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“互联网+”,“智能+”已来

文/孟永辉 “互联网+”,“智能+”已然来临。 这是我参加第二届中国(杭州)国际智能产品博览会,2020全球人工智能大会的直观感受。 虽然此前有过这种感受,但是,这种感受在今天更加强烈。...“互联网+”,“智能+”已然来临。具体包含如下几个方面: 1、人工智能已经深入到了人们生活的方方面面 一直以来,在我的脑海里,所谓的人工智能其实就是数据的整理与应用,并没有太过新意。...一句话,“互联网+”,“智能+”已来。 --完-- 作者:孟永辉,资深撰稿人,专栏作家,特约评论员,行业研究专家。长期专注行业研究,累计发表财经科技文章超400万字。

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小程序-渐入出动画效果实现

需要在列表展示的时候加上动画效果。在此献上小程序动画效果的教程。 ” 前言 动画效果需要在进入列表页的时候,依次展示每一条卡片,在展示完成后需要隐藏掉当天之前的卡片。设计视频效果如下图: ?...实现思路 实现该动画效果,首先需要给每个卡片添加一个css动画。因为每个卡片的显示是有时间间隔的,以及考虑到展示完成后的隐藏效果,所以动画效果需要用js动态去添加。...在看了微信开发文档后,发现微信小程序提供了Animation的一个动画对象,具体看了里面的参数后发现,是可以实现需求上的效果的。...看到上面这些属性,合理使用的话,那么实现需求提到动画效果那是稳稳的。 实现步骤 1 封装 封装 一个方法,用来创建动画,并方便调用。...that.app.slideupshow(that, 1, (i + 1) * 10, 'down') } } 结束语 理解思路并按着步骤做就可以跟设计视频中的动画风格基本保持一致,以上就是对小程序中实现渐进出的动画效果的办法啦

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Purdue&UCLA提出梯度Boosting网络,效果好于XGBoost模型!

在引入自适应的boosting算法之后(Adaboost),就有一些工作开始将MLP和boosting相结合并且取得了很棒的效果。...实验 6.1 实验效果 模型中加入的预测函数都是具有两个隐层的多层感知器。我们将隐藏层单元的数量设置为大约输入特征维数的一半或相等。当模型开始过拟合时,更多的隐藏层会降低效果。...该方法在诸多方案上都取得了好于XGBoost的效果。 6.2 消融实验 ?...改变隐藏单元的数量对效果的影响较小。 测试了具有不同隐藏单元的最终模型(具有两个隐藏层的弱学习者)。...最高的AUC为0.8478,只有128个单元,但当数量增加到256个单元时,效果会受到影响。

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【前沿】Purdue&UCLA提出梯度Boosting网络,效果好于XGBoost模型!

在引入自适应的boosting算法之后(Adaboost),就有一些工作开始将MLP和boosting相结合并且取得了很棒的效果。...实验 6.1 实验效果 模型中加入的预测函数都是具有两个隐层的多层感知器。我们将隐藏层单元的数量设置为大约输入特征维数的一半或相等。当模型开始过拟合时,更多的隐藏层会降低效果。...该方法在诸多方案上都取得了好于XGBoost的效果。 6.2 消融实验 ?...改变隐藏单元的数量对效果的影响较小。 测试了具有不同隐藏单元的最终模型(具有两个隐藏层的弱学习者)。...最高的AUC为0.8478,只有128个单元,但当数量增加到256个单元时,效果会受到影响。

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搜推实战-味道浓!

xDeepFM,但二者融合效果还是极棒的!...AFM/FFM -> AoAFFM(噪音+冗余信息处理) 枚举式特征交叉的问题2:除了枚举带来的噪音数据会导致我们的模型的效果下降之外,还有一类信息,就是冗余信息也会带来模型效果的下降,此处的冗余我们指...效果最佳? 特征冗余是否会影响我们的效果,在早期的kaggle的方案中,很多FM/FFM都是枚举形式的,但是在双塔的结构中,我们发现User侧和Item侧的交叉效果更好。...,这也验证了冗余信息对于模型的危害; 我们只使用U和I做简单的交叉,即,,然后再展开输入到模型的下一层,效果相较于UI枚举式交叉并且取上三角的信息的效果差不大,但是U和I简单的交叉可以节省更多的时间;...增加加购序列相较于只使用点击序列可以提升模型的效果; 加入订单序列后,点击预测和订单预测的效果没有进一步提高。

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4.QOpenGLWidget-对三角形进行纹理贴图、纹理叠加

: 在两个最匹配像素大小的多级纹理之间进行线性插值,使用邻近插值进行采样,等同于GL_NEAREST_MIPMAP_LINEAR LinearMipMapNearest : 使用最邻近的多级纹理级别...缩小之多级纹理 当纹理大于渲染屏幕时,使用纹理缩小算法(minifying)来渲染屏幕,就可以设置NearestMipMapNearest 等4个参数,比如在一个场景中,由于远处的物体只占有很少的片段...OpenGL使用一种叫做多级纹理(Mipmap)的概念来解决这个问题,它简单来说就是将一个图像生成一系列的纹理图像,后一个纹理图像是前一个的二分之一,直到生成只有1个像素大小的图片为止,如下图所示:...由于距离,解析度不高也不会被用户注意到。 所以多级纹理只应用于纹理被缩小的情况下。...最终和砖墙叠加后的效果如下所示: ?

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冬奥会上,流量经济退潮,数字经济当道

尽管互联网玩家依然是主角,但是,行业正在发生着潜移默化的变化——流量时代,新科技时代呼之欲出。 流量时代,正 事实上,早在冬奥会之前,有关流量时代的迹象业已出现。...同时,我们应当更多地看到的是,京东冠名春晚并没有像以往的互联网玩家那样达到效果。究其原因,流量时代的,无疑是最根本的原因。...然而,这依然抵不过流量时代的的现实,这依然抗不过新技术时代来临的浪潮。只有告别流量时代,拥抱新技术时代,并且找到自身在这样一个时代的新定位,才能真正将自身的发展带入到新的发展周期里。...然而,我们同样应当注意到的是,以流量为主导的互联网发展模式的。 同时,数字化的号角业已吹响,一个全新的时代正喷薄而出。

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