最近有三个产品的改版引起了我的注意：一个是网易跟帖上线了标签功能，用户可以给其他跟帖用户打上特定标签，看上去是为了提升互动性和实现用户自运营；第二是百度图片搜索频道，很多图片已经自带标签进而实现结合图
现在网络上关于深度学习算法的文章很多，但深度学习其实是数据驱动型。很多时候数据足够好，能给算法开发提供很大的便利。今天来介绍一下如何进行数据标注。
这位细心的爸爸发现，虽然宝宝还不太会说话，但特别喜欢指着一些图案试图跟爸爸妈妈说这是什么，比如电视录像里的动物、海报上的食物，画册上的卡通图案。
为了让深度学习算法像人类一样用形状来识别物体，研究人员用涂有不相干纹理的图片来训练这些系统。结果表明：系统的表现得到了提高，这同时也为我们视觉的进化提供了线索。
这篇文章的主要目的是为了揭开主动学习的神秘面纱，以及将展示它与传统监督学习的不同之处。
There are a few important elements that can be easily added to plots. 有几个重要元素可以轻松添加到绘图中。 For example, we can add a legend with the legend function. 例如，我们可以使用图例功能添加图例。 We can adjust axes with axis, where axis is spelled A-X-I-S. 我们可以用axis调整轴，其中axis拼写为A-X-I-S。 We can set axis labels using xlabel and ylabel. 我们可以使用xlabel和ylabel设置轴标签。 And we can save a figure using savefig. 我们可以使用savefig保存一个图形。 In that case, the file format extension specifies the format of the file,such as pdf or png. 在这种情况下，文件格式扩展名指定文件的格式，如pdf或png。 Let’s now add these elements to our previous plot. 现在，让我们将这些元素添加到上一个绘图中。 I’m going to construct this plot in the editor. 我将在编辑器中构建这个情节。 So I’m going to take my first line and place that in the editor. 所以我要把我的第一行放到编辑器中。 Then I’m going to take my second line and just copy paste that in the editor. 然后，我将获取第二行，并将其复制粘贴到编辑器中。 If I want to construct the full plot, I’m going to find my definition of x, so we have a full example,x was defined here. 如果我想构造完整的图，我会找到我对x的定义，所以我们有一个完整的例子，x在这里被定义。 Then we had definitions of y1, which was given here. 然后我们有了y1的定义，这里给出了。 And we have also our definition of y2, which is here. 我们还有y2的定义，在这里。 This is the plot that we’ve been looking at so far. 这是我们到目前为止一直在看的情节。 I’m going to start by adding axes labels to this plot. 我将首先向这个图中添加轴标签。 I’m going to type plt.xlabel. 我要输入plt.xlabel。 And we’ll just put it in an X for the x-axis. 我们把它放在X轴上。 And we can use the same idea for ylabel, in which case we’ll just call it Y. 我们可以对ylabel使用相同的想法，在这种情况下，我们将其称为Y。 If you’re familiar with LaTeX, which is the typesetting software often used in mathematical publications, you’ll be pleased to know that plt also knows LaTeX. 如果您熟悉LaTeX，这是数学出版物中经常使用的排版软件，您会很高兴知道plt也了解LaTeX。 If you’re not familiar with it, here’s a brief idea. 如果你不熟悉它，这里有一个简单的想法。 We can take a mathematical notation or a symbol like x,and we can put dollar signs around that. 我们可以用一个数学符号或者像x这样的符号，我们可以在它周围加上美元符号。 All this does is that it changes the appearance of x and y in your plot. 所有这一切只是改变了绘图中x
非常见的姓本来就少，都不确定在不在里面，更不知道在哪个地方，找半天最终还是放弃了。
什么是影响力？影响力是用一种别人所乐于接受的方式，改变他人的思想和行动的能力。影响力就是一个品牌，用你的品牌效应去影响和改变人们的行为和思想，说白了就是别人提前某样东西的时候第一时间就会想起你。地边摊和专卖店的产品肯定天壤之别，无论是品味、档次和服务都不在同一个水平线。那么问题来了，作为一个程序员，如何提升自己的个人技术影响力呢？
众所周知，从面向对象程序设计角度来讲，在Python语言中，不管类的名字是什么，构造方法的名字统一为__init__()，在创建对象时自动调用，用来对数据成员进行初始化；析构方法的名字统一为__del__()，用来释放对象占用的内存空间，在删除对象时自动调用。
1、赋值运算符用=表示，=左边是变量，=右边是对象。赋值运算符左右两边的元素个数必须是相同的，否则会抛出ValueError。
一：首先仓库的规划要合理仓库划分为几个区，每个区的主要重点在什么地方，每个区是以货架为主还是以托盘为主，还是以定置线为主，要有所规划。货架区，有几个货架，每个货架的编号，这个货架是以什么大类的货物为主，都要标注在显著的位置上。托盘区主要是以放置不用拆箱的货物为主，整箱的货物可以整齐的放置在托盘上，每个托盘有一个标签即可。定置线区，主要是存放大件不易挪动的物品为主，每一个定置线内要求摆放一种货物，用一个铁的标牌标明货物的标签即可。
暑假结束回到学校时，你可能会觉得前一年学过的东西已经统统忘光了。但如果你像人工智能系统那样学习，你会真的忘光光——当你第一天在课堂上坐下来时，你的大脑会把这当作一个提示，将过去一笔勾销，一切从头开始。
背景：最近我们看到了一篇文章，关于如何用于你自己的数据集，训练Tensorflow的对象检测API。这篇文章让我们对对象检测产生了关注，正巧圣诞节来临，我们打算用这种方法试着找到圣诞老人。 文章地址：https://medium.com/towards-data-science/how-to-train-your-own-object-detector-with-tensorflows-object-detector-api-bec72ecfe1d9 代码在下面的地址中。从这段代码中生成的模型可以扩展，以发
概述 三维场影里的天空并不是“真正”的天空，而是用图片拼起来的，欺骗我们眼睛。通常把大家所在的场景用一个几何体包裹起来，再在里面贴上从各个角度的风景图，就好像一个真正的环境一样。想想CS之类的天空，是不是有点印象？ 原理 现在的游戏里可能半球用的较多吧？不过原理上一样，我们这里以立方体为例。最简单的方法，莫过于画6个正方形，分别为它们贴上纹理。（要是真这样，我就不用写了-_-）这里我们只用一个正方形，也只用一个纹理，HOHO~想知道怎么回事？住下看吧（欠扁） 立方体环境贴图（Cubic Environ
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】没有优质数据，再强大的模型也无法发挥作用。最近有研究人员发现，GPT-3+DALL-E 2模型如果结合在一起，就能自动生成海量的带标签数据，可以用来扩增和平衡数据集、抵御对抗攻击等。 巧妇难为无米之炊，没有数据何以训模型？ 根据2022年Datagen对300个计算机视觉研发团队的调研结果，99%的CV团队因为训练数据不足而取消了该机器学习项目。 与此同时，收集数据带来的模型训练延迟也无处不在，100%的团队报告说由于训练数据不足而导致过严重的项目
文章来源：新智元 https://mp.weixin.qq.com/s/1A3dzES_TSIQqUG1fr32_g 导读 没有优质数据，再强大的模型也无法发挥作用。最近有研究人员发现，GPT-3+DALL-E 2模型如果结合在一起，就能自动生成海量的带标签数据，可以用来扩增和平衡数据集、抵御对抗攻击等。 巧妇难为无米之炊，没有数据何以训模型？ 根据2022年Datagen对300个计算机视觉研发团队的调研结果，99%的CV团队因为训练数据不足而取消了该机器学习项目。 与此同时，收集数据带来的模型训练延迟也
机器如何懂时尚？这是码隆科技上一款产品希望解决的问题，那一次他们推出了StyleAI，希望用图像识别结合深度学习来破解时尚密码。 10月24日，该公司更进一步，推出ProductAI，将AI做成一项云
品牌轮，就是利用体验设计，让消费者在关键时刻为我们贴上标签，攻占消费者心智，产生商业价值。说得直白点，就是我们在体验设计的时候，需要达到一个目的，那就是用户体验完之后，会对我们的品牌产生一定的认知。也就是我们说的标签。
由于伐木，农业和气候变化，鸟类数量急剧下降。科学家通过记录他们的呼叫来跟踪物种，但即使是最好的计算机程序也无法可靠地区分鸟类呼叫和其他声音。而现在，由于众包和人工智能的发展，研究人员有了一些新进展。
脑源(Brainsourcing)技术：利用一组参与者的大脑响应，每个人来执行一个识别任务，从而确定刺激的类别。研究人员调查了从参与者的脑电图（EEG）收集的数据中推断可靠类别标签的可能性。在该项实验中（N =30）测量了EEG对面部视觉特征（性别，头发颜色，年龄，微笑）的反应。结果显示，12名参与者的F1分数为0.94，而单人参与者的F1分数为0.67。随机概率为0.50。该项研究结果证明了脑源(Brainsourcing)技术在标记任务中的方法和实用可行性，并为在众包环境中使用脑-机接口的更一般应用开辟了道路。
【新智元导读】本文是Journal的创始人、《Machine Learnings》杂志的编辑Sam DeBrule与风投公司FristMark的合伙人Matt Turck的对话内容。对话内容围绕AI型初创企业展开，从利用AI的营销手段到切切实实的AI型初创商业模式，以及专有数据集在初创抗衡大公司过程形成的马太效应，对于投资垂直领域初创的长远判断等。 在人工智能领域内的一系列突破点燃了无限商机，大公司希望抓住机遇来加强现有职位，小公司希望借助新技术来提升市场领先地位。作为FirstMark的投资者，Matt
for循环，比如扫描范围位串口1~串口20，则循环20遍，循环内容是打开串口；
在制定布局规范的过程中遇到了一个问题，内容区域的最小最大宽要定多少呢？一直以来好像都没有认真想过这个问题，于是翻了下几个主流的设计规范，都没有看到相关的定义，只好用开发者工作大概看了看。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Josh Lovejoy，Jess Holbrook 编译 | 李飞，张远园，Lisa，钱天培 机器学习 （ML）是一门代替手动编程、帮助计算机发现数据中存在的模式和关系的科学。它是创建个性化动态体验的强大工具，从Netflix的用户推荐系统，到无人驾驶汽车，机器学习正驱动着各个领域的发展。 但是，随着越来越多的机器学习算法被嵌入到用户体验当中，我们发现，用户体验师还有很长一段路要走：让用户感觉到自己对科技的掌控，而不是被科技掌控，依旧是一个很难实现的目标。 针对这
供应链中时常听到这样一个名词——label，中文意思是标签。标签种类多样，贯穿供应链的始终，每个行业，甚至每个企业所使用的标签都不尽相同。但无论是哪一种标签，其核心目的都是标记产品信息，从而提高企业的库存跟踪和管理的效率。
社会影响的预测 社会影响预测侧重于朋友之间行为的影响，尤其是在社交网络中。例如，如果一些社交网络上的朋友买了一件衣服，他/她会不会也买呢?以社交图作为输入，DeepInf为用户学习网络嵌入(一种潜在的
短短三年过去了，大多数人对“智能工厂”和“工业4.0”一词并不熟悉。幸运的是，这些短语是基于事实而不是情感。事实是，要前进并应对全球化，工业界必须采用第一种方法并理解第二种方法。
分类方法是将信息组织和整理的方式，使得我们能够更方便地找到和使用信息。以下是三种常见的分类方法及其解释：
当我们在工作中遇到紧急的bug需要修改，而我们正在开发一些新的功能或者做了一些实验改动的时候，我们希望保存我们的测试代码，但是又不希望将我们的改动提交到版本库，这个时候我们就可以使用git stash，顾名思义，它的意思就是将我们的改动暂存起来，然后在我们修改完 bug 之后，我们在重新恢复我们的改动，继续我们的编码。
随着市场竞争越来越激烈，市场环境的多变，这就要求企业的管理效率越来越高。在企业日常行政管理工作中，固定资产管理是一项至关重要，却非常繁琐的工作，如何能够更轻松更高效更简单的对企业海量固定资产进行科学管理，提升固定资产管理效率，降低企业的运营成本，已经成为企业管理者考虑的问题。
从支持业务专心创新角度看，中台概念有点类似无服务器Serverless，能够让业务可以很少关心技术，同时按使用时流量付费。
AI科技评论按：谷歌博客今天比较忙，在发布 TensorFlow's 1.0这一重磅更新后，紧接着又发布了一条新闻：启动一场基于YouTube-8M数据库的视频理解挑战赛。挑战赛提供了丰厚的奖金，并终将在今年的CVPR2017大会上进行展示。以下来自谷歌博客内容，由AI科技评论编译整理。 去年9月，为了促进大规模视频理解技术的创新和发展，我们发布了YouTube-8M数据库，里面包含了数百万的视频，而且这些视频都被分类贴上的数千种标签。最近，谷歌其它团队相继发布了更多的数据库，比如Open Images
这里记录着小编对于数据的一些思考和反思， 希望对大家有所帮助，也希望各位大佬出来指点一二，探讨如何在数据领域更好的应用。
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本文转载自外网，作者为《经济学人》杂志的记者Sarah leo，中文由苏有熊译校。
对于我来说，学习编程最简单也是最有效的方式就是写代码。所以去年我在学习python的时候，就从最基本的爬虫入手。快速过了网上的视频，之后就动手写代码。完成这个需求前前后后大约用了两个月，你说我现在精通python吗？屁，啥也不是，但是我现在还是能写代码。我还是一直表达的个人的观点：眼过千遍，不如手过一遍。
【新智元导读】前谷歌 TensorFlow 工程负责人 Peter Warden 和大家分享了利用 OSX 系统里的 Find 快速为大规模图片打标签，以优化深度学习的训练集合的方法。 我发现：如果想在深度学习中得到优质结果，收集大量数据的能力比使用最新的架构更为重要。因此，自从入职了 Jetpac，我投入了很多精力研究优化训练集合的最佳方法。我使用过，甚至自己写过许多不同的为此设计的用户界面，但最后令人惊讶的是，OSX 系统里内嵌在 stock 中的 Finder 的生产力居然是最高的！ 通过以下方法，我
现在机器学习已经不满足于对日常生活进行取材学习了，研究人员把研究“魔爪”伸向了睡眠时间。
联易融于2016年2月成立，在2021年4月于港交所主板正式挂牌，是首家上市的中国供应链金融科技SaaS企业。联易融致力于通过科技和创新来重新定义和改造供应链金融，成为全球领先的供应链金融科技解决方案提供商。 在内部，联易融将员工称为“小蜜蜂”，他们的乐享有个独特的名字——“蜂享”，寓意着这是联易融小蜜蜂专属的分享交流平台。 从50人到1000人，从初创到上市，联易融一直在探索如何让创业初心持续影响每一位员工，从聚焦业务知识到传递文化声量，腾讯乐享为处于不同发展阶段的联易融提供了针对性的解决方案。 企业在
无人公交、无人餐厅、无人便利店、无人加油站……无人概念开始盛行，行业就开始颠覆。司机、厨师、保安、售货员都已经在面对危机，未来也许生产线上正在缝制衣服的员工们也要失业了…… 近日，数十个机器人在阿肯色州的小石城的一家新工厂投入使用，工厂不会生产汽车或电子产品，也不会生产这些机器人现在已经生产的产品。相反，它会制作T恤衫 - 很多T恤衫。这些缝纫机器人全面投入运行后，将以每22秒一次的令人眩目的速度将其制造。 几十年来，服装缝制的自动化使得机器人专家们兴奋不已。传统的机器人擅长操作刚性物体，但在处理织物等
近年来，由于人工智能技术的一些飞跃，计算机已经学会了更清晰地观察世界。但业内人士都清楚，这些人工智能算法的缺陷。最近一项实验表明，最好的人工智能视觉系统可能会在看到一张照片吐出种族污蔑、性别刻板印象，或者一个诋毁对方性格的词汇。
使用过hbase、cassandra之类nosql数据库的小伙伴对LSM树结构应该有所耳闻，那么这种数据结构有哪些优劣势呢，本文做下简单介绍。
例子, 某软件公司, 原有项目开发, 测试, 售前, 售后, 财务等员工. 后来由于公司没钱, 裁掉了测试, 让开发兼职; 过了段时间, 又裁掉了需求和售后, 还是由你这个开发来兼职; 再过了段时间, 又裁掉了财务和售前, 还是由你来兼职.
我写这个系统的主要是目的为了学习python，我对于技术学习的态度始终是：眼过千遍不如手过一遍。其次的目的是找一个便宜点的合适的房子。有更好，没有也无妨，不耽搁我学习。
在这款应用于2016年7月抛弃了按时间顺序的算法之前，Instagram用户在所有帖子和好友的帖子中都有70%的丢失。尽管人们对排序的混乱反应强烈，但Instagram现在表示，相关性排序已经导致8亿
李根 唐旭 发自 凹非寺 量子位报道 | 公众号 QbitAI 万万没想到，工作不见了。 人工智能概念护体的无人商店——新零售运动的先锋，不单要消灭线上线下的界限，还有未来便利店里的人类工作。 资本还
一个人走路的样子很能说明人在特定时刻的感受。例如，当你感到压抑或沮丧时，相比感到心满意足时，走路的时候更可能耷拉着肩膀。
何为Label？简单来说就是装运标签。即供应商收到交付计划后，需要按照计划安排装运发货。在装运时，按照采购商要求，为每个包装贴上Label标签。而无论是哪一种标签，其核心目的都是标记产品信息，提高库存管理效率。
CRM如何通过数据优化找到客户的真正需求 如今，随着科学技术的飞速发展，社会已经进入了一个大数据与人工智能相结合的时代。更多的企业在商业运营上也开展了新型模式，以适应新时代的需求。在这个云计算、物联网、互联网充斥整个社会的大时代背景下，企业在开展客户关系管理的过程中，纷纷上线了一款专业的CRM软件，以深挖客户的需求，再以合适的产品或者服务去满足客户，从而赢得客户的订单。 那么CRM是如何通过数据优化，找到客户的真正需求的呢？ 定制化功能一、借助大数据技术进行用户画像CRM可以将企业的所有客户资料进行收集，包括姓名、年龄、性别、职业、单位、头衔、商品需求、个性化偏好，等等，如此就形成了一个海量的客户数据库，那么借助于大数据技术，就可以对所有的客户资料进行分析和统计。比如对于一家售卖办公用品的企业来说，通过CRM管理系统与自己企业的网站、商城对接，就可以利用大数据技术，来统计哪些客户购买了办公耗材，哪些客户购买了文具礼品，哪些客户购买了电子设备，并且购买的数量各是多少，购买的时节是在平时，还是特定的节日等，那么如此，一个完整的用户画像就出来了。如此，就可以将分析好的客户贴上标签，以便对客户有更好的了解。 定制化功能二、将客户进行细分，找准精准营销渠道 当然，对于客户群体进行细分，是一个必要的环节。CRM可以根据设定的规则，按照所统计、分析好的各个客户画像，将客户进行群体细分。接下来就可以深入分析各个客户群体的精准需求，如此，就可以制定相适应的营销活动，找准营销渠道进行营销，以吸引客户进行下单购买。比如针对于三月开学季，那么文具企业就可以根据统计整理出的客户，来进行批量文具的售卖活动，比如各大文具店，如此精准的渠道营销，将会使得线索转换率大大提升。 定制化功能三、实现个性化需求推送，以提升产品销量 对于电商化的商业模式而言，CRM同样可以实现多种数据的收集，比如可以实现按照时间顺序记录客户的行为，客户在什么时间登录了网站，从哪个落地页进入的网站，浏览了哪些产品，停留了多长时间，总共进入了几次网站，购买了哪些产品，评论了哪些产品等，都可以详细记录。如此，对于分析人群的画像及需求，就可以实现科学化和细节化。那么接下来就可以进行个性化的营销活动，实现个性化的信息推送。比如对于长期浏览、购买同一个品牌护肤品的人群来说，当新品上市时，就可以将信息精准推送给她，如此精准地推送，就可以大幅度提升产品的销量。 由此可见，在物联网、大数据、移动互联网、人工智能大力发展的时代，企业引进一款CRM系统，能够大力优化企业用户运营数据，找准用户的深度需求，而这正是一个企业长久发展的关键竞争力。
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