JUnit Mock 最近在写一个 Spring Controller 的 JUnit 单元测试时，需要将一个Mock对象塞入到Controller的私有成员变量中，发现怎么都塞不成功，这才引发了这篇探索如何访问和修改被动态代理对象的私有变量 开涛博客中提到了如何从CALLBACK中抽丝剥茧找到目标对象，虽然不如图中简单优雅，但是对于理解代理类的构造很有好处，推荐大家看看：http://jinnianshilongnian.iteye.com 要理解它必须学懂两个知识点：动态代理原理和Spring动态代理机制 关于动态代理的底层实现不展开，大家阅读下方两篇即可。 Reference 1: Understanding proxy usage in Spring Reference 2: 占小狼 - cglib动态代理 而说到Spring动态代理Bean的实现机制， 如何塞入就不用在细说了吧，目标对象都有了随便你怎么反射改变量咯。 image.png 图中注释掉的o3实现会报错，大家可以自己去看看是为什么。
人工智能与脑科学的进展 今天在这里，我想和大家探讨一个问题，那就是我们的智能如何从物理材料中实现突破，这是科学界还未解答的问题。 目前有两种研究途径，首先是研究大脑，因为大脑是有智能的，第二是努力打造一种具有智能的机器。这是两种学习智能的方法，已经进行了很长时间了。 首先可以看一下，我们的人工智能在过去的十几年里取得了重大进展，最近人工智能已经战胜了人类围棋的冠军，而且国际象棋、德州扑克也已经被人工智能攻下，现在我们看到的则是无人驾驶汽车，比如Uber就在进行这样的测试 这个时候我们就可以对网络当中滞后的阶段进行探测，看一下成为条件的时候它是怎么编码的。 通过这样的一些模型当中的编码，可以很好的复现一些皮层当中出现的词，我们对模型进行训练。
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人类越来越接近于了解大脑如何编码视觉信息，因为研究人员现在已经开发出一种方法，可以将随时间变化的大脑反应映射到图像，以揭示大脑如何处理视觉信息。 研究人员引入动态电极到图像(DETI) 映射，这是一种利用高脑电图(EEG) 的时间分辨率，以呈现与不同神经信号随时间变化的视觉特征图。 DETI 映射过程示意图 DETI 映射过程示意图如上。 神经科学教授Bruce C.Hansen 表示，“在观看任何环境时，我们的大脑通过大量神经元编码视觉信息，以实现各种智能行为。 “考虑DETI制图程序如何工作的一种方法是，将一幅图像传入大脑，并将产生的神经编码投射回图像上。” DETI 程序生成的映射数据为图像的神经编码如何随时间演变提供了新的重要见解。
“ 去年十一月，我有幸在 Facebook 位于门洛帕克市的总部采访了 Candela 和他的部分团队，我也清楚地看到人工智能是如何一夜间变成了 Facebook 不可或缺的一部分。 在我进行采访的两天前，Facebook 发生了传播假新闻帮助川普竞选的事件，扎克伯格评论说“太疯狂”，这个评论就像是火上浇油，很多人觉得 Facebook 是涉嫌串通将假消息放在 News Feed（动态信息流 两天后，他去 Facebook 面试了，一周后，他加入了 Facebook 的广告团队，领导一个小组研究如何向用户展示更多相关广告。 好消息是因为 AML 已经完成了类似于 News Feed 动态信息流中的机器学习部分，所以“他们不用从抓取数据开始做起“，Candela 说，“他们有一两个熟悉机器学习的工程师负责联系其他运作排序类应用的团队 在他 5700 字的构建社交社区的声明中，7次提到了“人工智能”，阐释机器学习和其他技术能够如何帮助 Facebook 保持社区安全和消息灵通。 ?
OK，我们通过一个更加常见的例子来说明如何在通过抽象在Java世界使用代理模式。 那么，如何用程序来实现小明使用海外代购这个方式购买到手机呢？ 在此之前，我们需要明确一点，计算机程序的实现必然是对现实生活的一种抽象。所以，我们第一步先抽象出一个叫做“人”的类。 那么我们就需要进一步确定： （1）这个动态代理类需要在运行时指定哪些接口？ （2）这些接口的实现类实例的方法调用将会被谁编码？会被编码为什么？ 既然动态代理类这么牛叉，那么如何创建和使用它呢？ 动态代理类实践 还是之前小明海外代购iPhoneX的例子，编写动态代理类。 ，主要体现在： 动态代理类不需要在编码中明确实现业务接口（BuyerDynimicProxy并未实现Buyer接口），而是在运行时动态指定。
Jonathan Mugan专注人工智能、机器学习与自然语言处理的结合。本次演讲中，他重点阐述了如何从自然语言处理到人工智能，以及两条具体路径：符号路线和亚符号路线。 ? 世界模型 计算机需要关于世界如何运作以及如何与之交互的因果模型。人们不会说一切事情来表达一个信息，只会说没有被我们共同的概念所涵盖的东西 。编码我们的共享概念最有效的方法来是借用模型。 模型表达了世界如何根据事件变化。回顾商务购买框架 ，后来，一个人有更多的钱，另一个人有更少的钱 ，从模型中读出这样的结论 。 模型的纬度： 概率：确定性与随机比较。 例如, 有限自动机与Petri网比较 时间的： 静态与动态比较。 例如, 贝叶斯网络与动态贝叶斯网络比较 通过模型合并表达法： ? ? ，例如一个句子，将其编码为一个向量。
从通过轻触按钮、发布Ark智能合约来部署新区块链，到充当桥梁实现区块链之间的连接（如何进行合并？），Ark可能成为区块链平台中的主要玩家。 而Ark给出了解决方案，即只需要购买Ark，并与它交互。 与用户相比，Ark受益更多。开发者通过执行智能桥梁，就能整合多种不同的区块链性能为己所用。 任何人都可以创建编码监听器，这样既可以从网络中获益，又利于网络发展。 以ACES（Ark合同执行服务）为例。ACES由Ark成员开发，是采用智能桥梁技术的第一个编码监听器。 Ark的按钮区块链就像是为高速公路增加新的行车道，一条只允许从指定公司购买车辆通行的行车道。这样，Ark的主干高速公路便能保持良好的路况。 通过Ark按钮启动的区块链将会与智能桥梁兼容。 完成上述更新之后，他们的路线图（没有特定顺序）是： 1.对其核心协议进行彻底检查，使Ark更快、更具可扩展性、拥有更具动态的收费结构和更好的稳定性；做好多项付款交易以及智能合约部署的准备工作； 2.发布整个平台的技术文档
如何让用户买的爽？在这问题引导下电商品牌之间的竞争从网络稳定性、物流流程的PK，转到了今年更高级的竞争领域：人工智能和算法的较量。 人工智能个性化服务包括： 动态更改每个用户的网站界面，包括搜索功能 发送有针对性的营销信息 展示自动化、个性化的广告 在特定的时间段为用户提供有吸引力的购买内容 我们常说的精准营销就是在正确的时间，以正确的渠道把消费者感兴趣或需要的商品呈现给他 搜索行为的妙用 调查显示，在购买产品之前，大约88％的消费者会先在网上进行搜索，消费者希望能快速准确搜索到想要找的商品。如何在用户搜索时引导他快速发现想要的内容，也是电商运营的一个重要部分。 ? 通过人工智能和机器学习，可以实现市场营销预测的有： 客户将购买什么 客户不想看到什么 他们典型的价格门槛 他们可能性产生购买行为的时间段 根据上述的条件和大量的数据，企业则可以预估将采取哪些营销计划。 人工智能根据多种数据：市场条件、用户行为和需求、库存情况及内部运营需要，来实现实时调整定价。比如谷歌的动态定价会根据买家之前支付的价格，自动调整用户能够接受的最低价格。
但客户在某个节点购买的机器有限，当满载时，依旧会出现非最优调度，进⽽影响用户体验。 低时延 Pacing 模块会动态计算帧间间隔时间 N，将⾳视频数据包在 N 时间内均匀下发。如此可以兼顾端上低延迟和平滑发送。 ? 为了追求更极致的体验，Pacing 可以变得更加智能。 - 更灵活的拥塞控制 - ⼀个好的 Pacing 算法依赖智能的拥塞控制算法。Google TCC 通过探测包组到达时延，结合⼀系列滤波算法，减少噪声影响后，评估出当前⽹络的情况。 我们在WebRTC 协商时，动态为某些终端设备开启智能软解，部分场景时延可以降低 75% 以上。 我们通过在 SDP 交互时，下发机型软解配置，并在运⾏过程中上传机器负载信息，联动编码器动态调整，下发动态软解配置，以降低软解时的负载。 ?
无人机到底应该在哪飞，如何飞，消费者还能任性地买无人机吗？ 可以说，条例为逐步进入自动化、智能化的科技社会做出了准备，是重要的管理方法探索。 购买轻型无人机仍需实名 《征求意见稿》还指出，除了微型无人机，购买其它民用无人机的单位或个人应当通过实名认证、应当向民用航空管理机构实名注册登记并根据有关规则进行国籍登记、应当具有唯一身份标识编码，飞行应当按照要求自动报送身份标识编码或者其他身份标识 因此，轻型无人机虽然无需申请飞行计划，但需向综合监管平台实时报送动态信息。 购买轻型无人机的用户除了自用，还大量地将该类产品作为礼物，因此销售实名备案并不能实现购买者和使用者的一致性。小型及以上无人机功能强大，以作业为主，购买者基本上都是专业用户或者相关企业。
购买皮带完成 完成购买，开始发货 三、动态代理——全能中间商 在上面的概念和例子中，代理类和目标类都是事先已经存在的，其接口/抽象方法和所需要代理的方法都已经指明，这种代理模式被称为 静态代理 那么如何解决这个问题呢？动态代理 由此诞生。 动态代理能够让系统在运行时根据实际需要 动态创建代理对象 ，并且可以让同一个代理对象代理不同目标对象和不同方法。 当在代理对象上调用代理方法时，方法调用会被编码并分配到对应调用处理器的invoke方法进行执行。 该解决方案让我们在编码过程中可以更加灵活、可扩展的进行逻辑处理，比如Java RMI中使用到的远程代理，在进行本地开发时，我们只需要像使用本地对象一样使用远程代理对象进行变成即可，无须关心远程代理在实际调用方法时需要进行序列化 所以如何合理地使用代理模式是一个需要持续思考的问题。
Adam Santoro等 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 想象一下在阿加莎·克里斯蒂（《东方快车谋杀案》作者）的侦探小说里收集所有证据找出犯人的读者，在足球滚到河边时上前停球的小孩，甚至一个购物者在购买水果时比较猕猴桃和芒果的优点 这种能力被称为关系推理，它是人类智能的核心。 我们以每天所有感官接收到的非结构化信息为基础构建这种关系。 在这篇论文中，我们描述了可以如何使用关系网络（RN/Relation Networks）作为简单的即插即用模块来解决那些从根本上取决于关系推理的问题。 我们的研究表明了装备了 RN 模块的深度学习架构可以如何隐含地发现和学习推理实体以及它们的关系。 ? 图 2：视觉问答架构。 其中视觉编码器以连续帧的三元组为输入，并为每个三元组中的三帧输出一个状态码。该视觉编码器在输入序列上以一种滑动窗口的形式工作，然后得出一个状态码序列。
维特勒：营销人员如何使用人工智能来改善消费者体验呢？比如说？ 佩卢苏：让我来给你举四个不同的例子。 她从人机交互中提取数据，但同时也从许多其他来源提取信息，比如消费者购买趋势和购买行为数据。 2. 人工智能驱动的商品选择：北面(the North Face)是一个户外品牌，主营服装、设备和鞋。 那么人工智能如何解决这一问题呢？答案就是Watson正在做的：与零售商合作，监控天气、购买率和消费者行为，以更好地管理和监控供应链，保持适当规模的库存水平，避免缺货。 我们使用的工具称为“IBM 智能商业”和“Watson订单优化”。 4. 人工智能驱动的消费者需求分心：人工智能正在改变营销人员如何洞察消费者的需求，以提供更多的相关信息。 消费者的需求是动态的，不是静态的，所以需要一个洞察机器，来考虑这种动态，并将其纳入您的营销计划。人工智能可以理解、推理、学习，然后把它洞察到的规律加以应用。
在这篇文章中，来自可口可乐公司数据侠Patrick Brandt，就将为我们介绍如何使用AI和TensorFlow实现无缝式购买凭证。 将14字符编码手动输入到移动设备中着实是一种非常糟糕的用户体验，会影响我们的计划取得成功。我们希望为移动受众提供尽可能最好的体验，人工智能的最新进展带来了全新的机遇。 ▍实现无缝式购买凭证的任务 多年来，可口可乐一直尝试使用现成的光学字符识别 (OCR) 库和服务读取产品编码，但收效甚微。 OCR对简化移动用户的编码输入过程至关重要：用户应当能够为编码拍照，然后自动进行购买注册来参加促销。我们需要一个用途特定的OCR系统来识别我们的产品编码。 （图片说明：具有不同类型遮挡、平移和照相机焦点问题的有效产品编码识别示例） ▍通过 AI 跨越边界 人工智能的发展和TensorFlow的成熟让我们最终可以实现梦寐以求的购买凭证能力。
Topic 基于视频的高维视觉数据高效编码 虚拟现实、增强现实等新型产业的高速发展催生了全景视频、光场图像、动态点云等高维视觉数据。高维视觉数据可通过投影等方式产生视频，并使用视频编码技术进行压缩。 高维视觉数据高效压缩方法，包括全景视频，光场图像和动态点云； 3. 本次分享将分为三个部分，第一部分介绍快手平台多种视频类型及显著质量差异，以及快手如何自动化识别检测；第二部分介绍快手的智能音视频算法如何来有效修复和增强不同类型的视频，具体包括多次转码压缩损伤和老片划痕胶片噪声等修复算法 ，和智能超分辨率，HDR高动态范围生成，高帧率插帧生成，以及3D环绕声场等增强算法。 快手智能修复和增强音视频算法：包括压缩损伤和老片划痕噪声等修复，及智能超分辨率，HDR高动态范围生成，高帧率插帧生成，以及3D环绕声场等增强算法； 3.
随着物联网，云计算，大数据，人工智能等技术的成熟和实际落地，“数字化转型”在各行各业备受关注，但是在开展数字化转型时，企业通常会遇到三个核心问题： 1. 如何收集汇总和运营自己的数据？ 2. 如何建立数据运营团队? 3. 如何在短期内快速展现成果，在企业内部建立信心？ 这三个核心问题，通过“数字营销”都能给出最佳答案。 户外广告（楼宇电梯，智能售货机等） 物联网广告（穿戴设备，智能家电等） 电子邮件 短信营销 电话营销 会议营销 B2B行业的ABM AR/VR 动态主页 社交营销（Social Marketing） 社交媒体是广告主利用官方或第三方账号的信任背书 ，程序化购买对消费者的信息传递往往是实时的，并且触点形式也是最丰富，互动形式最多，是过去几年发展最快，广告主投入最大的数字营销领域，程序化购买的技术节点包括： 智能媒体 视频营销 移动营销 程序化广告采购 ，直效营销是基于广告主第一方数据的营销方式，触点方式相对传统，客户沟通成本远高于程序化购买，缺乏实时性，但优点是承载的内容更多，沟通形式更直接，容易形成双向互动，促成消费者最终购买。
在这篇文章中，来自可口可乐公司数据侠Patrick Brandt，就将为我们介绍如何使用AI和TensorFlow实现无缝式购买凭证。 将14字符编码手动输入到移动设备中着实是一种非常糟糕的用户体验，会影响我们的计划取得成功。我们希望为移动受众提供尽可能最好的体验，人工智能的最新进展带来了全新的机遇。 ▍实现无缝式购买凭证的任务 多年来，可口可乐一直尝试使用现成的光学字符识别 (OCR) 库和服务读取产品编码，但收效甚微。 OCR对简化移动用户的编码输入过程至关重要：用户应当能够为编码拍照，然后自动进行购买注册来参加促销。我们需要一个用途特定的OCR系统来识别我们的产品编码。 ? （图片说明：具有不同类型遮挡、平移和照相机焦点问题的有效产品编码识别示例） ▍通过 AI 跨越边界 人工智能的发展和TensorFlow的成熟让我们最终可以实现梦寐以求的购买凭证能力。
KALOS.art AI 作品每周精选 002 爱好者们可以在这里探索发现，购买作品图片（带商用授权），跟艺术家们开启私信通道交流。 SRS5优化：如何将DVR性能提升一倍 SRS支持将直播录制为VoD文件，在压测时，如果流路数很多，会出现CPU消耗很多的问题。 谈谈事件相机在自动驾驶领域的应用前景 事件相机具备极快的响应速度、减少无效信息、降低算力和功耗、高动态范围等优势，可以帮助自动驾驶车辆降低信息处理的复杂度、提高车辆的行驶安全，并能够在极亮或者极暗环境下正常工作 人工智能+视频编解码能带来新的变革吗？ 未来视频产业的应用前景依然很值得期待，因此我们需要去探究更高效、更智能的编码方法，来促进编码性能发生根本性的改变。 LiveVideoStack邀请到了MeshCloud的陈满老师，为我们介绍如何借助谷歌云在视频智能检测识别方面的技术与能力，实现海外音视频业务的快速与高质量部署。
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