明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 说出你的研究思路,就能给你推荐合适的数据集: 当然还可自己按需检索,同时标出不同数据集的热度: 更厉害的是能直接帮你分析数据集。 语料中是否包含仇恨言论、性别歧视语料等,所占比例是多少,通通都能告诉你。 以上,是一个名叫DataLab的通用数据处理平台。 它包含1715个数据集,提供数据诊断、数据搜索、全局分析、标准化处理4方面的功能。 不仅可以帮助用户分析数据的特征,还能对不同数据集进行标准化处理。 其幕后打造者之一为卡内基梅隆大学博士后刘鹏飞
机器之心专栏 作者:刘鹏飞 以数据为中心,实现各种不同操作接口的标准化,使得用户在数据处理上只需要有一个入口,这就是 DataLab 期待扮演的角色。 建立以数据为中心的人工智能已经成为一个正在到来的趋势。一年多前,吴恩达开始发起的一项主题为「数据是人工智能的食物」运动。数月前,谷歌 AI 负责人 Jeff Dean 将数据的分析和管理列为 2021 年后机器学习的一大趋势。不久前,AI 明星创业公司 Huggingface 宣布开始建立可交互的数据分析平台计划。 近日,CMU 联合 NUS、复旦、耶鲁等
【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据,TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源,可以建立针对特定商业应用的模型,预测用户需求。 Lak Lakshmanan 是谷歌云服务团队的大数据与机器学习专业服务成员,他在谷歌云平台写了下文,以帮助用户使用谷歌云预测商业需求。 所有商业业务都会设法预测客户需求。如果你开饭馆,你需要预测明天要做多少桌饭、顾客会点哪些菜,这样你才能知道需要购买那些食材、厨房需要多少人手。如果你卖衬衫,你要提前预测,你应该从
•每个任务都需要获取锁然后执行数据构建逻辑,不管构建逻辑是否成功执行TASK结束时必须释放锁•[NODE-TASK]负责锁的node_check-point更新以及后续任务的rel_check_point同步•[REL-TASK]负责node_check-point的回滚和任务状态同步rel_check_point=node_check_point
基于check-point实现图数据构建任务针对这篇文章提出的方案增加了数据分块操作与任务状态回滚操作。 数据分块:控制加载到内存的数据量,避免占用过多堆内存保证图数据库可靠运行。 任务状态回滚:回滚到构建节点的任务状态,下一次构建节点关系时从回滚点开始操作【构建任务分为节点TASK和关系TASK,任务回滚操作是在关系TASK中进行回滚】。
•一、DataFrame•二、指定字段转换为DataFrame •2.1 CYPHER语句 •2.2 Python转换代码•三、将一个图转换为DataFrame •3.1 CYPHER语句 •3.2 Python转换代码
王小新 编译自 Google Cloud Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你们程序员啊,连带娃都这么技术流…… 今年夏天,谷歌云负责维护开发者关系的Kaz Sato带着他的儿子,用一些传感器和一个简单的机器学习线性模型,开发了一个“猜拳机器”,能检测石头剪刀布的手势。 最近他还还根据这个过程写了一份教程,详细介绍了怎样构建这个机器,以及怎样用机器学习算法解决日常问题。 量子位搬运编译整理如下,适合有一定编程基础的同学,需要大约200美元的硬件设备。 我们先来看一下这个机器: 上面视频中,
雷锋网 AI 研习社按,百度 AI 开发者大会于 2018 年 7 月 4 日正式开幕,在当天下午的百度大脑分论坛上,来自百度视觉技术部、百度语音技术部、百度 AI 技术生态部、百度大数据部的多位负责人带来了一场开发者的视听盛宴。这里有对百度语音语义技术的详细解读,有对 PaddlePaddle3.0 的更多介绍,还有各种各样的开放竞赛,相信在场观众必定受益匪浅,而雷锋网(公众号:雷锋网) AI 研习社也第一时间提取出大会亮点,以飨读者。
机器之心报道 编辑:shanshan 又一位技术大牛出来创业了! 9 月 13 日,卡内基梅隆大学副教授 Graham Neubig 在 Twitter 上宣布,与 @stefan_fee 和 @odashi_en 一起成立了 Inspired Cognition 公司! 「我们的目标是通过工具和专业知识,让构建 AI 系统(尤其是 NLP)变得更容易、更高效。」 1、致力于优化 AI 系统开发 人工智能 (AI) 正在成为与软件一样推动世界进步的力量。然而,与传统的软件工程不同,人工智能工程引入了各种
《CSAPP》是指计算机系统基础课程的经典教材《Computer Systems: A Programmer's Perspective》,由Randal E. Bryant和David R. O'Hallaron编写。该书的主要目标是帮助深入理解计算机系统的工作原理,包括硬件和软件的相互关系,其涵盖了计算机体系结构、汇编语言、操作系统、计算机网络等主题,旨在培养学生系统级编程和分析的能力。
从关系数据库抽取图数据,需要考虑的一个场景是新增数据的处理【其中任务状态的依赖与数据依赖关系非常重要】。从一个自动化抽取图数据的工具角度来说,自动化生成脚本可以与如下实现完成对接【即设计好schema之后自动生成如下脚本】。该设计方案可以与自动化抽取图数据的工具无缝集成。 在现有的Airflow调度系统中【可以自行实现调度逻辑或者可以是其它的调度系统,本文的设计思路可以借鉴】,可以设计Task和DAG来完整增量数据的处理,完成线上数据的持续更新需求。在构建TASK时,按照图数据的特点设计了节点TASK和关系TASK,并在同一个DAG中执行调度。【DAG的设计可以是某一类业务数据的处理流程】在下面的案例中主要展示了担保关系图数据的构建设计。
图数据分块ETL 图数据ETL的一个场景是需要将上亿条上百G的原始数据构建为图数据,在内存不够用的情况下保证数据构建过程可以平稳顺利运行,需要使用数据分块的方式进行构建。如下通过存储过程实现数据分块方案。该解决方案依赖于原始数据库的自增ID【上百G超大CSV文件的构建可以导入MySQL之后构建】,经过测试可以在生产环境正常运行并且避免过多的内存消耗。 函数与过程功能介绍 从关系数据库加载数据 apoc.load.jdbc 函数实现数据块ID拆分 olab.ids.batch 迭代处理数据块 apoc.pe
张量处理单元(TPU)是能够大大加快深度学习模型训练速度的硬件加速器。在斯坦福大学进行的独立测试中,在 TPU 上训练的 ResNet-50 模型能够在 ImageNet 数据集上以最快的速度(30 分钟)达到预期的准确率。
实现简单的逻辑函数、二进制补码和浮点函数,但必须使用 C 语言的一个高度受限的子集。例如,可能会要求仅用位级运算和直线代码(straightline code)来计算一个数的绝对值。该实验帮助学生理解 C 语言数据类型的位级表示和数据操作的位级行为。
•一、MySQL得到研报实体在Oracle中的唯一ID•二、Oracle中过滤时间序列数据•三、CYPHER实现MySQL和Oracle查询语句串联•四、通过apoc.case实现布尔值的判断•五、将查询封装为函数•六、将函数运用在数据过滤查询中•七、总结
CVPR2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
选自Medium 作者:Sagar Howal 机器之心编译 参与:路雪 Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中,并且可以共享,就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。本文介绍如何使用 Google Co
这篇文章主要记录CSAPP书和lab的学习过程,具体某个lab的踩坑过程会分别附单独链接,本文主要是记录漫长的学习过程以及方便想学但是尚未开始学习的同学参考,以下是github的lab代码仓库。
内容来源:2017 年 11 月 19 日,谷歌开发者专家王玉成在“2017谷歌开发者节北京站”进行《Android Things系统结构及展望》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方、演讲者审阅授权发布。 阅读字数:3266 | 9分钟阅读 摘要 Android Things的功能,整体框架,以及软件开发调试环境介绍。Google IoT Core介绍,以及现有的基于Android Things的项目概览。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http://suo.i
2017年大数据开始进入部署阶段,大数据的炒作逐渐散去,它的应用却正在蓬勃发展,代表成熟度的标志性IPO也正在出现。而大数据在几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上,过去几个月AI所经历的共同意识“大爆炸”与大数据当年相比甚至有过之而无不及。从2013开始制作大数据版图的Matt Turck刚刚发布了最新的2017年大数据版图,我们一起来看看在这个领域有哪些最新趋势和玩家的分布情况。 高层趋势 大数据+AI=新栈 2016年无疑是机器学习之年,任何目睹过众多pitch的VC都应该能感受到这一点,那
谷歌机器学习:实际应用技巧 什么是机器学习(ML)? 从概念上讲:给定(训练)数据,发现一些潜在的模式并将这个模式应用于新数据。 ML 的类型:监督学习;无监督学习;半监督学习;…… 监督学习:用于训
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 谷歌机器学习:实际应用技巧 什么是机器学习(ML)? 从概念上讲:给定(训练
导师简介 刘鹏飞博士现任上海交通大学清源研究院副教授。博士毕业于复旦大学,在卡耐基梅隆大学博后期间,其研究创新成果落地并与 Graham Neubig 教授联合创立 Inspired Cognition 自然语言技术公司。在自然语言处理和人工智能领域发表学术论文 60 余篇。谷歌学术引用 6000 余次。ACL 会议史上首次实现连续两年获得 System & Demo Paper Award;提示工程 (Prompt Engineering) 概念最早提出者之一。 他曾获得中国人工智能学会优秀博士论文、上海
1. DeepMind发布2017年的回顾blog,总结今年在多个方面取得的进展,比如AlphaGo Zero,Parallel WaveNet(比最早的WaveNet快了100倍,用来产生Google Assistant的语音),基于进化算法的增强学习和神经网络架构搜索,基于概率分布的增强学习(那篇paper很值得一读),已经基于imagination的model-based增强学习(跟Yann LeCun说的predictive learning有点像)等等 blog链接:https://deepmin
【新智元导读】在 ThingsExpo 会议上,谷歌软件工程师 Natalia Ponomareva 作了有关如何在大规模机器学习中取得成功的讲座。Natalia 回顾了可用于对大量数据进行机器学习模型训练的框架,解释了特征工程和算法选择,并提供了有关如何避免错误的 tips。这是一份非常实用的机器学习指导手册。本文后半部分谈了如何选择深度学习框架的问题,以及Theano 贡献者、苏黎世联邦理工学院的深度学习研究者 Gokula Krishnan Santhanam 对常用深度学习框架基本构成的分析。 谷歌
随着天池穿衣搭配推荐比赛的结束,我也该暂且退出竞赛江湖,一心一意搞科研了。今年共参加了3场公开比赛,成绩虽不是特别好,但也还说的过去,在搞比赛上面花费了不少时间和精力,耽误了不少事。如果有一天问自己这么辛苦玩这些和毕业要求无关的事值得吗?还是不自找麻烦纠结这些问题吧,呵呵,正道是——满纸荒唐言,一把辛酸泪;都云作者痴,谁解其中味。 做竞赛有哪些好处? 让你100%清楚哪些数据挖掘的算法在实际应用中最有效。有效包括效率和性能。很多人往往看了几章data mining的教程,就以为知道了数据挖掘是怎么一回事了。
NCAA (National Collegiate Athletic Association),是由美国大学院校所结盟的一个体育协会,举办各种体育项目联赛,其中最受关注的是上半年的篮球联赛和下半年的橄榄球联赛,NCAA 的男篮锦标赛的舞台向来是 NBA 球星的摇篮,雷阿伦、穆大叔、小甜瓜安东尼、杜兰特等,当年都是 NCAA 的明星球员。
由云+社区联合腾讯云免费体验馆及各产品团队举办【玩转腾讯云】征文活动,吸引入驻作者积极参加,非常感谢各位作者的参与。经过评委老师从产品创新性、实用性、可借鉴性、代码规范度、与云计算能力的结合这几个维度的评分以及阅读数、分享数、评论数、收藏数四个维度的指标,综合得出获奖作者名单如下:
由腾讯云+社区主办的云+社区【玩转腾讯云】征文活动已经圆满顺利的落下帷幕!感谢小伙伴们对云+社区征文活动的支持!接下来,就是期待已久的开奖时刻啦。
腾讯云代金券是腾讯云专用的一种代金券,也可以称为腾讯云优惠券。在购买腾讯云的时候,可获得相应的优惠折扣。一般购买腾讯云的时候,建议使用腾讯云代金券,这样可以节省购买腾讯云的费用。
该文介绍了腾讯云技术社区举办的【腾讯云的1001种玩法】征文活动,共收到了83篇征文,最终有20篇获奖。活动旨在通过征文的形式,鼓励用户分享自己在腾讯云上的实践经验,从而吸引更多用户加入腾讯云。
为了倾听行业技术专家对腾讯云服务和产品的反馈和建议,腾讯云于10月26日举办了首期TVP交流会。
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由腾讯云+社区主办的云+社区【玩转腾讯云】之视频征稿活动在2021年04月19号圆满的落下帷幕。视频征稿活动自2021年03月发布后,吸引了众多社区内的小伙伴。经过评委老师从视频内容、视频呈现形式、视觉效果和视频契合度这四个维度的评分,加上阅读数、点赞数、评论数、上首页次数 等维度的指标,综合得出获奖作者名单如下:
感谢大家的支持,以下为活动留言点赞获奖名单,请在后台联系小编,留言你的企业微信号或微信号,以便奖品发放,谢谢大家的支持! No名单奖品1�� 默默向上游键盘2大海耳机3Jayden(姚旭)哈士奇4向阳花哈士奇5Lucky?哈士奇6Tomcat哈士奇7yoyo哈士奇8会飞行的蜗牛哈士奇9李豆豆哈士奇10谢晓东哈士奇11初心哈士奇12邓梓源哈士奇13阳的温度鸡公仔14木的树鸡公仔15..鸡公仔16邝邝鸡公仔17ymzhou鸡公仔18Joson子翔鸡公仔19Yuxian.Nie腾讯云公仔20籽。薇腾讯云公仔2
为参与腾讯云服务大使合作(以下简称:本活动),您应当阅读并遵守《腾讯云服务大使合作协议》(以下简称:本协议)。
6月21-22日,2018 OpenInfra Days China大会在北京国家会议中心正式拉开序幕,作为OpenStack领域最具影响力的大会,吸引了众多开源云计算领域的企业和专家参与。腾讯云TStack通过“腾讯企业IT云”和数字广东“粵省事”两大私有云项目,全面展示腾讯云TStack在腾讯内外部的成熟实践和助力政府企业数字化转型实践。同时,凭借腾讯云TStack在OpenStack领域的卓越贡献,荣获“开源云领军企业大奖”。
6月21-22日,2018 OpenInfra Days China大会在北京国家会议中心正式拉开序幕,作为OpenStack领域最具影响力的大会,吸引了众多开源云计算领域的企业和专家参与。腾讯云TStack通过“腾讯企业IT云”和数字广东“粵省事”两大私有云项目,全面展示腾讯云TStack在腾讯内外部的成熟实践和助力政府企业数字化转型实践。同时,凭借腾讯云TStack在OpenStack领域的卓越贡献,荣获“开源云领军企业大奖”。 和往年不同的是,今年大会在核心议题设置上,除了OpenStack之外,还整
在数字时代,云计算已经成为了企业和个人的重要工具。而作为云计算领域的领军者之一,腾讯云一直在为用户提供高效、安全的云服务。
3月17日,腾讯发布了2015年财报。在大家都在关注微信、QQ等消费级产品时,我注意到一个细节:腾讯正在加码云计算。作为一个以泛娱乐战略为核心的社交平台,为何现在要重攻云计算呢?云计算对于腾讯来说究竟有何价值? “云服务”营收增长翻番,首次亮相财报 在财报中,腾讯提到: “由于我们积极将腾讯云服务推广至不同垂直行业的重点客户,如电子商务、O2O服务、网络游戏、网络视频及互联网金融等,我们的云业务收入同比增长超过100%。我们将继续投资以加强我们的云服务,支持我们各行各业的合作伙伴在“互联网+”领域的实践。
6月,腾讯对外宣布,经过多年磨砺与创新,内部海量自研业务已实现全面上云! 据统计,近三年来,腾讯的自研业务上云规模已经突破5000万核,累计节省成本超过30亿。 这意味着包括QQ、微信、腾讯视频、王者荣耀等在内的腾讯内部业务,和腾讯云百万级外部客户一样基于公有云的模式来开发运营,腾讯全面开启业务云端生长新时代。 “这是腾讯自研上云战略的一个里程碑。”腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示:“把腾讯内部海量业务搬上云端,不仅帮助腾讯构建面向未来的技术架构和研发文化,推动科技成为公司业务发展
乌镇互联网大会吸引了行业的许多目光,其实这两天互联网圈还有一个大事:腾讯发财报,马化腾为了这事儿晚一天到乌镇还给大佬们发起了红包。马化腾的迟到是值得的,腾讯三季度财报十分亮眼:总收入达到403.88亿元人民币,同比增长52%,经营盈利为人民币144.60亿元,同比增长40%。腾讯体量很大,这个增长速度是巨头中最好的。除了业绩,在业务层面有许多亮点,微信MAU增加30%到达8.46亿,微信朋友圈广告主翻了一倍,网络广告收入增长51%。还有一个细节值得注意:腾讯支付相关服务及云服务收入同比增长348%,总营收为
今天,腾讯对外宣布,经过多年磨砺与创新,内部海量自研业务已实现全面上云! 据统计,近三年来,腾讯的自研业务上云规模已经突破5000万核,累计节省成本超过30亿。 这意味着包括QQ、微信、腾讯视频、王者荣耀等在内的腾讯内部业务,和腾讯云百万级外部客户一样基于公有云的模式来开发运营,腾讯全面开启业务云端生长新时代。 “这是腾讯自研上云战略的一个里程碑。”腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示:“把腾讯内部海量业务搬上云端,不仅帮助腾讯构建面向未来的技术架构和研发文化,推动科技成为公司业务发展
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