机器之心专栏 作者：刘鹏飞 以数据为中心，实现各种不同操作接口的标准化，使得用户在数据处理上只需要有一个入口，这就是 DataLab 期待扮演的角色。 建立以数据为中心的人工智能已经成为一个正在到来的趋势。一年多前，吴恩达开始发起的一项主题为「数据是人工智能的食物」运动。数月前，谷歌 AI 负责人 Jeff Dean 将数据的分析和管理列为 2021 年后机器学习的一大趋势。不久前，AI 明星创业公司 Huggingface 宣布开始建立可交互的数据分析平台计划。 近日，CMU 联合 NUS、复旦、耶鲁等
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 说出你的研究思路，就能给你推荐合适的数据集： 当然还可自己按需检索，同时标出不同数据集的热度： 更厉害的是能直接帮你分析数据集。 语料中是否包含仇恨言论、性别歧视语料等，所占比例是多少，通通都能告诉你。 以上，是一个名叫DataLab的通用数据处理平台。 它包含1715个数据集，提供数据诊断、数据搜索、全局分析、标准化处理4方面的功能。 不仅可以帮助用户分析数据的特征，还能对不同数据集进行标准化处理。 其幕后打造者之一为卡内基梅隆大学博士后刘鹏飞
•每个任务都需要获取锁然后执行数据构建逻辑，不管构建逻辑是否成功执行TASK结束时必须释放锁•[NODE-TASK]负责锁的node_check-point更新以及后续任务的rel_check_point同步•[REL-TASK]负责node_check-point的回滚和任务状态同步rel_check_point=node_check_point
图数据分块ETL 图数据ETL的一个场景是需要将上亿条上百G的原始数据构建为图数据，在内存不够用的情况下保证数据构建过程可以平稳顺利运行，需要使用数据分块的方式进行构建。如下通过存储过程实现数据分块方案。该解决方案依赖于原始数据库的自增ID【上百G超大CSV文件的构建可以导入MySQL之后构建】，经过测试可以在生产环境正常运行并且避免过多的内存消耗。 函数与过程功能介绍 从关系数据库加载数据 apoc.load.jdbc 函数实现数据块ID拆分 olab.ids.batch 迭代处理数据块 apoc.pe
基于check-point实现图数据构建任务针对这篇文章提出的方案增加了数据分块操作与任务状态回滚操作。 数据分块：控制加载到内存的数据量，避免占用过多堆内存保证图数据库可靠运行。 任务状态回滚：回滚到构建节点的任务状态，下一次构建节点关系时从回滚点开始操作【构建任务分为节点TASK和关系TASK，任务回滚操作是在关系TASK中进行回滚】。
从关系数据库抽取图数据，需要考虑的一个场景是新增数据的处理【其中任务状态的依赖与数据依赖关系非常重要】。从一个自动化抽取图数据的工具角度来说，自动化生成脚本可以与如下实现完成对接【即设计好schema之后自动生成如下脚本】。该设计方案可以与自动化抽取图数据的工具无缝集成。 在现有的Airflow调度系统中【可以自行实现调度逻辑或者可以是其它的调度系统，本文的设计思路可以借鉴】，可以设计Task和DAG来完整增量数据的处理，完成线上数据的持续更新需求。在构建TASK时，按照图数据的特点设计了节点TASK和关系TASK，并在同一个DAG中执行调度。【DAG的设计可以是某一类业务数据的处理流程】在下面的案例中主要展示了担保关系图数据的构建设计。
机器之心报道 编辑：shanshan 又一位技术大牛出来创业了! 9 月 13 日，卡内基梅隆大学副教授 Graham Neubig 在 Twitter 上宣布，与 @stefan_fee 和 @odashi_en 一起成立了 Inspired Cognition 公司！ 「我们的目标是通过工具和专业知识，让构建 AI 系统（尤其是 NLP）变得更容易、更高效。」 1、致力于优化 AI 系统开发 人工智能 (AI) 正在成为与软件一样推动世界进步的力量。然而，与传统的软件工程不同，人工智能工程引入了各种
【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据，TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源，可以建立针对特定商业应用的模型，预测用户需求。 Lak Lakshmanan 是谷歌云服务团队的大数据与机器学习专业服务成员，他在谷歌云平台写了下文，以帮助用户使用谷歌云预测商业需求。 所有商业业务都会设法预测客户需求。如果你开饭馆，你需要预测明天要做多少桌饭、顾客会点哪些菜，这样你才能知道需要购买那些食材、厨房需要多少人手。如果你卖衬衫，你要提前预测，你应该从
本文介绍了一种快速在应用中集成相机/拍摄功能的方法，通过使用PBJVision库实现iOS设备拍摄视频的预览以及录制功能。首先，安装并导入PBJVision库，然后初始化并配置控制器。通过设置最大录制时间和视频质量，可以自定义录制视频的行为。此外，还提供了处理视频输出的方法。
王小新 编译自 Google Cloud Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你们程序员啊，连带娃都这么技术流…… 今年夏天，谷歌云负责维护开发者关系的Kaz Sato带着他的儿子，用一些传感器和一个简单的机器学习线性模型，开发了一个“猜拳机器”，能检测石头剪刀布的手势。 最近他还还根据这个过程写了一份教程，详细介绍了怎样构建这个机器，以及怎样用机器学习算法解决日常问题。 量子位搬运编译整理如下，适合有一定编程基础的同学，需要大约200美元的硬件设备。 我们先来看一下这个机器： 上面视频中，
对于给定的音频数据集，可以使用Spectrogram进行音频分类吗？尝试使用Google AutoML Vision。把音频文件转换成各自的频谱图，并使用频谱图作为分类问题的图像。
《CSAPP》是指计算机系统基础课程的经典教材《Computer Systems: A Programmer's Perspective》，由Randal E. Bryant和David R. O'Hallaron编写。该书的主要目标是帮助深入理解计算机系统的工作原理，包括硬件和软件的相互关系，其涵盖了计算机体系结构、汇编语言、操作系统、计算机网络等主题，旨在培养学生系统级编程和分析的能力。
你不需要任何数学知识就可以跟着我。只要高中数学和一点python编程经验就足够了！我会带你走过每一步，制作和训练你的第一个模型。
选自Medium 作者：Sagar Howal 机器之心编译 参与：路雪 Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。本文介绍如何使用 Google Co
今天给大家推荐一个硬核干货：一个基于 PyTorch 的图像模型库（PyTorch Image Models，TIMM），用于最新图像分类。
雷锋网 AI 研习社按，百度 AI 开发者大会于 2018 年 7 月 4 日正式开幕，在当天下午的百度大脑分论坛上，来自百度视觉技术部、百度语音技术部、百度 AI 技术生态部、百度大数据部的多位负责人带来了一场开发者的视听盛宴。这里有对百度语音语义技术的详细解读，有对 PaddlePaddle3.0 的更多介绍，还有各种各样的开放竞赛，相信在场观众必定受益匪浅，而雷锋网(公众号：雷锋网) AI 研习社也第一时间提取出大会亮点，以飨读者。
现在，你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras，Tensorflow和PyTorch。
Python 是机器学习项目开发的主要使用语言之一。它包含了大量的库/包可以用于机器学习：
•一、DataFrame•二、指定字段转换为DataFrame •2.1 CYPHER语句 •2.2 Python转换代码•三、将一个图转换为DataFrame •3.1 CYPHER语句 •3.2 Python转换代码
Fast AI库主要涉及神经网络在如下四个领域的应用：collab(协同滤波问题)、tabular(结构化数据或者说表格数据处理)、text(自然语言处理)、vision(机器视觉)。对每一领域(除了collab)，其下又会按照如下结构组织代码:
数据是深度学习的立足之本，本文主要介绍Fastai框架如何进行数据加载与数据预处理。
本文带你认识Keil Studio的一些新功能（特点），以及Keil Studio Cloud（网络在线版）基础使用教程。
本期是 Swift 编辑组自主整理周报的第二十四期，每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议，欢迎在文末留言。
实现简单的逻辑函数、二进制补码和浮点函数，但必须使用 C 语言的一个高度受限的子集。例如，可能会要求仅用位级运算和直线代码（straightline code）来计算一个数的绝对值。该实验帮助学生理解 C 语言数据类型的位级表示和数据操作的位级行为。
翻译 | AI 科技大本营（rgznai100） 参与 | 刘畅、林椿眄 编辑 | 周翔、Donna 本周三，Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术，该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision，即用于建立机器视觉模型的工具，随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说，开发者只需要上传一组
本周三，Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术，该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision，即用于建立机器视觉模型的工具，随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说，开发者只需要上传一组图片，然后导入标签或者通过 App 创建，随后 Cloud AutoML 就会自动生成一个定制化的机器学
•一、MySQL得到研报实体在Oracle中的唯一ID•二、Oracle中过滤时间序列数据•三、CYPHER实现MySQL和Oracle查询语句串联•四、通过apoc.case实现布尔值的判断•五、将查询封装为函数•六、将函数运用在数据过滤查询中•七、总结
当我第一次开始使用fastai时，我非常兴奋地建立并训练了一个深度学习模型，它可以在很短的时间内产生惊人的结果。
MATLAB是一款广泛用于科学计算和工程领域的软件，其具有强大的数值分析和图形处理能力，在各个领域都得到了广泛应用。而MATLAB软件的独特之处在于其语法简单易学，可以很方便地进行算法设计和仿真，因此备受学术圈和工业界的青睐。本文将从MATLAB的基本操作流程、特色功能、高级操作、常用工具箱和应用案例五个方面进行详细的讲解。
近日，一名叫Matt Fraser的小哥用Cloud AutoML制作了一个分类器，能识别分类澳大利亚的各种毒蜘蛛。
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！
System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具，它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中，可以在Simulink中进行定点仿真，可以设置定点信号的类型，这样就可以比较定点仿真与浮点仿真的区别。并且可以生成HDL文件，或者网表，可以在ISE中进行调用。或者直接生成比特流下载文件。能够加快DSP系统的开发进度。
在计算机视觉领域，mmcv（OpenMMLab Computer Vision Foundation）是一个被广泛使用的库，为深度学习项目提供了各种有用的工具和函数。然而，在使用mmcv时，您可能会遇到一个错误信息，提示"No module named ‘mmcv._ext‘"。在本博客文章中，我们将探讨这个错误的可能原因，并讨论如何解决它。
《复仇者联盟4》终于上映，这部汇集了10年回忆打造的电影，据看过的小伙伴们表示：3小时剧情，毫无尿点，全程都是经典回忆。
数据框来源主要包括用代码新建(data.frame)，由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作)，读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据
EyeLoop由两个功能模块组成：引擎和可选模块。引擎执行眼动追踪，而模块执行可选任务，例如：
胸部 X 光片图像作为临床诊断最常用的手段之一，是计算机与医学结合的一个重要领域。其丰富的视觉和病例报告文本信息促进了 vision-language 在医学领域发展。医学 VQA 是其中的一个重要方向，近年来比较著名的 ImageCLEF-VQA-Med，和 VQA-RAD 数据集包含了许多了胸部 X 光片问答对。
通过使用金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module)，在整合基于不同区域的上下文后，PSPNet在效果上超过了FCN、DeepLab和DilatedNet等时下最佳的方法。
今天，我们将这种经过训练的Keras模型部署到iPhone手机或者说iOS的APP中，在这里我们使用CoreML，这 是一种易于使用的Apple应用程序机器的学习框架。
这篇文章主要记录CSAPP书和lab的学习过程，具体某个lab的踩坑过程会分别附单独链接，本文主要是记录漫长的学习过程以及方便想学但是尚未开始学习的同学参考，以下是github的lab代码仓库。
在本章中，我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念，并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
CoreML为iOS带来了机器学习 - 应用程序可以利用训练有素的机器学习模型来执行从问题解决到图像识别的各种任务。
随着企业继续投资利用人工智能软件和平台功能的项目，预计全球在人工智能（AI）系统上的支出将保持强劲的增长轨迹。根据最近更新的国际数据公司（IDC）发布的《全球人工智能系统支出指南》里指出，到2023年，人工智能系统的支出将达到979亿美元，是2019年375亿美元支出的两倍半。同时IDC的专家表示：“人工智能（AI）已经远远超越了原型设计，进入了执行和实施阶段。“各行各业的战略决策者现在都在努力解决如何有效地进行AI规划的问题。
OpenCV是一个跨平台且开源的计算机视觉和机器学习库，全称Open Source Computer Vision Library 。由Intel公司开源。其中主体库的代码是Intel用C/C++编写的，部分贡献库代码由社区程序员提供。
我们研究了一种开源方法，用于在本地运行大型语言模型。LocalAI 是私有公司 Ollama 的替代品。
IntelliJ IDEA 发布了最新2022.3版本，本次更新：可以通过设置切换到新 UI，即可预览焕然一新的 IDE 外观。引入了一个新的 Settings Sync（设置同步）解决方案，用于同步和备份自定义用户设置。此外，IntelliJ IDEA Ultimate 还提供了一种处理 WSL 2 中的项目的新方式、适用于 Spring Bean 自动装配和 OpenAPI 架构生成的新操作，以及 Redis 支持。
选自Hackernoon 机器之心编译 作者：Alex Wulff 参与：侯韵楚、李泽南 随着 WWDC 大会上 iOS 11 的发布，苹果终于推出了原生机器学习和机器视觉框架，由此开启了许多崭新的可能性，使所有性质的应用程序和游戏有望取得显著进步，本文作者 Alex Wulff 将对在 iOS 11 中加入机器学习模型的方法进行简要介绍。 机器学习解决方案在云端的应用已有一些时日，但这类系统需要不间断的网络连接，并且很明显，它通常在 iOS 上会存在显著延迟，也为敏感数据带来了安全隐患。一些第三方的 Sw
社交媒体已经从基于文字分享逐步转化为视觉分享媒体。因为可即时从任何设备上传图片到社交媒体，人们在社交媒体上分享的照片比以往任何时候都要多。根据德勤发布的数据， 2016年有2.5万亿张照片被分享或存储在网上。可以肯定地说，这个数字还将不断增长。
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