注意: 本文 SpringBoot 版本为 2.5.2; JDK 版本 为 jdk 11.
作者丨Aritra Roy Gosthipaty and Ritwik Raha 来源丨AI公园 编辑丨AiCharm
选自Medium 作者：Kevin Yang 机器之心编译 参与：路雪 最近，我一直在研究在 GloVe 词嵌入中做加减法。例如，我们可以把「king」的词嵌入向量减去「man」的词嵌入向量，随后加入「woman」的词嵌入得到一个结果向量。随后，如果我们有这些词嵌入对应的语料库，那么我们可以通过搜索找到最相似的嵌入并检索相应的词。如果我们做了这样的查询，我们会得到： 我们有很多方法来搜索语料库中词嵌入对作为最近邻查询方式。绝对可以确保找到最优向量的方式是遍历你的语料库，比较每个对与查询需求的相似程度——这当
摘要：在这篇文章中，我们将回顾一些基础的跟踪方法。首先，我们将介绍几种视觉跟踪方法。然后，我们将解释如何对它们进行分类。我们还将讨论直接视觉跟踪的基本内容，特别关注基于区域的方法和基于梯度的方法。
如今的数据世界正在飞速变化，但许多企业似乎还未跟上这一趋势的脚步。有行业专家预测，到2025年，80%或以上的数据将是非结构化数据。但德勤的一项调查显示，只有18%的企业对非结构化数据分析做好了准备。这意味着绝大多数企业拥有的大部分数据都无法利用，而这也就突显了拥有正确工具的重要性。
实际的系统几乎不可能仅有单一的bean，都是很多个bean协作提供服务。本文目标也就是讨论如何冲破单一 bean 定义而让多 bean 协作实现系统。
你必须以根据实际的业务需求进行数据建模。在这个过程中，对于什么样的模型是正确的数据模型可能会出现不同的争议。重要的是将最大的建模工作应用于受最频繁的业务事务影响的实体。
在 Kubernetes 中，将 pod 调度到集群中特定节点的任务由 kube-scheduler 完成. 该组件的默认行为是根据创建的 pod 中每个容器的资源请求和限制来过滤节点。然后对可用节点进行评分，以找到最适合放置 pod 的节点。
在 IT 领域工作了二十多年，我遇到了各种描述 IT 环境的不同方法。我最喜欢的模型是我自己提出的数据驱动模型，但需要最新的 CMDB 和 Visio。有像 TOGAF 这样的标准方法，提供 Open Group ArchiMate 图表定义，用于建模企业架构。规格很广泛，但我想我会分享我使用通用办公生产力工具 Powerpoint 的简单解决方案。
在这篇文章中，我们将探讨一种比较两个概率分布的方法，称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中，我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。KL散度帮助我们衡量在选择近似值时损失了多少信息。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类
合并数据集，是数据科学中常见的操作。对于有共同标识符的两个数据集，可以使用Pandas中提供的常规方法合并，但是，如果两个数据集没有共同的唯一标识符，怎么合并？这就是本文所要阐述的问题。对此，有两个术语会经常用到：记录连接和模糊匹配，例如，尝试把基于人名把不同数据文件连接在一起，或合并只有组织名称和地址的数据等，都是利用“记录链接”和“模糊匹配”完成的。
Graphical abstract. Credit: DOI: 10.1016/j.brs.2022.01.016
近几十年来，在运动生物力学和康复环境中对人体运动的研究取得了长足的进步。基于视觉的运动分析涉及从顺序图像中提取信息以描述运动，可以追溯到19世纪后期， Eadweard Muybridge首先开发了捕获屈步态图像序列的技术。此后，运动分析相关技术进步很快，与不断增长的需求相平行，这些技术可以捕获从临床步态评估到视频游戏动画在内的各种运动。在运动生物力学和康复应用中，人体运动学的定量分析是一种功能强大的工具，生物力学工具已经从使用图像的人工注释发展为基于标记的光学跟踪器，基于惯性传感器的系统以及使用复杂的人体模型，计算机视觉和机器学习算法的无标记系统，已经取得了长足的发展。
今天为大家介绍的是来自Alpha A. Lee团队的一篇关于蛋白质抑制剂设计的论文。寻找能增加配体对靶蛋白亲和力的化学修饰是一个常见的药物设计挑战。随着结构生物学技术的提高，现代同步辐射装置使其从手工艺发展为每月可处理数百种不同配体与蛋白质的相互作用。然而，一个将高通量晶体学数据转化为配体设计预测模型的框架是目前缺少的部分。在这里，作者设计了一种简单的机器学习方法，通过单一蛋白质与多种配体的实验结构和生化测量来预测蛋白质-配体亲和力。本文的关键是使用基于物理的能量描述符表示蛋白质-配体复合物，并采用学习排序方法推断出结合模式之间的相关差异。作者针对SARS-CoV-2主蛋白酶（M Pro）进行了高通量晶体学实验，获得了超过200种蛋白质-配体复合物及其结合活性的并行测量。这使得能够通过一步合成库来提高两种不同的微摩尔浓度击中的效力超过10倍，达到一种非共价和非肽类拟态抑制剂。关键的是，本文提出的方法成功地将配体扩展到结合口袋的未探索区域，在化学空间中进行大规模且富有成果的改进。
因为某些测试生来就会产生依赖环境的结果，我们提供了方法来指定替代的“预期”结果文件。每一个回归测试可以有多个比较文件来展示在不同平台上的可能结果。有两种独立的机制来决定为每一个测试使用哪个比较文件。
Efficient Initial Pose-graph Generation for Global SfM
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：https://medium.com/@raviyasas/spring-boot-best-practices-for-developers-3f3bdffa0090
今天给大家介绍的是来自爱丁堡大学的Antreas Antoniou等人在arXiv上发表的文章”DATA AUGMENTATION GENERATIVEADVERSARIAL NETWORKS”。该模型基于图像条件生成对抗网络，从源域获取数据并学习获取任何数据项并将其生成为生成其他类内数据项。由于这个生成过程不依赖于类本身，它可以应用于新颖的不可见的数据类。
导语 在客户端自动化中，如果需要对UI进行操作，控件识别和操作是最基础的能力。在windows标准控件中，我们可以通过FindWindow来找到窗口，FindWindowEx来找到子窗口和按钮，在selenium测试web页面，我们通过find_element_by_xpath、find_element_by_css_selector、find_element_by_id等等来找到页面元素。但是，在大多数应用程序中使用的都是非标准的控件，无法通过FindWindowEx来找到某个按钮，也无法通过某个ID来找
Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具，也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。主要包含了三部分：Airtest IDE、Airtest（用截图写脚本）和 Poco（用界面UI元素来写脚本）。来自Google的评价：Airtest 是安卓游戏开发最强大、最全面的自动测试方案之一。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读，加深对图像识别原理的理解（公众号贴出的代码显示不全仅供参考，详细代码可以在git
Google的最新一项研究提出了OPRO优化方法(Optimization by PROmpting)，它利用LLM作为优化器，解决一系列用自然语言描述的任务，包括线性回归、旅行商问题(TSP)问题等。让我们来看看是如何做到的吧！
Summary：本章介绍为什么要学习源码并分享个人学习感悟，想看干货的朋友可以直奔三四章~
为药物设计新分子需要手动，且耗时，容易出错。但麻省理工学院的研究人员现在已朝着完全自动化设计过程迈出了一步，这可以大大加快速度，并产生更好的结果。
在MySQL 8.0.17中，我们在TPC-H基准测试中观察到一个特定的查询。该查询的执行速度比MySQL 8.0.16快20％。这项改进的原因是实施了“ antijoin”优化。
[ 导读 ]英雄联盟是一个需要默契团队配合的多人对战游戏。在瞬息万变的战斗中，如何做出正确的决策非常重要。最近，数据分析师 Philip Osborne 提出了一种利用人工智能技术提升英雄联盟中团队决策水平的方法，并将其开源。该方法不仅参考了大量真实游戏的统计结果，也将当前玩家的偏好计算在内。
之前文章说过， DI其实是一个过程。该过程中，bean可通过如下方式定义它们之间的依赖关系：
摘要：估计图像相对于 3D 场景模型的 6 自由度相机位姿，称为视觉定位，是许多计算机视觉和机器人任务中的一个基本问题。在各种视觉定位方法中，直接 2D-3D 匹配方法由于其计算效率高，已成为许多实际应用的首选方法。在大规模场景中使用直接 2D-3D 匹配方法时，可以使用词汇树来加速匹配过程，但这也会引起量化伪像，从而导致内点率降低，进而降低了定位精度。为此，本文提出了两种简单有效的机制，即基于可见性的召回和基于空间的召回，以恢复由量化伪像引起的丢失匹配。从而可以在不增加太多的计算时间情况下，大幅提高定位精度和成功率。长期视觉定位 benchmarks 的实验结果，证明了我们的方法与SOTA相比的有效性。
作者在 Kaggle 中上传了模型的每个部分，以便大家更好地理解数据的处理过程与模型结构：
文章：A Survey of Localization Methods for Autonomous Vehicles in Highway Scenarios
文章：LiDAR-Generated Images Derived Keypoints Assisted Point Cloud Registration Scheme in Odometry Estimation
随着软件开发行业正发生整体转变，我们越来越依赖 Copilot 和 GPT 等 AI 工具来生成代码、提高生产力，所以必然要据此调整对人才的甄选思路。
如我们之前所述， Lucene 以及 Elasticsearch 的近似 kNN 搜索基于在 HNSW 图中搜索每个索引段并组合所有段的结果来查找全局 k 个最近邻。当最初引入时，多图搜索是在单个线程中顺序执行的，一个接一个地搜索每个段。这带来了一些性能损失，因为搜索单个图的大小是亚线性的。在Elasticsearch 8.10中，我们并行化了向量搜索，如果线程池中有足够的可用线程，则在 kNN 向量搜索中为每个段分配一个线程。由于这一变化，我们在夜间基准测试中看到查询延迟下降到之前值的一半。
除此之外，还可以通过一些普适的最佳实践，减少编译范围、编译步骤提升 Webpack 性能，包括：
在Spring框架中，在配置文件中声明bean的依赖关系是一个很好的做法，因为Spring容器能够自动装配协作bean之间的关系。这称为spring自动装配。
本文介绍了ORB-SLAM3,这是第一个能够使用单眼、双目和RGB-D相机,使用针孔和鱼眼镜头模型执行视觉、视觉惯性和多地图SLAM的系统.
今年，大型语言模型（LLM）成为 AI 领域关注的焦点。LLM 在各种自然语言处理（NLP）任务上取得了显著的进展，在推理方面的突破尤其令人惊艳。但在复杂的推理任务上，LLM 的表现仍然欠佳。
前面跟小伙伴们分享了 SpringMVC 一个大致的初始化流程以及请求的大致处理流程，在请求处理过程中，涉及到九大组件，分别是：
作为Flatiron School数据科学训练营(Data Science Bootcamp)的一名应届毕业生，我收到了大量关于如何在技术面试中取得好成绩的建议：一个不断出现在前沿的软技能是向非技术人员解释复杂机器学习算法的能力。
文本框自动完成是一项十分常见的功能。从表单的自动填充到搜索引擎的智能提示，这个功能极大地提高了用户的输入效率，也有效地防止了手误的可能。 但是，积极进取的你，有没有想过如此快速出现的自动完成是如何实
最最近，“向量数据库”已成为数据库领域内最热门的术语，即使非搜索引擎数据库，也在添加向量搜索功能。也许您对向量数据库的火热感到困惑，这是一门新的、前沿技术吗？事实上，向量数据库 已经存在了好几年（很多新的向量库诞生于2019年）。如果您正在寻找最佳的检索性能，那么将基于关键字的搜索（有时称为分词搜索）与基于向量的方法相结合的混合方法代表了最先进的技术。
示例：数据保存在A列中，需要对其中的音标部分标注下划线，如C列所示。匹配这样的非典型字符，正则表达式是最佳选择。
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在机器学习的世界中，最优化问题非常重要，它们能使世界变得更好。最优化问题旨在寻求完成某件事情的最佳方式，比如手机 GPS 计算达到目的地的最短路线，旅游网站搜索与行程相匹配的最便宜的航班。同时，机器学习应用通过分析数据模式进行学习，并试图为任何给定的最优化问题提供最准确和最人性化的答案。
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑，PC或智能手机的屏幕上，根据卡片的位置和方向，渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1：隐形妖怪增强现实卡。 上个学期，我参加了计算机视觉课程，对投影几何学的若干方面进行了研究，并认为自己开发一个基于卡片的增强现实应用程序将是一个有趣的项目。我提醒你，我们需要一点代数来使它工作，但我会尽量少用。为了充分利用它，你应该轻松使用不同的坐标系统和变换矩阵。 <免责声明 首先，这篇文章并不是一个教
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑，PC或智能手机的屏幕上，根据卡片的位置和方向，渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1：
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