其实算法的概念并不复杂，我们简单理解，就是一组通过机器学习方法找到的最佳公式的集合。它和数据的关系可以理解为工具和原料的关系，它能够把纷繁复杂的数据转化为特定的，符合商业逻辑的关系结构或决策依据。例如在内容方面，优秀的算法，它可以寻找到用户个人特点和内容的关联性。进而程序就可以根据这个自动给用户推荐最适合他们的内容。 我们如果单就算法谈算法，其实不太容易理解它对传播的改变。因为我们会觉得，可能还有很多方法会比算法更加有效。比如编辑，编辑给人们推送的内容质量会更高。比如社交，它给人们更多的发现的惊喜。比如搜索，它能够体现我们的硬需求，是我们最需要的内容。这样比下来，算法除了效率以外，好像也没有什么好的。反而会有所谓的信息茧房的问题。
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强化学习（Reinforcement Learning, RL）是人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的一个重要子领域，与监督学习和无监督学习并列。它模仿了生物体通过与环境交互来学习最优行为的过程。与传统的监督学习不同，强化学习没有事先标记好的数据集来训练模型。相反，它依靠智能体（Agent）通过不断尝试、失败、适应和优化来学习如何在给定环境中实现特定目标。
腥风血雨的中外股市震荡，并不能遮盖科技革命对人类生活的震撼效应和光芒。最近科学和技术领域分别出了两个大事件：一是科学界用LIGO探测仪探测到了很多亿年前的黑洞引力波，为人类揭示宇宙奥秘开启了新的一扇大门（“我思故我在”：人类智力的有限不因宇宙的无穷而停步）。第二件是所谓VR（虚拟现实）技术的逐渐成熟，把人类从改变世界的幻想破灭中，拉回到虚拟世界的创造，其应用前景无可限量，风投界趋之若鹜（此乃“我感故我在”：庄周梦蝶，人生如波，虚拟现实，现实虚拟，终不过是体验的积淀而已）。还有一项不亚于上述两项科技突破的
App的内购的优化很重要。或者说，凡是移动端的购买转化优化都很重要。 这么说有一点同意反复的啰嗦，但app与web不同，app用于说服（或者影响）消费者的空间比较有限，篇幅不能太长，画面不能太多，而且也不可能总是弹出窗口骚扰消费者。 所以app中实现转化的难度我觉得总体要比web高很多，实现app的转化不能拖泥带水，试错的机会不多，需要在洞察消费者心理之后一击必中。 但是，普遍的一个感觉困惑的地方在于，消费者的心理很难把握，尤其是对于消费者愿意接受的价格的把握。如何将价格优化到正好合适的地方
谢邦昌教授，是台北医学大学医务管理学系研究所暨大数据研究中心及管理学院主任，也是数据挖掘界领军人物及世界知名统计学家，他对数据挖掘的定义是：Data Mining是从巨大数据仓储中找出有用信息的一种过程与技术。
有问题直接微信我吧！ 大家好，PPV课大数据微信开通了人工客服，大家有问题可以在工作时间：9：00-18:00直接通过微信与客服联系！ 谢邦昌 深度剖析Data Mining 谢邦昌教授，是台北医学大
讲解嘉宾： 亚太网络法律研究中心研究员，中韩交流部 司春磊主任 人工智能的实质，是“让机器从事需要人的智能工作”，包括下棋、解题、从事数学发现、学习新的概念、解释视觉场景、诊断疾病、推理条件等。基于此，文学、艺术和科学作品的创作也在机器人的智能范围之内。从计算机到机器人的发展，在作品创作方面即是一个从阅读到写作的跨越。 📷 机器人撰写新闻 📷 机器人与人博弈 在机器人时代，某些作品就是人工智能的生成内容。据美国Narrative Science的预测，未来15年将有90%的新闻稿件由机器人完成，大量的美
数学上使用 对角线方法 证明了一个很重要的数学命题 , 自然数集 与 实数集 不是一一对应的 ;
近年来微表情识别领域涌现了大量新的研究工作, 这是对微表情的利用价值的肯定。可以预见, 未来会有更多的工作尝试进一步提高微表情的识别性能, 并逐渐将微表情识别应用到实际中。本文总结了现有技术的一些问题和未来可能的研究方向。
枚举的定义在其他许多的语言中都有实现，举例来说，比如C中的枚举，枚举值在未赋值的情况下默认从0开始递增或从上一个枚举值开始递增，值类型可以是整数或字符类型，实质只能保存整型：
读者A:自学python一年，用于写网络爬虫，但一直觉得自己对python理解还很低层。现在大三，打算再用一年时间学习python，让自己对这们语言有真正的理解，并且还能依靠它得到大公司的offer，请前辈们指点。
段某某于2004年11月1日入职北京法意科技有限公司（以下简称“法意科技公司”），担任技术总工程师岗位，双方签订过数份固定期限劳动合同，最后一份的期限为2018年11月1日至2021年10月31日。2019年3月5日，段某某提出与法意科技公司解除劳动合同。2019年4月30日，法意科技公司为段某某出具离职证明，表示段某某于2004年11月1日至2019年3月7日在该公司就职，已于2019年3月7日与公司解除劳动关系，并于2019年4月30日办理完毕相关离职交接手续。 法意科技公司称双方在签订劳动合同时，曾多
作者：晨元 【新智元导读】尽管现在人工智能的发展速度达到了令人目眩的地步。但李飞飞依然认为它面临着诸多挑战，人类有责任让人工智能的发展能够帮助人类世界变得更加美好。 在人工智能领域，李飞飞是名副其实的
根据如何判定对象是垃圾，垃圾回收算法分为两类： 1、引用计数式垃圾收集（判定垃圾是通过引用计数器）别名：直接垃圾收集 2、追踪式垃圾收集（判定垃圾是通过GC Roots）别名：间接垃圾收集
关注风云之声 提升思维层次 解读科学，洞察本质 戳穿忽悠，粉碎谣言 导读 AlphaZero下国际象棋的时候，最革命性的一点是，它没有棋子的概念。无论是人类高手还是过去的顶级AI，再怎么也是以棋子实力评估为基础的，被吃了大子会心疼，在这个基础上再去进行“重视中央”之类的局面评估理论。而AlphaZero却完全对棋子没有概念，只要它认为未来整体局势好，弃子根本不叫事。这次Deepmind新论文应该给出结论了，“MCTS+神经网络”就是先进生产力的代表。 2017年12月6号，Deepmind扔出了一篇论文
HanLP发射矩阵词典nr.txt中收录单字姓氏393个。袁义达在《中国的三大姓氏是如何统计出来的》文献中指出：当代中国100个常见姓氏中，集中了全国人口的87%，根据这一数据我们只保留nr.txt中的100个常见词语的姓氏角色，其他词语去掉其姓氏角色状态。过滤后，nr.txt中具有姓氏角色的单字共计97个。
快速排序也是一种分治算法，类似于合并排序。它通过从列表中选择一个元素（轴）并在其左侧放置小于轴的元素，在其右侧放置大于轴的元素来工作。我们对左侧和右侧重复上述步骤，直到无法再划分列表为止。
构建评分模型过程中，建模属于流程性的过程，耗时不多，耗费大量精力的点在于缺失值的填充。缺失值填充的合理性直接决定了评分模型的成败。模型按照形式可划分为公式模型与算法模型，不同形式的模型对缺失值的宽容程度不同。
2018年4月25日，欧盟委员会向欧洲议会、欧盟理事会、欧洲理事会、欧洲经济与社会委员会及地区委员会提交了题为《欧盟人工智能》报告，描述了欧盟在国际人工智能（AI）竞争中的地位，并制定了欧盟AI行动计划，提出三大目标：
儿童通过观察他们的环境，倾听他们周围的人，以及他们所看到和听到的点之间的联系来学习语言。这也有助于儿童建立语言中的单词顺序，例如主语和动词在句子中的位置。麻省理工学院的研究人员开发了一种“语义解析器”，通过观察学习模仿儿童的语言习得过程，这可以极大地扩展计算能力。
大数据文摘作品 编译：姜范波 妇女节前一天，著名AI科学家、斯坦福大学教授李飞飞在《纽约时报》网站发表了题为“How to Make A.I. That's Good for people ”（如何让AI更加以人为本？）的文章。文章中，她表达了对AI发展的兴奋与担忧，并提出“AI以人为本，造福人类”发展道路。 这篇文章也对前几天，AI圈对于“技术研究者是否应该对其产生的社会后果负责任”的巨大争议产生了有趣的呼应和回答：无论我们的技术自动化到什么程度，它对世界的影响，无论好坏，始终是我们的责任。 大数据文摘对
根据外国媒体报道，谷歌在人工智能领域绝对是当之无愧的佼佼者。当谷歌的AI–AlphaGo击败了人类顶尖棋手的时候，举国皆知，可以说是震惊了全世界。现在，又让AI具备了一项更加人性化的技能——“眯一会儿”、“打盹”，并且在最近发表的一边文章中谈到了DeepMind的“休息”能力。 文章中有指出，按照正常想法，人们确实不会想到让“人工智能”睡觉，它们被赋予的使命就是如此，实际上是deep-Q network(DQN)的关键部分。DQN能够通过储存能“离线”回顾的训练数据子集模拟经验回放，这能从过去的事情中得
为 UI 页面写测试用例时（比如 web 页面，移动端页面），测试用例会存在大量元素和操作细节。当 UI 变化时，测试用例也要跟着变化， PageObject 很好的解决了这个问题。
今天看文档的时候，提到了一个 kebab case，这个你知道是什么命名格式吗？不知道的接着往下看。
唤醒词检测在语音用户界面(Voice User Interface)拥有广阔的应用，特别是其支持自然语音交互而无需双手。
有时想编写只有静态方法和静态字段的类。这种类很不好，因为有些人滥用在OOP 语言编写面向过程的程序，但确有用途。 可用 java.lang.Math 或 java.util.Arrays 这种类，把基本类型的值或数组类型的方法组织起来。 还可以用于对以 java.util.Collections 的方式，把实现特定接口的对象上的静态方法组织起来。（ Java 8，可以将这些方法放入接口中，假设是你自己编写的可以修改）。最后，这些类还可把 final 类上的方法组织，因为不能将它们放在子类。
任意时间、任意地点、任意语言的自由通讯无时无刻不在改变着人们的思维方式和生活方式 1.语言是思维的载体，是人类交流思想、表达情感最自然、最直接、最方便的工具 2.人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占知识总量的80％以上 3.2008年1月中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的《第21次中国互联网络发展状况统计报告》表明，中国互联网上有87.8%的网页内容是文本表示的 4.面对文本大数据，我们面临怎样的机遇和挑战？
| 导语 视频是当前网络媒体主要形式和网络带宽资源的主要消耗者。通过降低分辨率和增加压缩比率，人们可以将视频以较小的网络带宽消耗进行传输，但降质传输的视频画质效果很影响用户观看体验。因此如何让视频以更小的带宽传输，再通过修复增强算法恢复出高清画质，实现“美”的共享，给视频技术提出了新的挑战。在此背景下，极速高清团队以低带宽占用下为用户提供更好的视频体验为目标，提出了包括画质修复与增强、内容自适应参数选择、高质量编码器等一整套视频处理解决方案。其中，在画质增强修复中提出的“AR-SR”方案，在AIIA 2
市面上大部分C程序员对宏存在巨大的误解甚至是恐惧，并因此极力避免宏的适度使用，甚至将宏在封装中发挥正确作用的行为视作是对C语言的“背叛”——震惊之余，对于为什么大家会有这种想法的原因，我曾经一度是非常“傲慢的”，这种傲慢与某些人宣称“穷人都是因为懒所以才穷”时所表现出的那种态度并无任何本质不同——然而我错了，在闲暇之余认真看了不少经典的C语言教材后我才意识到：
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机器之心原创 作者：高静宜 2017 年 6 月 21 日，在 2017 腾讯云+未来峰会上，腾讯云发布了战略新品「智能云」，希望借此推动「人工智能即服务」成为现实。腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾在《云时代的新趋势》的主题演讲中，明确定义了云是产业革新的源动⼒、新型社会管理的主平台和人工智能的强载体。马化腾提出趋势观点，认为像电力时代诞生计算机一样，云将兴盛人工智能，并带来更多创新。 近些年，由于在大规模标注数据基础上的性能表现优良，深度学习算法持续升温，特别是在计算机视觉、语音识别等领域，部分业界巨头企
●人工智能的法律保护与法律纠纷，已经拉开序幕。科学家、律师、投资人在关注人工智能产业的时候，势必需要回答：如何为自己的人工智能产品制定法律保护战略，法律保护成为人工智能战略的重要组成部分。 ●给机器人
从智能边缘过渡到智能网格是边缘技术的一种延伸，在物联网工作负载和系统变得更加复杂的情况下，该体系结构也将更灵活，更灵敏。通过这种方式，物联网将促进边缘资源、M2M设备本身之间的更大连接，最终形成新的多点到多点结构层取代当今的点对点解决方案。
俞谦，携程度假大数据研发部算法工程师，主要负责机器翻译的研究与应用，目前专注于自然语言处理在垂域下的成熟解决方案。
AI 科技评论按：语义分析（semantic parsing）是人工智能的一个分支，是自然语言处理技术的几个核心任务，涉及语言学、计算语言学、机器学习，以及认知语言等多个学科。近年来，随着人工智能的发展，语义分析也越发重要。
本文介绍的是 ACL 2020 论文《Double-Hard Debias: Tailoring Word Embeddings for Gender Bias Mitigation》，论文作者来自弗吉尼亚大学、salesforce。
模板方法模式属于行为型设计模式，它定义了一个操作的算法框架，而将一些步骤延迟到子类中。模板方法使得子类可以不改变一个算法的结构的情况下重新定义该算法的某些特定步骤。该模式提供了算法的基本框架，所谓算法框架，就是只提供了普遍性的逻辑，而不确定性或者说特定场景的逻辑则在子类中实现。
我相信对于在座的萌新程序员来说，可能更想知道的是，为什么我学了新的算法总是容易忘？大牛们都是怎么做到的？今天就和大家聊聊这个话题，希望能够帮助一些同学解除困惑。
麻省理工学院(MIT)和IBM的一个团队开发了一种算法，只消耗以前所需处理能力的一小部分，就能够准确识别视频中的动作，这可能会改变将人工智能应用于大量视频的经济效益。该方法采用了人工智能的方法来处理静态图像，给它一个粗略的时间概念，或将有助于控制目前网络上每时每刻都在生成的大量内容。
英特尔近期开源了深度学习框架编译器 nGraph。nGraph 是一款开源 C++ 库，编译器和运行器，它能够让数据科学家能够专注于数据科学研发，不需要担心如何将 DNN 模型部署到各种不同设备做高效训练和运行。
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 导语 近年来，大数据研究方法逐渐应用于社会学科领域，运用大规模用户数据，社科领域研究者得以从新的视角理解用户媒介使用习惯、语言、与情感。然而，在大数据研究不断普及的背景下，如何规范大数据研究的伦理准则，如何保证研究对象的隐私权，以及如何研究现有互联网公司的伦理问题，这些问题看似遥远，但是却直接影响大数据研究
MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat https://research.google.com/archive/mapreduce.html 这篇来自谷歌的论文介绍了map/reduce，摘录如下： Abstract MapReduce is a programming model and an associated implementation for
我们在日常工作中经常会遇到要求缓存和数据库强一致性的问题，我们平常的做法是，确保数据库插入成功，然后再更新缓存，但有时候数据库插入成功后，缓存出现问题或者缓存系统挂了，这时候请求会直接访问数据库最新的数据，但是当缓存恢复的时候，我们的并发请求又会访问到以前旧的缓存数据，这时候就会出现不一致问题。如果我们的业务系统对一致性要求不高，那么可以这么做，但是如果必须是强一致性，那么这个方案是有明显漏洞的。
生物学可信深度学习 (BPDL) 是神经科学与机器学习交叉领域中的一个活跃研究课题，主要研究如何利用在大脑中可实现的「学习规则」来训练深度神经网络。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家和各大公司的首席科学家，同这些国际大拿同台交流。如果你不想错过这个机会，请用邮件直戳我心，lizongren@leiphone.com 在美国时间6月27日上午举行的CVPR2016大会上，作为仅有的三个受邀公开演
过去的2020年发生了太多的事情，2020年1月23日武汉封城历历在目，仿佛就在昨天。多少人经历了悲欢离合、多少店铺关张，又有多少企业倒下？所以这段时间我一直在思索人生的意义。人生的意义就是追求幸福的人生，可什么是幸福呢？
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。
怎样把照片底色由红变白 用PS里面的魔棒的工具选取。羽化为2.。然后然后按Shift+f7 反选。然后按shift+j 复制一个图层。点背景颜色。把后背景改为蓝色，然后alt+Delete键，后面就是蓝色的背景， 不过像头发那边一定有点红的，你可以用套索工具将头发边的红色可以画起来，羽化为10差不多。然后去色，ctrl+u是去色，这样就可以。 1.将照片打开，应用工具箱中的多边形套索工具（位置是界面左侧工具栏左边第二个按钮）将人物的轮廓边缘完整地勾画出来，形成一个封闭的浮动选区，注意勾画时要紧贴人物的边缘
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