大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 邵胖胖，江凡，笪洁琼，Aileen 也许你已经下载了TensorFlow，而且准备开始着手研究深度学习。但是你会疑惑：TensorFlow里面的Tensor，也就是“张量”，到底是个什么鬼？也许你查阅了维基百科，而且现在变得更加困惑。也许你在NASA教程中看到它，仍然不知道它在说些什么？问题在于大多数讲述张量的指南，都假设你已经掌握他们描述数学的所有术语。 别担心！ 我像小孩子一样讨厌数学，所以如果我能明白，你也可以!我们只需要用简单的措辞来解释这一切。所以，张量(
高清思维导图已同步Git：https://github.com/SoWhat1412/xmindfile
字符串是字符的有限序列。当然，真正的麻烦来自于人们问一个角色是什么。英语演讲熟悉的字符是字母A，B，C等，用数字和常用标点符号在一起。这些字符通过ASCII标准进行了标准化，并映射到0到127之间的整数值。当然，还有许多其他非英语语言使用的字符，包括带有重音和其他修饰的ASCII字符变体，相关的脚本（例如西里尔字母和希腊语）以及与ASCII和英语完全无关的脚本，包括阿拉伯语，中文，希伯来语，北印度语，日语和韩语。该统一标准解决了一个字符的复杂性，通常被认为是解决该问题的权威标准。根据您的需要，您可以完全忽略这些复杂性，而假装仅存在ASCII字符，或者可以编写可以处理任何字符或处理非ASCII文本时可能遇到的编码的代码。Julia使处理普通ASCII文本简单而有效，而处理Unicode则尽可能简单而高效。特别是，您可以编写C样式的字符串代码来处理ASCII字符串，并且它们在性能和语义方面都将按预期工作。如果此类代码遇到非ASCII文本，它将以明确的错误消息正常地失败，而不是默默地引入损坏的结果。当这个情况发生时，
从Function回忆起，函数是一个将参数元组映射到返回值的对象，或者，如果无法返回适当的值，则抛出异常。对于不同类型的参数，相同的概念函数或操作的实现方式通常非常不同：添加两个整数与添加两个浮点数有很大不同，这两个区别都不同于将整数添加到浮点数。尽管它们的实现存在差异，但这些操作都属于“加法”的一般概念。因此，在Julia中，这些行为都属于一个对象：+函数。
广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。
3．假设你想创建一个列表，保存在一段文本中遇到的不同的（唯一的）词以及词的数量，你应该使用哪种数据结构来保存它们，可以最容易地进行随后的数据存取？
机器之心报道 机器之心编辑部 不再需要任何 3D 或 4D 数据，来自 Meta 的研究者首次提出了可以从文本描述中生成三维动态场景的方法 MAV3D (Make-A-Video3D)。 仅输入一行文本，就能生成 3D 动态场景？ 没错，已经有研究者做到了。可以看出来，目前的生成效果还处于初级阶段，只能生成一些简单的对象。不过这种「一步到位」的方法仍然引起了大量研究者的关注： 在最近的一篇论文中，来自 Meta 的研究者首次提出了可以从文本描述中生成三维动态场景的方法 MAV3D (Make-A-Vide
这是基础渲染课程系列的第一部分，主要涵盖变换矩阵相关的内容。如果你还不清楚Mesh是什么或者怎么工作的，可以转到Mesh Basics 相关的章节去了解（译注：Mesh Basics系列皆已经翻译完毕，但与本系列主题关联不大，讲完4个渲染系列之后，再放出来）。这个系列会讲，这些Mesh是如何最终变成一个像素呈现在显示器上的。
为了简化操作，可以在 nextjournal 上注册账户，点击「edit」即可直接运行文章中的简单代码了。
数组是对象的可索引集合，例如整数、浮点数和布尔值，它们被存储在多维网格中。Julia中的数组可以包含任意类型的值。在Julia中本身就存在数组这个概念。
来源 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 翻译 | 张建军 【磐创AI导读】：本文详细介绍了Jupyter Notebook的各种用法。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 【介绍】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新
Julia有一个用于将数学运算符的参数提升为通用类型的系统，在其他各个部分中都提到了该系统，包括整数和浮点数，数学运算和基本函数，类型和方法。在本节中，我们将说明此提升系统如何工作，以及如何将其扩展为新类型并将其应用于除内置数学运算符之外的函数。传统上，就促进算术参数而言，编程语言分为两个阵营：
null 表示有意不存在任何对象值，而 undefined 表示不存在值或未初始化的变量。
BioStructures提供了读取，写入和操纵大分子结构（蛋白质）的功能。可以将Protein Data Bank（PDB），mmCIF和MMTF格式的文件读入。还提供了访问PDB的功能。
【导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。
翻译 | 张建军 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。 下面这篇 Jupyter Notebook 入门指
构造函数[1]是创建新对象的函数，特别是Composite Types的实例。在Julia中，类型对象还充当构造函数：它们在作为参数应用于元组时会创建自己的新实例。引入复合类型时，已经简要提到了这一点。例如：
Julia是一门集众家所长的编程语言。随着Julia 1.0在8月初正式发布，Julia语言已然成为机器学习编程的新宠。
Julia提供了所有其数字原始类型的基本算术运算符和按位运算符的完整集合，并提供了标准数学函数的全面集合的可移植且有效的实现。
0.月总结1.访问数组2.broadcast机制3.np.bincount()4.np.argmax()5.联合求解6.作者的话
GPU是一个大规模并行处理器，具有几千个并行处理单元。 例如，本文中使用的Tesla k80提供4992个并行CUDA内核。 GPU在频率，延迟和硬件功能方面与CPU完全不同，但有点类似于拥有4992个内核的慢速CPU！
在Julia中，函数是一个将参数值元组映射到返回值的对象。从函数可以更改并受程序全局状态影响的意义上讲，Julia函数不是纯数学函数。在Julia中定义函数的基本语法为：
二进制序列化是公司内部自研微服务框架的主要的数据传输处理方式，但是普通的开发人员对于二进制的学习和了解并不深入，容易导致使用过程中出现了问题却没有分析解决的思路。本文从一次生产环境的事故引入这个话题，通过对于事故的分析过程，探讨了平时没有关注到的一些技术要点。二进制序列化结果并不像Json序列化一样具备良好的可读性，对于序列化的结果大多数人并不了解，因此本文最后通过实际的例子，对照MSDN的文档对于序列化结果进行详细解析，并意图通过本次分析对于二进制序列化的结果有直观和深入的认识。
作为一个设计师，我一直在寻找一种能够快速、简单地创作动画和模型的软件。我最终找到了Cinema 4D，它不仅拥有丰富的功能和友好的用户界面，而且非常易于使用。在使用Cinema 4D的过程中，我得出了以下一些心得体会。
在代码审计的时候，我们不难发现很多很多的函数需要我们bypass，这些知识点很多又很小，基本上是一眼就明白，但是下一次遇见又不太清晰，需要反反复复查找，这篇文章浅浅做个汇总，如有不足，欢迎补充。
传统上，类型系统分为两个截然不同的阵营：静态类型系统和动态类型系统，在静态类型系统中，每个程序表达式必须在执行程序之前具有可计算的类型；在动态类型系统中，直到运行时对类型的任何了解，直到实际值该程序可以操纵。面向对象通过允许编写代码而无需在编译时知道精确的值类型，从而在静态类型的语言中提供了一定的灵活性。编写可以在不同类型上运行的代码的能力称为多态性。经典动态类型语言中的所有代码都是多态的：只有通过显式检查类型或对象在运行时无法支持操作时，才可以限制任何值的类型。
a1与a2之间可以进行加减乘除，b1与b2可以进行逐元素的加减乘除以及点积运算，c1与c2之间可以进行逐元素的加减乘除以及矩阵相乘运算(矩阵相乘必须满足维度的对应关系)，而a与b，或者b与c之间不能进行逐元素的加减乘除运算，原因是他们的维度不匹配。而在NumPy中，通过广播可以完成这项操作。
医学影像是由磁共振成像（MRI），计算机断层扫描（CT）和正电子发射断层扫描（PET）等系统产生的。它们通常是三维的，有时还具有随时间或方向而变化的维度。除此之外还包含其他很多信息。这些信息和影像通常是通过几种专用格式存储的。
0.作者的话1.访问数组2.broadcast机制3.np.bincount()4.np.argmax()5.联合求解6.求取精度7.作者的话
函数功能：qsort()函数的功能是对数组进行排序，数组有nmemb个元素，每个元素大小为size。
问题：在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
虽然张量看起来是复杂的对象，但它们可以理解为向量和矩阵的集合。理解向量和矩阵对于理解张量至关重要。
如何在Atmail上构建XSS蠕虫 这篇博客文章由高级安全分析师Zach Julian撰写; 你可以在Twitter上与他联系。 Atmail是云端和本地电子邮件托管的受欢迎的提供商。 作为DreamHost的atmail用户，在我工作期间，我看到了几个令人印象深刻的电子邮件跨站点脚本（XSS）攻击，我试图在他们的webmail前端找到一个xss漏洞。 几个小时后我发现了一个有效载荷，但是想更进一步的利用他。 最着名的XSS蠕虫病例在2005年影响了MySpace ，2014年的TweetDeck更
在GPU出现以前，显卡和CPU的关系有点像“主仆”，简单地说这时的显卡就是画笔，根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色，材质的填充、渲染、输出等。 较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”，由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理，占用了CPU太多的运算时间，从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来。 例如，渲染一个复杂的三维场景，需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光栅化几十亿的像素。早期的3D游戏，显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存，所有的图形处理都是由CPU单独完成。图形渲染适合并行处
回答：解释语言是在运行时之前不在机器级别代码中的任何编程语言。因此，Python是一种解释型语言。
前几日，苹果宣布首款虚拟头显设备 Vision Pro 将于 2 月 2 日正式发售，XR 设备作为下一代终端预计将迎来快速发展。未来随着虚拟显示设备的普及，数字交互将从平面走向立体，立体模型、立体动画将成为未来主流的内容形态，虚实融合下的多维沉浸式交互也将成为潮流。
在传统的 2D 摄影中，从物体上的一个点发出的光被镜头聚焦到传感器上的一个点上，因此我们可以获知从该点发出的光的强度，但是丢失了光线的方向信息。
选自Machine Learning Plus 作者：Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考，让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级，L1 最简单，难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍，希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案，参见原文。 原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
我一直喜欢报纸之类的东西，可以在较短的时间内提供足够的信息。在这里，我为前端开发优化创建了一个新的学习列表。
即使我们从理论上理解了卷积神经网络，在实际进行将数据拟合到网络时，很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。
In this tutorial you will learn how to convert ArrayList to Array in Java.
苹果进军自动驾驶汽车的传闻由来已久，最新的传闻是苹果已经搁置了整车研发的计划，转而开发自动驾驶汽车的软件平台。最近，也有不少路人在苹果总部附近看到过苹果的雷克萨斯路测车。 近日，向来以保密闻名的苹果发表在arXiv上的一篇论文又泄露了其无人车项目的最新进展。这篇论文的主题是“VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection”，作者为Yin Zhou（领英资料显示，Yin Zhou本科毕业于北京交通大学，2015
选自IEEE 机器之心编译 编辑：shanshan 4D毫米波雷达的出现，或将为自动驾驶带来革命性的改变。 据 IEEE Spectrum 报道，创业公司 Steradian Semiconductors 的创始人看到了汽车自动驾驶市场上的技术空白，并利用他们的专业知识来填补它。 在 2016 年创办这家无晶圆半导体初创公司之前，创始人曾在知名科技公司工作，为蓝牙、GPS、LTE 蜂窝和无线 LAN 等大众市场无线电技术设计芯片组。他们发现雷达可以用现代技术制造，例如半导体和先进的加工技术，这样它们就可以提
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注意：本文讨论了最前沿的密码学技术，旨在提供一种利用「Julia Computing」进行研究的视角。请不要将文中的任何示例用于生产应用程序。在使用密码学之前一定要咨询专业的密码学专家。
这是渲染教程系列的第14篇文章。上一章我们介绍了延迟着色，这次我们把雾效果添加到场景中。
在杂波和遮挡情况下，对自由形式物体的识别及分割是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的基于三维模型的算法，该算法可以有效地执行该任务，对象的三维模型是从其多个无序范围图像离线自动构建的，这些视图被转换为多维，用张量表示，通过使用基于哈希表的投票方案将视图的张量与其余视图的张量匹配，这些视图之间自动建立对应关系，形成一个相对转换图，用于将视图集成到无缝3D模型之前注册视图，该模型及其张量表示构成了模型库。在在线识别过程中，通过投票场景中的张量与库中的张量同时匹配，对于得票最多的模型张量并计算相似性度量，进而被转换为场景，如果它与场景中的对象精确对齐，则该对象被声明为识别和分割。这个过程被重复，直到场景完全分割。与自旋图像的比较表明，本文算法在识别率和效率方面都是优越的。
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