近年来, 深度学习模型在众多领域取得了广泛成功. 现有的深度学习模型大多部署在静态环境下, 依赖提前收集好 的数据集进行离线训练, 模型一经确定, 便无法进一步更新. 然而, 现实中开放动态的环境往往存在以流形式不断到来的数据, 包括随时间演进不断产生的新类别数据. 因此, 理想的机器学习模型应能够从流式数据中不断学习新类, 从而增强自身的判别能力. 这样的学习范式被称作“类别增量学习”(class-incremental learning), 且近年来已成为机器学习领域的研究热点。扩展阅读：机器学习模型迭代方法(Python)
介绍开发步骤前，我们先来谈谈银行卡识别的具体应用场景，银行APP、移动支付、缴费类APP、电商类APP或者其它带支付功能的APP在使用过程中往往会遇到如下常见的几个应用场景：
作者介绍：陈志兴，Google I/O 2017大会的小时光茶社特派员 ，腾讯SNG增值产品部内容中心Android组leader，主要负责手Q个性化业务、手Q WebView等项目。喜欢阅读优秀的开源项目，听听音乐，偶尔也会打打竞技类游戏。 再出发 今天是Google I/O 2017开发者大会的第二天，山景城的天空一如既往地湛蓝，气温也非常舒适。经过一宿的休息，早上精力非常充沛，7:30分坐上同事丁教授的豪车飞奔会场，时刻准备着继续享受Google为大家准备的技术大餐。 今天的主题会议是从早上8:3
当心！ 假如你未还考虑在公司业务中应用人工智能技术，就有被对手超越的风险。人工智能已不单单是发表学术论文、刷新正确率的竞赛，抑或全民参与的新闻事件，它早在为各行各业的先行者们创造着实实在在的利润和商业价值。而且，随着算法改进、硬件升级、架构优化，应用人工智能技术带来的收益还会越来越高。 这些先行者们正在关注哪些关键技术？ 如何从理论上跨越到企业创新实践？ 如何实现企业级云深度学习平台？ 在电商领域如何实现人机交互？ 除深度学习外还有哪些技术值得我们关注？ 如何保持足够清醒的头脑并把握创业机遇？ 本封面报道汇
笔者是一名软件工程在读研究生，同样是机器学习的爱好者，希望我所总结的内容能以简单直白的方式帮助读者们理解机器学习并了解如何利用Python来做机器学习。不需要走很多弯路，只需要准备好python的JupyterNotebook或Pycharm等，做好笔记。我很快带你入门。
综上所述，解决存量薄弱和增量缓慢的问题需要您采取综合措施，包括加强基础、优化流程、增加技术投入、建立人才培养计划和建立创新机制等。通过这些措施，您可以帮助公司提高效率和竞争力，实现更好的业务增长。
机器学习之路 系列 （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2022.2.25） 注释：文章会不定时更新补充
不久前，一支来自 Facebook 的工程团队斩获了 ACM SIGPLAN POPL 最具影响力论文奖，这是机器学习研究社区最受关注的奖项之一。该团队获奖论文为「Compositional Shape Analysis by Means of Bi-abduction」，介绍了近年来我最喜欢的机器学习应用之一「Project Infer」背后的科学原理。Project Infer 的目标是：在移动应用程序发布之前检测其代码中的 bug，这样的技术似乎是科幻电影中的桥段。
在我写的文章中，经常会交代文章的“起源”，介绍写这篇文章的原因和其中思考的过程。这主要来源于早几年在乌云看洞的时候，漏洞详情经常有果无因，只介绍了漏洞的触发点和利用方式，而最重要的如何发现这个触发点的过程却没有被提及，对于漏洞平台来说，要的是结果，而对于白帽子来说，更重要的可能是发现漏洞的过程，而这部分是缺失的，当然，这也可以理解，毕竟漏洞详情不是文章。
Sedna基于KubeEdge提供的边云协同能力，实现AI的跨边云协同训练和协同推理能力。支持现有AI类应用无缝下沉到边缘，快速实现跨边云的增量学习，联邦学习，协同推理等能力，最终达到降低边缘AI服务构建与部署成本、提升模型性能、保护数据隐私等效果。
导语：在数字化、智能化的时代，通过机器学习（Machine Learning）能够强有力的补充 Hadoop 大数据系统的数据处理能力，充分挖掘大数据的核心价值，一款好的算法开发平台能够让企业事半功倍，快速的进行算法实验和生产使用，Apache Zeppelin 就是这样一个兼具了 Hadoop 大数据处理和 机器学习／深度学习算法交互式开发的开源系统。
《机器学习与应用》由清华大学出版社出版，是机器学习和深度学习领域又一高质量的入门与提高教材。该书系统、深入地讲述了机器学习与深度学习的主要方法与理论，并紧密结合工程实践与应用。
近几日看到有部分网友发帖晒自己的面试经历，有成功拿到offer的，也有面试不顺的。接下来我们看一份Android开发3年左右，面试求职时遇到的一些挫折和困惑。
一个App安装在一台设备上,总是闪退、屏幕热、机身热、设备卡死甚至崩溃等现象,直接影响用户使用功能或者用户卸载App,最终的结果是流失用户群里。
Angel 项目简介 Angel是一个基于参数服务器（Parameter Server）理念开发的高性能分布式机器学习框架，在其之上，用户能轻松开发适用于高维度模型的机器学习算法，并使用基于PS Service的Spark on Angel，轻松进行十亿级别维度模型的训练。未来Angel将进一步支持图计算和深度学习框架集成。 Angel由腾讯和北京大学联合开发，兼顾工业界的高可用性和学术界的创新性。欢迎对机器学习有兴趣的同仁一起贡献代码，提交Issues或者Pull Requests。 Release No
机器学习有许多用处，并提供了一个充满未知性的世界。然而，有些人可能会退缩，认为它太难了，其实并不是这样的。使用TensorFlow Lite并不一定都是机器学习专家。下面给大家分享我是如何开始在Android上构建自己的定制机器学习模型的。
InfoQ 最引人注目的功能之一是我们的主题图，它综合了我们对不同主题如何在技术采用曲线中叠加的理解。当需要从编辑的角度决定我们想要涵盖的内容时，它们作为优先考虑不同和竞争利益的指南非常有用，但我们也相信分享它们可以帮助我们的读者更好地了解当前和未来的技术前景并帮助 告知他们的决策过程。
把一个Java应用程序转换为Kotlin，编译时间要多久？这是关于Kotlin的一系列文章。分为三个部分。 第一部分讨论了从Java转换到Kotlin。第二部分是我对Kotlin的看法。
在本教程中，我们将探索如何使用 Android Things 和 TensorFlow 将机器学习应用到物联网中。
本文介绍了如何通过腾讯云技术社区快速入门云计算、人工智能、数据库、前端、Android、数据可视化等领域的技术干货。通过阅读本文，读者可以了解到如何快速掌握云计算、人工智能、数据库、前端、Android、数据可视化等领域的技术干货。
机器之心转载 作者：思悥 随着统计机器学习的逐渐成熟， 现在已经是时候打破孤立学习地传统模式，转而研究终身学习， 将机器学习推向崭新的高度。 一、什么是终身学习(Life-Long Machine Learning)？ 终身机器学习(或称终身学习)是一种高级的机器学习范式， 它通过不断学习，从过去的任务当中积累知识，并用这些知识帮助未来的学习。在这样的过程中，学习者的知识越来越丰富，学习效率也越来越高。这种学习能力的特质是人类智力的重要标志。 然而， 当前主流的机器学习范式是孤立学习的：给定训练数据集， 算
本文转载自公众号：大飞码字 船长导读：之前提到我换到一个大前端的团队，但是我本身其实主要还是做 Android，有的船员可能有点想转方向，那么我建议你看看这篇。
交叉熵（cross entropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候，经常会用到，最近老师让看下交叉熵损失函数，今天就来看看他是何方神圣。
业内顶尖人工智能专家推荐哪些研究文章？找出具体文章以及原因，然后一定要把每一篇都加入到阅读清单中去。
这类问题没有标准的答案，每个人的理解也不一样，我写下的也只是我个人的想法，仅供大家参考。
随着互联网的快速发展，HTTP代理爬虫已成为数据采集的重要工具。然而，随之而来的是恶意爬虫对网络安全和数据隐私的威胁。为了更好地保护网络环境和用户数据，我们进行了基于机器学习的HTTP代理爬虫识别与防御的研究。以增强对HTTP代理爬虫的识别和防御能力。
借助 Android Things，您可以大规模构建和维护 IoT 设备。我们最近发布了 Android Things 1.0 正式版，它将为生产设备提供长期支持，帮助您轻松地将 IoT 设备从原型设计推进到商品化。 Android Things 是今年 Google I/O 大会的一大主角，我们对它进行了重点介绍，从演讲和代码实验室到交互式演示以及寻宝游戏，旨在通过这些方式激发开发者社区的兴趣和活力。本次大会展示了许多新颖有趣的产品，下面我们来逐一盘点。 演示 我们在 I/O 大会上推出了一些新的交互式
本文介绍了一种在Android平台上使用TensorFlow进行物体检测的方法。首先介绍了Android平台如何调用TensorFlow，然后介绍了如何使用预训练的模型进行物体检测。最后，给出了一段示例代码和一张运行结果图。
紧跟Arxiv Sanity Preserver的最新研究，让模型训练不眠不休，最大限度的利用Stack Overflow.....除了这些，还有哪些是成为高效ML研究者必备的呢？
作者：Netflix Technology Blog 翻译：陈之炎校对：zrx 本文约2500字，建议阅读5分钟在这篇博文中探究社区Netflix因果推理的广度。 标签：Netflix Netflix旨在通过创造引人入胜的内容，帮助会员发现他们所热爱的游戏娱乐世界。其中的关键在于，需要充分理解产品升级与会员快乐指标相关联的因果效应。 此前，Netflix往往通过AB测试来衡量二者之间的因果效应。而当 AB测试产生局限性时，则可以通过准实验（quasi-experimentation）来解决这一问题。Netf
导读：人工智能的快速发展，带动了相关技术的繁荣。近些年，国内外的科技公司对机器学习人才都有大量需求。怎样入行机器学习？本文带你从0开始学起。
AI科技评论按：谷歌近日发布了全新应用于可穿戴设备的Android Wear 2.0系统和相关设备，而这一批系统和设备，将具有一项新技能：运行谷歌全新的“设备端”机器学习技术。下面是对该项技术的介绍，原文载于Googleblog，由AI科技评论编译整理。 设备端的机器智能 为了打造会话理解和图像识别领域领先的技术，我们通常将多种先进的机器学习技术（比如深度神经网络和基于图的机器学习）结合起来使用。然而，以上提到的机器学习系统往往需要大量的计算能力和存储空间。可是，如果想要在不论是否连接到的云端的情况下，
头条写的是安全，写完有点意犹未尽。想就着话题聊，不过这里又写明了叫机器学习，一咬牙一跺脚，聊一个大一点的话题。
导语丨Oceanus平台在原本的streaming（流计算）场景上全新升级，新增支持ML（在线学习）场景。本文将介绍Oceanus-ML，端到端的在线机器学习能力。用户可通过Oceanus拖拽式画布及参数配置，高效搭建训练逻辑，轻松完成模型训练、评估以及部署整个流程。 背景介绍 从应用场景划分，流式应用主要可分为两种：一是实时计算；二是在线学习。实时计算应用于ETL、实时报表、监控预警等实时流数据分析场景。在线学习应用于在线推荐、实时搜索等机器学习场景。Oceanus 作为一站式可视化高性能流计算平台，自
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Android 8.1 的预览版包含一系列针对性增强，其中包括对 Android Go（适用于内存为 1GB 或更小的设备）的优化和一个全新的Neural Networks API，旨在加快设备上机器智能的实现速度。 什么是Android Go？ 简单来说，Android Go是一个简化版本的Android O（及以上），能够在超低端的Android手机上流畅运行，具体量化就是RAM仅为512MB至1GB的机型。 Android 8.1 包括一系列针对 Android Go 配置（内存为 1GB 或更小）的
Yoshua Bengio：深度学习先驱，蒙特利尔大学计算机系教授，2019 年图灵奖获得者。
很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书？今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴，作为参考。
最近，机器学习（ML）话题大热，Arm也推出神经网络机器学习软件 Arm NN。这是一项关键技术，可在基于 Arm 的高能效平台上轻松构建和运行机器学习应用程序。那么对于Arm NN，你又了解多少呢？
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】时间序列预测问题通常比普通机器学习更棘手，不仅需要维持一个增量数据库，还需要实时预测的性能。最近MIT的研究人员发布了一个可以通过SQL创建机器学习模型的数据库，不用再发愁时序数据管理了！ 人类从历史中学到的唯一教训，就是人类无法从历史中学到任何教训。 「但机器可以学到。」 ——沃兹基硕德 无论是预测明天的天气，预测未来的股票价格，识别合适的机会，还是估计病人的患病风险，都可能对时间序列数据进行解释，数据的收集则是在一段时间内对观察结果的记录。
她立刻就打起了喷嚏，过敏使她的脸肿了起来，她难过了好几天，我也很难过（负回报/反馈）。
尽管我会尽量减少数学术语的使用，但本文希望读者熟悉一些概念，如矩阵分解、嵌入空间以及基本的机器学习术语。这篇文章并不是推荐系统的介绍，而是对它们的增量变体的介绍。在任何情况下，本文的主要受众是机器学习和推荐系统领域的初学者。
DroidDetective是一款功能强大的Python工具，该工具可以帮助广大研究人员分析Android应用程序（APK）中潜在的与恶意软件相关的行为或配置。我们只需要给DroidDetective提供一个应用程序APK文件路径，DroidDetective将会使用其机器学习模型来对目标应用程序进行分析和判断。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】时间序列预测问题通常比普通机器学习更棘手，不仅需要维持一个增量数据库，还需要实时预测的性能。最近MIT的研究人员发布了一个可以通过SQL创建机器学习模型的数据库，不用再发愁时序数据管理了！ 人类从历史中学到的唯一教训，就是人类无法从历史中学到任何教训。 「但机器可以学到。」 ——沃兹基硕德 无论是预测明天的天气，预测未来的股票价格，识别合适的机会，还是估计病人的患病风险，都可能对时间序列数据进行解释，数据的收集则是在
近日，PyTorch 开发者大会如期召开。在会上，Meta 发布了PyTorch Live，这是一套可以为移动端用户提供人工智能体验的工具。PyTorch Live 支持单一的编程语言JavaScript，可以为 Android 和 iOS 两个移动端操作系统开发的应用程序，并准备定制机器学习模型以供更广泛的 PyTorch 社区使用。
在会上，Meta（原名 Facebook）发布了PyTorch Live，这是一套可以为移动端用户提供人工智能体验的工具。
框架的选择 如上一节课所说，随着机器学习的发展，目前已经出现很多不错的学习框架，这里我们做个对比： TensorFlow：深度学习最流行的库之一，它不仅便携、高效、可扩 展，还能在不同计算机上运行。小到智能手机，大到计算机集群。它是一款轻量级的软件，可以立刻生成你的训练模型，也能重新实现它；TensorFlow 拥抱创新，有强大的社区、企业支持， 因此它广泛用于从个人到企业、从初创公司到大公司等不同群体。 Caffe: 卷积神经网络框架，专注于卷积神经网络和图像处理，是用 C ++语言写成的。 Theano
2019 谷歌开发者大会于 9 月 10 日和 11 日在上海举办，大会将分享众多开发经验与工具。在第一天的 KeyNote 中，谷歌发布了很多开发工具新特性，并介绍而它们是如何构建更好的应用。值得注意的是，TensorFlow 刚刚发布了 2.0 RC01 版和 1.15，谷歌表示 1.15 是 1.x 的最后一次更新了。
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