本文介绍哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心（SCIR）录用于EMNLP 2018的论文《Adaptive Multi-Pass Decoder for Neural Machine Translation》中的工作。本文基于将polishing机制引入到机器翻译中，针对不同翻译情况需要不同的解码次数提出了自适应的多轮解码机制，其通过引入策略网络动态根据上下文信息动态决定合适的解码次数，并使用强化学习的方法对其进行训练。在中英机器翻译数据集上证明了此模型的优异性能。
我把5张餐桌摆成一条线，然后拿着那20枚硬币坐到最外面的桌子旁，对开发团队众人说：“咱们现在玩翻硬币游戏啦。我需要4个角色：业务分析、开发、测试和运维。你们谁愿意当业务分析师？”
文章：Ground-Fusion: A Low-cost Ground SLAM System Robust to Corner Cases
论文提出超参数优化方法AABO，该方法核心基于贝叶斯优化和Sub-Sample方法，能够自适应的搜索最优的anchor设置。从实验结果来看，AABO能够仅通过anchor设置优化，为SOTA目标检测方法带来1.4%～2.4%的性能提升
怪兽电力公司研制了一套“孩卧溜”系统（即“孩子卧室溜入”系统）给怪兽世界供电——在夜深人静的时候，一个个怪兽惊吓师们通过该系统各自从孩子们的卧室衣橱门溜到床头，把孩子们吓得大叫，然后该系统就能把孩子受到惊吓所发出的尖叫声变成电流来供电。怪兽们普遍认为人类孩子周身充满剧毒，碰一下就能致命，所以惊吓师是一个高风险的职位。另外人类孩子的胆子似乎越来越大，这种发电方式难以为继。于是公司总裁五眼螃蟹怪开始伙同惊吓师变色龙，企图绑架人类孩子并实施酷刑来发电。公司业绩最好的惊吓师蓝毛怪和助手独眼豆一起揭穿了这个阴谋，并联手赶走了前任总裁五眼螃蟹怪和变色龙。蓝毛怪还凭借想出了利用孩子的笑声来更高效地发电的主意，成为怪兽电力公司的新任总裁。
论文: AABO: Adaptive Anchor Box Optimization for Object Detection via Bayesian Sub-sampling
大家好，我是rainbowzhou。这周末，我有幸参加了云大组织的一个关于敏捷课程的活动，收获颇丰。敏捷，这个我们耳熟能详的词语，蕴含着复杂的内涵。它不仅是一套框架和工具，更是一种全新的心态和文化。在这次为期两天的敏捷课程中，我对敏捷方法之SAFe6.0有了更直观的了解。在此，我想分享一下我的学习心得和感受。
初期想了蛮久也搜了蛮多，没搜到，找到的结论是图表使用的是svg实现，必然无法选择文字，似乎是个死问题，已经濒临放弃
近年来，随着自然语言处理和计算机视觉研究的发展，集成视觉和语言来构建一个综合的人工智能系统得到了广泛的关注，其中包括视觉对话（Visual Dialogue）、图像描述生成（Image Captioning）以及视觉问答（VQA）任务等。
最早小程序在微信平台上成名，手握 10 亿月活用户的微信，很快成为小程序创业者的掘金之地。巨头的嗅觉敏锐，支付宝、百度随即跟进，今日头条也开始内测小程序，几大平台纷纷出手，让小程序赛道更加拥挤，小程序生态多元化的背后，是巨头新一轮跑马圈地。
一个显著性目标检测模型能取得较好的效果至少应该满足以下3个标准：一是好的检测能力，尽量少地遗漏真正的显著区域或错误地将背景标记为显著区域；二是高分辨率，显著图应具有较高的分辨率或全分辨率，以准确定位显著目标并保留原始图像信息；三是高计算效率，作为其他任务的前置阶段，能够快速检测到显著区域。基于不同数据源的显著性目标检测方法研究思路也主要围绕以上3个方面展开，对检测模型的性能进行不断优化和提升，如图6所示。
作为一个 UI工程师，接过很多类似的项目，也曾写过滑屏的插件，在经历了不同的需求的“洗礼”并踩过若干个坑之后，不禁反问自己...
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月活用户越高的互联网产品，被黑产盯上的可能性就越大。本文将带你一窥究竟，微信是怎么做异常检测框架的？
滑屏的交互形式自从在 H5 中流行起来，便广泛应用在产品宣传、广告、招聘和活动运营等场景中，作为微信朋友圈广告惯用的形式，其影响力更是得到了强化与放大。如今滑屏H5可谓玲琅满目，数不尽数。 作为一个 UI工程师，接过很多类似的项目，也曾写过滑屏的插件，在经历了不同的需求的“洗礼”并踩过若干个坑之后，不禁反问自己：应该如何面对每一次类似的需求，在已有的经验下如何做到体验更好？如何节省工作量提高效率？面对性能优秀的 iOS 与性能良莠不齐的 Android 平台，又如何做到体验统一与性能最优？ 第一问：拖拽翻屏
为保证移动机器人动态环境下的运行安全性，须结合轨迹重规划实现实时绕障；针对路径重规划会带来额外的计算负担、难以保证控制系统实时性的问题，为实现高效高精移动机器人运动控制，提出考虑绕障时耗的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制器。
随着视频行业的快速发展，越来越多的视频内容需要保护。不论腾讯视频、优酷、爱奇艺等视频媒体平台播放的独播剧、版权电影，还是在线教育网站提供的教学视频，抑或游戏主播录制的操作技巧，都离不开视频内容保护。防盗链是最常见的保护机制，但如果视频被盗链，则可以非法获取视频并传播。前段时间独播剧《使徒行者3》提供付费超前点播服务，结果很多第三方网站都可以在线观看，试想版权方的心里阴影面积……
在未知或不断变化的网络条件下的操作一直是自适应比特率流媒体系统自 1990 年代诞生以来一直试图解决的最基本挑战之一。这个挑战今天仍然存在，尽管在某种程度上简化了设置，允许使用基于 HTTP 的自适应流 (HAS) 架构。在这样的架构中，网络适配逻辑驻留在流媒体客户端中，有效地驱动媒体流片段的选择和加载。在过去的十年中，已经提出了许多先进的方法来设计流选择算法。这包括基于吞吐量的方法、基于缓冲区级别的启发式、控制理论方法以及机器学习算法。
近期尝试了一个webgl相关的内容，有些小激动，及时分享一下我的测试示例，效果如下： 此示例分从业务角度分为两部分，一个部分为d3展示的柱图，另一部分则为用openlayers展示的地图。而其难点却在
百度最近的算法调整非常的频繁，特别是针对移动端的冰桶算法4.0的强势登场感觉影响更大，因为冰桶算法4.0主要是针对移动端广告位置、尺寸的，基本上可以理解为是打击移动端广告泛滥的，所有尺寸过大的以及对内容有遮挡的都会被降权，具体的大家可以看看图1、图2两张百度官方认为是标准正确的移动端广告范例来对比了解一下就明白了。
继在《要做好深度学习任务，不妨先在损失函数上「做好文章」》一文中为大家深入浅出地介绍了损失函数的相关知识后，Deep Learning Demystified 编辑、数据科学家 Harsha Bommana 本次接着从优化的角度，结合数学方式和可视化图，带大家以「看得见」的方式来了解神经网络如何一步步找到最小化的损失值，并最终实现最优化。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 翅膀轻轻一推，无人机翻身只需1.1秒： 迅速旋转翅膀，调整成能减轻飞行重量的的角度： 在你反应过来之前，它已经“嗖”的一下从地上起飞了： 不仅平地能轻松翻身，碎石地、木屑地、斜坡也能轻松handle，简直像甲虫一样灵活~ 目前，这项研究已经登上IEEE。再也不用担心自己的无人机掉在奇怪的地方了！ 披了件甲虫的“外衣” 这架无人机，确实也参考了甲虫，用上了两对翅膀：鞘翅（elytron）和后翅（hind-wing）。 其中，鞘翅主要负责“
我给DouWeather（后称DW）的定位是网页小组件，也是出于这个考虑，我参考了如iOS系统的小部件、新版MIUI系统小组件、鸿蒙系统小部件、win11小组件，发现都无一例外具有同一特征：扁平化，圆角，选用无衬线字体，元素风格简洁，并且四者都在或背景或图标中大量使用渐变，使小部件表现得较为灵动。其中win11小部件添加了浅阴影，可能是为了让小部件从亚克力背景中凸显出来。
近年来，图神经网络（GNN）在社交媒体、电子商务、知识图谱、推荐系统、生命科学等领域得到了广泛应用。随着图数据规模的快速增长，亟需发展分布式大规模图神经网络高效训练技术。现有的方法主要采用中心化的参数服务器（PS）架构，计算节点间的大量网络通信成为了训练的性能瓶颈。
摘要：泛洪是所有分布式网络算法中最简单和最基本的算法之一。节点通过向其所有相邻节点发送消息来开始该过程，在下一轮中将消息转发给他们未从其接收消息的所有相邻节点，依此类推。我们假设节点没有记录泛洪事件。我们称之为记忆性泛滥（AF）。由于节点忘记了，如果在后续轮次中再次接收到消息，则将再次转发该消息，从而提高了消息即使在有限图上也可以无限循环的可能性。据我们所知，这种洪水过程终止的问题尚未解决 - 相反，隐含地假设不终止。
而且，我知道你看到大段代码头疼，所以这篇文章都是图。看完感兴趣的话，这里是完整代码的仓库地址[1]，只有90行代码哦。
我们在开发中，显示信息详情时，一般后台会给出html文本，在android端一般采用webview控件来展示，但是后台给出的html文本一般是给电脑端用的，没有自适配手机，导致手机端图片显示过大，需要左右移动来查看全图。下面给出几种实用方法，达到在手机端用webview展示html中的图片，能自适应手机屏幕展示。
如何搭建一个自己的图床 Gitee版 第一步 准备 下载 下载链接here 直链2.3.0-beta.4winhere 安装 安装按照自己需求来 第二步 找到 📷 之后点击 📷 找到这个图标 📷 右键点击 📷 之后点击 📷 进来就是这样子 📷 但是没有gitee模式 我们先安装个node.js 下载链接win 其他版本点我下载 下载之后安装 安装完之后选择 📷 选择这里 📷 但是刚下载是没有插件的 我们要下载 在上面搜索就可以了 因为我们要用gitee 搜索gitee 📷 安装一个就行了 之后进入gitee
嗨，我又来了，话说可以简单聊聊为什么会出这款主题，端午节假日在家，孩子午睡时间自己更新完主题之后网上冲浪，偶然间看到很多工作室和小微企业的网站，有些真的惨目认读，杂乱无章，瞬间灵感迸发，赢天下主题模板也就应运而生（怎么感觉跟写小说是的呢），说人话就是弄了一款小微企业主题，助力企业成长，以最少的资金获得最好的服务，毕竟现在的企业网站建设都是3-5K起步，万八千的也不少，更何况还有几千万搭建商城结果还运行不了的，悲伤的表情.gif。
在国家大力发展信息网络安全的大战略以及《网络安全法》和等保2.0规范即将出台的大背景下，近年来网络安全企业发展迅猛！ 昨日，青藤云安全宣布完成2亿人民币B轮融资。本轮融资由红杉资本中国基金领投，A轮投
这个题目主要是考察对同步任务、异步任务：setTimeout、promise、async/await的执行顺序的理解程度。(建议大家也自己先做一下o)
用过echart的人都会遇到一个问题，就算是代码中写了window.onresize = echart.resize，也只是横向自适应拉伸填充页面，垂直方向不会变化，除非指定高度才可以，这就比较郁闷了，为何echart本身不会自适应呢？按道理不应该啊，莫非实现起来很困难？好吧先不管这个了，这个问题搜索出来一大堆解决方案，在Qt的浏览器控件中也有这个问题，为了解决这个问题想了两个策略，一种是程序本身检测尺寸变化，然后重新设置高度并载入网页，一种是js函数设置对应的宽高，什么时候执行呢，就是在程序界面尺寸变化的时候，两种办法对比下来，最终选用的后者，因为效果比较好，还是异步执行的，无需重新加载网页，那个每次高度变化了就重新加载网页的办法在早期的作品中用过，看起来好弱弱的。
AdaBoost（Adaptive Boosting）：自适应提升方法。 1、AdaBoost算法介绍 AdaBoost是Boosting方法中最优代表性的提升算法。该方法通过在每轮降低分对样例的权重
大致过程如上，在实际的展示过程中，有些是可以并行的。比如html、css下载。这就涉及到http1.1协议的下载局限和浏览器支持的并发数量了。
在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译团队、高性能计算团队和北航刘祥龙老师团队合作提出了用于加速卷积神经网络训练过程的INT8训练技术。该工作通过将网络的输入、权重和梯度量化到8比特来加速网络的前向传播和反向传播过程，缩短卷积神经网络训练时间。
有时候需要给网页加背景图，于是在网上找了一段CSS代码，上一篇利用JS转跳网址里面就加入了这段CSS
大家好，我是ABC_123。本期分享一篇ABC_123曾经做的针对一家银行的红队评估项目，持续时间两周，难度非常大，但是最终打到了银行核心业务区，今天就复盘一下全过程，希望红蓝双方都能得到一些启示，这也是“未知攻、焉知防”的道理。
典型的几家地图公司, 都开放了地图API供开发者使用。今天主要想谈一下百度地图基本API，及物流领域的新特性。需要说明一点，这里不对各家的好坏进行比较，因为今天的短板可能在明天就追赶上了，站在时间的角度，怎么比都是贻笑大方。
Axure RP 9是可以在Mac电脑上进行交互原型设计的中文工具，优化工作设计的流程，以最佳的方式，展示自己优秀的作品，xure RP 9可以为您整理笔记，将其分配给UI元素，并合并屏幕注释，新的交互构建器已经过全面重新设计和优化，易于使用，它能让用户快速创建应用软件或Web网站的线框图、流程图、原型和规格说明文档。axure rp 9注册版作为专业的原型设计工具，它能快速、高效的创建原型，同时支持多人协作设计和版本控制管理。Axure RP 9是一款非常强大的交互式UI原型设计神器。
大数据文摘作品 大数据文摘记者 刘涵 魏子敏 “自然语言技术的未来，其关键点是“自然”两个字。” 11月最后一天，思必驰联合创始人、首席科学家俞凯博士在清华x-lab主办的人工智能研习社第七课上，如此评价自然语言处理，并与现场听众一起畅想了这一潜力巨大的技术将走向哪里。 图：11月30日，思必驰联合创始人俞凯在清华做了题为《认知型口语对话智能》的讲座。 刘涵 摄 在这场题为《认知型口语对话智能》的讲座上，俞凯认为认知交互面临的最主要的挑战一定不是语音，因为从语音识别的角度上来说，问题明确，只要专门向这个领
前端代码的编写永远逃不过“兼容”二词，从前PC时代，因为IE的傲娇，导致程序猿们一直在兼容IE的道路上挣扎，如今移动设备的普及，仿佛让我们看到了希望，仿佛马上就要摆脱IE了，可是！一波还未平息，一波又来侵袭~移动端确实不用考虑IE了，各种CSS新特性也用的爽到飞起，但一座大山压了过来，那就是分辨率的适配，移动端由于展示区域比较小，因此对于页面在不同分辨率手机上的展示细节也要求更加严格，这时像PC端有些固定宽高的布局方式显然不适应，我们被要求对于不同大小手机页面能自适应，真是非常有（tong）趣（ku）呢~ 话不多说，下面就总结了一些移动端常用的适配手法：
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我参加的是腾讯内部赛道，最后得分 1395326，在内部赛道排名第一。将内网的解题报告搬运一份到云+社区：
AI 科技评论按：本文为亚利桑那州立大学在读计算机博士生周耀的独家投稿，他给大家介绍了一个基于机器教学为基础的自适应交互型众包教学框架——JEDI ，它假设每个 learner 都有指数型的记忆遗忘曲线，并且能够保证教学的有效性，多样性，以及教学样本的质量。作者的原论文（http://cn.arxiv.org/abs/1804.06481）入选了今年的 KDD 会议。以下为投稿全文。
目标：搭建神经网络，总结搭建八股 一、基本概念 1:基于 Tensorflow 的 NN： 用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。 2:TensorFlow的张量: 张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。 0 阶张量称作标量，表示一个单独的数； 举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组； 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到； 举例 m=
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