这是一个用JavaScript实现笛卡尔积的例子。 注意：本文中所说的集合是指数学上的集合，不是es6里的Set。
KDE Plasma 5 最近已经发布，新版本采用全新设计，用户界面看起来比以往任何时候都更加棒（当然，还有许多新的功能和改进）。
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---- 将 ScienceAI 设为星标 第一时间掌握 新鲜的 AI for Science 资讯 ---- 编辑 | 萝卜皮 科学家们的目标是发现能够准确描述实验数据的有意义的公式。自然现象的数学模型可以根据领域知识手动创建，或者也可以使用机器学习算法从大型数据集自动创建。学界已经研究了表示相关先验知识与相关函数模型合并的问题，认为寻找与一般逻辑公理先验知识一致的模型，是一个悬而未决的问题。 IBM 研究团队以及三星 AI 团队的研究人员开发了一种方法「AI-Descartes」，通过将逻辑推理与符
书中，大部分出现hydro的地方，直接替换为indigo或jade或kinetic，即可在对应版本中使用。
野火是自然界最具破坏性的力量之一，由于气候变化和土地开发的影响而加剧。最近在索诺玛县发生的火灾造成22人死亡，数千所房屋遭到破坏，文图拉和圣巴巴拉县的野火在火焰最终熄灭前烧毁了超过281,800英亩。
作为一枚喜欢追（蹭）热点的小编，刷热点文献是常规操作，原本以为看研究类paper只能分享点研究思路、数据资源...没想到挖到一个单细胞数据+实验流程/分析流程+文献的综合平台：descartes.brotmanbaty.org。
3 月 11 日，零一万物宣布其成功研发出基于全导航图的新型向量数据库 “笛卡尔（Descartes）”，并包揽权威榜单ANN-Benchmarks 6 项数据集评测的第一名。
笛卡尔乘积 笛卡尔（Descartes）乘积又叫直积。设A和B是两个集合，A到B的笛卡尔积用A×B表示，它是所有形如(a,b)的有序对作为元素的组合，其中a∈A,b∈B。笛卡尔积的符号化为：A×B={(x,y)|x∈A∧y∈B} 例：假设集合A=a,b，集合B=0,1,2，则两个集合的笛卡尔积为(a,0),(a,1),(a,2),(b,0),(b,1), (b,2)。
大概40年前，阿波罗号宇宙飞船拍摄的地球是如此壮观，我们将其命名为蓝色弹珠。九年前，谷歌街景发布，能够为我们提供准确的定位服务。现在呢？更先进的影像和GIS技术正改变我们对这个世界认知和行为。 “我们
在数学中，两个集合X和Y的笛卡儿积（Cartesian product），又称直积，表示为 X × Y。设A、B是任意两个集合，在集合A中任意取一个元素x，在集合B中任意取一个元素y，组成一个有序对（x，y），把这样的有序对作为新的元素，他们的全体组成的集合称为集合A和集合B的直积，记为A×B，即 A×B={（x，y）|x∈A且y∈B}。
就在几天前，geopandas释放了其最新正式版本0.9.0，作为一次比较大的版本更新，geopandas为我们带来了一系列新特性，今天的文章我们就来一起看看有哪些主要的功能变化吧~
3 月 11 日，零一万物宣布推出基于全导航图的新型向量数据库 「笛卡尔（Descartes）」，其搜索内核已包揽权威榜单 ANN-Benchmarks 6 项数据集评测第一名。
(1)循环内，每次只有一列向下移一个单元格，就是CounterIndex指向的那列。
having 对分组后的数据进行条件筛选，与where相似，但是只针对分组后的数据，where无法筛选聚合函数
赛灵思宣布收购位于北京的创业公司深鉴科技，深鉴科技拥有行业领先的机器学习技术，收购细节尚未曝光。
绘图和绘图程序与图形用户界面，旨在产生公开准备的2D和3D绘图。此外，它还可以用作绘图模块。
李林 编译整理 量子位·QbitAI 出品 一家名为笛卡尔实验室（Descartes Labs）的创业公司今天发布了GeoVisual搜索系统，让任何人都能从卫星图上搜索所有地标建筑，比如说风力涡轮、太阳能农场、大烟囱、立交桥、体育馆，甚至玉米地…… 这家创业公司位于美国新墨西哥州，他们的主要业务是向企业界、学术界和政府提供基于人工智能的卫星图像分析服务。 不过，今天发布的GeoVisual不只限于美国，这个系统可以搜索3个卫星图数据集，美国的Aerial Imagery(NAIP)、中国的Plan
shapely-开源GIS库Pysal-空间计量库Geopandas-空间数据分析库Arcpy-arcgis python接口Arcgis API for pythonGeoplot-高阶地理数据可视化接口
一、引言 莱布尼兹 Leibniz（1646～1716）在1714年发表一篇文章叫做 "Historia et origo calculi differentialis"（即《微分学的历史与根源》），简述他发明微积分的整个故事，开头就这样写着： 对于值得称颂的发明，了解其发明的真正根源与想法是很有用的，尤其是面对那些并非偶然的，而是经过深思熟虑而得的发明。展示发明的根源不光只是作为历史来了解或是鼓舞其他人，更重要的是透过漂亮的发明实例，可以增进吾人发明的艺术，并且发明的方法也可公诸于世。当代最珍贵的发明
你的城市有多少棵树？这是一个简单的问题，但找到答案可能是一项艰巨的任务。例如，纽约市的2015-2016年树木普查耗时近两年（总计12000小时）和2200多名志愿者。西雅图的树木普查至少要到2024年才能完成。这些努力并非徒劳无功，在短期内，它们允许城市更好地维护城市树木。从长远来看，它们为解决从气候变化到公共卫生等各方面的举措奠定了基础。
【新智元导读】CB Insights 年度报告 “2016 Game Changers”，评选出下一代计算、出行服务、地理空间数据、计算机视觉、药物发现及诊断等 8 大 AI 技术发展趋势，以及其中
全球面临着土地资源紧缺、化肥农药过度使用造成的土壤和环境破坏等问题。如何在耕地资源有限的情况下增加农业的产出，同时保持可持续发展？人工智能是解决方法之一，其展示出巨大的应用潜力。 一、土壤、病虫害探
你可能没有意识到，《黑客帝国》上映已经20年了！这部赛博朋克科幻电影以其反乌托邦的未来主义视角，独特的时尚感以及流程、新颖的动作片段而备受争议，同时它也成为了一些哲学主题的流行讨论的催化剂。
今天，我们很高兴地宣布 Istio 1.0。这距离最初的 0.1 版本发布已经过了一年多时间了。从 0.1 起，Istio 就在蓬勃发展的社区、贡献者和用户的帮助下迅速发展。现在已经有许多公司成功将 Istio 应用于生产，并通过 Istio 提供的洞察力和控制力获得了真正的价值。我们帮助大型企业和快速发展的创业公司，如 eBay、Auto Trader UK、Descartes Labs、HP FitStation、Namely、PubNub 和 Trulia 使用 Istio 从头开始连接、管理和保护他们的服务。将此版本作为 1.0 发布是对我们构建了一组核心功能的认可，用户们可以依赖这些功能进行生产。
QGIS随着近些年的发展，得益于其开源免费的特点，功能不断被世界各地的贡献者们开发完善，运算速度也非常出色，使得越来越多的Giser们从臃肿缓慢的Arcgis等传统平台转向QGIS。
李林 编译整理自《快公司》 量子位·QbitAI 出品 《快公司》这家杂志，每年都会评出一份“创新公司”榜单，今年是整整第10年。这份榜单包括全球50家创新公司的总排名，和各个领域的10大公司排名。 今年的各行业榜单中，出现了AI/机器学习领域。《快公司》是这样描述这个领域的： 尽管人工智能一时半刻不会来抢你的工作，但AI和机器学习确实已经开始用自动化的方式，优化很多日常任务，比如说手机搜索、管理家庭照片。 AI也在帮助一些新型公司颠覆从医疗到农业的各个领域。 目前，计算机还不能取代人，但它们很擅长管理
Remote Sensing 特刊"基于多源数据集和云计算的环境监测土地覆盖制图方法及应用"
2016年，人工智能经历了两起两落迎来了第三次发展浪潮，技术驱动下的人工智能从实验室走向了市场，并进入了快速发展阶段。 1950-1969 兴起阶段 以控制论、信息论和系统论作为理论基础，对人工智
市面上你可能还可以买到由两片分别刻有“220”和“284”的半边心形拼成的钥匙串或者首饰。人们购买它们，并将一半送给心爱的人，将另一半留给自己，我也做过这样的事。相传于古希腊，220 和 284 是友情和浪漫的象征，直到现在，仍有一些书呆子使用这个寓意。220 的因子包括 1、2、4、5、10、11、20、22、44、55 和 110。它们看起来似乎没有什么奇特之处，但是如果将它们加起来，你就会发现它们的和恰好等于 284。这也没什么特别的？那就再将 284 的所有因子（1、2、4、71、142）加起来，结果会是——220。将一个数的所有因子加起来会得到另外一个数，220 和 284 就是这样亲密相连，因而得到了一个名字：「亲和数（amicable number）」(相亲数)。
日前，创投研究机构CB Insights发布了年度人工智能企业百强榜单——由100个最具前途的AI公司组成，它们从3000多个候选者中脱颖而出，其业务涵盖人工智能硬件、数据基础设施、机器学习流程优化，以及各类行业应用。
从有益的到极具破坏性的、从小型到巨大，以及或是善良或是邪恶的那些拥有类人特质的机器。
查询数据时，如果表名很长，使用起来不方便，此时，就可以为表取一个别名，用这个别名来代替表的名称 SELECT * FROM 表名 [AS] 别名； 注意，为表指定别名，AS关键字可以省略不写。
（译者注：Quipu是印加语单词khipu的西班牙语形式，是印加帝国其竞争对手及其前身在南美洲使用的独特形式的古代通信和信息存储。学者们认为，quipus记录信息的方式与楔形文字片或纸莎草纸上的彩绘符号相同。但是，不是使用涂漆或印象的符号来传达信息，而是在棉花和羊毛线中，颜色和结图案，绳索扭曲方向和方向性表达了quipus中的想法。）
李杉 编译自 CB Insights 量子位 出品 | 公众号 QbitAI CB Insights今天公布了年度AI 100·第二季。 AI 100，就是CB Insights选出的100家最有前景
这个几个世纪以来一直困扰着人们的问题，似乎比弄清原子的内部构造，甚至宇宙的起源还要困难。
github：https://github.com/Toblerity/Shapely
第四十届国际机器学习会议ICML已在7月23日到29日在夏威夷会议中心举行。今年大会共收到6,538篇投稿，最终录取1,827篇，录用率为27.94%。我们从所有接收列表中筛选出与推荐系统主题相关的论文6篇，以供大家进行阅读和学习。
四种联接 left join(左联接)返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录inner join(等值联接)只返回两个表中联结字段相等的行cross join(交叉联接)得到的结果是两个表的乘积，即笛卡尔积 创建表 CREATE TABLE `product` (`id` int(10) unsigned not null auto_increment,`amount` int(10) unsi
Join 绝对是关系型数据库中最常用一个特性，然而在分布式环境中,跨分片的 join 确是最复杂的，最难解决一个问题。
本文探讨了人工智能和机器学习的模型对于自然语言处理任务的鲁棒性。作者介绍了鲁棒性模型的基本概念，并详细阐述了基于对抗训练、元学习和度量学习的方法。同时，文章还讨论了人工智能和机器学习的未来发展，包括强化学习和多智能体系统等方面。
我们在使用Python进行数据分析时，很多时候都在解决环境搭建的问题，不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题，本文就将基于笔者自己摸索出的经验，以geopandas环境的搭建为例，教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建、管理与拓展。
本文是翻译自Object detection: an overview in the age of Deep Learning - Tryolabs Blog (http://t.cn/RNf1Ap9)。这篇文章主要是对深度学习目标检测进行概览，并不深入，适合那些想了解深度学习目标检测方向的读者。 从简单的图像分类到3D姿势识别，计算机视觉领域从来不缺乏有趣的问题。其中，我们最感兴趣的，也投入精力去研究的领域之一就是目标检测。就像许多其他计算机视觉问题，该领域还缺乏一个显而易见或者“做好的”方法，这意味着目
1.死亡密码 英文名称：π 别名：3.14159265358(USA) 发行时间：1998年07月10日 科幻惊栗手法描写一名天才数学家触目惊心的经历。才华盖世的数学家马斯在过去十年来，发现股票市
大数据文摘作品 作者：Liam Hänel 编译：赵逸云、蒋宝尚、钱天培 人工智能席卷各行各业早已是不争的事实。 一边是大把人担心AI抢走自己的饭碗，另一边又是人工智障事故频出、难在业界落地。 AI在业界的应用程度到底如何，恐怕还得从已有的商用AI看起。 今天，文摘菌就来盘点一下已实现产品化的商用AI，看看它们在业界都能搞出些什么名堂。 如果你真怕被AI抢走饭碗，所谓知己知彼，赶紧要来了解AI在业界的具体应用。 如果你是企业负责人，更是别错过这张清单——或许你的生产运转难题就可以被其中的某一个AI应
就像许多其他计算机视觉问题，该领域还缺乏一个显而易见或者“做好的”方法，这意味着目标检测仍然有很大的进步空间。
大数据文摘作品 编译：及子龙，张礼俊 余志文，钱天培 从简单的图像分类到3D位置估算，在机器视觉领域里从来都不乏有趣的问题。其中我们最感兴趣的问题之一就是目标检测。 如同其他的机器视觉问题一样，目标检测目前为止还没有公认最好的解决方法。在了解目标检测之前，让我们先快速地了解一下这个领域里普遍存在的一些问题。 目标检测 vs 其他计算机视觉问题图像分类 在计算机视觉领域中，最为人所知的问题便是图像分类问题。 图像分类是把一幅图片分成多种类别中的一类。 ImageNet是在学术界使用的最受欢迎的数据集之一
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