翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API，并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向：
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域：
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术，但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂，且往往很难达到自己想要的性能表现，但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》，列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了，好用的 API 也出现了一些新旧更迭，现在是时候对这篇文章进行更新了。
大数据文摘作品 编译：大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗？本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别，文本分析，NLP，情感分析，语言翻译，机器学习和预测的API列表，快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域： 人脸和图像识别 文本分析，NLP，情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中，列表中的元素按字母顺序排列。相
该清单按照字母排序，对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API，可以在评论中告知。
大多数的大型科技公司(如IBM,谷歌,微软,亚马逊)都有易于使用的视觉识别API。一些规模较小的公司也提供类似的产品,如Clarifai。但没有公司能够提供对象检测。 千年隼号宇宙飞船的检测 以下图
OpenWhisk提供的执行模型支持各种用例。以下各节包括典型示例。有关无服务器体系结构，示例用例，优缺点讨论和实现最佳实践的更详细讨论，请阅读Martin Fowler博客上的Mike Roberts优秀文章。
2001年，Paul Viola和Michael Jone开始了计算机视觉的革命，当时的人脸识别技术并不成熟，识别准确度较低，速度也很慢。直到提出了Viola-Jones人脸识别框架后，不仅成功率大大提高，而且还能实施进行人脸识别。
哪一个人脸识别 API 是最好的？让我们看看亚马逊的 Rekognition、谷歌云 Vision API、IBM 沃森 Visual Recognition 和 微软 Face API。
机器学习是人工智能的核心，旨在创建一个解决类似问题的通用方法。机器学习已经被整合到我们经常在日常生活中使用应用中，比如iPhone的Siri。本文是一个包含了如何在移动应用中使用机器学习的指南。 机器学习的工作原理 机器学习是基于人工神经网络的实现，人工神经网络在我们日常生活中的APP（比方说语音助手）和系统软件中都被广泛使用。它们可以进行诊断测试、探索生物学与合成材料。而人工神经网络相当于人类的神经元和中枢神经系统。这可能有点难以理解，所以我们来看看人脑是如何进行记忆和识别的。 与计算机不同，人脑更加强大
肉眼可以相对容易地将猫的图片与迷惑人的版本连接起来，但这对于现成的计算机视觉API并非总是如此。在CVPR会议上，来自UnifyID的研究人员证明，猫科动物的风格化照片欺骗到Watson的物体识别工具概率超过97.5%。
选自free Code Camp 作者：Mariya Yao 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 本文通过吉娃娃与松饼的图像对比了流行的六大计算机视觉API，作者希望能借助这些识别情况帮助读者了解各
地震了、洪水了、台风了……如果碰巧你生活在那里，又碰巧和身边的许多人一样，你手边还有一些多余的物资，你会怎么办？或者说可以怎么办？
软件即服务、基础设施即服务、平台即服务等是科技界大家都听说过的常见服务，但是人工智能即服务呢？！
立即从 GitHub 1 或 https://cyberbotics.com 3 获取它
本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的，Github平均star为1385，主题包含：Tensorflow, Augmentation, AlphaGo Zero, NSynth, Deep Neuroevolution, Person Blocker, TCN, Ann Visualizer, Watson等。 Rank 1：TensorFlow.js （6129 stars on Github，来自TensorFlow团队） 该项目是一个开源的硬件加速
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如
参与IBM的“第八格”技术论坛，体验了一把基于Bluemix如何快速将一个IOT服务应用开发出来，用Node－red工具创建一个可视化应用。 NODE-RED 是由IBM开源的，基于Node构建的浏览器流程编辑器。 在体验的时候，Bluemix 集成的的NODE-RED服务，集成了IBM Watson的一些能力，使得开发可直接使用watson的一些独有的能力，这些能力可以方便开发者快速将端的使用范围扩大。 Bluemix将IT开发过程中的所有东西抽象成两样东西，Application与Service，程序开
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性，让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。同时，将机器学习商业化成云服务也是当今的趋势，IBM、Microsof
摘自：InfoQ 原文链接：infoq.com/cn/news/2015/12/5-best-ml-api-to-use 作者：孙镜涛 机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创
本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的，Github平均star为1385，主题包含：Tensorflow, Augmentation, AlphaGo Zero, NSynth, Deep Neuroevolution, Person Blocker, TCN, Ann Visualizer, Watson等。
https://wenku.baidu.com/view/404ce30d182e453610661ed9ad51f01dc28157cb.html
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
【编者按】随着机器学习算法的流行，Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在机器学习云服务市场接连出手，并提供许多的API来吸引用户。本文中，Janet Wagner，ProgrammableWeb的data journalist、developer和contributor，根据互联网上的活跃度盘点了机器学习API的Top 10，并介绍了它们的功能特色。Janet Wagner同时认为，Project Oxford等少数API虽然没有上榜，但仍值得称道。 如今，机器学习无处不在。它可以
Thingworx是工业公司领先的物联网平台之一，可为设备提供轻松连接。它可以实现当今互联世界的体验。Thingworx 8是一个更好，更快，更容易的平台，提供构建，部署和扩展工业项目和应用程序的功能。
Services 1)Language 1.1) AlchemyLanguage :Demo Document AlchemyLanguage is a collection of APIs that offer text analysis through natural language processing. The AlchemyLanguage APIs can analyze text and help you to understand its sentiment, keywords, en
日前，kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司（谷歌、微软和亚马逊）提供的机器学习服务平台，对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说，提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下： 对于大多数企业来说，机器学习就像航空航天一样遥远，听起来既昂贵，还需要高科技人才。从某种角度来说，如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统，那确实是昂贵且困难。但是，目前这个复杂的领域有一个趋势：一切皆服务（everything-as-a-service)——无需太多投资，即可快速启动机
翻译 | suisui 出品 | 人工智能头条（AI_Thinker） 本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的，Github 平均 star为 1385，主题包含：Tensorflow, Augmentation, AlphaGo Zero, NSynth, Deep Neuroevolution, Person Blocker, TCN, Ann Visualizer, Watson等。 （这些也是来自Mybridge的资源：①Python 开源项目 T
本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的，Github 平均 star为 1385，主题包含：Tensorflow, Augmentation, AlphaGo Zero, NSynth, Deep Neuroevolution, Person Blocker, TCN, Ann Visualizer, Watson等。
第一部分（Part1）Android基础测试 共22题（全部单选，每题2分，总分44分 ） 1、关于在Activity生命周期中的各个方法在不同状态下的调用顺序的说法，错误的是（ d） A 一个Activity从被创建到进入运行态，需要依次调用onCreate() -> onStart() -> onResume()。 B 点击Home按钮后，系统回到桌面，然后我们再找到这个应用并打开，它的执行过程为：onRestart() -> onStart() -> onResume()。 C 当Activity启动后，点击"返回"按钮，这时Activity会被终止而重新回到系统桌面，它的执行顺序为：onPause() -> onStop() -> onDestroy()。 D 重新启动一个应用，在它被启动后，先点击"拨打电话"按钮，之后再点击"返回"按钮，这时Activity的执行顺序是：onPause() -> onStop() -> onRestart() -> onResume()。
对象检测是计算机视觉最常见的任务之一，应用非常广泛，本文主要给给大家价绍两条快速方便的自定义对象检测模型的训练与部署的技术路径，供大家实际项目中可以参考。
Salesforce默认提供了很多功能，可以用于销售、市场开发、客服等。为了实现这些功能，Salesforce提供了一系列的标准对象，比如“客户”（Account）、“个案”（Case）、“解决方案”（Solution）等等。用户也可以创建自定义对象。
在使用Spring MVC开发Web应用程序时，您可能会遇到org.springframework.web.HttpMediaTypeNotAcceptableException: Could not find acceptable representation异常。这个异常通常在处理RESTful API请求时出现，表示服务器无法找到适合客户端请求的可接受的表示形式（媒体类型）。本篇文章将探讨这个异常的原因，并提供解决方案，帮助您避免这个异常的发生。
2022年1月6日，Axios网站报道，IBM已重新启动了出售IBM Watson Health部门的工作，希望从中进账逾10亿美元。 为何此举很重要：这边厢，竞争对手Oracle斥资280亿美元收购了Cerner，大举进军医疗保健行业。那边厢，蓝色巨人在斥资数十亿美元跑马圈地后，想要退出这个行业。 IBM通过一系列收购，耗费逾40亿美元来打造Watson Health。该业务部门现在包括医疗保健数据和分析业务Truven Health Analytics、人群健康公司Phytel以及医学影像业务Merg
如今，知识图谱对许多企业来说至关重要——它们提供了结构化数据和事实知识，以这些数据和知识驱动了许多产品，使它们更加智能化甚至“神奇”。
本文将详细介绍目标检测中的平均精度(mAP)，建议收藏并掌握。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
When the original Watson won on the TV quiz show Jeopardy! in 2011, it was one computer tucked away in a room at IBM Research. Now it’s in our cloud, available anywhere. Back then, Watson consisted of a single software application powered by five core tech
假设你已经在C++中使用过set，那么你应该知道，set中存储的元素是去重的。比如：
这是Salesforce®和Microsoft Dynamics™365的基于事实的比较。对于那些为正在准备上CRM项目的公司来说，以下信息是一点提示。
编程是数据科学的一个组成部分。事实上，理解编程逻辑、循环和函数的人更有可能成为成功的数据科学家。但那些在学校里从未学习过编程的人怎么办？
OpenCV3.1.0级联分类器训练与使用 级联分类器第一次出现是由Viola-Jones在2001时候提出，其主要用来实现实时人脸检测，通过加载已经训练好的级联分类器数据，实现快速的级联分类器过滤，
机器学习 (ML) 应用程序已经无处不在。每天都有关于自动驾驶汽车人工智能、在线客户支持、虚拟个人助理等的新闻。然而，如何将现有的商业实践与所有这些惊人的创新联系起来可能并不明显。一个经常被忽视的领域是应用自然语言处理 (NLP) 和深度学习来帮助快速有效地处理大量业务文档，从而在大海捞针。
https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/18035760
Fortify 软件安全研究团队将前沿研究转化为安全情报，为 Fortify 产品组合提供支持，包括 Fortify 静态代码分析器 （SCA） 和 Fortify WebInspect。如今，Fortify 软件安全内容支持 30 种语言的 1，399 个漏洞类别，涵盖超过 100 万个单独的 API。
Airbus和IBM正在计划让CIMON（Crew Interactive MObile CompanioN）加入国际空间站，这是一款采用IBM Watson AI 技术的漂浮机器人。
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