表中现有约 50 亿条数据，只保留 2023-10-01 以后的数据（约占总量的 1/10），其它删除。
最近在慕课网上学习css3的3D效果，主要用到perspctive,perspective-origin transform-style:presersve-3d,
主要用到动画css3 animation,特别注意当完成正方体的过程中，每个面旋转时这个面的坐标系是跟着变换的，只是他们的相对位置不变，默认的变换基点是（50% 50% 0），我们可以使用transform-origin改变默认基点，也可以按默认的基点来变换，关于rotateX或者rotateY旋转角度的正负区分，是视线在x轴或者Y轴的+方向向负方向看，如果是顺时针则角度为正值，逆时针为负值，下面是按默认基点实现立方体的。
来源：专知本文为论文推荐，建议阅读5分钟我们介绍的关键框架是将因果推理与张量补全联系起来。 如果我们做A, Y会怎样? 许多有意义的社会和工程问题可以这样表述:如果病人接受一种新的疗法，他们的健康会发
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文解决了参数不确定的鲁棒性验证和优化问题。 非线性系统允许我们描述和分析物理和虚拟系统，包括动力系统、电网、机器人和神经网络。涉及非线性的问题对在不确定性存在的情况下提供安全保证和鲁棒性提出了挑战。本文提供了利用非线性上界和下界知识的方法，解决了参数不确定的鲁棒性验证和优化问题。本文的前半部分发展了由一组非线性等式和不等式约束定义的非凸可行性集的凸约束。凸约束为求解非线性方程组提供了一个闭型凸二次条件。将原约束替换为所提出的条件，可将非凸优化问题求解为一系列凸优化
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟在这篇论文中，我们考虑了有趣的决策类所共有的不同属性。 强化学习(RL)为数据驱动决策提供了一个通用框架。然而，正是这种通用性使得这种方法适用于广泛的问题，也导致了众所周知的效率低下。在这篇论文中，我们考虑了有趣的决策类所共有的不同属性，这些属性可以用来设计计算效率和数据效率都很高的学习算法。具体来说，这项工作研究了决策问题的各个方面的低秩结构和经典确定性规划的效果稀疏性，以及基于端到端模型的方法所依赖的性能。我们首先展示了后继表示中的低秩结构如何使高效在线学习算法
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文探讨了柔性序列模型和弱监督方法来执行各种控制生成任务。 大规模的神经语言模型在自然语言生成方面取得了令人印象深刻的进展。然而，典型的模型以一种从左到右的、不受约束的方式运行，对生成的内容的控制有限。本文探讨了柔性序列模型和弱监督方法来执行各种控制生成任务。我们预计这些技术将广泛应用于其他领域，如图像、分子和生物序列的生成。 我们首先介绍了一类称为空白语言模型(BLMs)的序列模型，它通过动态创建和填充空白来生成序列。给定带有一个或多个空格的部分指定文本，BLM将
这些伶俐的反应，被MIT和Parsons设计学院的研究人员地利用起来，才有了机器人 x 植物这样优雅的存在。
MySQL 8与MySQL 5.6跨了两个大版本，直接从5.6（主）复制到8（从）是不行的，因此需要用一个MySQL 5.7版本作为桥接。5.6、5.7实例都要开启log_bin和log_slave_updates。5.6、5.7、8的安装步骤从略。
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本周重要论文包括：CVPR 2022各种获奖论文。 强化学习(Reinforcement learning, RL)是一种学习复杂决策策略的通用而强大的解决方案，为游戏和机器人等多个领域的近期成功提供了关键的基础。然而，许多最先进的算法需要大量的数据，计算成本很高，需要大量的数据才能成功。虽然这在某些情况下是可能的，例如在可用数据稀少的社会科学和医疗健康应用程序中，这自然会昂贵或不可行的。随着人们对将RL应用到更广泛的领域的兴趣的激增，对其算法设计中涉及的数据的使用
就算是比自己重120多倍的物件，它也并不畏惧，并登上了机器人顶会ICRA 2019。
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟我们探索了一种用于分子表示的Transformer式架构，提供了将这些模型应用于图形结构对象的新工具。 机器学习方法已经广泛应用于药物发现领域，使得更强大和高效的模型成为可能。在深度模型出现之前，建模分子在很大程度上是由专家知识驱动的;为了表现分子结构的复杂性，这些手工设计的规则被证明是不够的。深度学习模型是强大的，因为它们可以学习问题的重要统计特征——但只有正确的归纳偏差。我们在两个分子问题的背景下解决这个重要的问题:表征和生成。深度学习的典型成功在于它能够将输入
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟在本文中，我将探索新的生物医学数据预训练和表示学习策略，这些策略利用外部结构或知识来为局部和全局尺度的学习提供信息。 用于健康和生物医学领域的机器学习的数据集通常是有噪声的，采样不规律，只有稀疏的标记，相对于数据和任务的维度都很小。这些问题推动了表示学习在这个领域的应用，它包含了各种技术，旨在产生适合下游建模任务的数据集表示。该领域的表示学习还可以利用生物医学领域的重要外部知识。在本文中，我将探索新的生物医学数据预训练和表示学习策略，这些策略利用外部结构或知识来为局
原文：https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/9102030.html
AI科技评论消息：我们生活在大数据的时代，但在实际应用中，大多数数据是“稀疏的”。例如，如果用一个庞大的表格表示亚马逊所有客户与其所有产品的对应映射关系，购买某个产品以“1”表示，未购买以“0”表示，这张表的大部分将会是0。 使用稀疏数据进行分析的算法最终做了大量的加法和乘法，而这大部分计算是无效的。通常，程序员通过编写自定义代码来优化和避免零条目，但这种代码通常编写起来复杂，而且通常适用范围狭窄。 AI科技评论发现，在ACM的系统、程序、语言和应用会议（SPLASH）上，麻省理工学院、法国替代能源和原子能
她激动得十指交叉，身边的电脑屏幕上，黑洞的样子模糊显现出来，一行行代码在旁边滚动。
众所周知，人工智能对计算机科学和数学知识的要求之高，阻碍了人工智能研究的普及，以及初学者的入门动力。
中国版以及备用站点：http://www.sci-hub.cn/、http://www.sci-hub.xyz/
作者 | 李嘉铭 面向读者：没有或有一定机器学习经验并对Prisma之类的app背后的原理感兴趣的读者。比较有经验的读者可以直接参照科技树阅读文章末罗列的引用论文。 阅读时间：10-20分钟 注：多图，请注意流量。 图像风格迁移科技树 序：什么是图像风格迁移？ 先上一组图吧。以下每一张图都是一种不同的艺术风格。作为非艺术专业的人，我就不扯艺术风格是什么了，每个人都有每个人的见解，有些东西大概艺术界也没明确的定义。如何要把一个图像的风格变成另一种风格更是难以定义的问题。对于程序员，特别是对于机器学习方
新悦智行从今年4 月份开始设计自己的WiseADCU 无人驾驶运算控制单元，所以做了一些同类产品的对标和分析。因为WiseADCU 已经投板，所以将之前拿到的一些国际先进的无人驾驶运算控制单元的平台分析报告通过《汽车电子设计》分享给大家。
近日，在提交编程语言设计与实现大会（PLDI）的一篇论文中，MIT 研究人员介绍了一种全新的概率编程系统 Gen。从计算机视觉到机器人和统计，用户可以通过 Gen 为应用 AI 技术的多个领域编写模型和算法，且无需处理方程式或手动编写高性能代码。此外，Gen 还允许研究人员编写用于预测任务的复杂模型和推理算法，这在之前是不可能做到的。
机器之心报道 编辑：蛋酱 近日，新一届 ACM 博士论文奖正式公布。哈佛大学博士后研究员 Manish Raghavan 因其在「理解算法决策及其社会影响」方面的贡献获得了 2021 年度 ACM 博士论文奖。同时，最新一届的荣誉提名奖授予了斯坦福大学的 Dimitris Tsipras，以及谷歌研究院的 Pratul Srinivasan、Benjamin Mildenhall 二人，他们是神经辐射场 (NeRF) 表征、相关算法和理论的提出者。 ACM 博士论文奖每年颁发一次，旨在奖励计算机科学与工程
阅读提要 在缺省状况下，你只能使用Visual Studio 2005的一个本机实例来管理与ASP.NET 2.0一同发行的SQL Server数据库中的安全凭证。本文将向你展示怎样用一个Web服务来包装ASP.NET 2.0提供者并通过使用一个Windows表单应用程序来管理凭证存储从而扩展这种管理能力。 如今，无论是互联网还是企业内部局域网程序一般都要求使用定制的方式来存储和管理用户帐户和角色。为此，ASP.NET 2.0提供了一个现成的提供者模型和一个SQL Sever数据库。不幸的是，只能通
来源：专知本文约3000字，建议阅读5分钟在这篇论文中，我们探索使用自我监督学习。 在大量标记语音数据上使用监督学习算法训练的深度神经网络在各种语音处理应用中取得了显著的性能，往往在相应的排行榜上处于领先地位。然而，训练这些系统依赖于大量带注释的语音这一事实，为继续发展最先进的性能造成了可扩展性瓶颈，而且对在语音领域部署深度神经网络构成了更根本的障碍，因为标记数据本质上是罕见的，昂贵的，或耗时的收集。 与带注释的语音相比，未转录的音频通常积累起来要便宜得多。在这篇论文中，我们探索使用自我监督学习——一种学
美国时间 8 月 28 日下午，侵入式脑机接口技术公司 Neuralink 的创始人、科技英雄「硅谷钢铁侠」埃隆-马斯克举行了他戏称为「三只小猪」的发布会。
由于机器人技术的不断发展，机器人数据集变得越来越普遍。在医疗保健领域，旨在协助繁忙医院工作人员的机器人已经在测试中。在工业领域，各种各样的机器人用于焊接，清洁，切割和构造各种不同的工具和物体。在商业领域，无论是在道路上还是在空中，我们都看到了自动驾驶汽车的飞速发展。
SIGGRAPH全称为Special Interest Group on Computer Graphics，是ACM的一个分支。
科研工作者每天日常莫过于看文献、做实验、写论文。人生最郁闷的事情不过于是导师说，那个XX，帮我下载下这个文献，还有这篇文章很好，你把他的引用文献都大概读一下
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 【新智元导读】2022年图灵奖得主，是以太网的先驱Bob Metcalfe。如今全世界5亿人之所以可以愉快地上网冲浪，都离不开他的发明。 就在昨晚，ACM公布了2022年度图灵奖获奖人选——以太网发明者Bob Metcalfe，以表彰他对以太网的发明、标准化和商业化。 ACM AM 图灵奖被称为「计算领域的诺贝尔奖」，获奖者会得到谷歌提供的100万美元奖金。 以太网的发明对人类的意义，显然不言而喻。这项50年前开发的技术，是互联网的基础技术，让我们的电脑
11月15日北京开始冬季供暖那天，谷歌科研博客发布了开源软件SLING，又一个号称能让计算机更容易看懂人话的技术。 SLING: A Natural Language Frame Semantic Parser 几天之内就遭到若干中文网站自然语言处理（NLP）内行们的转译转载，一副要火的架势。 谷歌发布自然语言框架语义解析器SLING 谷歌开源语义解析器，像语言专家一样理解语言 Google发布了自然语言框架语义解析器SLING！ 谷歌推出自然语言框架语义解析器SLING，但没说有没有用 - 人工智能 -
搞科研我们都知道，少不了各个学术网站的助力呢！今天小编特地收集了国内外常用学术网站，对你有用就点个赞吧！欢迎微信后台留言补充。
一、方案架构 本方案架构很简单——它用一个Web服务来包装ASP.NET 2.0提供者并且为远程客户暴露该凭证管理，你甚至还能在该架构中加上一些失去的功能。然后，在提供一个丰富的用户接口和全面凭证管理经验的同时，使用一个Windows表单应用程序来消费该Web服务。该Web服务配置文件将包含特定于该凭证存储的指令。然而，这的确意味着所有由该Web服务管理的应用程序都将可以共享这些指令。 尽管你能够从头到尾地构建该Web服务，也就是说，首先用静态方法Roles和Membership来包装它们并定义该W
【新智元导读】估计最近Elon Musk是失眠的。Tesla又爆出月初有一次高速路上的翻车事故，车辆损失惨重，好在驾驶员和乘客只受了小伤。表面上看起来这并不是什么大新闻，因此并未引起国内外媒体的广泛关注，媒体关注也是因为致死车祸的余波未平。国外媒体只是简单描述了事故过程，而少数几个国内媒体也就翻译了一下。坦白来讲，刚一听到事故描述的时候，凭直觉，我觉得这又是一个目前L3自动驾驶架构存在的隐患，各种因素综合起来，致命也是有可能的。 一句话阐述一下观点：为了追求性价比，目前很多L3系统设计有且仅有视觉识别车道
由于 Python 在数据科学和机器学习、深度学习中有广泛应用，作为.NET开发者，大家将来或许需要将 Python 构建的项迁移到 ML.NET或TensorFlow.NET 上来，于是快速掌握 Python 有利于快速把握项目并提供迁移效率。
VSCode设置python3的开发环境（linux下默认是python2）https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/9095793.html
新智驾按：本文来自未来出行服务商新悦智行联合创始人&CEO徐超、联合创始人&CTO李林峰的技术详解。新悦智行目前业务线包括新能源整车和L3级无人驾驶整合方案。今年4月，新悦智行发布了自主研发的WiseADCU无人驾驶运算控制单元。在本文中，作者对TeslaAP2.0/2.5运算单元进行了拆解，并结合之前国际先进的无人驾驶运算控制单元的平台分析报告进行了资料分享。新智驾获作者授权转载此文。
为了致敬中国数据库从业者一起走过的半个世纪，腾讯云 TVP《技术指针》与《明说三人行》策划了【中国数据库前世今生】系列记录片。此部纪录片共分为五期，时间跨度从上世纪八十年代至本世纪二十年代，涵盖五个十年。从 80 年代到 20 年代，每期将深入探讨该时代下的数据库演变历程，以及这些大趋势下鲜为人知的小故事。以下为 90 年代纪录片正片。----
选自alexirpan 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 深度强化学习是最接近于通用人工智能（AGI）的范式之一。不幸的是，迄今为止这种方法还不能真正地奏效。在本文中，作者将为我们解释深度强化学习没有成功的原因，介绍成功的典型案例，并指出让深度强化学习奏效的方法和研究方向。 本文所引文献大多数来自于 Berkeley、Google Brain、DeepMind 以及 OpenAI 过去几年的工作，因为它们更容易获得。我难免遗漏了一些比较古老的文献和其他研究机构的工作，我表示很抱歉——毕
\[\begin{alignedat}{2} &x \space- \space&2&y \space=\space 1 \\ 3&x\space+\space&2&y \space=\space 11 \end{alignedat}\]
本文分享 Portal 创建 Namespace 的流程，整个过程涉及 Portal、Admin Service ，如下图所示：
因为做程序图像剪切一直不太明白是怎么切片的，这里就用 cv2.rectangle 这个函数来看一下 opencv 是怎么计量图像的坐标轴的。
按照上一篇内容的分析，我们想在异步代码保留原有的spanId和traceId需要在异步调用前，使用：
本文分享 Portal 创建灰度 的流程，整个过程涉及 Portal、Admin Service ，如下图所示：
本文分享 Admin Service 锁定 Namespace 。可通过设置 ConfigDB 的 ServerConfig 的 "namespace.lock.switch" 为 "true" 开启。效果如下：
本文分享 Portal 关联 Namespace 的流程，整个过程涉及 Portal、Admin Service ，如下图所示：
SemiSpace他自己不申请内存。他是负责管理某块内存的，内存申请在其他地方处理。
作者杜杨浩，腾讯云高级工程师，热衷于开源、容器和Kubernetes。目前主要从事边缘计算以及云原生架构相关研发工作。 本文基于腾讯云容器服务开源版TKEStack v1.1.0版本，介绍了TKEStack基于Kubernetes Aggregated APIServer以及Controller的设计模式，并以business模块作为例子进行了详细说明。总的来说，开源项目TKEStack代码精炼且优雅，不失为Kubernetes AA的最佳实践。 前言 TKEStack是腾讯Kubernetes-nati
在iOS开发中经常会用到UIlabel来展示一些文字性的内容，但是默认的文字排版会觉得有些挤，为了更美观也更易于阅读我们可以通过某些方法将UIlabel的行间距和字间距按照需要调节。
SVM（Support Vector Machine）是一种寻求最大分类间隔的机器学习方法，广泛应用于各个领域，许多人把SVM当做首选方法，它也被称之为最优分类器，这是为什么呢？这篇文章将系统介绍SVM的原理、推导过程及代码实践。
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