Firefox Quantum 发布在即。它带来了许多性能改进，包括从 Servo 引入的的极速 CSS 引擎。
摘要：我们推出的 BEHAVIOR-1K 是以人为中心的机器人技术综合模拟基准。BEHAVIOR-1K 包括两个部分，由 "您希望机器人为您做什么？"的广泛调查结果指导和推动。第一部分是对 1000 种日常活动的定义，以 50 个场景（房屋、花园、餐厅、办公室等）为基础，其中有 9000 多个标注了丰富物理和语义属性的物体。其次是 OMNIGIBSON，这是一个新颖的模拟环境，通过对刚体、可变形体和液体进行逼真的物理模拟和渲染来支持这些活动。我们的实验表明，BEHAVIOR-1K 中的活动是长视距的，并且依赖于复杂的操作技能，这两点对于最先进的机器人学习解决方案来说仍然是一个挑战。为了校准 BEHAVIOR-1K 的模拟与现实之间的差距，我们进行了一项初步研究，将在模拟公寓中使用移动机械手学习到的解决方案转移到现实世界中。我们希望，BEHAVIOR-1K 以人为本的特性、多样性和现实性，能使其在具身人工智能和机器人学习研究中发挥重要作用。
编译 | 费棋 【导语】近日，李飞飞的斯坦福大学视觉实验室发布了一篇即将在 CVPR 2018上要介绍的论文 Referring Relationships（指称关系），这篇论文主要研究的问题是给出一
G1GC（Garbage First Garbage Collection）是在 OpenJDK 7 中引入的 GC 算法，其最大的特点就是非常重视实时性。
谷歌 Gemma 是一个基于 Python 的图像分析工具，提供快速和准确的物体检测、定位、分类和风格迁移功能。它使用 TensorFlow Lite 模型，使它可以快速运行在移动设备上。
除了释放不再被引用的对象外，垃圾收集器还要处理堆碎块。新的对象分配了空间，不再被引用的对象被释放，所以堆内存的空闲位置介于活动的对象之间。请求分配新对象时可能不得不增大堆空间的大小，虽然可以使用的总空闲空间是足够的。这是因为，堆中没有连续的空闲空间放得下新的对象。
【导读】NAACL是自然语言处理领域的顶会，今年NAACL于6月2日至7日于Minneapolis,MN 召开，本文梳理了NAACL2019的亮点。
Elasticsearch Index Lifecycle Management（ILM）是Elasticsearch的一个功能，用于管理索引的生命周期，优化索引的性能和减少存储成本。ILM可以自动执行索引的各种操作，如创建、删除、滚动、缩小等，从而帮助用户轻松地管理索引的生命周期。ILM可以帮助用户减少手动干预的工作量，使其可以更好地专注于数据分析。
如果之前是安卓用户，在购买 iphone 12 新款手机之后，如何从安卓转移数据到 ios？可以通过苹果官方提供的“转移到 ios”应用，将安卓手机中的内容进行转移，感兴趣的朋友快来看看吧！
最近的研究表明，使用对比图像文本对进行大规模的预训练可能是从自然语言监督中学习高质量视觉表示的有前途的方法。得益于更广泛的监督来源，这一新范式在下游分类任务和可迁移性方面展现出了不错的结果。
“Windows Server 故障转移群集”(WSFC) 群集是一组独立的服务器，它们共同协作以提高应用程序和服务的可用性。SQL Server 2012 利用 WSFC 服务和功能支持 AlwaysOn 可用性组和 SQL Server 故障转移群集实例。
今天的知识工作者就像昨天的上班族。他们花时间在电子邮件，电话，各种桌面和在线应用程序以及与客户，供应商，员工，合作伙伴和内部利益相关者打交道的网站上。大部分时间都花在处理各种系统上，以便将信息从一处转移到另一处，或者将数据从一个系统输入/处理到另一个系统。如果你曾经处理过一个官僚机构，比如你的汽车部门，那么你正在经历处理知识型服务经济的乐趣。但它并不需要这样。 组织似乎认为办公室和知识型员工生产力有限的原因大部分是因为信息存在于多个不同的系统中，采用不同的格式，而且各种流程决定了信息如何从一个地方流向另一个
选自arXiv 作者：Ranjay Krishna 等 机器之心编译 参与：张倩、路雪 图像不仅仅是一组目标集合，同时每个图像还代表一个相互关联的关系网。在本文中，李飞飞等人提出了利用「参考关系」明确区分同类实体的任务。实验结果表明，该模型不仅在 CLEVR、VRD 和 Visual Genome 三个数据集上均优于现有方法，并且是可解释的，甚至能发现完全没见过的类别。 日常用语中的参考式表达可以帮助我们识别和定位周围的实体。例如，我们可以用「踢球的人」和「守门的人」将两个人区分开（图 1）。在这两个例子中
如今，各种组织正在越来越多地使用公共云基础设施，但是人们发现将数百TB或PB数据向云端的迁移比想像得更复杂，更具破坏性，并且不具备灵活性。 云存储的商业价值是可取的，但是大量的数据对迁移，兼容性和敏
近年来，深度神经网络在工业界和学术界都取得了成功，尤其是在计算机视觉任务方面。深度学习的巨大成功主要归因于其可扩展性以编码大规模数据并操纵数十亿个模型参数。但是，将这些繁琐的深度模型部署在资源有限的设备（例如，移动电话和嵌入式设备）上是一个挑战，这不仅是因为计算复杂性高，而且还有庞大的存储需求。为此，已经开发了多种模型压缩和加速技术。作为模型压缩和加速的代表类型，知识蒸馏有效地从大型教师模型中学习小型学生模型。它已迅速受到业界的关注。本文从知识类别，训练框架，师生架构，蒸馏算法，性能比较和应用的角度对知识蒸馏进行了全面的调查。此外，简要概述了知识蒸馏中的挑战，并讨论和转发了对未来研究的评论。
视频流的每个单独帧将具有对应于红色、绿色和蓝色的三个通道。视频帧中的颜色信息不会增强特征检测。此外，与单通道 8 位图像相比，3 通道 8 位图像的计算需要更多时间。因此，RGB 视频帧被转换为 8 位灰度图像。生成的灰度图像噪声更小，阴影细节更多，计算效率更高，如下图所示。
如何将一个盘的空间转移到另一个盘中，因为会经常遇到这种情况，在/home目录下磁盘很大，但/root少得可怜，如何把/home的空间转移到/root中呢？下文教你实战。
买了新手机，本来是一件非常开心的事情，但是如何将旧手机上的有用信息转移到新手机上，这可是一件让大家很犯愁的事情，今天就跟着小编一起来看看安卓手机的四种转移数据的方法吧。
1969年，沃勒德‧保尔(Willard Boyle)与乔治‧艾沃德‧史密斯(George E. Smith)于美国电报电话公司的贝尔实验室(AT&T Bell Labs)发明了电荷耦合组件(Charge Coupled Device，CCD)。1970年，二人把记述CCD发明的技术文章提交到《贝尔系统技术期刊》(Bell System Technical Journal)。他们开发CCD的原意是把它用于建构内存装置。不过，保尔和史密斯1970年的研究出版后，其它科研人员开始把有关技术试作于其它方面的应用。天文学家发现CCD具有相较摄影胶片高100倍的感光能力，因而可以用于拍摄高分辨率的遥距图像。
谷歌在2017年的I/O大会上提出的另一个概念是Vitals，重点是在Android O版本中，将针对设备电池续航、安全、应用启动时间和稳定性的优化上。除了系统的优化外，Google Play控制台提供的新功能Android vitals仪表盘也可以更清楚的帮助开发者理解app的行为表现，进而提升app的性能。有兴趣的读者可以通过Android vitals来了解。
作者：Vinithavn 编译：ronghuaiyang 导读 一个简单的例子，详细的过程和代码说明。 1. 介绍 什么是物体检测？ 给定一张图像，我们人类可以识别图像中的物体。例如，我们可以检测
去考虑看一张椅子的照片。即使我们以前从未见过这样的椅子，但我们人类有出色的能力，可以从这单张照片中推断出这张椅子的三维形状。可以证明人类经验主义的一个更具代表性的例子就是，我们和椅子共处于同一个物理空间中，并从不同的角度积累信息，在我们的脑海中可以组建起这个椅子的三维形状。这个复杂的二维到三维的推理任务，我们是怎样完成的？我们又是使用什么样的线索？ 从仅有的几个视角，我们是怎样无缝整合这些信息并且建立一个整体的三维场景模型？
在上一篇文章中，我们从安装在智能车辆上的传感器收集数据，并描述了ROS嵌入式应用程序，以准备用于训练机器学习（ML）模型的数据。本文展示了从边缘到云中数据湖的数据流。数据采用图像的形式以及与我们的自动驾驶汽车收集的每个图像相关的元数据（例如，IMU信息，转向角，位置）。我们将数据流定向到ClouderaDistribution Hadoop（CDH）集群，在该集群中将存储和整理数据以训练模型。
文\孟永辉 德国心理学家库尔特-勒温认为，个体态度的改变取决于他所参与到群体活动的方式。一个人参与活动的方式既决定着他的态度，也改变着他的态度。金融对于人们生活的影响愈加深刻，互联网时代的来临更是将金融更加紧密地与人们的生活紧密联系在一起。 互联网时代的来临将人们参与金融活动的方式从传统的以线下为主转移到了当下的以线上为主，这种方式的改变直接决定着人们对于金融行业的态度同样将会发生根本性的变革。当下，人们参与金融活动的方式已经从以线下为主的方式转移到了以线上为主的方式。未来，随着更多新科技加入到金融领域之中
本文想和大家简单聊聊G1垃圾回收算法的设计思路和具体细节实现，受限于笔者个人实力，可能存在部分错误，如果发现了错误或者有补充说明的，可以在评论区留言或者私信与我讨论。
由于深度学习的进步，图像到图像的翻译最近受到了极大的关注。大多数工作都集中在以无监督的方式学习一对一映射或以有监督的方式进行多对多映射。然而，更实用的设置是以无监督的方式进行多对多映射，由于缺乏监督以及复杂的域内和跨域变化，这更难实现。为了缓解这些问题，我们提出了示例引导和语义一致的图像到图像翻译（EGSC-IT）网络，该网络对目标域中的示例图像的翻译过程进行调节。我们假设图像由跨域共享的内容组件和每个域特定的风格组件组成。在目标域示例的指导下，我们将自适应实例规范化应用于共享内容组件，这使我们能够将目标域的样式信息传输到源域。为了避免翻译过程中由于大的内部和跨领域变化而自然出现的语义不一致，我们引入了特征掩码的概念，该概念在不需要使用任何语义标签的情况下提供粗略的语义指导。在各种数据集上的实验结果表明，EGSC-IT不仅将源图像转换为目标域中的不同实例，而且在转换过程中保持了语义的一致性。
皮质内脑机接口(iBCIs)有望恢复肢体瘫痪患者的自主活动能力。运动学iBCI使用“解码器”将神经活动转换为信号，可用于控制光标或机器人肢体。相反，通过使用解码器来推断肌肉活动(EMG)的模式，甚至可以使用功能电刺激(FES)来激活瘫痪的肌肉，使用户的肢体本身恢复活力。但是对于没有运动输出的瘫痪患者，由于无法控制肌肉运动，就无法得到肌电数据。基于这个背景，本文提出一个假设，可以将在神经系统完整的猴子身上记录到的神经活动数据和肌电图数据来训练解码器，并将解码器运用在瘫痪病人身上。
将A图片的风格转移到B图片上，指的是将A图片的抽象艺术风格（如线条、色彩等等）和B图片的内容框架合成为一幅图。自然地，A图片称为风格图，而B图片就称为内容图。就像这样：
苹果iOS 15操作系统的隐私中继功能可以保护消费者的隐私，但它可能会破坏企业的网络控制。
给你一个 events 数组，其中 events[i] = [startDayi, endDayi, valuei] ，表示第 i 个会议在 startDayi 天开始，第 endDayi 天结束，如果你参加这个会议，你能得到价值 valuei 。 同时给你一个整数 k 表示你能参加的最多会议数目。
攻陷Poly Network加密货币平台的黑客表示，盗窃只是“为了好玩:)”；该黑客现退还盗取的加密货币。黑客还声称，这些货币已转移到了自己的钱包中，“以确保安全”。 Poly Network周二首次披露了这次黑客攻击事件，称黑客在劫案发生时窃取了价值约6亿美元（约39亿人民币）的加密货币。 数以千计的代币包括：以太坊区块链上的2.7亿美元、币安智能链上的2.5亿美元、Polygon网络上的8400万美元以及少量其他知名度较小的代币，比如Tether、Shiba Inu和Matic。 截至今天凌晨4点，
如何确保同时处理多个请求，我们可以使用线程或进程进行多任务处理实现，但还有一个选择 - 协作性多任务处理。 这个选项是最困难的。在这里我们说操作系统当然很酷，它有调度程序/计划程序，它可以处理进程，线程，组织它们之间的切换，处理锁等，但它仍然不知道应用程序是如何工作的，而这些工作原理应该是我们作为开发人员所知道的。 我们知道在CPU上会有短暂的时刻执行某些计算操作，但大多数时候我们都期望网络I / O能更清楚何时在处理多个请求之间切换。 从操作系统的角度来看，协作式多任务只是一个执行线程，在其中，应用程序在处理多个请求/命令之间切换。通常情况是：只要一些数据到达，就会读取它们，解析请求，将数据发送到数据库，这是一个阻塞操作；而非堵塞操作时在等待来自数据库的响应时，可以开始处理另一个请求，它被称为“合作或协作”，因为所有任务/命令必须通过合作以使整个调度方案起作用。它们彼此交错，但是有一个控制线程，称为协作调度程序，其角色只是启动进程并让这些线程自动将控制权返回给它。 这比线程的多任务处理更简单，因为程序员总是知道当一个任务执行时，另一个任务不会执行，虽然在单处理器系统中，线程应用程序也将以交错模式执行这种模型，但使用线程的程序员仍应考虑此方法的缺陷，以免应用程序在移动到多处理器系统时工作不正常。但是，即使在多处理器系统上，单线程异步系统也总是以交错方式执行。 编写这样的程序的困难在于，这种切换，维护上下文的过程，将每个任务组织为一系列间歇性执行的较小步骤，落在开发人员身上。另一方面，我们获得了效率，因为没有不必要的切换，例如，在线程和进程之间切换时切换处理器上下文没有问题。 有两种方法可以实现协作式多任务处理 ：回调和绿色线程。 回调 由于所有阻塞操作都会导致某个动作将在未来的某个时间发生，并且我们的执行线程应该在准备就绪时返回结果。因此，为了获得结果，我们必须注册回调 - 当请求/操作成功时，它将执行一个回调，或者如果它不成功，它将执行另一个回调。回调是一个明确的选项 - 开发人员应该以这样的方式编写程序，使他不知道何时将调用回调函数。 这是最常用的选项，因为它是显式的，并且得到了大多数现代语言的支持。 利弊：
越来越多的企业选择Kubernetes作为基础架构，它能够帮助我们缩短软件项目上市时间、降低基础架构成本、并提高软件质量。由于Kubernetes比较新，因此IT团队都在学习如何在生产环境中，在Kubernetes上对应用程序进行运行和维护。本文将探讨，当在需要额外的计算能力时，将Kubernetes应用程序迁移至另一个新的集群。
自动驾驶系统分为三个层级：感知层，决策层，执行层，快速且准确的感知系统，是自动驾驶技术的关键。
神经体系结构搜索(Neural Architecture Search, NAS)通过自动发现最优的体系结构，在有效减少网络设计的人工工作量方面显示了巨大的潜力。 值得注意的是，尽管目标检测在计算机视觉中具有重要的意义，但到目前为止，NAS算法对目标检测的接触还比较少。 据我们所知，目前大多数针对目标检测任务的NAS研究都未能在结果模型的性能和效率之间取得令人满意的平衡，更不用说这些算法所消耗的过多的计算资源了。 在这里，我们提出了一种有效的方法来获得更好的目标检测器，通过搜索特征金字塔网络(FPN)和简单的无锚目标检测器的预测头，即FCOS[36]，使用定制的强化学习范式。 通过精心设计的搜索空间、搜索算法和评估网络质量的策略，我们能够在4天内使用8个V100 gpu找到高性能的检测架构。 在COCO数据集上，发现的体系结构在AP上超过了最先进的目标检测模型(如Faster R-CNN、Retina-Net和FCOS) 1.0%到5.4%，具有相当的计算复杂性和内存占用，证明了提出的NAS方法在目标检测中的有效性。
Hive是Hadoop生态系统中比不可少的一个工具，它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言，可以查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统，如MapR-FS、Amazon的S3和像HBase（Hadoop数据仓库）和Cassandra这样的数据库中的数据。
组织的云计算之旅通常都将内部部署应用程序迁移到云平台中，而在这一过程将面临一些挑战，但最终将获得更多收益。组织可以采用复杂的、多层次的内部部署应用程序，并以一种允许组织充分利用其可扩展性和自动化特性的方式迁移到云中。
本文介绍的论文题目为《Recommendations with Negative Feedback via Pairwise Deep Reinforcement Learning》，这应该是强化学习在京东推荐中的第二篇文章了，上一篇《Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations》我们在本系列的第十五篇中已经介绍过了，大家可以进行回顾：推荐系统遇上深度学习(十五)--强化学习在京东推荐中的探索。
在本文的第一部分中，我们确定了工业时代将复杂性组织成漂亮、整洁的线性盒子，尽管这是一种高效的机器制造方式，但这种方法已不再足以满足现代组织的需求。信息时代的全球网络。
实际问题： 由于超市隔三差五就要办促销活动，但每次促销活动的方式不一样，所以需要开发一个软件，营业员只要输入原价再选择活动类型后，就能计算出折扣以后的价钱。 普通人的做法： mian(){ String input = readLine(); double price = readLine(); switch (input) case "九五折": price = price * 0.95; break; case "满100返50": if(price>=100) price = price - 50
本文编译自ExplainingComputers视频《Explaining Edge Computing》
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者：李梅、黄楠 编辑：陈彩娴 过去十年，深度学习取得了惊人的胜利，用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。而梯度下降使用的通常是反向传播算法，所以一直以来，大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。 图灵奖得主、深度学习先驱 Geoffrey Hinton 作为反向传播的提出者之一，在近年来已经多次提出，反向传播并不能解释大脑的运作方式。相反，他正在提出一种新的神经网络学习方法——前向-前向算法（Forward‑For
在未来万亿参数网络只消耗几瓦特的新型硬件上，FF 是最优算法。 作者 | 李梅、黄楠 编辑 | 陈彩娴 过去十年，深度学习取得了惊人的胜利，用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。而梯度下降使用的通常是反向传播算法，所以一直以来，大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。 图灵奖得主、深度学习先驱 Geoffrey Hinton 作为反向传播的提出者之一，在近年来已经多次提出，反向传播并不能解释大脑的运作方式。相反，他正在提出一种新的神经网络学习方法——
最近，Vitalik Buterin围绕以太坊2.0第2阶段提出了他的第一个公开提案[1]，紧接着又提出了一个简化提案[2]：
提高编程技能的最好方法是编写更多代码。第二种最好的方法是阅读别人的代码。 还有什么比在开放源码项目中协作更好的方法呢? 本文将介绍一个能够帮助你开始对开源做出贡献的项目—First contribut
记得之前去平安面试的时候，面试官问到了垃圾回收，我当时也就是说说了垃圾回收的原理，但是具体有哪些实现策略，我当时是懵的。 概念： Java的垃圾回收机制是Java虚拟机提供的能力，用于在空闲时间以不定时的方式动态回收无任何引用的对象占据的内存空间。我们用System.gc()或者 Runtime.getRuntime().gc() 来通知垃圾回收机（JVM）回收垃圾。很多人说垃圾回收回收的是没有用的对象，这里不准确的。 垃圾回收的作用： 1，定期发现那些对象不再被引用，并把这些对象占据的堆空间释放出来
无监督域自适应（UDA）可以解决基于卷积神经网络（CNN）的语义分割方法严重依赖于像素级注释数据的挑战，这是劳动密集型的。然而，这方面现有的UDA方法不可避免地需要完全访问源数据集，以减少模型自适应过程中源域和目标域之间的差距，这在源数据集是私有的真实场景中是不切实际的，因此无法与训练有素的源模型一起发布。为了解决这个问题，我们提出了一种用于语义分割的无源领域自适应框架，即SFDA，其中只有经过训练的源模型和未标记的目标领域数据集可用于自适应。SFDA不仅能够在模型自适应过程中通过知识转移从源模型中恢复和保存源领域知识，而且能够从目标领域中提取有价值的信息用于自监督学习。为语义分割量身定制的像素级和补丁级优化目标在框架中无缝集成。在众多基准数据集上的广泛实验结果突出了我们的框架相对于依赖源数据的现有UDA方法的有效性。
【编者按】Nifty运营网站已经有很长一段时间，而在基于HTML5的WYSIWYG网页制作平台推出后，用户在该公司建立的网站已超过5400万个，同时其中大部分网站的日PV都不到100。鉴于每个网页的PV都很低，因此传统的缓存策略并不适用。然而即使是这样，该公司也只使用了4个 Web Server就完成了这些工作。近日，Wix首席后端工程师Aviran Mordo在“Wix Architecture at Scale”的演讲中分享了他们的策略，下面我们一起看High Scalability创始人Todd Ho
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