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    微软:将无条件、全面为美国军方提供云计算技术服务

    去年3月,美国五角大楼开始竞标一项价值高达100亿美元的巨额云计算合同——JEDI。因其规模巨大,很多在云计算方面有深入布局的公司都对此非常感兴趣,包括谷歌、亚马逊和微软。...据悉,目前微软已经拿到了其中价值4.8亿美元的项目,将主要为美国军方提供战场环境中使用的MR硬件等设备。 当然,微软的部分员工也曾对此合作提出过质疑,反对自己的工作将被用于“帮助分析,监视或杀戮”。...在内部压力及外部舆论轰炸下,谷歌于今年10月正式宣布放弃此次合作,不再为美国军方提供包括云计算在内的技术服务。...同样的事情还发生在亚马逊,其AWS全球公共部门副总裁Teresa Carlson甚至曾公开表态,“亚马逊将‘坚定不移地支持’为美国国防和情报客户服务。”

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    科学家将人类意识标识为三个等级,未来或将人类意识输入计算机 | 黑科技

    一旦我们可以用计算术语来说明有意识和无意识之间的差异,将意识通过编码输入计算机或许就没那么困难了。...此前,科学家将人的思维模式分为意识思维和潜意识思维,但近日,一项新的研究表明,人类实际上可能拥有三级水平的意识,而这一概念可帮助研究人员开发和研究真正有意识的人工智能产品。...为了解决计算机是否会产生意识这一颇具争议的问题,在最新研究中,研究人员首先从“意识是如何在人脑中产生的”这一问题入手,根据对人类意识水平的研究,他们成功地将意识划分为三个关键等级,并表明这三个等级可以作为设计真正有意识的人工智能的...换句话说,人们对这些计算的发生是没有意识的。近期,尽管人工智能技术取得了进展,但机器仍处于这一意识水平上。...对于这一研究成果,Hakwan Lau 表示:“一旦我们可以用计算术语来说明有意识和无意识之间的差异,将意识通过编码输入计算机或许就没那么困难了。”

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    以计算机视觉为例,告诉你如何将AI引入你的工作

    我们整理了格灵深瞳创始团队:苑维然先生的主题演讲《如何开始一个 AI 业务:以计算机视觉为例》希望能够给有同样困扰的读者一些启发与帮助。...另一个要说明的是视频,这就是刚才讲的,逐渐会把后端视频的处理转移为前端抓拍之后在后端对图片的处理,这样降低了两个数量级的成本之后,最大范围地进行业务的推广。...以人脸识别这个业务为例,有一些公共的人脸平台,可以输入一张照片和一个库,它会给出识别结果。但是据我了解,这些通用的人脸平台在具体业务上表现并令人满意。...这里总结了一下以人脸识别或者车辆识别技术为基础的应用,本质上是 ID 的关系。...以公安业务的技术、产品为基础,我们发现可以做很多新的东西,比如说智能办公,楼宇和室内显然比公共场所的业务量级要大,但这是一个 2B 的业务,之前是不好做的,因为成本太高。

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    【书摘】SUMIF条件聚合:将行级别筛选和聚合分析合二为一

    第八章 8.7.3 SUMIF条件聚合:将行级别筛选和聚合分析合二为一 在本书6.1.1节,笔者介绍了“独立筛选”和“条件计算筛选”两个筛选情景,后者的典型是SUM+IF函数。...从计算的角度,SUMIF表达式是建立在数据表行级别计算基础上的聚合计算。...虽然结果相同,但是在大数据面前,这种方式将降低计算的性能,因此也是笔者不推荐的方式。 但凡能将筛选独立于问题和聚合的,都优先考虑。...以这里的“条件聚合”为例,它的优势在于赋予了不同年度聚合字段极大的灵活性,而其弊端在于查询过程中较低的性能,同时难以维护,不具有可持续性(到了下一年度,计算需要重写)。...完成同环比的另一个思路则是引入窗口计算,将视图维度作为聚合值二次计算的依据,在SQL中称为窗口计算(Window Calculation),Tableau对应表计算(Table Calculation)

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    Pandas操作

    ,输出为列的Series 转置: frame3.isnull().T.any(),得到的每一行求any()计算的结果,输出为行的Series 3.找出某列非空所在行 result=data[data['...['Date2']=pd.to_datetime(brand['Date'],format="%Y%m%d") 2.将年份和月份组合在一起的一种方法是对它们进行整数编码,例如:2014年8月的201408...里的timedelta函数 import datetime from datetime import timedelta #相加天数 df['time_list']+timedelta(days=1)...']-timedelta(weeks=5) 月份和年份数据不能直接计算因每年和每月的天数不一样 合并操作 1.merge result=pd.merge(table1,table2,how='left'...,on='column1') how参数 left为左连接 right为右连接 inner为内连接,合并公有的 outer为全连接 2.concat 相同字段的表首尾相接 frames = [df1

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    Pandas 重置索引深度总结

    如果我们使用 Pandas 的 read_csv() 方法读取 csv 文件而不指定任何索引,则生成的 DataFrame 将具有默认的基于整数的索引,第一行从 0 开始,随后每行增加 1: import...Australian Cattle Dog Tan/Gray 在这里,Name 最初是 DataFrame 的索引之一,设置完level参数后,就变成了一个常用的列,叫做Name drop 此参数决定在索引重置后是否将旧索引保留为通用...否则,如果我们不想将旧索引保留为列,我们可以在索引重置后将其从 DataFrame 中完全删除(drop=True): df Output: Animal ID Name DateTime MonthYear...让我们使用默认参数再次运行 reset_index() 方法,然后将结果与原始 DataFrame 进行比较: df.reset_index() Output: Animal ID Name DateTime...Austin (TX) Stray Normal Dog Neutered Male 4 years Doberman Pinsch/Australian Cattle Dog Tan/Gray 即使我们将索引重置为运行第一段代码的默认数字

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    在python中构造时间戳参数的方法

    13位(毫秒级)时间戳 查询获取某一时间段内的数据(如30天前~当前时间) 接下来要做的工作: 获取当前日期,如2021-12-16,定为结束时间 设置时间偏移量,获取30天前对应的日期,定为开始时间 将开始时间与结束时间转换为时间戳...一个简单易懂的例子 按照上面的思路,时间戳参数创建过程如下 `import datetime today = datetime.datetime.now() # 获取今天时间 print("当前日期是...)) print("结束日期为:{},对应的时间戳:{}".format(today, end_time) 打印一下结果 当前日期是:2021-12-16 16:50:58.543452 开始日期为:2021...round()方法进行了四舍五入,因为我对精度没那么高要求,所以直接取整了) 需要注意的是:timestamp() 方法默认生成的是10位(秒级)时间戳,如果要转换为13位(毫秒级)的话,把结果*1000才行...=0, weeks=0

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