—Nemo让你的文字会说话。
在这篇自带萌点的文章中，作者提出了一种新型模型TwinGAN，可以将真人头像转化成漫画风的卡通头像。打通二次元和三次元的世界的方法，都在这里面了~
本文来自NVIDIA GTC21的一篇演讲，主讲人是多伦多大学、谷歌和Vector研究所的Geoffrey Hinton，他将介绍一个关于表征的单一想法，该想法把transformers，SimclR，neural fields取得的进展结合到一个叫做GLOM的想象系统中。
现在的人工智能完全由数据来驱动，我们所见到的数据，比方说一张图片有三个通道，分为R（红）、G（绿）、B（蓝），每个通道是一个图层，相当于有三张图层，比如每一张图片是50*50像素，50*50*3就是整个数据的大小。这种数据在人工智能使用时，会被变成一个矩阵，相当于有一个50行50列高度3的矩阵，矩阵里面每一个小单元是一个数字，这个数字就是像素。从0到255反映颜色的色阶从少到多，三通道反映了点的颜色从而绘制了整个画面，这样的数据我们把它叫做原数据，把原数据送进我们的人工智能系统，学习完特征后，把结果读出来，“结果”其实是一个概率。
我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而，由于许多问题的规模和难度，掌握基本知识是必不可少的。
AAAI 2020 已经在纽约步入最后一天，然而还有许多优秀工作未能分享给关注AI 前沿研究的读者。AI科技评论在接下来的时间里将快马加鞭，努力工作。
这几年，AI 模型在特效方向的技能似乎已被拉满。因此，我们在有生之年见到了会说话的蒙娜丽莎、cos 油画的周杰伦以及可以让人一秒变秃的「东升发型生成器」。但是，这些技术似乎在使用层面都不太「接地气」，很少有人将其做成「一键生成」类应用放到手机上，实时类应用就更少了。
如今，深度学习已近在图像合成、图像处理领域中取得惊人的成果。FaceShifter [1]便是其中之一，它是一种深度学习模型，可以非常先进的技术实现人脸交换。在本文中，我们将了解它是如何工作的。
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
度量学习和降维技术，旨在学习语义距离度量和嵌入，以使相似的样本被映射为流形中邻近点，不相似的样本被映射为距离较远的点.
很多人在面试的时候都会被问到 Category，既然允许用 Category 给类增加方法和属性，那为什么不允许增加成员变量？
传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。
进入该网址 ：腾讯云短信控制台-> https://console.cloud.tencent.com/sms
刚才讲了使用QueryRunner插入、修改、更新数据，现在来学习一下使用QueryRunner进行数据库表查询。 通过QueryRunner类的query()方法即可完成数据库表的查询操作，但是在查询的时候需要实现ResultSetHandler接口来将结果集封装成对象。可以通过自己实现接口，但很显然，我们应该使用DBUtils工具包提供的实现类来实现封装。 在DBUtils框架中，共提供了九个ResultSetHandler的实现类。
【AI科技大本营导读】AlphaZero自学成才，机器人Atlas苦练后空翻……2017年，人工智能所取得的新进展真是让人应接不暇。而所有的这些进展，都离不开深度学习一年来在底层研究和技术开发上的新突破。圣诞节前后，Statsbot的数据科学家Ed Tyantov专门评估了深度学习这一年在文本、语音和视觉等方向的各项研究成果，并进一步试图总结出一些可能影响未来的全新趋势。 具体都是些什么呢？我们来看文章。 作者 | Eduard Tyantov 翻译 | 林椿眄 文本 Google神经网络翻译机器 大约
选自Medium 作者：Norman Di Palo 机器之心编译 参与：路雪 本文介绍了如何使用 Python 在 Keras 框架上实现 FaceID，对 iPhone X 这一新解锁机制进行了反
元学习是当前人工智能领域最有前途和趋势的研究领域之一。 它被认为是获得广义人工智能（AGI）的垫脚石。 在本章中，我们将了解什么是元学习以及为什么元学习是当前人工智能中最令人振奋的研究。 我们将了解什么是少拍，单拍和零拍学习，以及如何在元学习中使用它。 我们还将学习不同类型的元学习技术。 然后，我们将探索学习通过梯度下降学习梯度下降的概念，其中我们了解如何使用元学习器来学习梯度下降优化。 继续进行，我们还将学习优化作为少样本学习的模型，我们将了解如何在少样本学习设置中将元学习器用作优化算法。
今天给大家介绍的是来自爱丁堡大学的Antreas Antoniou等人在arXiv上发表的文章”DATA AUGMENTATION GENERATIVEADVERSARIAL NETWORKS”。该模型基于图像条件生成对抗网络，从源域获取数据并学习获取任何数据项并将其生成为生成其他类内数据项。由于这个生成过程不依赖于类本身，它可以应用于新颖的不可见的数据类。
机器学习领域有一条“没有免费的午餐”定理。简单解释下的话，它是说没有任何一种算法能够适用于所有问题，特别是在监督学习中。 例如，你不能说神经网络就一定比决策树好，反之亦然。要判断算法优劣，数据集的大小和结构等众多因素都至关重要。所以，你应该针对你的问题尝试不同的算法。然后使用保留的测试集对性能进行评估，选出较好的算法。 当然，算法必须适合于你的问题。就比如说，如果你想清扫你的房子，你需要吸尘器，扫帚，拖把。而不是拿起铲子去开始挖地。 大的原则 不过，对于预测建模来说，有一条通用的原则适用于所有监督学习算法。
由于你的公司标准规定，你可能只能允许部分人访问 Linux 系统。或者你可能只能够允许几个用户组中的用户访问 Linux 系统。那么如何实现这样的要求呢？最好的方法是什么呢？如何使用一个简单的方法去实现呢？
D1 && D1s(f133)采用的是平头哥C906的core，上面已经支持了RVV 0.7.1版本，虽然目前RVV1.0已经frozen,这就意味着上游编译器或者一些相关的生态软件将支持RVV1.0，但是作为性能评估RVV0.7.1与RVV1.0影响并不大。下面的文章主要描述如何在D1 && D1s芯片上运行rt-thread，并且描述如何开启RVV，同时对RVV性能进行一个简单的评估，最后讨论RVV如何与RTOS使用的问题。
这篇文章真是让我操碎了心。本来想着在netbeans上面开发Javafx项目很容易，也就没怎么准备，就直接上手了。后来气的我想砸键盘。由于现在大家普遍都使用eclipse和idea，导致这两个ide的教程普遍的多。这叫什么效应来着？因为用的人多，所以大家不得不去用，反过来又导致这一领域的知识越来越多。而eclipse和idea基本就是这种情况。我想找个netbeans对口的问题解答简直难上之难，要么就是07年08年的。新的netbeans教程太少了。最后还是去官方找了一段时间才找出来的解决办法。
前言： 我们都知道AD中有组的概念，这组我们更多是用来进行权限的管理，公司里有一个系统登录需要确认登陆的AD账户是否是添加到指定的组中，只有加入组中的才有登录权限。现在每次在AD系统中新建人员后，需要再手动添加组成员，否则新账号无法登录这个系统。 解决问题思路： 通过Powershell命令获取AD中的全部成员，然后添加成员到这个组中。 用到的命令： get-aduser；add-adgroupmember 完整命令：
论文标题：Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks
许多深度学习框架和架构被研究人员用于不同的应用程序。近年来，在各种计算机视觉任务中取得了一系列的突破性的成果。深度学习对图像处理产生了令人印象深刻的影响。
以“左右互搏”的观念为人所知，GANs从概念开始就让人激动不已。不过从GANs被提出的第一天起，深度学习圈就出了个“大坑”，而且越挖越大、完全没有被填满的趋势。
AI 研习社按：在神经网络的成功的带动下，越来越多的研究人员和开发人员都开始重新审视机器学习，开始尝试用某些机器学习方法自动解决可以轻松采集数据的问题。然而，在众多的机器学习算法中，哪些是又上手快捷又
AI 科技评论按：在神经网络的成功的带动下，越来越多的研究人员和开发人员都开始重新审视机器学习，开始尝试用某些机器学习方法自动解决可以轻松采集数据的问题。然而，在众多的机器学习算法中，哪些是又上手快捷
之前有不少小伙伴问松哥微人事项目(https://github.com/lenve/vhr)使用的 MyBatis 逆向工程在哪里？其实旧版微人事当时没有使用逆向工程，是我自己手动敲出来的，当然手动敲的工作量非常大。
JavaScript 函数 eval() 可用于将 JSON 文本转换为 JavaScript 对象
http://blog.csdn.net/liyuanjinglyj/article/details/46624901
选自 Sigmoidal 作者：Roman Trusov 机器之心编译 参与：Panda 生成对抗网络是现在人工智能领域的当红技术之一。近日，Sigmoidal.io 的博客发表了一篇入门级介绍文章，对 GAN 的原理进行了解释说明。另外，在该文章的最后还附带了一些能帮助初学者自己上手开发实验的资源（包含演讲、教程、代码和论文），其中部分资源机器之心也曾有过报道或解读，读者可访问对应链接查阅。 你怎么教一台从未见过人脸的机器学会绘出人脸？计算机可以存储拍字节级的照片，但它却不知道怎样一堆像素组合才具有与人
Git是目前使用最广泛的分布式版本控制系统，通过Git可以方便高效地管理掌握工作过程中项目内容文件的更新变化情况，通过Git我们可以以命令行的形式完成对Github上开源仓库的clone，以及对自己仓库的管理，本文就将针对使用Git管理Github远程仓库的基本方法进行介绍。
在王者荣耀这款游戏中，英雄在战场上高伤害、高爆发、高移速等是所有玩家共同追求的，那么这些所谓的伤害、移速、穿透力等英雄属性我们可以通过在局外对英雄附带皮肤、配置合适的铭文；以及在局内通过购买装备等多种形式为我们的英雄增加伤害、移速。
生成对抗网络(Generative adversarial networks，简称GANs)由Ian Goodfellow于2014年推出，近年来成为机器学习研究中非常活跃的话题。GAN是一种无监督生成模型，它隐含地学习底层分布。在GAN框架中，学习过程是两个网络之间的极大极小博弈，一个生成器，生成给定随机噪声向量的合成数据，一个鉴别器，区分真实数据和生成器的合成数据。
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 选文|Aileen 作者|毛丽 魏子敏 万圣节，不仅有好事者绞尽脑汁在思考怎么吓你一跳，连机器也开始学习如何吓你了。 自古以来，不同地域、宗教和文化的人们都绞尽脑汁创造吓人的方式。恐怖不是件简单的事情，它需要引发人们心中的某种情绪才能成功，并成为了人类创造力的重要体现。人工智能发展到今天，机器能够学习如何吓人吗？ 为了回答这一问题，麻省理工学院（MIT）Media Lab的三位研究员编写了一款很有万圣节氛围的系统：Nightmare Machine（噩梦机器）-计算机利
https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/photo-editing-generative-adversarial-networks-2/
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn实现逻辑回归算法以及添加多项式项的逻辑回归算法，sklearn为逻辑回归自动封装了正则化，通过调整C和penalty以解决模型过拟合的问题。
最近，多项研究采用了生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, 简称GANs）这一技术来生成分辨率为1024x1024的高清图片。超级逼真的人脸、动物和其他算法生成的图像令人惊叹不已，要知道，这项技术出现也不过短短几年。从分辨率低，像素差的图片到如今栩栩如生的高清画质，在很短的时间内就实现了质的飞跃：这一领域进步多大，请看下图。
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深度学习模型被广泛应用到各种领域，像是图像分类，自然语言处理，自动驾驶等。以ResNet，VGG为代表的一系列深度网络在这些领域上都取得了不错的效果，甚至超过人类的水平。然而，Szegedy等人在2014年的工作（Intriguing properties of neural networks）揭示了深度网络的脆弱性（vulnerability），即在输入上做一些微小的扰动（perturbation）就可以令一个训练好的模型输出错误的结果，以下面这张经典的熊猫图为例：
昨天，reddit 上出现了一个关于梳理 GAN 发展脉络的博客，作者在博客中详细梳理了过去几年的 GAN 发展历程，包含众多 SOTA 论文及其代码和对应的学习资源。难能可贵的是，博客作者三月份才刚高中毕业，然后利用上大学之前的时间完成了这篇文章。
Java 后端程序员应该会遇到读取 Excel 信息到 DB 等相关需求，脑海中可能突然间想起 Apache POI 这个技术解决方案，但是当 Excel 的数据量非常大的时候，你也许发现，POI 是将整个 Excel 的内容全部读出来放入到内存中，所以内存消耗非常严重，如果同时进行包含大数据量的 Excel 读操作，很容易造成内存溢出问题
本文参考自Serializable 作用,纯属读书笔记,加深记忆 介绍之前,先说一个重要的知识点: Serializable属性并不序列化类，它只是一个标签。至于如何序列化，各种序列化类各自有各自的做法，它们只是读取这个标签而已，之后就按照自己的方式去序列化，例如某个应用程序会反射目标对象的类型的所有Field和Property，看看它是否实现了ISerializable，如果实现了就调用它。你可以看看关于实现ISerializable接口来使自己的类可以被序列化的做法。某些应用程序查找Serializab
007 的小伙伴们大多反应看不懂我写的技术文章，对于这点我也很头痛，我写的是偏记录和教程方向的，如何才能让非相关领域的朋友看懂，真不是个简单的事情。直到我在 Medium.com 看到 Madison Kanna（题图就是她本人的靓照）的故事，我开始意识到也许是思路有问题，努力的方向可能就不对，软件工程师也有除了专业以外的生活和成长，这些可能比技术本身还要精彩，与其把难懂的技术说的通俗易懂，不如把大家都可以理解的故事讲出来。Madison 的故事就足够精彩，让我们来看看这位漂亮小姐姐是怎样从时尚模特转行到软件工程师的吧。
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