选自arXiv 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 自动 bug 归类算法可以被形式化为分类任务，其中主要挑战在于 bug 描述通常包含噪声。在这项研究中，作者提出了一种新型 bug 报告表征算法 DBRNN-A，能无监督地学习长词序列的句法和语义特征，以及语境表征。他们主要使用了未修复的 bug 报告，而过去的研究都没有重视这一点。此外，作者还开源了整个数据集、具体的数据集划分以及源代码，使得该研究可复现。 在通常的过程中，终端用户在系统上工作时遇到 bug（也称为问题或缺陷），并在 bug 追踪系统中报
Bugly平台正式推出“标签”功能，快速看穿每个异常！ ------文章底部有传说中的彩蛋------ 前些日子在Bugly交流群上进行的需求投票结果中，有个需求得到了最高票选！究竟这个需求是什么？让大伙儿都想要？ 或许在跟进问题时，你可能碰到过这样的情况： 要将问题列表中的每个问题都看一遍，才能找到自己负责模块的问题？因为无法一眼看穿，哭！ 总是会重复查看同一个问题，重复确定这个问题的跟进状态？还是因为无法一眼看穿，再哭！ 而作为一枚总是跟Bug争分夺秒的程序猿(媛)，却一遍又一遍地在这种事情上浪费时
在今年OPPO发布新款手机R15的同时，Polarr与OPPO新款手机一起发布了新软件泼辣相册SDK，这也成为手机智能相册的又一全新选择。 泼辣相册SDK是基于Polarr专有的智能算法开发，为用户提
李杉 编译自 NewScientist 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 春天来了，万物复苏。在坦桑尼亚西北部的塞伦盖蒂大草原上，计算机们正在履行它们的职责：用机器学习算法识别不同物种，追踪野生动物。 以后的《动物世界》大概就是这样的了。 怀俄明大学的Jeff Clune、Mohammed Sadegh Norouzzadeh和哈佛大学、牛津大学、明尼苏达大学的研究人员一起，训练深度学习系统区分了48种动物，包括大象、长颈鹿和瞪羚。 在测试过程中，这种算法识别物种的准确率高达92%。他们使用
知识图谱可以帮助我们寻找到更为准确、丰富的信息。图谱里的节点一般是人物、画作、地点等实体，我们也可以理解为是下文提到的#标签。
数据质量度量是基于数据湖和XDR技术实现安全运营流程加速的关键环节。系列文章将从多个角度着手，给出定性、定量的度量方法。
敏捷测试原则中有一条是：预防缺陷，而不是关注缺陷的数量。在敏捷开发中，虽然我们采取各种措施预防缺陷的发生，例如精准的自动化测试、代码检视、故事卡验收等等，但是并不能保证没有缺陷发生，一个零缺陷的产品也不现实。既然无法完全阻止缺陷的出现，那如何确保已发生的缺陷得到有效的处理，如何利用已有缺陷来指导质量内建过程，是我们需要考虑的，也就是缺陷管理的内容。
继前面一章《RobotFramework环境搭建》介绍了在本地如何将接口自动化实施过程所需要的基础环境搭建好，在这里假设大家都已经知道环境如何搭建了，如果不清楚的可直接查看上一章节 RobotFrameWork环境搭建（基于HTTP协议的接口自动化），那么环境一切ready了，是不是代表就可以开干了呢？
每一个空间将会创建一个默认的权限。创建空间的用户将会自动具有空间管理员（space admin）的权限，这个的意思是你可以为其他用户和用户组赋予空间访问和管理的权限。
---- 作者： 保罗·卡雷·卡多纳（Pau Carré Cardona） 编译： AI100 原文地址： http://tech.gilt.com/machine/learning,/deep/learning/2016/12/22/deep-learning-at-gilt ---- 认知时尚领域的挑战 在时尚领域，有许多需要借助人类的认知能力才能完成的任务，比如分辨类似的产品或者从多个方面鉴定某种产品（如：连衣裙袖子的长度或轮廓类型）。 在吉尔特（GILT），我们正在建立起自动认知系统，通过这个自动
作者： 保罗·卡雷·卡多纳（Pau Carré Cardona） 编译： AI100（公众号：rgznai100） 原文地址： http://tech.gilt.com/machine/learning,/deep/learning/2016/12/22/deep-learning-at-gilt 认知时尚领域的挑战 在时尚领域，有许多需要借助人类的认知能力才能完成的任务，比如分辨类似的产品或者从多个方面鉴定某种产品（如：连衣裙袖子的长度或轮廓类型）。 在吉尔特（GILT），我们正在建立起自动认知系统，通过
Zotero是一款集成式的文献管理工具，支持一键导出bib格式文献库或一键插入Word文档。当然，作为一款文献管理工具，它的核心功能就是文献的管理。不清楚你是否有这样的苦恼，看过的论文很难归类，有得论文属于两个类别，放到两个文件夹还要拷贝一份；论文的云同步非常痛苦，利用主流云盘同步不方便；论文的PDF手动重命名文件过于繁琐。诸如此类的问题Zotero都帮你解决了，PDF自动按照设定格式重命名，文档云同步无需人为管理，同一文献，多个标签归类。
聚类的思想起源非常早，中国可以追溯到《周易·系辞上》中的“方以类聚，物以群分，吉凶生矣”。但聚类的算法却是上世纪50年代才出现，这是因为聚类依赖于数据，数据量小不行，数据量大的时候只能由计算机解决，而计算机1946年才出现。
首先基于一个现象：人类在对事物进行观察的时候，是能够检测到每个实例，并按照自己已知的知识来对每个实例进行分类，有认知的归属到对应类别，无认知的归属到未知(unknown)，而过往的深度学习检测任务所完成的工作只能对已有认知的实例进行定位和分类，所以作者提出，能否使得检测算法达到更近似人类的认知体验？所以作者提出了“开放世界目标检测”任务。作者原文中对这个任务的解释如下：
在大数据时代，海量的文本数据需要进行自动化处理和分析。文本分类和标注是自然语言处理领域的重要任务，它们可以帮助我们对文本数据进行整理、组织和理解。今天我们就介绍一下如何使用Python和自然语言处理技术实现文本分类和标注，并提供一些实用的案例和工具。
写在前面 深度学习如火如荼，作为一个IT技术人员，不搞一下深度学习，总有一种活在上个世纪的感觉，因此笔者准备认认真真的搞一下深度学习，努力跟上时代的步伐。话说基础不牢，地动山摇，如果没有机器学习的基础知识，要想学好深度学习，还是有一定的挑战的。所以接下来的一段时间，笔者会每周在微信公众号“智能算法”更新一篇深度学习相关文章。该系列大致分两部分：机器学习的基础和神经网络深度学习。总体来讲，笔者的初衷是通过这个系列文章，使自己和大家能基本了解以及能够应用相关知识在自己的领域中能解决一定的实际问题。如果感兴趣，欢
虽然我的文章一直持续在公众号更新，但是公众号的 PC 阅读体验非常不友好，没有目录、难以检索和归类。
您可以在任何地方，使用任何设备和浏览器访问 Pocket。所以，当您看到吸引眼球的文章或视频，或者读到想要深入了解的内容时，无论身在何处，您都可以将这些内容随身携带。
首先就是说要从人工智能来谈起，人工智能它是研究开发用于模拟延伸和扩展人类智能的理论方法技术以及应用系统的一门新的技术科学。人工智能好早以前就有的，局限于当时的技术，还有一些理论方法都不够成熟，所不能达到人们想要的一些要求。目前来说，人工智能的突破仅仅体现在应用于某些个别的领域，包括以下几种类型：
本文将探讨如何利用腾讯云 ES 的机器学习功能，实现一站式的 NLP 语义聚合，并通过 demo 来实践来这一过程。
Gephi 是一款网络分析领域的数据可视化处理软件，开发者对它寄予的希望是：成为 “数据可视化领域的Photoshop” ，可运行在Windows，Linux及Mac os系统。
一个优秀的软件, 总能以最简单的操作, 解决用户更多的痛点, 推荐一款好用的浏览器书签管理工具Toby, Toby使用拖拽归类的方式, 解决用户书签管理难的问题
今天呢，我们就要来接触稍微高级一点的东西了，我们所做的事情不仅仅局限于代码的层面上了，要基于某种算法解决问题，而此时的python则是我们完成问题的工具啦！
作者| AyLien 翻译| 康欣 校对| 刘熹娜 编辑| Ivy 序言 自动文档分类是一个很好的例子，说明如何善用机器学习和自然语言处理，让机器更好地处理人类语言。自动分类目的，是给一个文档或一段文字指派一个或多个类别，以方便对文档进行归类和管理。特别是对于出版社、新闻网站、博客或其他需要处理大量文字内容的人和机构来说，人工对文档，并进行分组和分类是极其耗费人力和时间的工作。 大体上讲，有两类机器学习方式：监督学习和非监督学习。监督学习方法是在“以往的观察”之上建立模型，这种“以往的观
互联网相关企业在建立用户画像时一般除了基于用户维度（userid）建立一套用户标签体系外，还会基于用户使用设备维度（cookieid）建立相应的标签体系。
随着腾讯云ES 8.8.1及其后续版本8.11.3、8.13.3的推出，腾讯云ES在人工智能、向量搜索和自然语言处理（NLP）等领域功能得到了显著的增强。这些新功能为开发者提供了更多的可能性，尤其是在处理复杂的NLP任务时。本文将探讨如何利用腾讯云ES的机器学习功能，实现一站式的NLP语义聚合，并通过demo来实践来这一过程。
最近，Facebook用户在观看一段以黑人为主角的视频时，会看到一个自动生成的提示，询问他们是否愿意“继续观看灵长类动物的视频”。
提到Web指纹识别，大家并不陌生，相关的项目汗牛充栋，比如知名的Wappalyzer、WhatWeb等。而在运营上，各企业也都大同小异，利用提前构建好指纹库，通过对公司全域资产进行扫描实现对公司资产的摸底排查，当某些组件出现高危漏洞时，大家可以第一时间做到攻击面的迅速收敛。
文章索引 5.1 图标与图像尺寸(Icon and Image Sizes) 5.2 应用图标(App Icon) 5.2.1 文档图标(Document Icons) 5.2.2 用于Spotlight和设置的图标(Spotlight and Settings Icons) 5.3 启动画面(Launch Files) 5.4 模板图标(Template Icons) 5.5 网页图标(Web Clip Icons) 5.6 创建可缩放图片(Creating Resizable Images) 译者注：本
在 Erda 2.0 版本中，我们完成了应用研发过程主体框架的构建，在后续版本（包含本次发布的版本）会逐步去完善和丰富研发全流程中的“毛细血管”，真正构建一个研发全流程可视化、自动化的有机结合体。这将会是一个持续丰富和改进的过程，为此 Erda 产品也围绕此目标，本次迭代就已经在路上。
常见的目标检测算法都针对特定的数据集进行训练，学习固定数量的类别，用于特定的场景。而论文则讨论一个更现实的场景，开放世界目标检测(Open World Object Detection)。在这个场景中，算法需要解决非目标误识别问题以及具备增量学习的能力。
可自定义Tab组件标签位置，满足大屏容器组件Tab标签位置的特殊展示。TAB标签卡支持在容器上、下、左、右显示；支持在容器内部显示；同时支持更改背景。
对抗样本是专门设计的输入，旨在欺骗机器学习 (ML) 模型，从而导致高置信度的错误分类。有趣的是这种方式对图像所做的修改虽然温和，但足以欺骗 ML 模型。在这篇文章中，我想展示微小的变化如何导致灾难性的影响。下图总结了对抗性攻击的过程：
在本期中，给大家分享一下TestNG测试框架的基础知识，使用TestNG的优点，TestNG的基本注解如何使用，套件、忽略、异常、依赖、参数化、超时等测试该如何进行。
基于Java的开源 Carrot2 搜索结果聚合聚类引擎 2.0发布了. Carrot2 可以自动的把自然的搜索结果归类（聚合聚类）到相应的语义类别中，这个功能是通过Carrot2一个现成的组件完成的，除此之外Carrot2 还包括了很多其他的搜索结果聚合聚类算法 search results clustering algorithms 非常值得一看 . 今天10b lobster 和我聊起了新闻标题的平移算法， 如果这个算法被Carrot支持的话，应该是一个流行算法了。这个算法在卢亮的blog上曾经提到过。新闻阅读器也准备用这个算法进行新闻分类，提高新闻阅读速度。 Carrot2 2.0 的一个亮点是速度和易用性的提高。在易用性方面Carrot2提供了一个叫Aduna ClusterMap 的可视化组，这个组件被放到了可以单独运行的GUI程序中了，详见：standalone GUI application 。除此之外核心api也得到了简化，这里有 更多信息. Carrot2 的流行还衍生了一家叫 Carrot Search 的公司，类似jboss ,mysql 相关的运营公司, 他们发布了发布了 Lingo3G ，可以想想出来了，Lingo3G ( 这个名字真酷 lingo and 3g 呵呵 )-- 提供高性能的文档聚合引擎 ，这个引擎功能十分强进，他提供基于层级的,同义的 , 标签过滤的等功能。相比较 autonomy 还是有些差：
而运营的精准化需要海量数据来支撑，重中之重是建设一个适合自身的 CDP，并且用好它。
@SpringBootApplication 注解用于声明自动配置，即让Spring Boot 自动为程序进行必要的配置；@SpringBootApplication 注解配置等同于@Configuration、@EnableAutoConfiguration 和@ComponentScan 三个注解的配置。
以上各种定向中，地域定向、频道定向和上下文定向属于t©的定向方式；人口属性、行为定向属于t(u)的定向方式；重定向和新客推荐属于t(a,u)的定向方式。
工欲善其事，必先利其器。之前一致用ReadPaper这个软件看文献，不过最近其调整了付费策略，一些原本免费的功能如阅读时长记录变成需要付费解锁，加上其文献均存储在云端，导致在给别人分享文献时需要重新去网站下载。
聚类算法属于无监督的机器学习算法，即没有类别标签y，需要根据数据特征将相似的数据分为一组。k-means为聚类算法中最简单、常见的一种，通过计算距离，将相似性高的数据分在一起。 算法流程 随机选择k个
我们日常工作中总是会有一些看起来繁琐，吃力不讨好的事情，但是这些需求我们不能一概而论，为了落实规范而动用规范的大棒。
在这篇文章中，我们将学习10个最重要的模型性能度量，这些度量可用于评估分类模型的模型性能。
机器学习术语表：https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ 机器学习术语表，即机器学习专业词典。 划重点，童鞋们！该表按A-Z字母排列，这里只列出A-C字母的机器学习术语表。需要全文的同学，请翻阅至最下，有福利...... A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意
一家名为GOAT的潮鞋交易平台正尝试用机器学习，从七张照片中识别出一双鞋子是否是真的。
本文为机器之心编译：该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语，但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。 A 准
机器之心专栏 作者：蚂蚁集团-大安全-数字身份及安全生态、浙江大学 来自浙江大学和蚂蚁集团 - 大安全 - 数字身份及安全生态的研究者提出了一种基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络 HRN。 基于有监督式深度学习的图像识别任务中一个方面要求是构建整理大规模、高质量的标注数据，这就对图像质量和标注人员的背景知识有比较高的要求。例如，在细粒度分类任务中，标注人员需要依赖大量的领域知识去区分各种种类的鸟以及不同型号的舰船，如图 1 所示。 图 1: 不同种类的信天翁以及不同型号的航母 在图 1 中，标注人员需
做一个网上商城系统的步骤都是至关重要的，否则就会导致一步错步步错的情况出现，一个商城系统建设可以简单遵循三个黄金步骤，保证电商企业可以快速巩固做好运营一个商城网站的扎实基础。后期决定网上商城网站的价值标准是浏览量、留存率、转化率，而这些的关键点在于流量的精准，所以网上商城系统想要在同行业竞争中有立足之地，还需要做好优化推广的工作。广州知名的电商系统开发服务商【数商云】公司通过这篇文章为进军电子商务行业的企业解答商城网站架构前后期必备工作，以及网站系统如何做好优化，实现转化的问题 。
今日，业内人士潘九堂爆料，华为要在下个月发布一款比 Mate 9 更强悍的概念人工智能手机，此款手机将配备三星定制的曲屏和感器。该项目由华为 CEO 徐直军直接领导、2012 实验室深度参与研发。 据
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