大家的钱包都还好吗？ 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声，但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一，不能没有“AI” 今年，腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇，与全年真低价相遇！ 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠：6折起 AI专场推出的特惠购产品包括： 人像变换 7
最近几年，我看过市面上很多 Python和人工智能的教程，基本都是先介绍Python基本语法，然后学习机器学习、深度学习的常用算法...... 但我与赵辛和褚英昊两位AI博士沟通后发现：这些内容看似合理，但是大多都偏重理论讲解，案例又过于生活化，脱离了真实的项目开发。 导致很多人学完一旦要将理论落地到实际的项目编码中，仍然是一头雾水！ 怎么才能学好人工智能呢？ 无论你要选择哪个方向，只要你没有这方面的经验，都要根据学习路径一步步学习，避免产生知识断层，极大的影响学习效率。 第一步：学习AI所需要的基础数学知
随着Python的发展，已成为程序员能力模型中，非常重要的一个技能。 甚至BATZJ的工程师，都无可否认现在Python对于一个程序员职业发展的重要性。 但很多小白在面对“怎么规划未来Python的学习计划”时，往往很难做出正确的选择： 因为应用方向多，反而不知道该学什么 知识点那么多，正确的的学习路径是什么 市面上教程质量参差不齐，很多为了“速成”存在大量的知识断层，学完后连demo都写不好 这些问题，其实多数小白都层遇到过！至于学什么？长期往哪个应用方向发展？以我的经验来看，只有学过后，尝试后，才能
从事 Python 开发的这些年中，我见过很多 Python 教程和书籍，他们大都这样讲 ： 先介绍 Python 的基本语法规则、list, dict, tuple 等数据结构，然后再介绍字符串处理和正则表达式，介绍文件等 IO 操作.... 就这样一点一点往下说。 虽然这样的讲解看似合理，但是大多都偏重理论讲解，案例又过于生活化，脱离了真实的项目开发。 导致很多人学完一旦将理论落地到实际的项目编码中，就一头雾水，甚至一行代码都写不出来！ 01超13万人学习的Python教程 其实我也有过那段「自学」的迷
Python因为其优越的特性广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发、后端开发、自动化测试/运维、爬虫等领域，也得到了很多企业的青睐。 甚至连BATZJ的技术大牛，都无可否认Python现在对于一个程序员发展的重要性！ 最近一两年，我身边也有不少人开始学Python，但是我发现90%的人都会遇到各种各种的问题： 知道Python很牛，但是因应用方向太多了反而不知道该选择什么 所学教程质量参差不齐，很多为了“速成”存在大量的知识断层，学完后只会写demo 在这样一个以实力吃饭的时代，即使再难，也得坚持学
Python因为其优越的特性广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发、后端开发、自动化测试/运维、爬虫等领域，也得到了很多企业的青睐。 甚至连BATZJ的技术大牛，都无可否认Python现在对于一个程序员发展的重要性！ 最近一两年，我身边也有不少人开始学Python，但是我发现90%的人都会遇到各种各种的问题： 知道Python很牛，但是因应用方向太多了反而不知道该选择什么 所学教程质量参差不齐，很多为了“速成”存在大量的知识断层，学完后只会写demo 在这样一个以实力吃饭的时代，及时再难，也得坚持学
开箱即用的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性，独有高性能自研内核、自治索引、集群巡检等优势能力，轻松构建日志分析、信息检索、数据分析等业务。
总有人在后台问我，如今 TensorFlow 和 PyTorch 两个深度学习框架，哪个更流行？ 就这么说吧，今年面试的实习生，问到常用的深度学习框架时，他们清一色的选择了「PyTorch」。 这并不难理解，这两年，PyTorch 框架凭借着对初学者的友好性、灵活性，发展迅猛，几乎占据了深度学习领域的半壁江山。比起 TF 的框架环境配置不兼容，和 Keras 由于高度封装造成的不灵活，PyTorch 无论是在学术圈还是工业界，都相当占优势。不夸张地说，掌握了 PyTorch ，就相当于走上了深度学习、机器学
人工智能是一项伟大的技术，但这项伟大的技术，就像人类的大脑一样开发程度不足 5%，它只能被称为弱人工智能。 不过，哪怕只是弱人工智能，它已经让我们的生产生活发生了巨大的变化，如果把人工智能当成虚拟员工，这位员工已经深入到了企业的各个职能线中，从决策到产研，承担着重要的辅助角色，从而帮助企业降本增效来推动形成商业价值。 人工智能采用率的提高同样会对计算资源和基础设施提出新的要求。 第一个，数据问题。人工智能需要大量的数据用以训练模型，如果上层的数据体系没有建设好，人工智能还能做得好就是怪事了。 第二个，算力问
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会 （Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2015中国大数据技术大会第三天的大数据分析及生态系统分论坛中，来自Hortonworks、IBM、京东、百度、eBay、银联智惠和南京大学的七位专家
导语 | AI的价值，要从实践中追寻。从1956年达特茅斯会议上的学术概念，到今天在人脸识别、智能客服、智能家居、医疗诊疗、工业机器人、无人驾驶等领域的多点开花，AI技术跨过了从概念到落地的鸿沟。AI技术商业化的代表是什么？它们是如何跨越的这道鸿沟？产学研一体化将给AI商业化带来怎样的助力？未来AI领域可能的商业化风口是什么？一切问题的答案，都在本次TVP技术闭门里。 AI元年，始于1956年 1956年，达特茅斯会议上，与会科学家们探讨了这样一个主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。这次为期2
导语 | AI的价值，要从实践中追寻。从1956年达特茅斯会议上的学术概念，到今天在人脸识别、智能客服、智能家居、医疗诊疗、工业机器人、无人驾驶等领域的多点开花，AI技术跨过了从概念到落地的鸿沟。AI技术商业化的代表是什么？它们是如何跨越的这道鸿沟？产学研一体化将给AI商业化带来怎样的助力？未来AI领域可能的商业化风口是什么？一切问题的答案，都在本次TVP技术闭门里。
21年前，美国国防部高级研究计划局（DARPA）局长托尼·特瑟，在一次活动中现场宣布了这么一个决定，并将此命名为“DARPA大挑战赛”（DARPA Grand Challenge）。
机器学习是一种编程，它使计算机能够在没有显式编程的情况下自动地从数据中学习。换句话说，这意味着这些程序通过学习数据来改变它们的行为。
采写：鸽子 7 月22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团& 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将在杭州国际会议中心盛大开幕。 大会开幕前，CSDN独家采访到本届大会程序委员会主席、蚂蚁金服副总裁兼首席数据科学家漆远博士。 本次采访中，漆远博士首次对外批露了日前刚刚完成的一项重大创新——把深度学习和图模型结合起来，在知识图谱上做相关推理的能力，这在行业应用上绝对是第一次。 此外，漆远博士还谈到了蚂蚁金服目前正紧缺的图像人才，以及蚂
---- 新智元报道 编辑：好困 袁榭 【新智元导读】在AI学界享有盛誉、业绩斐然的邵岭博士，宣布加入国内科技独角兽，出任首席科学家！ 4月2日，特斯联官宣，全球首家AI大学常务副校长兼教务长的邵岭博士将出任集团首席科学家和特斯联国际总裁。 他将负责公司人工智能在各产品线众多应用场景中的核心关键技术及产品的研发与部署，以及相应产品在海外的本地化开发和落地。 顶会论文超300篇，连续4年被评「高被引学者」 邵岭博士是国际知名人工智能科学家，他不仅是IEEE Fellow，同时也是国际模式识别协会F
微软Build开发者大会、Facebook F8开发者大会以及Google I/O开发者大会被称为行业的风向标，而人工智能已成为绝大多数开发人员无法绕过的技术，聊天机器人、人工智能助理的流行，也预示着应用交互界面将迎变革。人工智能带来哪些困扰和机遇？未雨绸缪，移动开发者应当如何借势人工智能？本次人工智能专场将汇聚人工智能领域的技术精英，解析如何利用人工智能前沿技术，让应用好看、好用、好玩。 本文将带您全方位了解MDCC 2016人工智能与机器人专访细则，大会门票 8 折优惠将于明天结束，欲购从速！五人以上团
大数据文摘作品，转载要求见文末 文 | yawei xia 5月27日，在当天举办的蚂蚁技术大会上，人工智能领域的世界级泰斗Michael Jordan从蚂蚁金服CEO井贤栋手中接过聘书，正式成为蚂蚁金服新成立的科学智囊团(Scientific Advisory Board)的主席。 作为蚂蚁金服首位技术顾问，Michael Jordan的受聘也为蚂蚁在机器学习版图的构建中增加了重要筹码，同时，不难看出蚂蚁对基础技术深度研究和在相关领域发力的决心。 Michael Jordan目前执教于加州大学伯克利分校，
自年初爆发疫情“黑天鹅”事件以来，加大对中小微企业的支持力度，一直是我国金融系统支持实体经济恢复发展的重要着力点。17日召开的国务院常务会议要求，进一步落实金融支持实体经济的政策措施，助力市场主体纾困发展。
活动即将开启，扫码报名 去年10月的一次车祸，使加州机动车辆管理局（DMV）暂停了小马智行的无人化驾驶测试许可证。 作者 | 来自镁客星球的红花 本周硬科技领域投融资事件一共58起，人工智能领域发生28起融资事件，占比48%；半导体领域发生14起融资事件，占比19%；生物医药领域发生11起融资事件，占比19%；3R（VR/AR/MR）领域发生3起融资事件，占比5%；新能源领域发生2起融资事件，占比4%。 3月7日，自动驾驶公司小马智行宣布完成D轮融资的首次交割，整体估值达85亿美元。本轮估值较上轮融资提
估计大家都已经感受到，这两年，国家在数字化转型方面的浪潮和气息了。 在今年 8 月举办的 ArchSummit 全球架构师峰会深圳站上，我们就已经以数字化转型为主题方向。当时邀请了华润云总经理肖海山老师来会议上分享了华润集团数字化转型探索与实践，主要基于传统企业数字化转型痛点为出发点，讲述传统企业如何推进数字化的特点，以及传统企业推进数字化转型的探索与实践。获得了现场听众的一致好评。 我记得肖老师讲完后，一位阿里的专家反馈道：能听到以非互联网企业视角看待对云平台的需求，特别是对比了互联网企业从业人员视角下对
2022 WAIC 世界人工智能大会已于近日在上海落幕。 9 月 3 日，在机器之心主办的 WAIC 2022·AI 开发者论坛上，2021 图灵奖得主为代表的全球最具影响力学术领袖、技术专家和企业高管发表主题演讲，演讲内容包括高性能计算、多模态交互、文本生成研究与应用、RPA、类脑计算等在内的最前沿议题。本次大会以「 AI 开发者所真正关注的」为主题，集中展示本年度人工智能领域最前沿技术成果和最新实践应用进展。 除了这些精彩的主题演讲，WAIC·AI 开发者论坛还揭晓了今年的 WAIC· 云帆奖得主，举
谈到机器学习，相信很多除学者都是通过斯坦福大学吴恩达老师的公开课《Machine Learning》开始具体的接触机器学习这个领域，但是学完之后又不知道自己的掌握情况，缺少一些实际的项目操作。对于机器学习的相关竞赛挑战，有些项目的门槛有些高，参加后难以具体的实现，因此造成自己对机器学习的热情逐渐衰减。大部分都经历过这个过程，一直想找一些练手的项目，最典型的练手项目比如手写体识别等，但这类的项目成熟得不能再成熟了，参考别人的网络模型跑一下实验，结果的准确率都快达到100%，学习调参的机会比较少，因此都想找一些
信息化技术的飞速发展使得海量数据爆发式增长。一方面，越来越多的数据可以为我们的生活带来便利，但另一方面，也给软件开发带来巨大的挑战——图片、声音、视频等不同结构的数据越来越多地出现，为搜索分析带来巨大的挑战，传统的关键词搜索，搜索结果局限于输入的关键词，用户体验较差。向量检索的出现，给我们提供了一个新的思路，向量数据库将非结构化、半结构化甚至是结构化等数据以向量形式存储，实现相似度搜索、聚类、降维等操作，结合机器学习模型，为用户更加智能的搜索服务。
来源：机械鸡（ID:jixieji2017） 本文长度为3216字，建议阅读6分钟 本文为你介绍八个短时间可以完成的趣味机器学习项目。 抽时间做项目是最好的一种投资方式，在项目中你会享受学习、保持积极性并能获得更快的进展。没有任何理论可以代替实践，虽然教材和课程能让你掌握一些基本原理，但在尝试应用时，你会发现具体操作起来比较困难。 因此项目有助于提高应用机器学习的技巧，此外在找工作中也会给自己增添一些筹码。 以下将具体介绍这八个项目，每个项目都能在一个周末完成，如果你喜欢的话，可以对其进行相关的扩展。
近年来，金融机构积极拥抱金融科技，大规模的信息化、网络化建设逐渐开展，依托网络和信息系统的技术支撑，被更加广泛地运用于金融机构的内部经营管理之中。
题图摄于北京景山：CBD远眺 本期转发杨强教授关于“可信联邦学习”的演讲内容，来自可信联邦学习最新论文，从信息论角度，提出隐私与模型性能的 No-free lunch 定理，值得大家学习。 关注联邦学习的朋友，推荐使用 FATE 开源项目开发联邦学习应用。 导读 随着隐私计算相关政策的落地和商业化进程加快，隐私计算技术也在需求端推动下快速迭代。可预见 2022 年将是一个新的分水岭。近日，加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士、微众银行首席人工智能官、FATE开源社区技术指导委员会主席杨强教授受邀出席了机器
若朴 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 2007年11月3日，美国西海岸南加州乔治空军基地。 荒漠之中一场大赛拉开帷幕。 竞争主要在两大高手团队之间展开，这场赛事，这次对决，这些参
2020年9月5日，由雷锋网 & AI 掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会，在杭州正式召开。
数据猿导读 整个金融业态正在技术、资本和市场的共同作用下发生数字化重构。面对剧烈变化的市场竞争格局和趋严的监管政策，金融机构纷纷通过引入先进技术强化其核心竞争力，提升其原有体系的效率。 本篇案例为数据
机器之心（海外）原创 作者：李九喻 飞机盘旋在匹兹堡上空，蜿蜒的森林山路中一座工业城市的轮廓赫然显现。匹兹堡被称作「钢铁城」，从 1970 年代开始，滞缓的经济导致大量蓝领失业，这里和底特律、克利夫兰等东部城市被统称为「锈带」（Rust Belt Cities），面临着转型或破产的困境。 然而与其它「锈带」城市有所不同，匹兹堡有宾夕法尼亚州最大的医院——匹兹堡大学医疗中心，以及全球排名第六的计算机系大学——卡内基梅隆大学。这座城市正在利用这些资源重新包装、营销自己。通过机场安检口滚动的宣传片大力推送「创客」
随着人工智能技术的发展，机器学习应用场景越来越广泛，从智能语音助手到自动驾驶，从智能推荐到图像识别，都需要大量的计算资源来支持。而GPU作为一种高效的计算资源，越来越受到关注，成为机器学习加速计算的重要工具。然而，跨硬件通用加速缺乏跨平台跨硬件的通用API，不同显卡实现高效算子十分困难和复杂。
飞机盘旋在匹兹堡上空，蜿蜒的森林山路中一座工业城市的轮廓赫然显现。匹兹堡被称作"钢铁城"，从 1970 年代开始，滞缓的经济导致大量蓝领失业，这里和底特律、克利夫兰等东部城市被统称为"锈带"（Rust Belt Cities），面临着转型或破产的困境。 然而与其它"锈带"城市有所不同，匹兹堡有宾夕法尼亚州最大的医院——匹兹堡大学医疗中心，以及全球排名第六的计算机系大学——卡内基梅隆大学。这座城市正在利用这些资源重新包装、营销自己。通过机场安检口滚动的宣传片大力推送"创客"、"科技"、"革新"可以窥见一斑。
【案例】融360：智能金融系统建设最佳实践案例
责编 | 王子彧 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 最近的 AI 圈，真是“热闹得一塌糊涂”： 输入一句话就能生成图像的 Stable Diffusion 火爆数月；这边大家不亦乐乎地和智能语音助手聊天…AI 正在开启新时代——从高深莫测的黑科技，变身为辅助工作、生活不可或缺的重要组成部分。 模型变大，算法繁杂 AI 技术开发平台是关键 如果说，简单的 AI 功能试用是新手，熟练掌握 AI 开发是出师，深入行业应用就是真正的大师了。然而，AI 开发过程中如果没有合适的平台，开发过程就会繁琐，
AI Trends是专注于人工智能业务和技术的领先行业媒体渠道。它旨在让高管们保持领先地位。频率约为每周11个帖子。粉丝n / a。推特粉丝1,769。
最近疫情稍微缓和，不少媒体报道之后 996 可能会更严重，甚至有曝出某大厂要求员工每月工作 380 小时，这是什么概念呢？全年无休，每天工作 13 个小时。看到这个消息，确实很震惊。 对 996 工作制，不少一线工作者都深恶痛绝。我就认识一个人，他坚定认为“技术好、产出高就不必拼工作量”，即使现在自己创业也坚持这一理念。 这个人就是陈皓，网名左耳朵耗子，很多人习惯称呼他为"耗子叔"。他是个有 20 年以上研发与管理经验的资深技术专家，曾在阿里、亚马逊等公司任职，精通架构，在程序员个人成长方面，也有一套独特
难道是辞职去帮助自己的“恩师”了？ 据媒体报道，百度硅谷人工智能（AI）实验室主任亚当·考特斯（Adam Coates）已离职。 据了解，考特斯是在2014年5月加入百度硅谷人工智能实验室的，领导一支由50名机器学习开发者组成的团队。其任职期间主要负责宣传百度在机器学习方面所取得的成果，并直接应用机器学习技术来处理一些核心的自然语言处理问题，像语音识别、文本转换语音等等。 而在加入百度之前，考特斯一直在斯坦福大学读书，先后获得学士、硕士、博士学位，并且作为博士后在斯坦福继续待了近两年。期间，因搭建一个大型神
1.微软语音助手Cortana登陆iOS和Android 微软先前已经在Windows版Cortana中启用了很多功能，但由于iOS和Android有许多限制，所以开发者很难将其与这两个系统整合。北京
从计算机科学诞生开始，其主要目标一是计算（用计算机对大量数据进行处理），二是自动化（用计算机代替机械重复的人工劳动）。在半个多世纪后的今天，我们惊讶地发现，引导计算机科学发展的仍然是这两个范畴：大数据和人工智能（AI）。
最近疫情缓和了不少，裁员浪潮后时代，不少媒体报道以后 996 可能会更严重，甚至有曝出某大厂要求员工每月工作 380 小时，这是什么概念呢？全年无休，每天工作 13 个小时。看到这个消息，确实很震惊。 对 996 工作制，不少一线工作者都深恶痛绝。我就认识一个人，他坚定认为“技术好、产出高就不必拼工作量”，即使现在自己创业也坚持这一理念。 这个人就是陈皓，网名左耳朵耗子，很多人习惯称呼他为"耗子叔"。他是个有 20 年以上研发与管理经验的资深技术专家，曾在阿里、亚马逊等公司任职，精通架构，在程序员个人成长
不过，ArXiv上面没有讨论板，公开讨论场所多集中在Reddit和推特上。而社交平台又无法提供纯粹的学术环境，讨论过程中很容易歪楼。
最近，ChatGPT大火了！推出之后，ChatGPT只用了两个月就积累了1亿用户，随着越来越多的人开始用ChatGPT，发现他能做的东西越来越多，写论文、写作业、写文案、写代码都不在话下。 于是，各种稀奇古怪的问题、要求，也被突发奇想的人类推到了它面前…… 小异发现，竟然可以向ChatGPT询问《人工智能：现代方法（第4版）》书籍的推广提纲，并且它能够提供多个切入点和案例建议，实在是智能又方便！ 正由于ChatGPT这种无所不包、什么都能干的特性，让许多人工智能领域的大佬都对其赞叹不已。 不过，这样的称赞
以下文章来源于腾讯云AI ，作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？如何才能不焦虑？ 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！ 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
编译｜核子可乐、燕珊 不久前，谷歌正式推出 Jetpack Compose 1.0 版本。近日，JetBrains 在此基础上发布了 Compose Multiplatform Alpha 版本，旨在将 Compose 扩展到桌面和 Web 端。 Compose Multiplatform 由 Compose for Desktop 和 Compose for Web 组成，通过 Kotlin Multiplatform 支持许多不同的平台。其中，Compose Desktop 采用 Google 的 Sk
数据猿导读 1.1亿美元融资过后，运满满要专注于人工智能+大数据研发工作；信息技术服务提供商“盖特佳”新三板募资566万元，用于大数据技术研发；人工智能公司“万物语联”推出医生实名机器人，替代医生完成
拥有几百个模型的机构和企业，怎么进行模型管理数百个模型放在面前，金融机构要如何高效管理疫情推动金融机构加速数字化转型。
如今，机器学习的发展正如火如荼，每天都有众多最新研究论文在线上发表。论文不仅承担了分享研究成果的责任，同时，也表达了科学家们对事物的不同理解。 为了更好地让机器学习领域的科学家们分享研究成果，探讨最新进展， OpenAI,、DeepMind和 YC Research等多个机构机构于昨日联合发布了一个交互式科学期刊网站Distill，该网站主要有发表期刊学报、为优秀著作发放 Distill prize奖金以及提供交互性论文写作工具这三个功能。 █ Distill有何特色？ 采用先进的网络技术 Disti
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 *参照“机器之心” ---- 弹指之间，2021 年已经远去。这一年，新冠疫情全球经济和社会生活带来诸多挑战，同时，科学技术的力量得以持续显现。技术进步与产业发展的速度进一步加快，数字技术、智能技术为人们的生活带来了更多的想象空间。 站在 2022 年的起点展望前方，又有哪些科技趋势值得我们重点关注？百度研究院发布了一份 2022 年科技趋势预测，涵盖 AI 核心技术、交叉学科与跨领域研究、产业及社会价值等在内的十大方向。在高速变化、充满未知的科技世界
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