---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】大事件时常引「爆」热搜，微博服务器为啥挺得住？微博到处都是我的「互联网嘴替」，为何推荐内容如此深得我心？ 2021年7月13日，劳累了一天的年轻人们，正准备躺平拿出手机，打开那熟悉的小破站App，一键三连自己最喜爱的up主的最新视频。 结果突然发现，自己的眼前一黑： 时隔一年，B站终于揭晓了这其中的奥秘：一个「诡计多端的0」。 不过，你有没有想过，即便是经历着用户的疯狂涌入，为啥这个微博，它没崩呢？ AI和微博有啥关系？ 在揭
这部由央视出品的献礼片，在建党100周年之际播出实在再适合不过。但不同于我们以往对于这类剧集的印象，非但不沉闷说教，反而充满激情，令人心潮澎湃。
📷 近年来，基于图卷积网络(GCNs)的协同过滤(CF)方法引起了广泛的研究兴趣，并取得了最先进的性能。然而，现有的基于GCN的CF模型都是浅层的，无法对高阶协同信号进行建模。此外，大多数基于GCN的CF模型利用相同的归一化规则对邻居信息进行聚合，导致邻居具有与流行相关的重要性(对称归一化)或同等重要性(左归一化)。由于节点之间的内在差异，不同的归一化规则适合于它们聚合邻居信息。在本文中，我们提出了一种新的混合归一化深度图卷积网络(DGCN-HN)来缓解上述局限性。首先，设计了一个由残差连接和整体连接组成的
随着5G产业链的进一步成熟，沉浸式媒体技术迎来了发展红利期，点云技术在各类沉浸式媒体解决方案中有着广泛的应用前景，比如VR 看房，数字文博及互动教育等。然而，需求持续增长的背景下，点云建模、压缩、渲染等技术在学术界和工业界却仍有着相当大的挑战： 1 采集设备昂贵、操作复杂 长久以来，三维点云的获取方式主要是依靠LiDAR (激光雷达)，结构光深度相机以及双目立体视觉深度相机等，这意味着想要获取点云需要特殊设备支持。另外，对于采集的环境也有较高要求，搭建采集棚工期长，需要耗费大量人力物力财力，操作相对复
虚拟数字人指存在于非物理世界中，由计算机手段创造及使用，并具有多重人类特征（外貌特征、人类表演能力、交互能力等）的综合产物。虚拟数字人可按人格象征和图形维度划分，亦可根据人物图形维度划分。人物形象、语音生成模块、动画生成模块、音视频合成显示模块、交互模块构成虚拟数字人通用系统框架。
线上商品选购，不想阅读冷冰冰文字？ 想24小时营业大厅都有人服务， 想要一个具体生动的售后指引， 实现这些，您可能需要一个“数字人” “数字人”，开启数字化服务新体验 “数字人”是指通过动作捕捉、三维建模、语音合成等计算机图形学技术，以代码与数据形式运作，创造出与人类形象接近的数字化形象，在视觉上拉近和人的心理距离，为人类带来更加真实的情感互动。 近几年来，随着建模、渲染、动态捕捉等技术的完善，服务型“数字人”产业格局已逐步成型，以虚拟客服形象、虚拟偶像、主播方式出现在各个行业，当赋予传统的对话产品人格
最近太忙了，以至于忽略了我的写作哈哈，开个玩笑，给客户开发一个热搜采集插件，知道我忙所以打算让我用现有的微博采集插件改改，想着节省时间行吧，于是乎我开启插件之后提示“E_NOTICE : Undefined offset: 0 (set_error_handler) (1.7.2.3050 (Tenet)) ”，我就说没那么简单吧，看了下错误文件，代码采集的是新浪热搜，经过查询是数组未定义或者不存在。如图提示：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在爬虫、自然语言处理群中的交流中，偶然接触到phantomjs、casper等相对于httpclient较新的框架及采集解决方案，微查之后发现方案可行，故尽清明三日之力，将其二次开发应用于百度元搜索信息采集项目中，达到预期效果，下一步将重点应用到腾讯微博采集和抢票抢手机项目中。下面，将分步骤介绍一下。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 认知的高度决定了创造价值的高度。 企业在从创办、发展、竞争、成功到衰亡的全生命周期中，会面临复杂多样的决策场景。 然而，时代演变产生的海量、分散、实时的信息，仅靠人类个体是难以高效、准确地感知、认知和决策的。 因此，企业需要通过大数据与人工智能技术，提升对业务的智能分析与决策能力，以此提升在快速、复杂的博弈场景中的竞争力。 那么如何运用人工智能技术增强企业的认知智能呢？ 在企业营销服务、设备生产运维的场景中，知识图谱与认知智能技术可以通过数据知识聚合、
机器之心报道 机器之心编辑部 如何应用自动机器学习 (AutoML) 加速图机器学习任务的处理？清华大学发布全球首个开源自动图学习工具包：AutoGL (Auto Graph Learning)，支持在图数据上全自动进行机器学习。 人工智能的蓬勃发展离不开数据、算力、算法这三大要素。而在浩瀚的数据中，有一种数据结构既普遍又复杂，它就是图（graph）。 图是一种用于描述事物之间关系的结构，其基本构成元素为节点和连接节点的边。 很多不同领域的研究问题都可以很自然地建模成图机器学习，例如蛋白质建模、物理系统模
动脉自旋标记(ASL)是一种非侵入性磁共振成像(MRI)技术，它使用内源性动脉血作为动态示踪剂来量化器官的组织灌注。血流灌注描述了一个器官中给定体积的组织向毛细血管床输送和交换的动脉血水量，单位是 mL/100g/min。ASL常用于人脑，灰质脑灌注为70mL/100g/min，白质为20mL/100g/min。由于其非侵入性，ASL现在被更广泛地应用于其他器官，包括肾脏、肝脏、外周肌肉、胰腺和心脏。由于ASL不需要外源性造影剂，随着时间的推移重复使用是安全的，因此可以用来追踪疾病进展或药物治疗引起的灌注变化。本文发表在Advances in Magnetic Resonance Technology and Applications中。
从5月30号正式发布到现在，我使用腾讯元宝有七八天了。结合国内其他的一些大模型产品，综合体验对比下来，元宝给人一种博采众长后青出于蓝而胜于蓝的感觉~
数字孪生的主要概念为：利用物理模型、物联网以及数据科学等技术，在虚拟空间中对实体装备进行映射，该技术作为物理世界与数字世界沟通的桥梁，能够帮助我们理解和利用复杂系统，广泛应用于航空航天、工业装备以及教育等领域。
数字是计算机科学的根本，那么java中数字是怎样来表示呢？规则又是怎样呢？今天我们来探讨一下这个话题。数字在某些领域经常用字符串来进行表示和传递。那么我们可以从判断java中一个字符串是否是数字来获取一些有用的信息。
8月16-20日，第七届中国南亚博览会（下称“南博会”）在云南昆明举办。本次大会是由商务部与云南省人民政府共同主办，南亚各国商务主管部门联合举办的国际性博览会。
1、伪造UA字符串，每次请求都使用随机生成的UA。 为了减少复杂度，随机生成UA的功能通过第三方库fake-useragent实现
嘉宾 | 张晴晴 编辑 | 李忠良 人工智能有两个重要的部分，数据与算法。作为一家人工智能数据服务提供商，爱数智慧在语音数据的采集与处理上有其独到的价值，在今年的 11 月 5 日与 6 日 AICon 全球人工智能与机器学习大会（北京站）2021 上，我们邀请了爱数智慧创始人兼 CEO 张晴晴来分享他们在人工智能方面的前沿研究。在正式分享前，我们采访了张晴晴，以下为采访整理，希望对你有所启发。 InfoQ：是否可以简述一下您在人工智能方面的研究历程？ 张晴晴：我是在 2005 年开始接触人
数据猿导读 在“硅谷之声——大数据技术达人中国行专场”上，神策数据创始人兼CEO桑文锋表示，在百度工作这么多年，“要把数据的事情做好”是我非常重要的一个心得。数据源做好了，事情基本上就成功了一半。如果
今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java，可许多朋友一提到“并发”就头疼： 为什么我已经学习了很多相关技术，可还是搞不定并发编程？ 小公司根本遇不到并发问题，高并发经验该怎么积累？平时该怎么学习？ 昨天面试又卡在并发问题上了，并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗？ 有这些困惑很正常，因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，而这些知识点看上去非常的零散、独立，可实则关联性又比较强，更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
数据猿导读 不到两年时间，神策数据不但获得DCM资本领投、红杉资本中国基金跟投共1100万美元B轮融资，同时还收获了超过300家用户。在外界看来，可能这样的数据并不亮眼，桑文锋解释，“我们的客户质量极
PHP和其他几种web语言一样，都是使用一对标记将PHP代码部分包含起来，以便和HTML代码相区分
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。 本期会给大家奉献上精彩的：阿里数据库、AI、Hbase、CV、DDD思想、Aloha、推荐系统、5G、日志采集、对抗网络、Cassandra、。全是干货，希望大家喜欢！！！ #大数据和云计算技术社区#希望通过坚持定期分享能帮助同学在大数据学习道路上尽一份微博之力。相信长期坚持认真阅读周报的同学，在技术的道路上一定会日益精进！感谢编辑们的长期坚持！也请同学们继续打赏，支持社区，支持编辑们持续奉献高质量知识！ 以下是正文，限于众编辑水平有限，不保证大家都喜欢。
达观数据CEO陈运文被特邀为拓扑秀第五期（拓扑社旗下的线上活动）采访嘉宾，以下正文为线上分享实录，由拓扑社编辑后报道。 【陈运文简介】陈运文，博士，达观数据CEO；中国知名大数据技术专家，国际计算机学会（ACM）会员，中国计算机学会（CCF）高级会员，复旦大学计算机博士和杰出毕业生；在国际顶级学术期刊和会议上发表多篇SCI论文，多次参加ACM国际数据挖掘竞赛并获得冠军荣誉；曾担任盛大文学首席数据官（CDO），腾讯文学高级总监、数据中心负责人，百度核心技术研发工程师，在大数据挖掘、用户个性化建模、文本信息处理
从前任百度大数据部门的技术经理，到今天神策数据CEO，9年时间，桑文锋身上发生了许多变化。他笑称，这种变化从他的微信好友数量就能看出来。创业之前，他只有200多个好友，现在已经迅速逼近5000人的上限
随着移动互联网的快速发展，大数据技术变得越来越成熟，正在改变着人们的工作、生活与思维模式，进而对文化、技术等产生深远的影响。 本文选自《数据决策：企业数据的管理、分析与应用》一书，文末可了解本书详情。 ---- 在正式介绍企业数据分析流程及高级分析之前，首先介绍一些企业里常见的数据职位，以及每个职位的人在企业中承担的责任。 业务分析师（Business Analysis，BA）：这类人需要了解行业，快速理解业务痛点，能够进行基础的统计数据分析类工作（某些高级一点的职位需要熟练的SQL技能）。他们通常掌握一些
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 多数企业都意识到数据的重要性，都希望利用数据来驱动业务发展。但经常会听到这样一句话：“我们企业现在业务都还没做起来，连数据都没有，还不到考虑数据利用的时候。” 这句话在某种程度上代表了一部分企业对于数据利用的认知，即数据利用从先有数据开始。 而数据是在应用建设后存到数据库里的，所以先建设应用，然后等数据库里有了数据后，再考虑如何利用数据。 听上去，这个逻辑完全正确。但其实这就是很多企业对于数据利用的误解，即先建设应用，再考虑数据利用。 如果用这样的思路建
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 搞定这样的人脸3D建模需要几步？ 在数据采集的阶段，答案是：一部手机 + 3.5分钟。 没错，仅凭这3.5分钟的数据，就足以生成高保真、可驱动的真实3D人脸头像。 这项研究来自Meta Reality Labs——就是扎克伯格元宇宙计划里的那个核心部门。论文已经被SIGGRAPH 2022接收。 作者提到，这一方法适用于VR应用。 也就是说，在VR的世界里，以后你可能就不必顶着一张卡通脸登场了。 而是可以方便地与胖友们“真身”相见。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 搞定这样的人脸3D建模需要几步？ 在数据采集的阶段，答案是：一部手机 + 3.5分钟。 没错，仅凭这3.5分钟的数据，就足以生成高保真、可驱动的真实3D人脸头像。 这项研究来自Meta Reality Labs——就是扎克伯格元宇宙计划里的那个核心部门。论文已经被SIGGRAPH 2022接收。 作者提到，这一方法适用于VR应用。 也就是说，在VR的世界里，以后你可能就不必顶着一张卡通脸登场了。 而是可以方便地与胖友们“真身”相见。 方法原理 实现
随着全球数字化、5G通信技术的成熟、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率，由此引发了一场新的技术革命.
【每周一本书】之《数据驱动：从方法到实践》（文末有彩蛋）
同事问MySQL数据类型DECIMAL(N,M)中N和M分别表示什么含义，M不用说，显然是小数点后的小数位数，但这个N究竟是小数点之前的最大位数，还是加上小数部分后的最大位数？这个还真记不清了。于是乎，创建测试表验证了一番，结果如下：
我们把故宫搬到了深圳。 在这里，你可以欣赏超高精度数字国宝的精美纹样。 但现场，却 没 有 一 件 实 物。 眼前的一切，借由深度数字化而实现。 这场特别的展，就是—— “‘纹’以载道——故宫腾讯沉浸式数字体验展” 由故宫、腾讯联合主办。 室内装潢顶峰美誉的皇家建筑——倦勤斋，首次在深圳VR数字化呈现。 来到“锦绣世界”展区—— 你会看到一个高达8米的裸眼3D视觉装置。 空间内部借助腾讯多媒体实验室沉浸式渲染技术，实现文物22倍超清放大，让观众置身于纹样万花筒的世界中。 再来
随着数字化转型进程的加快，数据方面的人才需求越来越旺盛。互联网早期，人人都是产品经理。数字化时代，不管会不会人人都是数据产品经理，但的确越来越多人会把数据产品经理作为求职方向，或者开始转型做数据产品经理。对于新从业者，最大的困惑就是目标很明确，但是不知道如何下手准备。这里列举了数据产品经理的技能项，希望可以为更多求职者或者从业者提供明确的方向，可以针对性地对自己的能力维度进行训练提升，成为“多边形”数据产品经理。
元宇宙作为下一代互联网的典型代表，很可能将是人类数字化生存的终极形态，将带来更高维的信息密度和数据价值。从技术构成来看，元宇宙包括基础设施层、引擎层、交互入口层和应用层。工业元宇宙、数字人则是元宇宙在落地应用中最为热门的两大领域。
文旅的数字化转型之路正如火如荼地开展，多家文旅景区和主题乐园开启了元宇宙的探索——张家界元宇宙研究中心挂牌，成为全国首个设立元宇宙研究中心的景区。现代化景区在吸纳了信息革命（5G/6G）、互联网革命（Web 3.0）、人工智能革命以及 VR、AR、MR 在内的虚拟现实技术革命的成果后将为游客带来更多的沉浸式互动体验。
9月16日，腾讯和故宫博物院“官宣”了...... 共同签署深化战略合作协议。 一个是20岁的青年，一个是快600岁的“老顽童”，两个老朋友在过去几年里，玩出了不少花样： 让古人唱起动感的Rap，让丹青古画变成了流动的音乐，让年轻人在小游戏中体验建造紫禁城…… 这些数字创意，吸引更多年轻人关注和喜爱故宫，也激发了数字时代更多的可能性。 未来三年，两位老朋友将继续手拉手，一起建设“数字故宫”。 准备怎么玩？接着往下看↓ 第一件要做的事情是—— 腾讯将全力支持10万件故宫文物的高清影像采集、精修工
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 筒子们，不知道你们是不是也像博文菌一样无比羡慕钢铁侠那样的生活 ~~ 设备都是裸眼3D控制的，只需要指尖在空中点一点就可以传达指令，和朋友通话都能像实际面对面一样看见一个3D人像…… 如今，随着元宇宙的崛起，博文菌jio得离过上这样的日子应该不远了！ 要想过上这样的日子，绝对离不开AR（Augmented Reality，增强现实）技术的加持！ AR作为链接虚拟和现实的关键技术，在元宇宙概念出现之前就一直备受重视，如今，又作为元宇宙中的关键技术和最
数据猿导读 腾讯CEO马化腾表示，数字经济造就了中国互联网企业发展的最好时代。去中心化的发展让数字连接下沉为基础设施，进而使得生态体系中的各个主体得以自发式高速成长。 作者 | 文璟 腾讯CEO马化腾
安装nvm --- node版本管理和切换工具 搞node,要啥nvm啊? Node版本进展迅猛,不同的工程可以支持不同的node版本,如果安装的node版本和工程支持的不同,就需要费时费力的调试了.
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1、引言 从人类文明诞生的那一刻起，数据就伴随我们而生——人类交流信息所用的文字和语言，计量距离或数量使用的记号和图案，观察自然所积累和传承的经验等，都是数据构成的。这些数据在百万年历史长河里，为人类文明的发展进化带来了难以估量的巨大价值。 自从人类发明了纸和笔，创造了数字、文字、几何技术后，数据有了更精确的描述和记录的方法，在此基础上催生出了数字、物理、化学，以及文学、艺术、管理等学科，我们今天所享受的现代文明，都深深的植根于数据技术。 随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，人类发明了廉价
HTTPS（HTTP Secure）是一种构建在 SSL 或 TLS 上的HTTP协议。 简单的说，HTTPS 就是 HTTP 的安全版本。SSL（Secure Sockets Layer）以及继任者 TLS（Transport Layer Security）是一种安全协议，为网络通信提供来源认证、数据加密和报文完整性检测，保障通信的保密性和可靠性。HTTPS协议的 URL 都以 “https://”开头，在访问某个 Web 页面时，客户端会打开一条到服务器 443 端口的连接。
Elastic 日报是由魏彬老师（中国首位 Elastic 认证工程师）发起的，对标参考的是湾区日报。
目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么，到底什么是大数据呢？
同理心被定义为理解和分享他人感受的能力，它很难通过观察直接衡量。测量取决于用户的看法和主观评估，所以对于同理心的测量需要一些自动计算办法来提供客观的评估。做到这些之前，首先需要对同理心进行模拟并且建立计算模型。
文档管理是组织数字化进程中的关键环节。《国家信息化发展战略纲要》中要求“开发信息资源，释放数字红利”，“全面提升信息采集、处理、传输、利用、安全能力”。
之前我们分享了可观测体系整体规划建设战略与落地实践，而进一步深入可观测体系中，在数字化转型和国产化大背景下，监控的对象种类繁多，新技术新对象层出不穷，企业内部监控体系的建设、监控工具支撑都面临极大的挑战：传统的监控系统无法快速满足国产化的要求，也无法快速扩展支撑快速变化的监控需求，各种监控指标混杂一起，难以管理和分析。
集成学习(ensemble learning)可以说是现在非常火爆的机器学习方法了。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影。本文就对集成学习的原理做一个总结。
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 前言 集成学习(ensemble learning)是现在非常火爆的机器学习方法。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影。本文就对集成学习的原理做一个总结。 EL概述 从下图，我们可以对集
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