2016年初,京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点;今年11.11,京东印尼站当天单量同比增长845%,连续三年保持超高速增长。
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
每个句子分词 在每个句子分词的过程中,根据他的词性,去除停用词(做简单清洗),比如:专有名词、标点符好、时间(包含节假日)、数字、助词、语气词···· 得到如下词列表
四年一度的世界杯又来了,作为没什么时间看球的码农,跟大家一样,靠买买足彩给自己点看球动力和乐趣,
不如听听过来人怎么说。最近,谷歌大脑的小姐姐Catherine Olsson上了一堂名企应聘公开分享,手把手教你应该以怎样的姿势开始AI安全类工程师求职之旅。
大过年的和大家聊点开心的,大家也都感兴趣的话题。在过年前终于实现了我长久以来的一个梦想,就是制霸全主机平台。也就是买齐Xbox、PS和switch。有图有真相:
机器学习是我一直很关注的领域,我觉得最有意思的一点是:它不像传统软件是把已有的知识固化,而是通过数据衍生(预测、推断)出未知的知识。这种从有限游戏到无限游戏的转变我觉得对拓展思路很有帮助。讨论中提到的Data-centric, HuggingFace(AI Github)等我也在近期略有接触,还是挺前沿的内容。
【新智元导读】英特尔与英伟达在数据中心市场激烈竞争:截止 4 月 30 日,英伟达的收入同比增长了 48%,达到 19.4 亿美元;但数据表明,英特尔不仅没有失去数据中心市场,地位反而更加稳固。另一方面,在个人训练深度学习模型时,也会在云端 CPU 和 GPU 间做出选择。前苹果工程师 Max Woolf 做了测评——由于谷歌云平台的收费规则,在有些情况下,使用 CPU 比 GPU 在经济上更划算。 英特尔和英伟达正在新的市场——蒸蒸日上的数据中心上展开竞争,而其中核心的部分自然是人工智能(AI)。截止 4
越艳丽的蝴蝶,越可能身藏剧毒;站在越强的风口上,越可能衰落的粉碎。人工智能在几十年的养精蓄锐之后,终于成为全球最热科技话题,在这个风口上,大型互联网公司、初创企业都希望分一杯羹,殊不知这个风口也是充满雷区、泡沫和挑战的风口。
在这个时代背景下,信息爆炸与长尾问题普遍发生,而解决方案之一是个性化推荐技术,那具体什么是个性化推荐,怎么去实现这一过程呢?这一章读者朋友需要做到的是读完以后,对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识,对于细节不用过多地苛求。
我在自己的网站中专门介绍过GPU的一些硬件基础知识:https://lulaoshi.info/gpu/gpu-basic/gpu.html。英伟达为优化深度学习的矩阵运算,在较新的微架构中,专门设计了Tensor Core这样的混合精度核心,因此,人工智能训练最好选择带有Tensor Core的GPU。
总之,机器人提示词工程师需要具备全面的技术能力、创新能力、沟通能力和自我学习能力,能够不断提升自己的能力和水平,满足客户的需求。
对于几乎所有机器学习算法,无论是有监督学习、无监督学习,还是强化学习,最后一般都归结为求解最优化问题。因此,最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中,SIGAI将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结,并理清它们直接的脉络关系,帮你从全局的高度来理解这一部分知识。
相对于「 基于词典的分析 」,「 基于机器学习 」的就不需要大量标注的词典,但是需要大量标记的数据,比如: 还是下面这句话,如果它的标签是: 服务质量 - 中 (共有三个级别,好、中、差) ╮(╯-╰)╭,其是机器学习,通过大量已经标签的数据训练出一个模型, 然后你在输入一条评论,来判断标签级别 宁馨的点评 国庆活动,用62开头的信用卡可以6.2元买一个印有银联卡标记的冰淇淋, 有香草,巧克力和抹茶三种口味可选,我选的是香草口味,味道很浓郁。 另外任意消费都可以10元买两个马卡龙,个头虽不是很大,但很好吃,
机器之心报道 机器之心编辑部 走机器的路,让你看一下。 在机器人研究领域,给定某一特定任务之后,如何规划机器人的运动方式至关重要。 最近,GitHub 上开源了一个存储库,该库实现了机器人技术中常用的一些路径规划算法,大部分代码是用 Python 实现的。值得一提的是,开发者用 plotting 为每种算法演示了动画运行过程,直观清晰。 项目地址: https://github.com/zhm-real/PathPlanning 该开源库中实现的路径规划算法包括基于搜索和基于采样的规划算法,具体目录如下
Facebook人工智能研究部门(FAIR)的负责人Yann LeCun宣布卸任,之后将担任Facebook首席人工智能科学家,保留对FAIR的研究方向的控制。同时,原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti 接替,Facebook应用机器学习小组(AML)和Yann LeCun将同时向其汇报。而Jérôme Pesenti 将直接向Facebook CTO汇报。
15天,100人,2016年新年伊始,李开复亲自带队奔赴硅谷。 26位鼎鼎大佬,DST米尔纳、Google皮猜、雅虎杨致远、YC孵化器SAM、安卓之父Andy Rubin…… 18家时下最富盛名企业,苹果、谷歌、Facebook、Airbnb、特斯拉、推特、YC孵化器…… 科技创新圣地硅谷有哪些趋势正在发生?什么样的科技会在下一阶段席卷全球、改变世界?通过投资奠定了当下互联网格局的DST创始合伙人米尔纳如何找“百亿美元公司”创始人?安卓之父Andy Rubin正如何重复他的安卓奇
新浪科技李根 整理 15天,100人,2016年新年伊始,李开复亲自带队奔赴硅谷。 26位鼎鼎大佬,DST米尔纳、Google皮猜、雅虎杨致远、YC孵化器SAM、安卓之父Andy Rubin…… 18家时下最富盛名企业,苹果、谷歌、Facebook、Airbnb、特斯拉、推特、YC孵化器…… 科技创新圣地硅谷有哪些趋势正在发生?什么样的科技会在下一阶段席卷全球、改变世界?通过投资奠定了当下互联网格局的DST创始合伙人米尔纳如何找“百亿美元公司”创始人?安卓之父Andy Rubin正如何重复他的安卓奇迹?Go
如果你想了,那么请继续往下看,经过我对比的三大云服务厂商的双11优惠政策,带你拿下最爽的服务器!!!!!
AI科技评论按:“算法”这两字在人工智能圈已然成为“高大上”的代名词,由于不少在校生和职场新人对它过度迷恋,多名 AI 资深人士均对这一现象表示担忧。李开复曾这样说到: 现在的 AI 科学家大部分是在科研环境中培养出来的,不但欠缺工程化、产品化的经验,而且对于错综复杂的商业环境也并不熟悉,更缺乏解决实际问题所必须的数据资源。 随着开源框架层出不穷,人工智能产品化和商业化进程不断加速,使得算法的门槛逐渐降低,但对工程的要求不断在提高。这种情况下,实际应用和工程能力基础扎实的技术人才变得异常抢手。 其实 AI
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】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 无人驾驶无疑是 2017 年人工智能领域最热的话题,它涉及了目标感知、定位、自主决策、协同控制等诸多前沿技术。谷歌等互联网巨头、国内外传统汽车企业以及无人驾驶技术为核心的创业公司,纷纷布局。 据估计,半自动驾驶和全自动驾驶汽车在未来几十年的市场潜力相当大。例如,到 2035 年,仅中国就将有约 860 万辆自动驾驶汽车,其中约 340 万辆为全自动无人驾驶,520 万辆为半自动驾驶。
在上一篇推送中我们总结了机器学习第一课:一些最最基本的概念,比如特征,训练集,维数,假设空间等,通过一个例子说明什么是机器学习的泛化能力。接下来,再通过一个例子说明什么是归纳偏好。 归纳偏好 归纳偏好(inductive bias),机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。 任何一个有效的机器学习算法必有其归纳偏好,否则它将被假设空间中看似在训练集上等效的假设所迷惑,而无法生成确定的学习结果,这也是机器学习中非常重要的概念,举例说明。 例子 如果我们在购买某个股票时假定根据两个主要特征:股票经纪公司等
现在无人车大火,作为一个全新的,或者相对较新的行业,市面上可以找到相关解读的专业书籍不多。不过按照组成原理分来讲解的书不少,不过是单讲传感器,要不是规划算法。诸如此类等等,那有没有一本从宏观上讲的书呢?还别说,真有。
场景1:如果在电商平台中入驻的商家想要卖出更多的东西就需要电商平台帮住通过push、短信甚至邮件的方式引流,提醒存在潜在购买可能的用户“来来来这家店不错”,通过这种方式的收费其实是空手套白狼,投入产出比巨高那如何寻找到合适的用户推荐给合适的商家呢?
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】最近有研究人员测算,租卡训练一次谷歌PaLM模型的话,光计算成本就达上千万美元了,还不包括数据、测试的开销等,并且租GPU还比TPU划算一些。 最近谷歌的PaLM语言模型横空出世,接连打破多项自然语言处理任务的sota,这个拥有5400亿参数的Transformer语言模型再次证明了「大力出奇迹」。 论文地址:https://storage.googleapis.com/pathways-language-model/PaLM-paper.pdf
本文介绍了技术社区内容编辑在撰写文章摘要时需要注意的五个关键点:1.突出关键信息,2.简洁表达,3.引导读者,4.与原文相一致,5.吸引读者。通过案例展示了如何应用这些原则来撰写摘要。
机器之心原创 机器之心编辑部 2017 年 5 月 27 日上午,机器之心主办的第一届全球人工智能峰会(GMIS 2017)在北京 898 创新空间顺利开幕,中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃致开幕辞,他说道:「我认为,再过几年,我们 90% 的工作都会是人工智能提供的,就像我们今天大部分工作是机器提供的一样。人工智能会给我们提供一个更美好的未来。」在这篇文章中,机器之心对 GMIS 2017 第一天的主要内容进行了梳理介绍,更详细的报道可以查看机器之心官网 GMIS 专题:h
到底什么是推荐系统?按照维基百科的定义:它是一种信息过滤系统,用于预测用户(User)对物品(Item)的评分和偏好。这个定义不是很好理解。我们可以从以下几个角度来了解推荐系统。
好不容易在美团上抢到了肉,今天终于可以开荤了!正在电脑前搜索菜谱的时候,手机就收到了一条短信,提醒配送已到达。
大三的时候学过一门“人工智能导论”的课,只记得课里有一些回溯和图搜索的算法,具体细节全忘了。
场景描述:继「双十一」之后,京东也借着店庆日,制造了与其遥相呼应的「618」年中购物狂欢节。而各大电商除了用各种营销手段吸引顾客外,也在利用智能推荐不断影响着用户的购物选择。推荐系统为交易额的增长带来了极大的贡献。 关键词:智能推荐系统 电商 购物节
618的预热已经结束,电商平台的终端优惠价格基本都已经出来了,下一波就是6月16-18号的优惠期。
想必对人工智能有所了解的同学,都学习过周志华教授深入浅出的《机器学习》吧? AI科技评论认为,其中尤为让人印象深刻的地方,莫过于从封面到每一章节贯彻的西瓜理论…… 不论是从“什么样的西瓜才甜”引申出机
今天看了一会百度的AI开发者大会视频,说实话被一些场景震撼了,尤其是一位嵌入式工程师,利用百度AI,将小外甥的乐高机器人,打造为可对话的机器人,让我体会到AI就是身边,不再听起来像天方夜谭,我也有一些朋友做AI,简单聊了聊,这是个趋势,而且无论大厂和小厂,BAT以及科大讯飞,已经有一些成型的产品,但一些细节其实值得玩味。
还记得 CVPR 2015 开完会回来,感觉大家都在讨论 deep learning,convolutional neural network,当时觉得应该试试。我就用网上开源的 LetNet 在笔记本上训练了一下我们当时自己采集的数据集,结果完爆我们费尽心思手动设计的传统方法。我当时就鼓动我老板,让她给实验室买个带 GPU 的机器。结果她语重心长地说: "你看实验室这些旧电脑,我之前给每一个 PhD 学生都配一台电脑,结果没过多长时间,大家都不用了,只用自己的笔记本,所以不要把钱花在硬件上"。我竟无言以对。。。
Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目Hadoop,主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce,分别实现了GFS和MapReduce其中两篇论文
本文介绍了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系,以及它们在数据挖掘和数据分析方面的应用。同时,作者还探讨了这些技术在未来可能的发展趋势。
作者:常佩琦 【新智元导读】春运已到达高峰期,不少浏览器推出了人工智能抢票和选座功能。而黄牛党也与时俱进,用机器人和AI恶意刷票。如何应对这种现象?专家表示可利用机器学习来阻击黄牛党。 又到了一年一度的春运大战。与往年不同的是,AI在今年的春运大战中扮演了重要角色。 据悉,今年春运全国旅客发送量预计将达到30亿人次,预计铁路、民航分别增长8.8%和10%。如此庞大的返乡人群,加大了购票的难度。而12306利用稀奇古怪的图像验证码来防止黄牛党恶意刷票,结果却苦了正常购票的用户。 不断有网友吐槽,12306网站
近几年云安全行业的收购事件频繁发生。今天王小云就为大家盘点一下云安全行业重大的收购事件,IT大佬们都买了哪些云安全公司,而谁又是隐藏的土豪~
AI科技评论按:众所周知,卡耐基梅隆大学在计算机科学方面的研究名列前茅,而迪士尼有意将计算机科学技术引入动画制作。他们与卡耐基梅隆大学合作建立的实验室近日发表了一篇论文 A Deep Learning Approach for Generalized Speech Animation,利用深度学习的方法,来生成看起来自然的语音动画。这篇论文已被SIGGRAPH 2017收录。 他们引入了一种简单而有效的深度学习方法,来自动生成看起来自然的,能够与输入语音同步的语音动画。这种方法使用滑动窗口预测器,可以学习到
最近由于校招如火如荼,一些小伙伴在后台以及知乎上问我,在开发和算法之间犹豫,不知道如何抉择,想要问问究竟哪一个岗位更好?
强化学习算法的思路非常简单,以游戏为例,如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分,那么就进一步「强化」这种策略,以期继续取得较好的结果。这种策略与日常生活中的各种「绩效奖励」非常类似。我们平时也常常用这样的策略来提高自己的游戏水平。
有些标题党了,打我可以但是不可以打我脸,推荐我是认真的,4000 字长文,请慢慢食用
机器学习领域的创始人Arthur Samuel(亚瑟·塞缪尔)早在1959年就给机器学习(Machine Learning,ML)下了定义:机器学习是这样的一个研究领域,它能让计算机不依赖确定的编码指令来自主的学习工作。
作者:Lands、Allen、连长、恺哥、潇姐 2020 摆地摊,新风口! 那么,Quant摆摊后都会干啥呢? ▍卖方金工:卖研报 5元3本太俗气,我们论斤卖! 免费打包,送货上门 ▍量化网红:卖小黄书 彩色印刷,图文并茂 看得懂、学得会、用得上! 买不了吃亏,买不了上当 ▍量化大佬:烤韭菜 白天割韭菜,晚上烤韭菜 平日太辛苦,晚上补一补 ▍多因子研究员:街头要饭 看天吃饭 因子不在多,有Alpha则灵 回撤不在深,不亏就行 ▍量化实习生:卖简历 985+211 虽然策略没赚钱 3个国家读过书 4
眼下AI大热,而有一家企业早就意识到AI与机器学习已经不再是一家企业可有可无的优势项目,而是一项必备的能力,这家企业就是百事集团。
2012年,「GPU+深度学习」真正引爆革命火花 由于多层神经网络的计算量庞大、训练时间过长,常常跑一次模型就喷掉数周、甚至数月的时间,2006年该时也仅是让学界知道:「深度神经网络这项技术是有可能实现的」而已,并没有真正火红起来。 真正的转折点,还是要到2012年——那年10月,机器学习界发生了一件大事。 还记得我们在【(图解)人工智能的黄金年代:机器学习】一文中提过的ImageNet吗?美国普林斯顿大学李飞飞与李凯教授在2007年合作开启了一个名为「ImageNet」的项目,他们下载了数以百万计的照片
机器之心原创 作者:高静宜 2017 年 6 月 16 日,腾讯新一代高性能计算平台 Angel 在 Github 上低调开源。开源两周,这个项目在 Github 上持续得到关注,截至目前为止,已收获
买芒果 嘴馋的你想吃芒果了,于是你走到水果摊,挑了几个让老板过过秤,然后你再根据芒果的斤两付钱走人。 显然,买芒果你当然是挑着最甜、最熟的来买(因为你是根据重量而不是质量来掏钱的)。怎么个挑法才靠谱呢
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