我们想用机器做越来越多的事，我们能做的、不能做的、懒得做的……统统都想让机器代劳。“人工智能”——已经不再是科幻电影里的事，Google、Microsoft、斯坦福大学……那些你所能想象到的知名企业、
接上一篇《AVL 树旋转及 JS 实现，平衡树支棱起来~》，来了个难的，再来个相对简单的，别一直搁那“旋转树”而打击了“种二叉树”的自信心~~
由于需要使用越来越复杂的神经网络，我们还需要更好的硬件。但我们的电脑通常不能承受那么大的网络，不过你可以相对容易地在亚马逊上租用一个功能强大的计算机，比如E2服务你可以相对容易地按照小时租用在亚马逊EC2服务。 我使用Keras——一个开源神经网络Python库。因为它的易用性，所以初学者可以很容易开始自己的深度学习旅程。它建立在TensorFlow之上（但是Theano也可以使用）—— 一个用于数值计算的开源软件库。租借的机器将通过浏览器使用Jupyter Notebook ——一个网络应用程序，允许共享
计算FIFO深度是FIFO设计中常遇到的问题。当异步FIFO读写端口的throught-put(吞吐量)不同时，会遇到数据丢失的问题，这时就需要考虑FIFO的Deepth问题了，即为满足读写流畅不卡顿（数据不丢失）时，FIFO的Deepth的最小值。
当异步FIFO读写端口的throught-put(吞吐量)不同时，会遇到数据丢失的问题，需要考虑FIFO中的深度问题，即为满足读写流畅不卡顿（数据不丢失）时，FIFO的deepth的最小值。
既能准确计算进出人数，又能有效过滤掉干扰物体（如推车、行李箱、人员徘徊、拥挤及躯体重叠、人员经过未进入等，另外用户也需要有特殊应用，比如身高低于1.2米的儿童进出不计数等），使得客流统计准确率号称可以达到97%以上。
4月25日晚间，国产处理器厂商海光信息发布了2023年一季度业绩报告，营业收入11.61亿元，同比增长20.04%；净利润2.39亿元，同比增长66.87%，扣非净利润1.91亿元，同比增长41.95%；基本每股收益为0.10元。
英伟达现正在将其BlueField数据处理单元与其Morpheus AI安全框架相结合，以打造零信任架构。 英伟达近日宣布了一个围绕其BlueField数据处理单元和英伟达软件构建的零信任平台。 零信任是一种架构，可以验证试图访问网络的每个用户和设备，并强制执行严格的访问控制和身份管理机制，以限制授权的用户只能访问他们完成工作所需要的资源。 英伟达企业计算负责人Manuvir Das表示：“你不能仅仅依赖对外的防火墙，你还必须假设数据中心里面的任何应用程序或任何用户都是不法分子。零信任基本上就是指你不能信任
在本次演讲中，NVIDIA工程师将探讨为NVIDIA Jetson开发实时神经网络应用程序的技术。工程师将介绍使用PyTorch和TensorFlow框架设计的用于分析和优化神经网络的各种工作流。
首先价格就不一样，Pi 4B 4GB版本是55美金，而Jetson NANO是99美金。
（1）4位二进制表示负数，最高位是符号位，负数的最高位是1，非负数的的最高位为0；
AVL树为了保证平衡因子的绝对值不大于1，需要对节点进行旋转。如下面的这篇博文所示。
二叉树的深度是从根节点开始算起，依次往下是深度 1、2、3...n。你就可以理解成一口井，从上往下看，也就是自顶向下看。
【AI科技大本营编者按】假期到来，还在想如何给自己充电吗？麻省理工学院开放了1月29日-2月2日关于“深度学习算法及其应用的入门课程”。据课程描述显示：深度学习方法的入门课程，应用于机器翻译，图像识别
于2014年成立的Simbe Robotics，经过6年的产品迭代，推出了一款基于nvidia jetson的机器人，被称为Tally。这款机器人已经进入了十多家全球最大的零售商。它每小时可以浏览商店、扫描条形码和跟踪多达3万件物品。
论文解读：BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集（CVPR2019）
像素，又称画素，为图像显示的基本单位，译自英文“pixel”，pix是英语单词picture的常用简写，加上英语单词“元素”element，就得到pixel，故“像素”表示“图像元素”之意，有时亦被称为pel（picture element）。每个这样的信息元素不是一个点或者一个方块，而是一个抽象的采样。仔细处理的话，一幅图像中的像素可以在任何尺度上看起来都不像分离的点或者方块；但是在很多情况下，它们采用点或者方块显示。每个像素可有各自的颜色值，可采三原色显示，因而又分成红、绿、蓝三种子像素（RGB色域），或者青、品红、黄和黑（CMYK色域，印刷行业以及打印机中常见）。照片是一个个采样点的集合，在图像没有经过不正确的/有损的压缩或相机镜头合适的前提下，单位面积内的像素越多代表分辨率越高，所显示的图像就会接近于真实物体。
下面将带你使用 Google 提供的免费的 Colab 服务，快速部署一个带有图形化聊天界面的 Llama2 ，体验一下开源 GPT 的魅力！
智能门锁在经过2018年的爆发直至近几年来的持续增长，目前市场上各类的产品基本都涵盖了密码、刷卡、指纹这几项关键的开门方式，人脸识别技术作为一种新的引用技术，成为众多厂家为追求产品差异化而形成的一种趋势。
千平 假装发自 望京 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 外卖不是一个简单的生意。 前不久，美团点评刚刚宣布融资40亿美元，这些钱会花在哪？美团点评CTO罗道锋今天表示，其中一个主要的方向就是人工
当评论数据中有parent的时候意味着有回复用户信息，因此需要引入Floor组件进行递归渲染这些数据，因为我们无法预知它一共有多少层
OpenGL ES _ 入门_01 OpenGL ES _ 入门_02 OpenGL ES _ 入门_03 OpenGL ES _ 入门_04 OpenGL ES _ 入门_05 OpenGL ES _ 入门练习_01 OpenGL ES _ 入门练习_02 OpenGL ES _ 入门练习_03 OpenGL ES _ 入门练习_04 OpenGL ES _ 入门练习_05 OpenGL ES _ 入门练习_06 OpenGL ES _ 着色器 _ 介绍 OpenGL ES _ 着色器 _ 程序 OpenGL ES _ 着色器 _ 语法 OpenGL ES_着色器_纹理图像 OpenGL ES_着色器_预处理 OpenGL ES_着色器_顶点着色器详解 OpenGL ES_着色器_片断着色器详解 OpenGL ES_着色器_实战01 OpenGL ES_着色器_实战02 OpenGL ES_着色器_实战03
本文解读的论文为发表于CVPR 2019的 "Schops, Thomas, Torsten Sattler, and Marc Pollefeys. Bad slam: Bundle adjusted direct rgb-d slam. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2019."
半小时后，当秦晓宁在演讲中翻到这页PPT时，音乐按计划准时地突然响起了。无论她是否有所准备，似乎还是被突起的音乐吓了一跳，眼睛也随之望向了控制台。秦晓宁是曙光公司总裁助理兼服务器产品事业部的总经理。
面对这些DEM数据，对于我们这些算是混迹3S领域的“老炮儿”，自然是用处多多。但是对于小白们，就很好奇这些DEM数据到底具有什么作用呢？最近几期小编就给大家介绍DEM的其中一个作用——水文信息分析。
这一篇博客要写很长的时间，只能让我慢慢的总结，让我好好考虑一下！ 锯齿：锯齿的来源是因为场景的定义在三维空间中是连续的，而最终显示的像素则是一个离散的二维数组。所以判断一个点到底没有被某个像素覆盖的时候单纯是一个“有”或者“没有"问题，丢失了连续性的信息，导致锯齿。 抗锯齿：其实就是清理模型导入引擎后产生的毛边效果。
1.前谷歌生命科学部门更名为“Verily”，致力于大数据揭示疾病真相 据报道，Alphabet旗下的生命科学部门CEO 安迪·康拉德（Andy Conrad）宣布其已正式选择“Verily”作为自己
Verilog语言与软件语言最大的区别就是，因为它是用于描述电路的，因此它的写法是非常固定的，因为电路的变化是非常有限的。学习Verilog的时候，很多时候我们并不是在学习这门语言本身，而是学习其对应的电路特征，以及如何对这个电路进行描述。如果心中没有电路，那么你是不可能写好Verilog的。
首届中国国际进口博览会（下称进博会）早已在上海落下帷幕，但博览会上“会飞的汽车”、“世界最小心脏起搏器”、“乒乓球陪练机器人”等高科技展品在朋友圈的却热度不减，然而，最受瞩目的黑科技却来自于场外——安保警察佩戴的头盔。
AI Deepfakes，就是人工智能的深度换脸技术；简单来说就是脸部替换，可以将B的脸换到A的脸上。和PS不同的是，这项技术不仅可以生成图片，还是可以生成视频的，而且你并不需要懂得那么多的技术；只要你收集到足够素材，程序的AI就可以帮你自动完成。举个例子，你可以将自己的脸换到特朗普总统演讲的视频上，这样看上去像是你自己在总统演讲，只要你的脸部表情素材足够多，换完之后表情颜色和口型会非常自然。
“元宇宙”是当今最热门的话题之一，Meta Platforms Inc.(Facebook)凭借其 Oculus 虚拟现实 (VR) 眼镜，成功引发了行业的变革。虽然元宇宙与 VR 密切相关，但也有现实版的元界最近引起了不小的轰动。在这里，我们将探讨现实世界元界的重要性，这是它需要但在很大程度上被忽视的关键技术，以及汽车如何成为部署现实世界元界的最佳平台。
在深度学习领域，我们可以检索到各种各样的入门课程，但真正能让人「入门」的可能没有几个。
2020上半年带来了另一批激动人心的出版物。Wolfram Media已经发布了Conrad Wolfram的The Math（s）Fix。请密切关注即将于2020年晚些时候发布的《Wolfram Mathematica 实用编程指南》英文第三版。
现在最新的版本是D455i，最有性价比可能的D435，但是价钱都是1000开外了，我也不是说贵，我只是用不到而已。所以我就考虑别的可能性，intel家的东西是SDK好，demo丰富，支持的语言丰富。
这个包的神奇之处在于能批量处理问题，例如，可以读取多个文件，跑模型的时候，可以批量输入多个参数，并把结果合并起来做比较
这篇文章有4篇论文速递信息，涉及单目图像深度估计、6-DoF跟踪、图像合成和动作捕捉等方向（含1篇CVPR 2018论文和1篇ICRA 2018论文）。
AI 科技评论按：人类视觉系统有一个我们习以为然但其实极其强大的功能，那就是可以从平面图像反推出对应的三维世界的样子。即便在有多个物体同时移动的复杂环境中，人类也能够对这些物体的几何形状、深度关系做出合理的推测。
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 10月23日数据湖高峰论坛上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新，正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代”。 △ 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示，随着数字化转型进程深入推进，企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化，传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战。云计算的发展正在加
广义表表示 ：L = (A (B (C, D), E ( , F) ) ) 可以得出
8 月 13 日，RocketMQ 迎来了 5.0 版本，这是继 2017 年发布 4.0 版本之后时隔 5 年的一次重大更新。5.0 版本进行了架构重塑，新增或者修改了超过 60% 的代码，但是对 4.0 的所有功能以及整体架构进行了无缝兼容，且没有引入任何外部依赖。而且其中非常重要的一点是，RocketMQ 兼容了开源 Flink 生态。与 Kafka 只是作为 Flink 的上下游数据不同，RocketMQ 直接实现了 Flink 的基础功能或者算子，并首创性地兼容了 Flink/Blink SQL 标准以及 UDF/UDAF/UDTF。为什么 RocketMQ 会选择将 Flink 融合到一起？这样带来哪些好处？适合哪些应用场景？为解答这些问题，InfoQ 采访了 RocketMQ 开源负责人杜恒和 rocketmq-streams cofunder 袁小栋。
AI 科技评论按：Buy more GPU，save more money！（买越多GPU，就越省钱！）这句话，英伟达 CEO 黄仁勋在整场 GTC 中足足重复了9次（可能还有数漏的）。 作为英伟达每年最重要的大会，一年一度在美国旧金山举办的 GTC 一直都是英伟达技术实力最集中的展示。而且英伟达的新产品也深深牵动着深度学习领域研究人员的心，更快的 GPU 、更大的显存、新的深度计算 API、更强大的计算集群等等都让更大规模、更高表现的模型变得更为平易近人。 看似槽点、其实亮点： 「世界最大的 GPU」、「
人类视觉系统有一个我们习以为然但其实极其强大的功能，那就是可以从平面图像反推出对应的三维世界的样子。即便在有多个物体同时移动的复杂环境中，人类也能够对这些物体的几何形状、深度关系做出合理的推测。
关于人机交互，关于AI和AR的未来，我们应该如何看待？ 2017年7月9日，由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂，共谋AI+行业的创新应用，探讨AI的当下与未来。 现场，华捷艾米联合创始人沈瑄给我们带来了主题为“3D视觉系统——打造AR&AI生态”的内容分享。沈瑄表示，未来的人机交互一定是回归到人与人之间交流的本质，即视觉+语音的交互，如此才能相互理解，继而进行充分
FSM有限状态机，序列产生，序列检测，是FPGA和数字IC相关岗位必须要掌握的知识点，在笔试和面试中都非常常见。
这样，我们通过脚印的深浅就可以很清楚的看出来客户的新鲜程度。对于不够新鲜的客户，他的脚印变淡了，我们就应该取激活他。
一方面是利用大数据让“路活”，地图数据采集从传统采集到智能采集。高德地图副总裁董振宁介绍说，升级后将使地图的静态数据实现动态更新，地图数据每一刻都不一样。 公安部交管局最新统计显示，截至3月底，全国机
背景与目标 当前视频编码中应用最广泛的是AVC(H.264),而HEVC(H.265)作为下一代的视频编码算法，在压缩性能上可以再节省40%的码率，优势很明显，但H.265对转码机器性能要求较高，实时编码场景时，其高压缩性能不能被充分利用。在x265中有ultrafast、veryfast、fast、medium、slow、slower、veryslow等配置，其中，veryslow对应复杂度最高，压缩性能也最好，不同CPU配置下，对1080p视频测试，编码速度如下表: 由上可见，对于1080p视频的
60、UI 测试做的是 iOS 还是 Android？讲讲 iOS 的 UI 怎么测？
深度学习并不是和机器学习并列的一个科目，而且用神经网络模型来处理机器学习里的有监督学习、无监督学习和强化学习这些子类 (注意这些红蓝绿颜色对应的名词)，如下图所示 (我书中还多提到了「深度半监督学习」和「深度迁移学习」)：
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