本文提出了一种基于神经网络结构的矩阵分解模型。该模型综合考虑了用户对物品的显式评分和非偏好隐式反馈，然后通过两组神经网络将用户和物品的特征提取到一个低维空间；并通过设计的新的损失函数进行反向学习。本文设计的新损失函数将显式反馈加入二元交叉熵损失函数中，称为归一化交叉熵损失。实验证明该模型在几个典型数据集上相对于其他经典模型表现更好。
本次测试板卡是创龙科技旗下，一款基于全志科技A40i开发板，其接口资源丰富，可引出双路网口、双路CAN、双路USB、双路RS485等通信接口，板载Bluetooth、WIFI、4G（选配）模块，同时引出MIPI LCD、LVDS LCD、TFT LCD、HDMI OUT、CVBS OUT、CAMERA、LINE IN、H/P OUT等音视频多媒体接口，支持双屏异显、1080P@45fps H.264视频硬件编码、1080P@60fps H.264视频硬件解码，并支持SATA大容量存储接口。
首先，数据标准化处理主要包括数据同趋化处理（中心化处理）和无量纲化处理。 同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。 无量纲化处理主要为了消除不同指标量纲的影响，解决数据的可比性，防止原始特征中量纲差异影响距离运算（比如欧氏距离的运算）。它是缩放单个样本以具有单位范数的过程，这与标准化有着明显的不同。简单来说，标准化是针对特征矩阵的列数据进行无量纲化处理，而归一化是针对数据集的行记录进行处理，使得一行样本所有的特征数据具有统一的标准，是一种单位化的过程。即标准化会改变数据的分布情况，归一化不会，标准化的主要作用是提高迭代速度，降低不同维度之间影响权重不一致的问题。
一周前，我和烟雨寒云在十年之约群里水群的时候，聊起来全家fanqiang这个东西，然后就给我推荐了他买的这个R2S 这东西巴掌小太晚了，我就不拍照了
初学者在调用keras时，不需要纠结于选择tf.keras还是直接import keras，现如今两者没有区别。从具体实现上来讲，Keras是TensorFlow的一个依赖（dependency）。但，从设计上希望用户只透过TensorFlow来使用，即tf.keras。
还记得前些日子轰动一时的 BigGAN 模型吗？生成对抗网络（GAN）作为当前最热门的技术之一，最近在图像生成方面的成果颇受人关注。近日，由 DeepMind 和赫瑞瓦特大学组成的科研人员公布的 BigGAN 模型，被称为“史上最强 GAN 生成器”，可合成食物照片、风景肖像和动物照片，其图片效果十分逼真，在 ImageNet 的测评集上从之前的最高分 52.52 提升到 66.3，效果提升非常显著。
随着机器学习技术的普及，不再仅限于Python和数据科学专家。通过TensorFlow.js，你可以将强大的机器学习能力带入你的JavaScript应用中。不论是网页、移动端还是桌面应用，集成机器学习都能显著提升功能性和用户体验。在本指南中，我们将探讨如何设置TensorFlow.js，构建和训练模型，并实现实际应用。
TensorFlow 的 JS 版本终于出啦，deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目，并改名为 TensorFlow.js ： 采用 WebGL 加速的基于浏览器的 JS 机器学习库。 摘要： 本文涉及 TensorFlow 基本概念的理解，迁移学习技术的实践应用，全文从技术聊到产品的玩法，设计师／产品经理只有懂得技术的新特性，才能为产品融入新的玩法。设计师也应该关注新技术带来的新的交互方式的变化，研究怎么样的交互方式才适合基于浏览器的深度学习应用。 阅读本文需要有 tensorf
TensorFlow 的 JS 版本终于出啦，deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目，并改名为 TensorFlow.js ：
本文主要介绍了分布式深度学习的各框架以及一些分布式深度学习训练中的常见问题，如：docker及ssh环境问题、nccl多机通信问题等。
本篇文章主要说一下应用测评中身份鉴别控制点中b、c、d测评项的相关知识点和理解，以及高风险判定方面的内容。 注：下文的应用系统不特别指都就默认为属于B/S架构。
随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。
本课程由CodingTheSmartWay.com出品，在本系列的第一部分中，你将学到：
日前，腾讯云音视频举办了一场测评大赛，针对音视频旗下云点播VOD、云直播CSS、实时音视频TRTC、即时通信IM 这4个产品提供了8个测评选题，希望通过大赛进一步提升产品体验，为云点播VOD、云直播CSS、实时音视频TRTC、即时通信IM 探索出更多实用性场景。
写这篇文章的目的是给现有web开发的同事提供一些新的开发方向，认识新的js开发领域!
随着智能家居的普及，物联网设备的数量也在增加。但是，由于物联网设备的开发商和供应商往往会忽略基本的安全机制，导致越来越多大规模网络攻击事件都与物联网设备有关。这不仅危及用户的安全，也给互联网带来了极大的安全威胁。目前，网络空间测绘系统使用主动探测技术来扫描整个IPv4空间，并通过获取banner或其他指纹来识别网络服务和暴露的物联网设备。然而，这种主动探测技术无法识别隐藏在NAT防火墙设备之后的IoT设备，同时，当IoT设备被分配到IPv6地址时，主动探测也面临挑战。
TensorFlow一直努力扩展自己的基础平台环境，除了熟悉的Python，当前的TensorFlow还实现了支持Javascript/C++/Java/Go/Swift(预发布版)共6种语言。 越来越多的普通程序员，可以容易的在自己工作的环境加入机器学习特征，让产品更智能。
TensorFlow.JS，之前就发现这个好玩的东东，但是一直没有时间去看，作为一名深度学习者，没有折腾的心是不行的。我们都知道深度学习在工业和实际项目中有着很好的应用，但是如果用深度学习去做些有趣的应用也是很好玩的。
本文结构： 什么是 TensorFlow.js 为什么要在浏览器中运行机器学习算法 应用举例：regression 和 tflearn 的代码比较 ---- 1. 什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。 具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL 可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型 运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代
正好可以趁这段时间学习学习，于是我还是沉下心搞了一下技术研究，接下来就说说从年前宅到现在折腾的东西吧。
Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库，可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。因此，可以不需要服务器GPU来训练神经网络。本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后，我们描述了如何创建一些复杂的模型。
选自GitHub 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 本项目对比了各深度学习框架在 CPU 上运行相同模型（VGG-16 和 MobileNet）单次迭代所需要的时间。作者提供了所有的测试代码，读者可以尝试测评以完善该结果。 项目地址：https://github.com/peisuke/DeepLearningSpeedComparison 在本项目中，作者测评了流行深度学习框架在 CPU 上的运行相同模型所需要的时间，作者采取测试的模型为 VGG-16 和 MobileNet。所有的测试代码都已经加入
这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册，基于 Keras 和 Eager Execution（即时运行）模式，力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
学习永无止境。本期橙子邀请到淘系技术部算法同学分别就「NLP领域」、「图神经网络」、「推荐领域」三个技术模块，结合行业技术发展与研究，重新整理历史经典综述文献与最新文献，去其糟粕，取其精华，最终沉淀出2020年值得推荐阅读的综述性文章。全文干货，欢迎分享。
特邀博文 / 软件工程师 Pierric Cistac；研究员 Victor Sanh；技术主管 Anthony Moi，来自 Hugging Face
与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用one-hot向量来表示类别，例如源数据中有两类，分别为猫和狗，此时可以使用数字1和数字2来表示猫和狗，但是更常用的方法是使用向量[0,1]表示猫，使用向量[1,0]表示狗。one-hot的中文释义为独热，热 的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。那么使用独热编码表征类别相较于直接用标量进行表征有什么好处呢，从类别的区分性来说，两者都可以完成对不同类别的区分。但是从标量数字的性质来说，其在距离方面的诠释不如one-hot。例如现在有三个类别，分别为猫，狗和西瓜，若用标量表示可以表示为label猫=1，label狗=2，label西瓜=3，从距离上来说，以欧氏距离为例，dist(猫，狗)=1，dist(狗，西瓜)=1，dist(猫，西瓜)=2，这样会得出一个荒谬的结论，狗要比猫更像西瓜，因此用标量来区分类别是不明确的，若以独热编码表示类别，即label猫=[1,0,0],label狗=[0,1,0],label西瓜=[0,0,1],容易验证各类别之间距离都相同。
机器之心报道 参与：机器之心编辑部 当时时间 3 月 30 日，谷歌 TenosrFlow 开发者峰会 2018 在美国加州石景山开幕，来自全球的机器学习用户围绕 TensorFlow 展开技术演讲与演示。去年的 TensorFlow 开发者大会上，该框架正式升级到了 1.0 版本，逐渐成为最流行的深度学习框架。今年，TensorFlow 发布了面向 JavaScript 开发者的全新机器学习框架 TensorFlow.js。 在大会上午的 Keynote 中，谷歌大脑负责人 Jeff Dean、Tenso
腾讯云智聆口语评测（英文版）（Smart Oral Evaluation-English，SOE-E）是腾讯云推出的语音评测产品，是基于英语口语类教育培训场景和腾讯云的语音处理技术，应用特征提取、声学模型和语音识别算法，为儿童和成人提供高准确度的英语口语发音评测。腾讯云智聆口语评测（英文版）支持单词和句子模式的评测，多维度反馈口语表现，可广泛应用于英语口语类教学应用中。
Google 推出 TensorFlow.js 已有多年，JavaScript 也不知不觉成为了世界上最好的语言。相信对于大多数没接触过机器学习的前端工程师来说，都有一个共同的疑惑：TensorFlow.js 到底能做些什么？
A Simple JavaScript Library to make it easy for people to use KMeans algorithms with Tensorflow JS.
机器学习是什么？我认为其实就是统计学的另一种花里胡哨/故弄玄虚的说法！tensorflow.js是一个机器学习的框架：
作者用React和Solid.js开发了同样的Demo。为什么用Solid.js和React对比呢，让我们看看Solid.js的API：
自 2015 年开源以来，TensorFlow 得到了越来越多开发者的认可，成为了当前最受欢迎的深度学习框架之一。据现场介绍，目前为止 TensorFlow 已经被下载超过 4100 万次、提交 5 万多次代码更新、1800 多位贡献者。
新语言Mojo，来自LLVM之父和Swift之父Chris Lattner，性能可达到目前版本Python的68000倍。
从前面的Tensorflow环境搭建到目标检测模型迁移学习，已经完成了一个简答的扑克牌检测器，不管是从图片还是视频都能从画面中识别出有扑克的目标，并标识出扑克点数。但是，我想在想让他放在浏览器上可能实际使用，那么要如何让Tensorflow模型转换成web格式的呢？接下来将从实践的角度详细介绍一下部署方法！
说是破解，其实也就是想办法把防切屏解了。 之前有些考试软件防止切屏可以用虚拟机，稍微复杂一点，至于浏览器检测切屏，无非就是检测焦点，像有些网站的动态标题就是这样，那么用什么来实现检测焦点呢？这里不得不提到JavaScript。
DoodleNet 是一个涂鸦分类器（CNN），对来自Quickdraw数据集的所有345个类别进行了训练。
随着人工智能技术的不断发展，AI在前端设计页面中的应用变得越来越普遍。AI不仅能够提高设计效率，还能够优化用户体验，减少人为错误。本文将探讨AI在前端设计页面中的应用，涵盖自动布局生成、个性化设计推荐和代码自动补全，并提供相关代码示例。
NLP中的算法复杂，应用场景多变，涉及数学、语言学、计算科学多门学科，理解起来很抽象，单靠自学、看课程难以理解晦涩难懂的逻辑。即使你已经看过很多深度学习、人工智能、自然语言处理理论知识，依然难以着手开发项目。 为此，华为云上线了Python+NLP实战营，帮助学习者掌握自然语言处理理论和应用，提升NLP相关编程能力，低门槛入门开发AI项目。重要的是，由华为专家授课教学，全程免费报名学习。 适 合 人 群 01 在校学生 ① 计算机、人工智能专业 ② 0门槛入门NLP领域知识 ③ 希望从事企业AI工程师 0
本文将介绍如何用TensorFlow.js自动化Chrome自带的恐龙游戏。如果你之前没有玩过，简单说明一下它是一个附送的游戏，当你离线时 (或Chrome崩溃时) 可以控制一个2d恐龙，需要控制恐龙跳跃躲避障碍。在这里可以玩一把：https://chromedino.com/
如果有个眼球追踪AI，加上人脸识别，或许就能在被老板盯上的瞬间，进入奋力工作模式。
*本文原创作者：shystartree，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件，并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后，构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。
自Google推出 TensorFlow Hub 已有一年半了，TensorFlow Hub 是一个开源代码库，可以使用 Google 和 DeepMind 发布的预训练模型。自推出以来，Google发布了数百个模型，有些是通用模型，并可针对特定任务进行微调，而一些模型则更为专业，即使在数据较少或计算能力较弱的情况下，也可以帮助您获得更快、更智能的 ML 应用。
在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型，并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能，尽管不需要深入的人工智能知识，但还是需要搞清楚一些概念才行。
你最喜欢用什么工具来编写机器学习模型？数据科学家们对这个永恒的问题会给出各种不同的答案。一些人喜欢RStudio，另一些人更喜欢Jupyter Notebooks。我绝对属于后者。
在贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结中，我们对贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)的原理做了讨论，本文我们将从实践的角度来使用BPR做一个简单的推荐。由于现有主流开源类库都没有BPR，同时它又比较简单，因此用tensorflow自己实现一个简单的BPR的算法，下面我们开始吧。
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