明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 只因报道了大厂的负面新闻，就遭到恐吓、威胁、秘密监视。 装着活蟑螂、血腥猪脸面具、葬礼花圈的恐怖包裹不断寄到家里，邮箱、Twitter不断收到死亡威胁。 甚至还被假借名义向邻居发送色情信息。 一对普通的夫妇在种种恐吓之下，一度不敢走出家门。 而做下这一切恶行的幕后黑手，竟然是一家老牌互联网公司的几位前员工。 93页起诉书痛斥恐吓 为什么一个大厂的前高管，要向一对普通夫妻“下狠手”呢？ 这还要从当事人之一Philip Cooke曾经任职的公司eBa
JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布添加描述 和 ，其JS散度公式为：
JS散度度量了两个概率分布的相似度，基于KL散度的变体，解决了KL散度非对称的问题。一般地，JS散度是对称的，其取值是0到1之间。
很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离：比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高（正态分布生成的样本分布应当与实际的抽样分布接近），或者一个分类算法是否能够很好地区分样本的特征（在两个分类下的数据分布的差异应当比较大）。
相对熵又叫KL散度，也叫做信息增益，如果我们对于同一个随机变量，有两个单独的概率分布和，我们可以用KL散度来衡量这两个分布的差异。
欢迎来到专栏《GAN的优化》，这是第二期。在这个专栏中，我们会讲述GAN的相关背景、基本原理、优化等相关理论，尤其是侧重于GAN目标函数的优化。小米粥和有三将带领大家从零学起，深入探究GAN的点点滴滴。
前言 上次带大家写了原始版的 GAN，只生成了高斯分布。但兔子哥哥发现在 GAN 论文的底下，有 GAN 生成图片的 example。 因此，这足以说明 GAN 亦有能力生成图片，并非只有 DCGAN
在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文Wassertein GAN 却在 Reddit 的 Machine Learning 频道火了，连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论，这篇论文究竟有什么了不得的地方呢？
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 1 前言 如何在产品功能上做更多的创新来体现设计价值一直是设计师关注的话题，尤其是在体系成熟的产品里，如何对完善的基本框架和功能进行突破、如何挖掘用户的互动诉求并拓展更多的互动行为等对于设计师来讲都是很大的挑战。我们从前期互动行为的挖掘、情感化的视觉体验打磨以及趣味的玩法升级三个方面，剖析Qzone击掌功能的整个设计历程，或许能为大家提供一些参考性的思路和设计方法。 2 何为互动 我们先从真实生活场景中的互动说起。 人与人之间
2022年的新年即将来临,这里用Python写一串简单的代码来实现定点给微信里的所有小伙伴发祝福语！！
GAN的思想就是：这是一个两人的零和博弈游戏，博弈双方的利益之和是一个常数，比如两个人掰手腕，假设总的空间是一定的，你的力气大一点，那你就得到的空间多一点，相应的我的空间就少一点，相反我力气大我就得到的多一点，但有一点是确定的就是，我两的总空间是一定的，这就是二人博弈，但是呢总利益是一定的。
Π(P1,P2)是P1和P2分布组合起来的所有可能的联合分布的集合。对于每一个可能的联合分布γ，可以从中采样(x,y)∼γ得到一个样本x和y，并计算出这对样本的距离||x−y||，所以可以计算该联合分布γ下，样本对距离的期望值E(x,y)∼γ[||x−y||]。在所有可能的联合分布中能够对这个期望值取到的下界infγ∼Π(P1,P2)E(x,y)∼γ[||x−y||]就是Wasserstein距离。
一年前写过《前端安全配置xss预防针Content-Security-Policy(csp)配置详解》，我们用CSP保证执行正确的js代码，HTTPs限制文件传输不被篡改，但是，如果文件源被改变了呢？比如CDN被劫持后修改了呢（P劫持≈0,但!=0）
近些年的顶会，出现了一部分利用互信息取得很好效果的工作，它们横跨NLP、CV以及graph等领域。笔者最近也在浸淫（meng bi）这一方向，在这里和大家简要分享一些看法，如有雷同，不胜荣幸。
数据决定了任务的上限，模型方法决定达到上限的能力。在这里想借助信息熵的一些概念来对数据的重要性做一些分析，将数据的分布差异度量出来，并据此得到特征对于分类的重要性度量。 对于特征的重要性的分析不适合放到特征特别多的情况下，因为往往特征之间是不独立的，所以去统计大量的特征组合的分布是一件很费时间的事情，但是本文的方法对于单个特征或者中少量的特征还是可以尝试的。
在做项目的过程中，总会遇到这样或者那样的bug，这个时候就要看自己的动手能力有多强了，着手解决了一个bug之后，整个人都感觉很开心，端午下班之前遇到了一个小问题，echarts散点图鼠标划过散点的时候
var data = [{ "gender": "female", "height": 161.2, "weight": 51.6 }, { "gender": "female", "height": 167.5, "weight": 59 }, { "gender": "female", "height": 159.5, "weight": 49.2 }, { "gender": "female", "height": 157, "weight": 63 }, { "gender": "female", "height": 155.8, "weight": 53.6 }, { "gender": "female", "height": 170, "weight": 59 }, { "gender": "female", "height": 159.1, "weight": 47.6 }, { "gender": "female", "height": 166, "weight": 69.8 }, { "gender": "female", "height": 176.2, "weight": 66.8 }, { "gender": "female", "height": 160.2, "weight": 75.2 }, { "gender": "female", "height": 172.5, "weight": 55.2 }, { "gender": "female", "height": 170.9, "weight": 54.2 }, { "gender": "female", "height": 172.9, "weight": 62.5 }, { "gender": "female", "height": 153.4, "weight": 42 }, { "gender": "female", "height": 160, "weight": 50 }, { "gender": "female", "height": 147.2, "weight": 49.8 },...此处省略...]
这是专栏《AI初识境》的第11篇文章。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。
本文仅仅介绍了常见的一些JS加密，并记录了JS和Python的实现方式 常见的加密算法基本分为这几类： (1)base64编码伪加密 (2)线性散列算法（签名算法）MD5 (3)安全哈希算法 SHAI (4)散列消息鉴别码 HMAC (5)对称性加密算法 AES，DES (6)非对称性加密算法 RSA
对称加密(也叫私钥加密)指加密和解密使用相同密钥的加密算法。 它要求发送方和接收方在安全通信之前，商定一个密钥。 对称算法的安全性依赖于密钥，泄漏密钥就意味着任何人都可以对他们发送或接收的消息解密，所以密钥的保密性对通信的安全性至关重要。
KL距离，即Kullback-Leibler Divergence，也被成为信息熵（Relative Entropy）。一般KL距离用来衡量同意事件中，两种概率分布的相似程度，这个值越小，则相似程度越高。
笔者接触 GAN 也有一段时间了，从一开始的小白，到现在被 GANs 虐了千百遍但依然深爱着 GANs 的小白，被 GANs 的对抗思维所折服，被 GANs 能够生成万物的能力所惊叹。我觉得 GANs 在某种程度上有点类似于中国太极，『太极生两仪，两仪生四象』，太极阐明了宇宙从无极而太极，以至万物化生的过程，太极也是讲究阴阳调和。（哈哈，这么说来 GANs 其实在中国古代就已经有了发展雏形了。）
这里，通过attr()给每个div添加bar类。使用style()修改每个div的高度。
在本文中，我尝试描述一个块的结构。我会用比特币区块链来解释块。这些概念会有一些共通之处。 块的结构 块（Block）是一个容器的数据结构。在比特币的世界里，一个区块平均包含500多个交易。块的平均大小大概为1MB左右（来源）。在Bitcoin Cash（来自比特币区块链的分支）中，块的大小可以高达8M，这可以在每秒中处理更多的事务。 不管怎样，一个块都是由一个头和交易的长列表组成的。我们先从标题谈起。 块标题 标题包含有关块的元数据。有3种不同的元数据集： 前面的块散列。请大家记住，在区块链中，每个区块
此外，相比之前机器之心报道的注意力能否提高模型可解释性的文章，本文更多的从语境词语级别（contextualized word level），探讨注意力机制是否可以被解释。遗憾的是，本文作者也同样认为，注意力层不足以解释模型所关注的重点。
你可以已经听说过 JSON Web Token (JWT) 是目前用于保护 API 的最新技术。
消息摘要算法是密码学算法中非常重要的一个分支，它通过对所有数据提取指纹信息以实现数据签名、数据完整性校验等功能，由于其不可逆性，有时候会被用做敏感信息的加密。消息摘要算法也被称为哈希（Hash）算法或散列算法。
大家好，我是秋风，近日，微信又发布了新功能（更新到微信8.0.6）。最火热的非"炸屎"功能莫属了，各种群里纷纷玩起了炸屎的功能。
例如，一个QUAD包含了4个GT transceiver channel，其实就是包含了4个transceiver。
越学习越发现自己知之甚少，道阻且长，还是认真看下这篇文章，好好琢磨琢磨GAN吧。
什么是SEO呢？SEO是Search Engine Optimization，意为“搜索引擎优化”，一般简称为搜索优化。对于SEO的主要工作就是通过了解各类搜索引擎如何抓取互联网页面，如何进行索引以及如何确定其对某一个特定关键词的搜索结果排名等技术，来对网页进行相关的优化，来提供搜索引擎排名，提高网站访问量。
机器之心原创 作者：蒋思源 本文是机器之心第二个 GitHub 实现项目，上一个 GitHub 实现项目为从头开始构建卷积神经网络。在本文中，我们将从原论文出发，借助 Goodfellow 在 NIPS 2016 的演讲和台大李弘毅的解释，完成原 GAN 的推导、证明与实现。 本文主要分四部分，第一部分描述 GAN 的直观概念，第二部分描述概念与优化的形式化表达，第三部分将对 GAN 进行详细的理论推导与分析，最后我们将实现前面的理论分析。 GitHub项目地址：https://github.com/jiq
在业务需求中，有时候会遇到ECharts散点图，现在记录一下，今天解决了一个小问题，ECharts散点图大小调整。
本周推送的话题是WGAN——WassersteinGAN[2]，这篇文章于2017年1月26日出现在arXiv上，并迅速得到了大家的热议，在reddit上有专门的帖子讨论这篇文章，甚至连Ian Goodfellow，GAN的提出者也参与了讨论。文末有reddit讨论区的地址。感谢郑华滨同学推荐的WGAN前传[1]：Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks，Martin Arjovsky把文章投给了ICLR 2017，前天公布的录取结果显示文章中了oral。前传是GAN的理论研究，WGAN不仅在理论上做了进一步研究，还提出了针对GAN一系列问题的解决方案，包括mode collapse、训练不稳定等。
开发者写代码，和数学家写公式一样是非常自然的一件事。开发者将完成某个任务的步骤和逻辑，一行行写成代码，并期待达到预定的效果。数学家从某个事实出发，将思考过程一行行写成表达式，并期待找到复杂逻辑背后的简单关系。
用 Vue 时，常出现相关业务逻辑代码散在 data， methods， watch， computed 和 mounted 等地方。这样的代码可维护性差。查找或更改这块逻辑时，都要找多个地方。
在家办公已有两周，家里幽静，适合悟道，想想入行三年多，每天在每天都在疲于技术的追求，去学习各种框架，库，却不知，他们都是脱胎于JavaScript，虽然感觉自己每天都在学习，但最终发现却只是工作中的实践和平时零散的学习，虽觉得自己都什么都知道点皮毛。却终不得章法，于是在去年的面试试炼中所有问题暴露无遗。
是一个非常复杂的分布，那么使用这种方式难以获得一个比较理想的模型。这种强制性的约束会带来各种限制，而我们则是希望
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
景 最近要做个高亮的搜索需求，以前也搞过，所以没啥难度，只不过原来用的是Lucene，现在要换成Solr而已，在Lucene4.x的时候，散仙在以前的文章中也分析过如何在搜索的时候实现高亮，主要有三种方式，具体内容，请参考散仙以前的2篇文章： 第一：在Lucene4.3中实现高亮的方式 http://qindongliang.iteye.com/blog/1953409 第二：在Solr4.3中服务端高亮的方式 http://qindongliang.iteye.com/blog/20342
3.webpack 的 runtime 和 manifest，管理所有模块的交互。
HTTP/2 诞生于 8 年前 Google 一封 SPDY 协议白皮书。5 年前，RFC7540 和 RFC7541 的发布正式确立了 HTTP/2。5 年过去了，支持 HTTP/2 的浏览器的市场占有率达到了 96.88%，HTTP/3 已经从 QUIC 中诞生，然而回过头来看看国内各大网站，HTTP/2 仍然没有发挥它应该有的作用。不过，HTTP/2 究竟能做什么呢？
---- 作者：卢思迪 上海交通大学 【新智元导读】上海交通大学APEX实验室研究团队提出合作训练（Cooperative Training），通过交替训练生成器（G）和调和器（M），无需任何预训
区块链，区块链，区块链！在过去的十年里，我们一次又一次地听到这个技术流行语。它被认为是 21 世纪最重要的发明之一。
导语：本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型，这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质，例如根据数字图像推测数字的名称，根据自然场景图像推测物体的边界；而生成模型恰恰相反，通常给出的输入是图像具备的性质，而输出是性质对应的图像。这种生成模型相当于构建了图像的分布，因此利用这类模型，我们可以完成图像自动生成（采样）、图像信息补全等工作。另外，小编Tom邀请你一起搞事情！ 在深度学习之前已经有很多生成模型，但苦于生成模型难以描述难以建模，科研人员遇到了很多
---- 新智元专栏 作者：卢思迪 上海交通大学 【新智元导读】上海交通大学APEX实验室研究团队提出合作训练（Cooperative Training），通过交替训练生成器（G）和调和器（M），无需任何预训练即可稳定地降低当前分布与目标分布的JS散度，且在生成性能和预测性能上都超越了以往的算法。对于离散序列建模任务来说，该算法无需改动模型的网络结构，同时计算代价较理想，是一种普适的高效算法。本文是论文第一作者卢思迪带来的解读。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1804.
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