Kaizen blitz是精益管理中的一种方法，指通过集中一段时间内的团队努力来实现快速改进的方法。
早前，英国广播公司（下文简称BBC）曾宣布其正在研发两项名为《Make Noise》和《1943 Berlin Blitz》的VR体验。10月，该公司宣布《1943Berlin Blitz》已正式登陆Steam与OculusHome，并支持Oculus Rift、HTC Vive。
基础类 1、 Dinkumware C++ Library 参考站点：http://www.dinkumware.com P.J. Plauger编写的高品质的标准库。P.J. Plauger博士是Dr. Dobb's程序设计杰出奖的获得者。其编写的库长期被Microsoft采用，并且最近Borland也取得了其OEM的license，在其C/C+ +的产品中采用Dinkumware的库。 2、 RogueWave Standard C++ Library 参考站点：http://www.roguewav
CSS可以改进网站的设计并且开拓网站设计更多的可能性，可以令你的网页更具吸引力。对于前端开发者、网站设计师来说，掌握并熟练应用CSS是一项必不可少的技能。
12、C++各大有名库的介绍——其他库 在 C++中，库的地位是非常高的。C++之父 Bjarne Stroustrup先生多次表示了设计库来扩充功能要好过设计更多的语法的言论。现实中，C++的库门类繁多，解决的问题也是极其广泛，库从轻量级到重 量级的都有。不少都是让人眼界大开，亦或是望而生叹的思维杰作。由于库的数量非常庞大，而且限于笔者水平，其中很多并不了解。所以文中所提的一些库都是比 较著名的大型库。 1、C++各大有名库的介绍——C++标准库
https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html
我们将构建和训练字符级RNN来对单词进行分类。 字符级RNN将单词作为一系列字符读取，在每一步输出预测和“隐藏状态”，将其先前的隐藏状态输入至下一时刻。 我们将最终时刻输出作为预测结果，即表示该词属于哪个类。
一道难题摆在鲍威尔和美联储面前：加息or不加息——加息将加速银行业危机的蔓延，但若不加息或降息，又将放任仍然高涨的通胀。
此前曾在Dota 2中击败人类（4000分）的人工智能机器人OpenAI Five今天更进了一步 ，成功击败世界排名99.95%以上的半职业Dota 2玩家（7000分，王者级选手）。
AI 科技评论按：我们都已经知道了，OpenAI 的 5v5 DOTA AI 「OpenAI Five」再次完胜人类。美国时间 8 月 5 日星期天下午，OpenAI 组织的线下比赛（OpenAI 称其为「OpenAI Five Benchmark」）中一共进行了四局比赛。第一局 5 名现场观众组成的路人队伍被 7 分钟破中路二塔，9 分钟上路上高地，12 分钟破两路，人头比 26：4，可以说是完全碾压。
因子投资大约在10年前开始兴起，它植根于过去几十年积累的大量实证研究。资产定价文献表明，规模、价值和动量等因子可以解释股票的截面收益，而共同基金文献发现，除了因子暴露的倾斜之外，几乎没有任何其他主动管理能力的证据。综上所述，这些观点主张以系统、有效的方式获取因子溢价。在挪威政府养老基金委托进行的一项有影响力的研究中，Ang、Goetzmann和Shaefer(2009)甚至建议在战略资产配置中包括因子溢价，仅次于传统资产类别的风险溢价。尽管资产所有者通常不愿走那么远，但因子投资已经成为一种成熟的投资方法。虽然量化投资已经存在了很长时间，但因子投资倾向于更明确地选择因子及其期望的权重。
本文将主要讲述如何使用BLiTZ（PyTorch贝叶斯深度学习库）来建立贝叶斯LSTM模型，以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。
译者序：很久以前就知道了A*算法，但是从未认真读过相关的文章，也没有看过代码，只是脑子里有个模糊的概念。这次决定从头开始，研究一下这个被人推崇备至的简单方法，作为学习人工智能的开始。 这篇文章非常知名，国内应该有不少人翻译过它，我没有查找，觉得翻译本身也是对自身英文水平的锻炼。经过努力，终于完成了文档，也明白的A*算法的原理。毫无疑问，作者用形象的描述，简洁诙谐的语言由浅入深的讲述了这一神奇的算法，相信每个读过的人都会对此有所认识（如果没有，那就是偶的翻译太差了--b）。 原文链接：http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp以下是翻译的正文。(由于本人使用ultraedit编辑，所以没有对原文中的各种链接加以处理(除了图表)，也是为了避免未经许可链接的嫌疑，有兴趣的读者可以参考原文。
近期的一份调查报告显示：PyTorch 已经力压 TensorFlow 成为各大顶会的主流深度学习框架。想发论文，不学 PyTorch 怎么行？那么，入门 PyTorch 深度学习需要多久？PyTorch 的一份官方教程表示：只需要 60 分钟。
MSDN "WPF/E" (codename) Dev Center : http://msdn2.microsoft.com/en-us/asp.net/bb187358.aspx 对网上的WPF/E 文章汇总,前一部分来自思归的WPF/E技术文章,每天整理一些资源. 1。WPF/E 起步 -- Getting Started with "WPF/E" (Code Name) http://msdn2.microsoft.com/en-us/library/bb190632.aspx 讨论了WPF
最近，一种新的活动跟踪应用程序在 Android 的官方应用程序商店 Google Play 上取得了巨大收获，其下载量已经超过2000万次。 这些应用程序将自己包装为健康、计步器和养成良好习惯的应用程序，承诺为用户在日常生活中保持活跃、达到距离目标等提供随机奖励。 不过，根据 Dr.Web 杀毒软件的一份报告，奖励可能无法兑现，或者在强迫用户观看大量广告后只能部分兑现。 Dr. Web 报告中列出的三个值得注意的例子是： Lucky Step – Walking Tracker– 1000 万次下载 Wa
国外人工智能团队OpenAI在一篇博客文章中透露，为Dota 2设计的最新版本AI击败了五支业余选手团队，其中包括一个由Valve员工组成的团队。上一代 OpenAI的系统被限制为1对1的比赛，并不太复杂。
自 2017 年初首次推出，PyTorch 很快成为 AI 研究人员的热门选择并受到推崇。PyTorch 有许多优势，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。由于其灵活、动态的编程环境和用户友好的界面，PyTorch 是快速实验的理想选择。
今日凌晨，OpenAI Five与Dota 2人类职业玩家的对战以AI的胜利告终，Dota 2再一次被攻陷。
非线性的机器学习模型确实能够捕捉股票特征和未来回报之间复杂关系。然而，相关文献主要侧重预测收益，而忽略了相关交易成本。在基于美股的数据测试后，我们发现这类模型表现较好的区间集中在2004年之前。2004年之后的表现大幅下滑。
本文是翻译自官方版教程--DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ，一份 60 分钟带你快速入门 PyTorch 的教程。
据介绍，本届 TI8 的很多参赛队伍都报名想参加与 AI 的比赛，OpenAI 今天遇到了第一个对手：来自巴西的战队 paiN，后者也是本届 TI8 比赛第一支被淘汰的队伍。但不可否认，它仍然是目前为止全球最为强大的 18 支队伍之一。而在此之前的公开比赛中，OpenAI Five 在 1v1 比赛中战胜了 Dendi，又在 5v5 比赛中战胜了人类前职业玩家、游戏解说员组成的 6000 分级别战队。
我们团队构建的模型，OpenAI Five，已经击败业余 Dota2 团队了。虽然如今是在有限制的情况下，但我们计划到 8 月份在有限英雄池下击败 TI 赛中的一支顶级专业队伍。我们可能不会成功，因为 Dota2 是当前最流行也最复杂的电子竞技游戏之一，一批有激情与创造力的玩家经年训练，想要瓜分 4000 万美金的奖金池。
机器学习国际象棋引擎Lc0上周末赢得了Chess.com计算机国际象棋锦标赛，成为历史上第一个获得此头衔的神经网络项目。
在被华为的面试官吊锤之后，我深刻明白入门和入行的差距了，入门可能只是别人说的一些概念你能有了解了，而入行则是我交代的任务你能完成。当然认识到问题之后，还是需要行动的，否则也只能是原地踏步。
对决的双方，一方是多次击败人类玩家的AI战队代表OpenAI Five，另一方是去年的最佳人类Dota 2战队（理论上）TI 8冠军OG。
去年，OpenAI 在 DOTA 的 1v1 比赛中战胜了职业玩家 Dendi，而在距离进阶版 OpenAI Five 系统战胜人类业余玩家不过一个月的时间，今天凌晨，它又以 2:1 的战绩再次完成对人类高级玩家的“屠杀”，GG（人类赢的最后一局纯属耍赖）。
Opserver是闻名遐迩的网站Stack Overflow的开源监控解决方案，由Stack Exchange发布。它基于.NET框架构建，这在监控工具领域有些与众不同。 旨在为每个受监控系统的健康状况提供一个快速的总体视图，还允许用户使用下钻方法进行深入挖掘。Nick Craver是Opserver的创建者之一，他告诉InfoQ： 我们认为，监控系统应该在一个较高的层次上展示系统，出现了什么错误，并允许用户通过下钻来了解更多细节。 Opserver以Web仪表板的形式进行组织，每个仪表板专门针对一个特定的
Tensors类似于numpy的ndarray，但是带了一些附加的功能，例如可以使用GPU加速计算等等。
2017 年，OpenAI 在 Dota2 TI 决赛现场以 1 对 1 solo 的方式击败了「Dota 2」世界顶级玩家。经过一年的发展，OpenAI 于昨日宣布他们的 AI bot 在 5 v 5 团队赛中击败业余人类玩家，并计划之后能够击败顶级专业团队。
原标题《Dota 2被攻陷！OpenAI 人工智能5V5模式击败人类玩家（4000分水平）》
自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来，其热度持续上升。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。
【新智元导读】刚刚，OpenAI 宣布了一个大新闻——他们的一个由5个神经网络组成的OpenAI Five，已经开始击败Dota 2的业余玩家队伍。
在PyTorch中所有神经网络的核心是autograd软件包。我们先来简单介绍一下这个，然后再构建第一个神经网络。 autograd包为Tensors上的所有操作提供了自动求导。它是一个运行过程中定义的框架（define-by-run），这意味着反向传播是由代码的运行方式来定义的，并且每一次迭代都可能不同。
2017 年 8 月，OpenAI 在 Dota2 TI 决赛现场以 1 对 1 solo 的方式击败了「Dota 2」世界顶级玩家。今年 6 月份，OpenAI 宣布他们的 AI bot 在 5 v 5 团队赛中击败业余人类玩家，达到 4000 分水平。在今天首次公开的基准测试赛中，OpenAI Five 以 2:1 的战绩击败了准职业玩家。
去年，OpenAI的强化学习bot在中路solo中击败职业选手Dendi，赢得众人瞩目，但Dota2是一个5人游戏，在那之后，我们目标是制作一个由神经网络构成的5人团队，它能在8月份举办的Ti8国际邀请赛上，用有限的英雄击败职业队。时至今日，我们有了OpenAI Five，它已经可以在比赛中击败业余玩家。
【新智元导读】OpenAI今天凌晨与DOTA2职业玩家队伍对战，并且以2：1的成绩战胜了人类玩家，这是AI历史上一个值得纪念的里程碑，意义或许比AlphaGo战胜李世石还要巨大！这意味着AI在需要团队配合的复杂决策实时战略电子竞技中，超过战胜人类职业玩家，AI的决策力、判断力和相互配合，都提升了一大步。
概述 虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易，但是对于初学者来说， A* 算法还是很复杂的。 搜索区域(The Search Area) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点，但是这两点之间被一堵墙隔
前面的教程中我们已经学习了如何定义神经网络，计算损失并更新网络的权重。接下来，我们完整的训练一个神经网络模型，并测试其性能。
上次写了TensorFlow的快速入门资料，受到很多好评，读者强烈建议我出一个pytorch的快速入门路线，经过翻译和搜索网上资源，我推荐3份入门资料，希望对大家有所帮助。
原文地址： http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp
OpenAI刚刚预告，下一场DOTA 2人机大战，就在4月13日，美西时间上午11:30。北京时间14日凌晨2:30。
前面的学习大致了解了autograd，nn依赖于autograd来定义模型并进行求导。一个nn.Module包含多个神经网络层，以及一个forward(input)方法来返回output。
在Solidity[3]（用于以太坊智能合约的编程语言）中，你拥有“内存（memory）”（想像计算机上的RAM）和“存储（storage）”（想像硬盘驱动器）。两者均以32字节的块为操作单位（一个字节大约是一个字母）。在Solidity 中，内存价格便宜（存储或更新值仅需要 3 gas）。存储很昂贵（存储新的值需要20,000 gas，更新值需要 5000 gas）。
上篇博文整理了如何用Pytorch搭建一个基本网络模型，本篇进行一个图像分类任务实操。 相关代码主要参考自官网教程： https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py
今天这篇我们介绍下Python中常用的机器学习库(机器学习、深度学习啥的，小编还是建议使用Python进行建模编写哈)，也算是本公号机器学习的第一篇推文，主要内容如下：
如果你是PyTorch 24K纯萌新，PyTorch官方一如既往地向你推荐他们最受欢迎的教程之一：60分钟入门PyTorch（Start 60-min blitz）。
文本分类器，提供多种文本分类和聚类算法，支持句子和文档级的文本分类任务，支持二分类、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类，开箱即用。python3开发。
原文翻译自：Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
即时通信 IM
