译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
Amazon在AWS re:Invent大会宣布推出3项云端AI服务，将Amazon内部采用的机器学习与深度学习技术，以云端服务的型式提供给所有非机器学习专家的开发人员使用，包括图像辨识、文字转真人语音，以及如同Amazon Alexa的对话式应用服务。Amazon终于加入由Microsoft与Google领先的云端AI服务市场。 AWS（Amazon Web Services）执行长Andy Jassy表示，在Amazon有上千位工程师负责机器学习与深度学习等人工智能领域的技术，其实Amazon的多项
日前，kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司（谷歌、微软和亚马逊）提供的机器学习服务平台，对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说，提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下： 对于大多数企业来说，机器学习就像航空航天一样遥远，听起来既昂贵，还需要高科技人才。从某种角度来说，如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统，那确实是昂贵且困难。但是，目前这个复杂的领域有一个趋势：一切皆服务（everything-as-a-service)——无需太多投资，即可快速启动机
王新民 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 还记得亚马逊的黑科技无人商店Amazon Go吗？ 去年12月，亚马逊在总部所在地西雅图开了一家名为Amazon Go的便利店，店里没有人类店员，顾客走进门，扫描手机，拿上想要的东西，就可以大摇大摆地走出商店了。在穿过特别设立的“交易区”时，该店的智能系统会自动识别，然后算出用户的花销并从亚马逊账户中扣款。 坏消息是，这家店因为技术问题推迟了正式营业的时间，目前还在测试阶段，只向亚马逊员工开放。 好消息是，不懂深度学习的群众很快也能用上Amazon
Conversational AI is the synthetic brainpower that makes machines capable of understanding, processing and responding to human language.
编程是数据科学的一个组成部分。事实上，理解编程逻辑、循环和函数的人更有可能成为成功的数据科学家。但那些在学校里从未学习过编程的人怎么办？
引子 中午老婆发来一条消息：昨夜，你梦中叫了一个女人的名字，还两遍。 我大吃了一鲸。平日里我的梦话都 base64 简单编码了一下，怎么昨个直接明文输出了？我赶忙问，小宝还是小贝？ 她回复了一行字：Alexa, stop. Alexa, play &@*#$(@. 我默默地抹了一把汗。看来语音女神大比拼，Siri（apple），Cornata（microsoft） 和 Alexa（amazon） 间，我已经完全倾向了 Alexa，以至于梦中还在与她幽会。别问我为啥 google assistant 不在其列
2021 年，Facebook 将「元宇宙（metaverse）」作为公司主营业务，并将公司名称更改为 Meta。然而，这一年，随着 ChatGPT 的横空出世，生成式 AI 成为一个新的研究趋势，很多科技公司都将生成式 AI 作为公司重要研发业务。但 Meta 一直没有停止 VR/AR 的研究步伐。
亚马逊的云计算业务亚马逊网络服务（AWS）推出了RoboMaker，这项服务旨在帮助开发人员通过云，构建，测试和部署机器人应用程序。
在新推出的Comprehend服务之后，亚马逊今天宣布其自动语音识别（ASR）服务Amazon Transcribe获得对实时转录的支持。
DFA是文本主导，DFA引擎在扫描字符串时，会记录“当前有效”的所有匹配可能，因此目标文本中的每个字符最多只会检查一遍。
随着近几年AI的火热，机器学习平台（Machine learning platforms）也开始引领技术潮流。开发人员需要知道怎么样利用这些平台的能力。在ML环境中工作，如果使用正确的工具(如Filestack)，可以使开发人员更容易创建一个利用其功能的高效算法。下面列出的机器学习平台和工具（顺序随机），现在可以无缝地将ML的功能集成到日常开发工作中。
11 月 30 日，2021 亚马逊云科技 re:Invent 全球大会正式开启，作为全球云计算产业的盛会，re:Invent 每年坚持发布创新技术和服务、并邀请全球不同行业、规模的客户以及亚马逊云科技合作伙伴分享最新的商业创新实践。今年是 re:Invent 的第 10 年，新产品和新服务依然是讨论的焦点。
（一） 在前几日的文章『软件随想录』里，我随性写了一句：「现在似乎已经不是lex/yacc 或 bison/flex的时代了。我亲眼看见一个同事在费力地用perl一行行解析某个系统的数据文件，却压根没想到写个BNF。BNF对他来说，不是一种选择。」 很多同学不解，问我：lex/yacc不是写编译器 [1] 的么？我又不发明新的语言，它们对我有什么用？ 从这个问题里，我们可以见到国内本科教育荼毒之深。象牙塔里的讲编译原理的老师们，估计用lex/yacc也就是写过个毫无用处的toy language，然后把自己
机器学习平台不是未来的潮流。它现在正在发生。开发人员需要知道如何以及何时利用他们的力量。使用像Filestack这样的合适工具在ML环境中工作可以使开发人员更容易创建一个能够充分发挥其功能的高效算法。以下机器学习平台和工具 - 无法按特定顺序列出 - 现在可用作将ML的功能无缝集成到日常任务中的资源。
我们知道，高级语言，一般的如c，java等是不能直接运行的，它们需要经过编译成机器认识的语言。即编译器的工作。
推荐理由：一个用基于Java语言编写的词法分析器代码的自动生成程序，模仿lex程序的需求应用设计完成 DokymeLex，Language files blank comment code，Java 13 130 119 1176，SUM: 13 130 119 1176，概述，这是一个模仿Lex程序功能的词法分析器代码生成程序，简称“编译器的编译器”。该程序能够读取由用户定义的.dkm文件，分析该文件中的声明、正规定义、规则并生成能够通过JVM运行的JAVA的词法分析器源代码。Lex简介，Lex helps write programs whose control flow is directed by instances of regular expressions in the inp
3月23号，Elastic又发布了最新的7.12版本。在这个版本中，最重要的一个更新是frozen tier的发布。相比于之前版本的cold tier（关于cold tier的细节，可以查看之前的博文：Elastic Searchable snapshot功能初探、Elastic Searchable snapshot功能初探 二 （hot phase）），其最大的不同是我们可以直接在对象存储里面进行数据的搜索，即我们能够保持对象存储里面的快照数据一直在线可查，通过构建一个小规模的，只带基础存储的计算集群，就可以查阅保存在快照中的海量数据！做到真正的计算和存储分离，并且极大的降低查阅庞大的历史冷冻数据的所需的成本和提高查询效能。（可参考官方博客：使用新的冻结层直接搜索S3）
【新智元导读】 Amazon 首席执行官 Jeff Bezos 在最新公开的年度致股东信中描述了“人人都应该知道的人工智能知识”，他说机器学习和人工智能是最大的技术趋势，Amazon 正在拥抱人工智能。从看得到的无人机送货、智能音箱 Echo、语音助理 Alexa、实体便利店 Amazon Go，到底层的搜索排序、商品推荐、欺诈检测等等，人工智能和机器学习正在改变这家 Day 1 公司的每个方面。 在给亚马逊股东的年度“致股东信”中，亚马逊首席执行官 Jeff Bezos 用简单的方式描述人工智能。他清晰区
来源商业新知网，原标题：MIT高赞深度学习教程：一文看懂CNN、RNN等7种范例（TensorFlow教程）
本文中，国外安全研究员@rootxharsh 和 @iamnoooob通过对苹果（Apple）公司网站的分析，发现了其中三个苹果公司网站部署中用到了基于开源程序Lucee的CMS应用，经过对Lucee的安全测试，@rootxharsh 和 @iamnoooob发现了其中存在的0day漏洞，通过构造利用，可以实现对三个苹果公司网站的远程代码执行（RCE），漏洞最终收获了苹果（Apple）公司$50,000的奖励。
使用代码生成代码是一件十分美妙的事情，于是有了各种代码生成器。但是生成代码，意味着要有对生成规则的分析和处理。 Boost.Spirit 就是这么一个语法分析工具，它实现了对上下文无关文法的LL分析。支持EBNF(扩展巴科斯范式)。 Boost.Spirit 的使用真的是把模板嵌套用到了极致。确实这么做造成了非常强的扩展性，生成的代码也非常高效，但是嵌套的太复杂了，对于初学者而言真心难看懂。 你能想象在学习阶段一个不是太明白的错误导致编译器报出的几十层模板嵌套错误信息的感受吗？而且，这么复杂的模板嵌套还直接导致了编译速度的巨慢无比。 其实在之前，我已经使用过Spirit的Classic版本，即1.X版本，但是过多的复制操作让我觉得当时用得很低效，还好分析的内容并不复杂所以没。体现出来 这回就来研究下功能更强劲的2.X 版本。
【AI100 导读】虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快，现在也变得越来越重要。假如这些聊天机器人可以为广大用户带来便利，满足他们的期望，那么聊天机器人将会不可或缺。Google、Facebook、Microsoft、 IBM 以及 Amazon 等的科技巨头已经越来越看重聊天机器人了。本篇文章是对当下已经创建了聊天机器人的各个平台的分析。 虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快。最开始聊天机器人似乎只是一个噱头或者是营销策略，但是现在却变得日益重要，成为人
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 来源：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imfinfo.html?searchHighlight=imfinf
Root 假装发自 拉斯维加斯 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器学习现在已经在多个领域爆发出惊人的能量，企业通过获取有效的用户数据，可以高效锁定用户的需求，针对性地提供服务，营收利润的拉升效果立竿见影。 但对于大多数急着上车的企业来说，自身业务结合人工智能技术最难的地方在于，没有办法迅速找到资深的AI专家来分析业务链，并搭建相应的机器学习模型解决核心问题，提升生产或者服务环节的效率。 亚马逊敏锐地捕捉到了这个痛点，在今天的创新大会AWS Re:INVENT上，亚马逊云服务AWS的CEO，Andy
在本章中，我们将学习遗传算法。 首先，我们将描述什么是遗传算法，然后将讨论进化算法和遗传编程的概念，并了解它们与遗传算法的关系。 我们将学习遗传算法的基本构建模块，包括交叉，变异和适应度函数。 然后，我们将使用这些概念来构建各种系统。
nohup ./minio server /home/minio > /home/minio/minio.log 2>&1 &
DeepTweets，能通过一个人以往的推特内容进行内容模仿，自动生成新的伪推特。
本文编译自What’s Serverless？（O’Reilly电子书）作者：Mike Roberts，John Chapin 软件行业是一个飞速发展的行业，不断推出新技术，以及令人目不暇接的概念和术语。厘清各种概念和术语的含义，对于分析技术发展趋势，决定是否需要及时入坑很有必要。今天就来说一说被热烈讨论的Serverless，以及与之相关的两个概念BaaS及FaaS。 国内外的各大云厂商 Amazon、微软、Google、IBM、阿里云、腾讯云相继推出Serverless产品，Serverless实际
数字科技正在加速融入经济社会和生活的方方面面，一个智能泛在、虚实共生的时空正逐渐展开。
原文：https://studygolang.com/articles/19815
今年以来，亚马逊的市值涨幅达到70%，目前已经超过1.5万亿美元。如果和各国GDP做对比，那么它超过了西班牙和澳大利亚，与韩国和俄罗斯接近，在各国GDP榜单中大约可以“排在”第12位。
在人工智能领域，很少有像 Yann LeCun 这样的学者，在 65 岁的年龄还能高度活跃于社交媒体。
在过去的几年里，Transformer 及其变体在很多领域取得了巨大成功，但由于其复杂度与序列长度的二次方成正比，它的计算效率并不高。虽然之前已经有很多研究致力于 Transformer 的加速，但在遇到长序列时，这些方法要么低效，要么无效。
作为一名防守者，这总是让我感兴趣，因为我想知道一个局外人可以在不接触基础设施或与内部人员接触的情况下学到什么。现在，我最常希望利用此类数据来准备内部知识的集合，我可以将其用作社会工程的基础，或者一旦进入网络，就可以更好地了解我所在的网络。
Dojo 是一种通过网络结构连接的分布式计算架构，特点包括：具有大型计算平面、极高带宽、低延迟和可扩展性极强。
我们经常在朋友圈会看到一些比较有趣的互动活动，比如像军装照、五四青年这类活动视觉比较流行的应用，也是目前探索出来的计算机视觉能够最快来到大家身边的方式。
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI CB Insights最新的AI报告，预测了2018年13个AI趋势。 其中关于中美双雄时代的趋势，量子位之前已经专文搬运过，其中核心要
在使用 Python 的早些年，为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来，随着 Python 3 的普及，virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配，优点是显而易见的。而这几年，应用场景的的复杂性越来与高，无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列，用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来，就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子：
随着IT专业人士尝试应用人工智能，许多人将在公有云执行此操作。但是，组织从不断增长的人工智能服务列表中选择，从AWS、Azure和其他厂商中挑选，并不是一件容易的事。 虽然人工智能不再只是在科幻电影中看到，但是该技术对许多企业IT团队来说仍然是陌生的。然而，一个采纳趋势是明确的：公有云将是大多数企业人工智能工作负载的目的地。 调研机构Forrester Research公司首席分析师Rob Koplowitz说：“这并不是说人工智能不会发生在人们的数据中心的企业中，但这是一个主要在云端发生的工作量。
mysql的第5版本之后，添加了对xml文档进行查询和修改的两个xml函数 extractvalue()和 updatexml(),由此导致了一个xpath语法错误导致的报错注入。
选自arXiv 作者：Adrian de Wynter、Daniel J. Perry 机器之心编译 机器之心编辑部 提取 BERT 子架构是一个非常值得探讨的问题，但现有的研究在子架构准确率和选择方面存在不足。近日，来自亚马逊 Alexa 团队的研究者细化 BERT 子架构提取过程，并提取了一个最优子架构 Bort，它的大小仅为 BERT-large 的 16%，CPU 上的推理速度却提升到了原来的八倍。 在自然语言处理领域，BERT 是一个里程碑式的进展。只需要添加一个单层线性分类器和一个简单的微调
之前写过一篇如何生成离线官方文档的文章，但也有社区伙伴反馈说，是不是能够导出一个pdf格式的离线文档。
tpl, err := template.Parse(filename)得到文件名为名字的模板，并保存在tpl变量中
昨天不少外媒报道了 Intel 芯片级安全漏洞出现，可能导致 Linux 和 Windows 内核关键部分需要重新设计。这个漏洞会导致攻击者从普通程序入口获取推测到本该受到保护的内核内存区域的内容和布
尽量先熟悉ECE官方文档中的内容。了解大概的结构，以便当我们想进行某些尝试的时候，知道可以在文档的哪些部分找到支持
AI 科技评论按：IJCAI（国际人工智能联合会议，International Joint Conferences on Artificial Intelligence）是人工智能领域历史最为悠久，也是影响力最大的学术会议之一，随着近年来人工智能的热度日益攀升，原本仅在奇数年召开的 IJCAI 自 2015 年开始变成每年召开。今年，万众瞩目的 IJCAI 也将如约而至，将于 8 月 10 日至 16 日在中国澳门隆重召开。
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