AI 科技评论按：OpenAI 于今日发布了 Neural MMO，它是一个为强化学习智能体创建的大型多智能体游戏环境。该平台支持在一个持久、开放的任务中使用大规模且数量可变的智能体。将更多的智能体和物种囊括到环境中可以更好地执行探索任务，促进多种生态位的形成，从而增强系统整体的能力。
本次任务覆盖广东省部分地区数百平方公里的土地，其数据共3个大文件，存储在OSS上，供所有参赛选手下载挖掘。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 源 | 百度NLP 排版 | 夕小瑶的卖萌屋 本文介绍『文心大模型』的一项最新工作：“地理位置-语言”预训练模型ERNIE-GeoL。 论文链接： https://arxiv.org/abs/2203.09127 实践中的观察 近年来，预训练模型在自然语言处理、视觉等多个领域都取得了显著效果。基于预训练模型，利用特定任务的标注样本进行模型微调，通常可以在下游任务取得非常好的效果。 然而，通用的预训练语言模型在应用于地图业务（如POI检索、POI推荐、POI信息处理等
前段时间看到了一篇文章，很有启发，就有了这篇推送。文章中所讨论的使用熵值来计算城市的功能混合度，思路很棒。
数据科学家通常被认为拥有一份超级酷和令人兴奋的工作，但事实上它并不像看起来那样迷人。但这不一定是坏事，我只是发现新晋的数据科学家没有意识到他们正在进入什么领域。 翻译 & 整理 | 杨阳 出品 | AI科技大本营 最近，我遇到了很多有兴趣转行到数据科学领域的人。他们总是问我的第一件事是：“典型的一天是什么样的？”。我看过很多概述数据科学家应用技能和工具的文章，但我看不到很多展现日常工作的真实案例。 虽然每一天都不一样，但这些任务代表了我作为一家大型金融机构的高级数据科学家的典型的一天。 每日一览 8:
上一篇文章，我简单讲解了一下，我作为一个前端是如何看待Rust的，里面稍微提及了一下Rust的所有权机制和内存安全，说着的，Rust的所有权机制以及后续带来的生命周期问题确实不好理解，我一边看了TRPL的讲解，另一边又找了好几篇博文，最终写了这篇文章，这篇文章的布局和写作顺序可能有与其他人的文章不同，包含了我完全个人的理解和知识框架，因此也难免会有疏漏，如有疏漏，也请大家可以谅解，共同讨论与学习。
数字农业是一种现代农业方式，它将信息作为农业生产的重要元素，并利用现代信息技术进行农业生产过程的实时可视化、数字化设计和信息化管理。能将信息技术与农业生产的各个环节有机融合，对于改造传统农业和改变农业生产方式具有重要意义。
世界分区，是UE5给大世界项目提供的一套新的解决方案。相比于UE4的WorldComposition有了非常多的改进。官网也有很具体的介绍：
---- 我的GIS/CS学习笔记：https://github.com/yunwei37/ZJU-CS-GIS-ClassNotes <一个浙江大学本科生的计算机、地理信息科学知识库 > ---- 注记文本模型 空间数据模型分为： 矢量模型 栅格模型 注记文本模型 注记文本模型是GIS的空间数据模型的一种。 分类 GIS的注记可以分为以下3类： 注记标签 annotation label： 选择要素层中的某个属性值作为标记，附着在各要素的旁边显示，与要素具有正式的连接关系 标签的显示风格与
上面图中是打砖块游戏的主要 3D 节点元素，Shawn这两天在学习 Unity 与 Creator3D 感受到制作 3D 游戏与 2D 游戏最大的不同是 3D 游戏是在模拟一个真实世界，下面我打砖块游戏场景中的主要 3D 节点做个简要说明。
简单工厂模式是属于创建型模式，是工厂模式的一种。简单工厂模式是由一 个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。定义了一个创建对象的类，由这个类来封装实例化对象的行为(代码)。当我们会用到大量的创建某种、某类或者某批对象时，就会使用到工厂模式。 由于创建实例的方法通常为静态(static)方法，因此简单工厂模式又被成为静态工厂方法模式(Static Factory Method)。
Yao Yao, Zhenhui Sun, Linlong Li, Tao Cheng, Dongsheng Chen, Guangxiang Zhou, Chenxi Liu, Shihao Kou, Ziheng Chen, Qingfeng Guan. 2023. “CarbonVCA: A Cadastral Parcel-Scale Carbon Emission Forecasting Framework for Peak Carbon Emissions.” Cities 138: 104354. doi:https://doi.org/10.1016/j.cities.2023.104354.
Cocos是由厦门雅基软件有限公司推出的开源游戏引擎，目前支持2D和3D游戏开发，不过最擅长的还是2D游戏开发，3D相关的引擎技术也是最近两年才提供的技术。2021年年初，Creator 3.0版本正式发布，将2D和3D两套产品进行合并，开始引擎一体化建设。Cocos Creator 进行了多次版本迭代，立足2D应用领域、持续进行优化的同时，在3D方面也取得长足进步。
各位小伙伴，最近全国各地陆续发现新型冠状病毒感染的肺炎疫情，又赶上春节，大家出门请注意戴口罩，做好防护~~
2017年10月16日，国务院印发《关于开展第三次全国土地调查的通知》（国发〔2017〕48号） 2017年12月12日，贵州省人民政府印发《关于开展贵州省第三次全国土地调查的通知》（黔府发〔2017〕33号） …… 2018年6月23日，贵州省土地学会印发《关于举办贵州省第三次全国土地调查专业技术培训班的通知》（黔土学发〔2018〕12号）
个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例**。定义了一个创建对象的类，由这个类来封装实例化对象的行为(代码)。当我们会用到大量的创建某种、某类或者某批对象时，就会使用到工厂模式。
来源 | 经授权转载自 ClouGence 公众号 背景知识 什么是地理信息数据 地理信息数据的定义主要来自于我们熟知的星球——地球。我们知道地球表面是一个凸凹不平的表面，是一个近似的椭球体。以海平面为参照已知最点和最低点之间有接近 2 万米的差距。 珠穆朗玛峰，8848.86 米含冰层（人民日报：2020 年 12 月 8 日） 马里亚纳海沟，相对海平面深 10909 米（人民日报：2020 年 11 月 30 日） 即便是海平面也会在月球潮汐引力的作用下变化着，更不要提气候变化导致的海平面升
在之前的多篇文章中，我都反复告诫大家，不要滥用字典来传大量数据。因为当你的函数收到一个字典的时候，你根本不知道这个字典里面有哪些Key，你必须有一层一层往上看，找到所有尝试往字典里面添加新Key的地方，你才能知道它总共有哪些Key。
走出NASA，向大地“下战书”，他要用卫星遥感数据改变中国农业
由于Python属于动态类型语言，所以只有在运行代码的时候才能够知道变量类型，而这往往会让我们在调用其他人的代码，或者自己很久以前（昨天）写的代码时传入错误的变量类型，导致bug产生。
随着城市建筑密度越来越大，建筑物的日照规范也被纳入城市规划的指标之中，一方面要衡量现有建筑是否符合规范，另一方面又要对未来城市规划提供参考依据。应用GIS空间分析方法可以方便的找出不符合建筑日照规范的建筑。
本文面向的是入门到中级的数据科学家，或对利用机器学习算法来解决问题感兴趣的数据分析师。 面对各种各样的机器学习算法——“我应该用哪一个？”，是一名初学者经常遇到的问题。问题的答案，取决于许多因素，包括
如果曾经在Python中使用过线图，条形图等图形，那么一定已经遇到了名为matplotlib的库。
飞桨的新产品 PaddleSeg 全新上线，重点针对图像分割领域，面向开发者提供了完备且易用的工业级分割模型库。
【转载请注明来源和作者】 你有没有经常看到网上有种帖子，叫做“大神帮忙p个图”，“大神帮忙p个背景"? 这种你在网上一搜可以搜出成千上万条： 可见大家对这种把感兴趣的部分从图中抠出来的应用技术很感兴趣
关注深度学习、神经网络最近几年发展的朋友一定知道，现在图像的语义分割等技术最近几年发展非常迅猛，最典型的就是像Mask R-CNN这样的神作，可以非常精准的从图像中分割出不同的物体。
图层是地图最基本的组成部分。它是表示现实世界现象的矢量图形或光栅图像形式的空间数据的集合。大家平常在地图中看到的建筑、点位、道路、河流等都是图层。而最终呈现到我们面前的地图是一个由无数图层叠加起来的地图，今天我在这里就给大家讲一讲在ArcGis中的层。
在昨天的文章里面，我们讲到了，当子类试图覆盖父类的时候，可以通过类型标注来发出警告。今天，我们来讲讲如何直接禁止覆盖。
AI 科技评论按：这篇博客来自 Jetpac（现被谷歌收购） CTO、苹果毕业生、TensorFlow 团队成员 Pete Warden。文中讨论了一个很容易被机器学习领域的研究人员们忽略的问题：你是否真的清楚数据对模型表现有多大影响，同时你又有没有付出适当的精力在改善你的数据上呢？已经为生产环境开发过模型的研究人员相信已经对这件事足够重视，不过也不妨重温一下其中的重要思路。
【飞桨开发者说】黎昆昌，CCF BDCI遥感影像地块分割赛道冠军团队、CCF BDCI 2020 综合特等奖团队队长，中国科学院深圳先进技术研究院20级硕士。
（文章可以闲了看看，遇错看看，今后不再额外发文/除非重大更新 - 入口：[公众号后台 -联系作者选项-更新播报]）
当子类试图覆盖父类的时候，可以通过类型标注来发出警告。今天，我们来讲讲如何直接禁止覆盖。
原文地址 http://tools.android.com/tech-docs/support-annotations
本文从生产层面强调了深度学习项目开发中需要更加重视数据集的构建，并以作者本人的亲身开发经验为例子，分享了几个简单实用的建议，涉及了数据集特性、迁移学习、指标以及可视化分析等层面。
MIT6.0002课程《计算机科学与用Python编程》(Computer Science and Programming in Python)针对没有或有少量编程经验的学生，目的是让学生了解计算在解决问题中的作用，并帮助学生用自己的能力编写小的程序并实现目标。在当中这节机器学习导论课中，Grimson教授介绍了机器学习，并展示了使用特征向量进行监督学习的例子。 主讲人： Eric Grimson Eric Grimson是麻省理工学院计算机科学与工程学教授2011年至2014年间，担任麻省理工学院的校长，
完成一个WPF版本里最常用的一个功能场景：多边形（地块单元）的一套基本操作（我们以后简称煎饼果子来一套功能）。主程序是我以前做的WPF版本万能框子，绿色是目前已经完成的功能。
Andrej Karpathy 是深度学习计算机视觉领域、生成式模型与强化学习领域的研究员。博士期间师从李飞飞。在读博期间，两次在谷歌实习，研究在 Youtube 视频上的大规模特征学习，2015 年在 DeepMind 实习，研究深度强化学习。毕业后，Karpathy 成为 OpenAI 的研究科学家，后于 2017 年 6 月加入特斯拉担任人工智能与自动驾驶视觉总监。
在机器学习中，您标注的数据是AI模型的基础，因此选择正确的方式十分重要，建立质检流程，跟进每一个测试环节。随着技术比以往发展地更迅速，人工智能在安全和人脸识别方面的应用愈加普及。当我们使用人脸解锁手机的时候，比如，科技巨头苹果公司通过多轮测试使人脸识别变得准确——正是通过详细的关键点来实现的。
假设有一个很长的花坛，一部分地块种植了花，另一部分却没有。可是，花不能种植在相邻的地块上，它们会争夺水源，两者都会死去。
我们将生活在两个平行的世界中：虚拟与现实，沉浸在这两个独立但又通过区块链技术连接的世界中。
这就是法国小哥 Stanislas Chaillou 产出的一只设计GAN，名字叫ArchiGAN。
今天，我们继续「Rust学习笔记」的探索。我们来谈谈关于「Rust学习笔记之泛型、trait 与生命周期」的相关知识点。
笔者的主力语言是Java，近三年Kotlin、Groovy、Go、TypeScript写得比较多。早年间还写过一些Python和JavaScript。总得来说落地在生产中的语言都是应用级语言，对于系统编程级语言接触不多。但这不妨碍我写下这么一篇笔记，说不定也有一些常年在应用层的同学想领略一下Rust的风采呢。
机器之心报道 编辑：陈萍、泽南 AI 发展方向需要转向「小数据」了。 吴恩达（Andrew Ng）在 AI 领域有着很高的声誉。在 2000 年代后期，他率先使用 GPU 与斯坦福大学的学生一起训练深度学习模型，并于 2011 年创立了 Google Brain，以通过分布式集群计算机开发超大规模的人工神经网络。2014 年 5 月，吴恩达加入百度，负责「百度大脑」计划，并担任百度公司首席科学家，2017 年 3 月，吴恩达宣布从百度辞职。2017 年 12 月，吴恩达宣布成立人工智能公司 Landing
用数据说话是当今社会的一个特别流行的词，它反映了当今人类面对这个信息爆炸时代所需要做出的必然的改变。 有预测截至2020年，整个数字世界的数据量将达到44ZB，或者是44万亿GB，这个量级是2013年
我们在使用oracle数据库做程序开发时，一般都会使用plsql做客户端连接查询工具，在写sql语句时plsql经常会报并非所有变量都已绑定01008这样类似的异常错误，通常我们程序员还看不出具体有什么毛病，具体错误提示见下图显示：
在《国家科学评论》(National Science Review, NSR) 的机器学习专题期刊中，介绍了南京大学周志华教授发表的一篇论文《A brief introduction to weakly supervised learning》，本文对此做编译介绍，希望这篇文章能对你有所帮助，让你在学习和应用AI技术的道路上更进一步！
王小新 编译自GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今年，Kaggle网站举办了一场用肺部CT图像进行肺癌检测的比赛Data Science Bowl 2017，提供百万美元奖金池。美国国家癌症研究所为比赛提供了高分辨率的肺部CT图像，在比赛中，参赛者根据给定的一组病人肺部CT三维图像，预测癌症风险。 Julian de Wit和Daniel Hammack合作完成的解决方案获得了比赛的第二名。Wit最近写了一篇博客来介绍他们的方案。他们通过3D卷积神经网络，来构建结节探测器，预测患癌可
先阐明一下观点,可以使用单体（单线程）应用程序解决的问题,都不应该使用分布式系统来解决，因为分布式真的很复杂。
跟踪日志发现是某个服务抛出的异常信息，奇怪的是这个服务上线也有一段时间了。之前很少看到类似的错误信息，最近偶尔多了起来。
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