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选自GitHub 作者:Awni Hannun 机器之心编译 参与:Panda 现在是各种机器学习框架群雄争霸的时代,各种各样的比较文章也层出不穷。近日,斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章,谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验,并在不同的方面对这两者进行了比较,机器之心对本文进行了编译介绍。 这篇指南主要介绍了我找到的 PyTorch 和 TensorFlow 之间的不同之处。这篇文章的目的是帮助那些想要开始一个新项目或从一种深度
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】2022年,200多个机器学习竞赛的最全分析报告来了。打比赛有这篇就够了。 2012年,ImageNet竞赛中,Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的卷积神经网络AlexNet一举夺得了冠军。 十年过去,机器学习领域依旧不断结出AI之果。2022年,是机器学习竞赛重要一年。 200多场竞赛覆盖了广泛的研究领域,包括CV、NLP、表格数据、机器人技术、时间序列分析等等。 最新报告回顾了2022年所举办有关机器学习竞赛的情况,主要分
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Jeff Dunn 编译 | 钱天培,万如苑,魏子敏 32道题、12科目、8小时花样聊骚,谁家AI撑到最后? Amazon有Alexa,Microsoft有Cortana, Google有了最新版的Google Assistant。就在昨天的苹果开发者大会上,苹果也发布了以Siri为主题的家庭语音助手——HomePod。 科技界的所有大佬们似乎都已确信:和AI助手对话将会成为我们与电脑互动的最主要方式。 尽管这些公司都公开承认它们还有很长一段路要走,但是作为一款产
近日,斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章,谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验,并在不同的方面对这两者进行了比较,我们对本
选自 mlcontests.com 机器之心编译 编辑:泽南 看完这篇文章,怎样打比赛应该心里有数了。 2022 年是 AI 领域发展的重要一年,在数据竞赛领域也同样如此,所有平台的总奖金超过了 500 万美元。 近日,机器学习竞赛分析平台 ML Contests 对 2022 年的数据竞赛进行了一次大规模统计。新报告回顾了 2022 年发生的所有值得关注的事。以下是对原文的编译整理。 重点内容: 成功参赛者的工具选择:Python、Pydata、Pytorch 和梯度提高的决策树。 深度学习仍未取代梯度
作为一个有丰富经验的微服务系统架构师,经常有人问我,“应该选择RabbitMQ还是Kafka?”。
基于Cascades框架,Columbia优化器专注于优化的效率。本章将详细描述Columbia优化器的设计和实现,并进行与Cascades的比较讨论。
作为一个有丰富经验的微服务系统架构师,经常有人问我,“应该选择RabbitMQ还是Kafka?”。基于某些原因, 许多开发者会把这两种技术当做等价的来看待。的确,在一些案例场景下选择RabbitMQ还是Kafka没什么差别,但是这两种技术在底层实现方面是有许多差异的。
选自DeepMind 机器之心编译 在今年五月击败柯洁之后,AlphaGo 并没有停止自己的发展。昨天,DeepMind 在《自然》杂志上发表了一篇论文,正式推出 AlphaGo Zero——人工智能围棋程序的最新版本。据称,这一版本的 AlphaGo 无需任何人类知识标注,在历时三天,数百万盘的自我对抗之后,它可以轻松地以 100 比 0 的成绩击败李世乭版本的AlphaGo。DeepMind 创始人哈萨比斯表示:「Zero 是迄今为止最强大,最具效率,最有通用性的 AlphaGo 版本——我们将见证这项
选自EliteDataScience 机器之心编译 参与:Panda、黄小天 Kaggle 是一个流行的数据科学竞赛平台,已被谷歌收购,参阅《业界 | 谷歌云官方正式宣布收购数据科学社区 Kaggle》。作为一个竞赛平台,Kaggle 对于初学者来说可能有些难度。毕竟其中的一些竞赛有高达 100 万美元的奖金池和数百位参赛者。顶级的团队在处理机场安全提升或卫星数据分析等任务上拥有数十年积累的经验。为了帮助初学者入门 Kaggle,EliteDataScience 近日发表了一篇入门介绍文章,解答了一些初学者
1、定义全局变 '''全局变量: X 和 O 表示两方的棋子; EMPTY 表示棋位为空; TIE 表示平局; NUM_SQUARES 表示有 9 个棋位 ''' X = "X" O = "O" EMPTY = " " TIE = "TIE" NUM_SQUARES = 9 2、定义调用到的函数 def ask_yes_no(question): '''问一个是或否的问题,用 y 或 n 回答。''' response = None while response not in ('y',
我最近在Kaggle上看到了美国大选的数据集。既然我们正在热烈讨论2020年的大选,我想分析一下之前的美国总统大选是个好主意。
博弈论是现代数学的一个分支,是用于研究竞争现象的数学工具。博弈策略是一套考虑到所有可能的情况而做出的行动。博弈论在人工智能方面有极大的价值。
围绕该数据集,北美放射学会(RSNA)发布了一场Kaggle竞赛,有人在Twitter搞了个小投票:
设计一个算法,判断玩家是否赢了井字游戏。输入是一个 N x N 的数组棋盘,由字符" ",“X"和"O"组成,其中字符” "代表一个空位。
参加2018年RobotArt比赛的参赛作品已经展出。前10名参赛队伍已公布,现在可以在网上画廊看到机器人画家令人印象深刻的作品。
使用 javascript 创建游戏是最有趣的学习方式。它会让你保持动力,这对于学习 Web 开发等复杂技能至关重要。此外,你可以和你的朋友一起玩,或者只是向他们展示你做的小东西,他们也会感到很有趣的。在今天的博文中,我们将使用 HTML、CSS 和 Javascript 创建一个井字游戏。
时间序列用于现代监控,作为表示随时间收集的度量数据的方式。这样,现代性能指标可以以智能和有用的方式存储和显示,帮助我们监控我们的服务器和服务。
在选举中,第 i 张票是在时间为 times[i] 时投给 persons[i] 的。
很高兴,我在本周早些时候完成了我的第一个Kaggle比赛。和富有经验的高手合作进行时间序列分析是非常酷的,而且我确确实实在时间序列处理上学到了很多东西。不仅如此,我还熟悉了天文方面的数据,了解了超新星以及人类研究这些天体所用到的方法(参加kaggle比赛会给你带来另一些影响,那就是你们可以非常具体地了解不同行业中的问题)。
遗传算法是一种基于自然选择的优化问题的技术。在这篇文章中,我将展示如何使用遗传算法进行特征选择。
导语 | Flutter作为一个跨平台开发框架,手势识别被放在Dart层。事件的收集和传递依赖各平台的不同实现,并将屏蔽事件对象的差异,统一转换为Flutter可识别的事件对象。Flutter采用竞技场模式对手势进行识别并决出最终获胜者。本文将从源码角度对Flutter事件传递及手势识别系统进行分析,希望与大家一同交流(本文论述基于Flutter 1.23.0)。文章作者:omegaxiao,腾讯PCG研发工程师。 一、事件传递 手势是对事件的语义化封装,手势的识别依赖于设备屏幕上所产生的各类事
在本文中,我们将以Scikit-learn的决策树和随机森林预测NBA获胜者。美国国家篮球协会(NBA)是北美主要的男子职业篮球联赛,被广泛认为是首屈一指的男子职业篮球联赛在世界上。它有30个团队(美国29个,加拿大1个)。
第一个玩家 A 总是用 "X" 作为棋子,而第二个玩家 B 总是用 "O" 作为棋子。
FaceBook希望透过释出高阶抽象的控制框架PyRobot,降低研究人员控制机器人的障碍,以加速机器人生态系整体研究的进展
Open Robotics正在与由 Jeff Bezos 创立的亚轨道航天公司Blue Origin和 NASA 合作开发 Space ROS。Space ROS 是 ROS 2 的一个版本,旨在满足航空航天软件在用于任务之前必须满足的验证和确认要求。
来源:DeepHub IMBA 本文约2200字,建议阅读5分钟 这篇文章探讨了如何使用 sklearn-genetic 包将遗传算法用于特征选择。 遗传算法是一种基于自然选择的优化问题的技术。在这篇文章中,我将展示如何使用遗传算法进行特征选择。 虽然 scikit-learn 中有许多众所周知的特征选择方法,但特征选择方法还有很多,并且远远超出了scikit-learn 提供的方法。特征选择是机器学习的关键方面之一。但是因为技术的快速发展,现在是信息大爆炸的时代,有多余的可用数据,因此通常会出现多余的特征
使用 Tkinter 开发一个简单的棋盘游戏是很有趣的!下面是一个示例,演示如何使用 Tkinter 创建一个简单的五子棋游戏:这个是我通过几个夜晚整理出来的解决方案和实际操作教程。
3月9日消息,代表人类出战的李世石九段与谷歌DeepMind人工智能程序“阿尔法围棋”之间历史性的人机大战3月9日在首尔四季酒店拉开序幕。首局谷歌AlphaGo战胜李世石。 AlphaGo由英国伦敦谷
AI 科技评论按:Facebook AI 小组今日在博客开源了一个仿真 3D 环境平台 Habitat,该平台让我们可以在其中训练与评估 AI 智能体,正式宣告「3D 训练时代」来临。雷锋网将之编译如下。
AI 科技评论按:Facebook 人工智能研究院最近推出 Pythia ——一个深度学习框架,支持视觉和语言领域的多任务处理。其模块化的即插即用设计能够帮助使用者快速构建、复制和基准人工智能模型。
给你一个数组 moves,其中每个元素是大小为 2 的另一个数组(元素分别对应网格的行和列),它按照 A 和 B 的行动顺序(先 A 后 B)记录了两人各自的棋子位置。
今天,Chatbot Arena更新了聊天机器人对战的排行榜,在经过了时间的洗礼和群众的检验之后,之前略逊于GPT-4的Claude 3竟然反超了!
译者注:Kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。本文作者讲述了自己在该平台上多次赢得竞赛的成功经验。以下是译文。 我曾经通过参加Kaggle的竞赛
谷歌机器人团队的研究人员开源了代码即策略(CaP),这是一种机器人控制方法,它使用大型语言模型(LLM)生成实现用户指定目标的机器人控制代码。CaP 使用分层提示技术进行代码生成,在 HumanEval 代码生成基准测试中优于以前的方法。
从大型的喷涂机械手、码垛机械手、焊接机械手、工业自主导航车,到小型的迎宾机器人、教育机器人、娱乐机器人、智能化可穿戴设备,一场关于机器人的专业盛会——“2014中国国际机器人展览会”(CIROS2014)于7月9日-11日在上海新国际博览中心N5、N4馆盛大上演。本届展会共吸引了来自18个国家的216家企业参展,展出面积1.6万平方米,展品范围涵盖工业机器人本体、零部件和集成应用方案以及服务机器人技术与产品。CIROS开创了中国机器人展览会行业展之先河,是目前中国机器人领域规模最大、行业影响力最强的专业展览
世界超级计算500强评选网站(www.top500.org)刊登了Michael Feldman的文章,称全球首次自动驾驶汽车赛以发生事故收场。 全球首次自动驾驶汽车赛没有完全按照计划进行。两辆机器人
作为 C 语言家族演变的一部分,C++ 由著名的计算机科学家 Bjorne Stroustrop 设计。它被设计为 C 的跨平台改进,旨在为程序员提供更高程度的内存和系统资源命令。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 对于ML学习者和从业者来说,参加竞赛是一个很好的锻炼机会,还能赚取一些零花钱。那么,你知道哪个平台比赛最多,成绩比较好的那些团队都在使用什么架构、什么模型吗?在这篇文章中,一位名叫Eniola Olaleye的数据科学爱好者介绍了他们的统计结果。 统计网站:https://mlcontests.com/ 作者得出了几个重要结论: 1、在所有竞赛中,Kaggle上的竞赛数量仍然占据1/3,而且奖金数量占270万美元总奖金池的一半; 2
调研公司 Juniper Research 22 日发布报告,对 2016 年全球科技市场的发展趋势进行了预测。报告指出,当前虚拟现实技术只是吸引了科技爱好者的极大兴趣,但明年该技术将逐渐走进主流消费者市场。 此外,可穿戴技术也将从个人消费市场走进企业市场,社交机器人将日益成为人类倾诉的对象,比 4G 网速快 100 倍的 5G 网络即将到来,而比特币技术将被越来越多的金融技术所采用。 以下为 Juniper Research 预测的 2016 年 10 大科技趋势: 1. 虚拟现实(VR)走向主流 当前,
我曾经买过加密货币,曾试图使用一些丑陋矿机挖矿,看过一些稀稀拉拉的Solidity教程。但不得不承认,在当时,我更偏爱前者,我切身体会到了加密货币的狂热,急切需要一种平衡,急切停止这种狂热行为,我最终选择了离开,大概四五个月的时间吧。
这是人类的选美比赛 ◆ ◆ ◆ 导读 【AI世代编者按】全球各种选美大赛选出的“佳丽”,你是不是一直看不惯?是不是质疑人类太主观的眼光?曾经幻想着能有一种客观标准,能使选美的结果让所有人惊艳。全球首次由人工智能担任评委的国际选美大赛,就出自这样的初衷。但机器人的选择,也引发了一系列争议。 这个选美大赛名字为Beauty.AI 2.0,是第一届由“机器”担任裁判的国际选美比赛,由一群俄罗斯和中国香港的青年搞的青年实验室(Youth Laboratories)发起,该实验室获得了微软和英伟达支持。 Beauty
美国大选终于要告一段落,“按照美国选举人制度,候选人在各州赢得的选举人票累计超过538票的一半(270张),就当选总统。”如果让你编写统计票的算法,你会如何编写?
加州伯克利机器人教授 Ken Goldberg 愁容满面,他不断摩挲着手中的咖啡杯,嘴里还念念有词的说道:“让机器人掌握这类数据怎么这么难啊。”如今,人工智能已经可以轻松处理复杂的认知工作如协助法律和
2021-02-15:给定一个整型数组arr,代表数值不同的纸牌排成一条线。玩家A和玩家B依次拿走每张纸牌,规定玩家A先拿,玩家B后拿。但是每个玩家每次只能拿走最左或最右的纸牌,玩家A和玩家B都绝顶聪明。请返回最后获胜者的分数。
在世界第二届半机械人奥林匹克运动会脑-机接口比赛中,瘫痪选手在Cybathlon BCI竞赛中争夺金牌。
选自medium 作者:Eniola Olaleye 机器之心编译 编辑:张倩 对于ML学习者和从业者来说,参加竞赛是一个很好的锻炼机会,还能赚取一些零花钱。那么,你知道哪个平台比赛最多,成绩比较好的那些团队都在使用什么架构、什么模型吗?在这篇文章中,一位名叫Eniola Olaleye的数据科学爱好者介绍了他们的统计结果。 统计网站:https://mlcontests.com/ 作者得出了几个重要结论: 1、在所有竞赛中,Kaggle上的竞赛数量仍然占据1/3,而且奖金数量占270万美元总奖金池
△人工智能机器人在无限制下注 扑克中击败顶级职业扑克选手 王新民 编译自Nature 量子位·QbitAI 出品 人类发明的那些智力游戏,快要全面沦陷了。 人工智能已经在国际象棋、跳棋、围棋和西洋双路棋上击败了人类,最近它又占领了扑克领域。 两个不同团队开发的两个机器人,先后在一对一无限制下注的德州扑克上征服了多位职业扑克玩家。 第一个打败职业玩家的算法,是DeepStack,由加拿大阿尔伯塔大学的计算机科学家与查尔斯大学和捷克技术大学的合作者共同开发的。一个月后,在美国宾夕法尼亚州匹兹堡的Rivers
编程世界既神秘又充满乐趣,而今天,我们又将一起踏上学习编程的奇妙旅程,今天我们将用python通过编写简单而有趣的投色子游戏,探索代码背后的魔法力量。无论你是完全的初学者还是有一定经验的编程爱好者,这个项目都将为你打开编程的大门,让你体验到编程的乐趣与成就感。
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