机器之心报道 机器之心编辑部 来自微软的研究者另辟蹊径,提出了一种新的计算机视觉基础模型 Florence。在广泛的视觉和视觉 - 语言基准测试中,Florence 显著优于之前的大规模预训练方法,实现了新的 SOTA 结果。 面对多样化和开放的现实世界,要实现 AI 的自动视觉理解,就要求计算机视觉模型能够很好地泛化,最小化对特定任务所需的定制,最终实现类似于人类视觉的人工智能。计算机视觉基础模型在多样化的大规模数据集上进行训练,可以适应各种下游任务,对于现实世界的计算机视觉应用至关重要。 现有的视觉基础
只需要一个提示,就可以指示模型完成诸如字幕、对象检测、分割等各种各样的CV和CV语言任务。
在我去年的一篇博客自动化的高效团队开发环境提到了用vagrant来统一开发团队的开发环境。用vagrant基本上解决了开发环境异构的问题,但VM(vagrant使用virtual box)footpr
人类对于多样化的、开放的世界,会产生自己的视觉理解,这种视觉理解并不会单单局限在某个特定的任务上(比如,图像分类),也不会仅仅依赖某一种特别的信息输入(比如,静态图像)。
如果你不小心遗漏了冒号,如1所示,将导致语法错误,因为Python不知道你意欲何为。这 种错误虽然易于消除,但并不那么容易发现。程序员为找出这样的单字符错误,花费的时间多得 令人惊讶。这样的错误之所以难以发现,是因为通常在我们的意料之外。
论文 1:A Smartphone-Based Adaptive Recognition and Real-Time Monitoring System for Human Activities
去年年末,尼萨·斯科特(Nissa Scott)开始在南新泽西亚马逊仓库工作,堆叠塑料盒,尺寸和小软垫椅差不多。斯科特坦言工作并没有什么让人兴奋的。塑料盒子每个重达25磅,每班工作时间长达10小时,很累。 斯科特只有21岁,现在她盯着机器人堆盒子,这是一个巨大的黄色机械臂。斯科特有了新工作,照看机器人,一次要照看几个,如果遇到问题还要修理,确保机器人有盒子可以搬。我们看到机械臂末端安装了爪子,它从传送带上搬起盒子,堆在另一个盒子上,最终将盒子整齐码放在木托盘上,托盘环绕机器人排列。这是亚马逊第一次向记
Remix 是一家开发类似于 Next.js 的开源 Web 框架的初创公司,日前宣布已被 Shopify 收购。目前并未披露具体交易金额,在一篇博客文章中,Remix 公司联合创始人兼 CEO Michael Jackson 表示,在 Shopify 的管理下,Remix 得到了知名商业领导者的长期支持和助力,这次合作能够让 Remix 更快地发展并更加关注性能和可扩展性。
接下来我们会以Pandas官网提供的Titanic.csv为例来讲解Pandas的使用。
AFLW人脸数据库是一个包括多姿态、多视角的大规模人脸数据库,而且每个人脸都被标注了21个特征点。此数据库信息量非常大,包括了各种姿态、表情、光照、种族等因素影响的图片。AFLW人脸数据库大约包括25000万已手工标注的人脸图片,其中59%为女性,41%为男性,大部分的图片都是彩色,只有少部分是灰色图片。该数据库非常适合用于人脸识别、人脸检测、人脸对齐等方面的研究,具有很高的研究价值。
参考链接: Python中的Inplace运算符| 2(ixor(),iand(),ipow()等)
【译】Python中的数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas(一)
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数据清洗 (data cleaning) 是机器学习和深度学习进入算法步前的一项重要任务,我平时比较习惯使用的 7 个步骤,总结如下:
几十年来,装配线等受控环境中的机器人能够一次又一次地拾取同一物体。最近,计算机视觉的突破使机器人能够在物体之间进行基本区分。尽管如此,系统并没有真正理解物体的形状,因此机器人在快速拾取后几乎没什么用了。
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
今日3篇文章 1.人类历史上最有影响力的5张信息图 2.预测:2015年美国医疗保健市场五大变化 3.数据科学家可能成为2015年最热门职业 回复“可视化”可下载文中图片大图版 数据可视化、信息图是这两年大数据热潮中的时髦概念,但实际上数据可视化和信息图古已有之,而“数据化运营”和“可视化管理”几乎贯穿了整个近代西方经济和文明的崛起历程。很多时候,上百年历史的手绘信息图让今天的数据科学家们也为拍案叫绝,奉为圭臬。大数据可视化公司Tableau Software评出了人类历史上最有影响力的五个数据可视化信息图
作者:宋妍 摘自:IT经理网 继“医疗大数据专栏”成立后,“数据可视化专栏”今日成立! 大数据时代正在奔涌而来。在这个时代,数据,渗入到我们生活的每一个毛孔:购物、出行、饮食、娱乐、美容、求职、医疗、健身、婚恋、耕种、防洪、生产制造等等,不一而足。甚至是睡着了,你还在产生着数据。面对每天产生的数以 T 计的数据,你是否做好了准备?你是否了解如何去“看”这些数据?你是否了解如何去“讲”这些数据?你是否知道如何让数据“舞蹈”和“歌唱”?在这里,盛情邀请你与我们一起,来到这大数据的世界,观看数据的美妙绽放,讲
3、狗血的剧情,手绘的互动演绎,这样老套的形式用于游戏居然也有新鲜感,BGM我给满分。
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magicians = ['alice', 'david', 'carolina'] for magician in magicians: print(magician) for magician in magicians: print(magician.title()+",that was a great trick!") print("I can't wait to see your next trick," +magician.title()+".\n") print("thank you,ever
Remix 是一款崛起中的 JavaScript 框架,正在与 Next.js 展开竞争,但其起源竟可追溯到 10 年前。我们与 Remix CEO Michael Jackson 进行了交谈。
大家都知道,护士节是为了几年近代护理学和护理教育的创始人、英国护士弗洛伦斯·南丁格尔(Florence Nightingale)创立的,在1854年到1856年的克里米亚战争中,她率领38名护士赴前线参加伤病员护理工作,建立了医院管理员制度,提高护理品质,使伤病员死亡率得到迅速下降。1860年她在伦敦创建了英国第一所护士学校,使护理事业逐步走向专业化、科学化,并且推动了西欧各国以及世界各地的护理工作和护士教育的发展。南丁格尔把其护理经验写成了专著,其中包括《护理工作记录》(Notes on Nursing)。
但是,当你按照要求向有序列表嵌入样式时,比如: 题目要求(歌手分类字母用标签,并使用font-weight设置字体加粗,红色)。这是span我们已经采用有序列表的方式了!再对每个列表项前的符号设置字体加粗,红色时,你会发现列表内容也跟着变成红色并加粗了!
国际计算语言学协会 (ACL,The Association for Computational Linguistics),是世界上影响力最大、最具活力的国际学术组织之一,其会员遍布世界各地。ACL 会议是计算语言学领域的首要会议,广泛涉及自然语言的计算方法及其各类研究领域。计算语言学协会第57届年会,即ACL 2019,于7月28日至8月2日在意大利佛罗伦萨举行。
“这易如反掌,”他说,“我看到你左脚穿的那只鞋的内侧,也就是炉火刚好照到的地方,皮面上有六道几乎平行的划痕。显然,这些划痕是有人为了去掉沾在鞋跟上的泥疙瘩,极其粗心大意地顺着鞋跟刮泥而造成的。 因此,现在你就明白了我得出的这两个推断:其一,你曾经在恶劣的天气外出过;其二,你穿的皮靴上面的特别难看的划痕是伦敦的女佣所为。 至于你开业行医,这么说吧,如果一位先生走进我的房间,身上带有碘的气味,右手食指上有硝酸银腐蚀的黑斑,高顶黑色大礼帽的右侧鼓起一块,那里面藏着听诊器,而我不断言他是医务界的一位
【新智元导读】近日,北大校友、约翰·霍普金斯大学博士生提出了一种新的方法:MaskFeat,力压大神何恺明的新作MAE,摘下12个SOTA!
美国按需购物平台Choosy获540万美元种子融资
1. 标题:Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture
跨语言自然语言处理是当下研究的热点。其中,跨语言词向量(Cross-lingual Word Embedding)可以帮助比较词语在不同语言下的含义,同时也为模型在不同语言之间进行迁移提供了桥梁。[Ruder et al., 2017] 详细描述了跨语言词向量学习方法和分类体系,将跨语言词向量按照对齐方式分为了基于词对齐、基于句子对齐、基于文档对齐的方法。其中基于词对齐的方法是所有方法的核心和基础。在基于词对齐的方法中,又有基于平行语料的方法,基于无监督的方法等。近些年,无监督方法成为研究热点。本文主要记录一些跨语言词向量的相关论文。
数据科学家花了大量的时间清洗数据集,并将这些数据转换为他们可以处理的格式。事实上,很多数据科学家声称开始获取和清洗数据的工作量要占整个工作的80%。
0×00 背景介绍 前段时间我向Spree Commerce公司报告了其所有API路径存在 JSONP+CSRF漏洞的问题。同样,Instagram的API存在CSRF漏洞。Disqus、Stripe和Shopify的API通过JSONP泄露隐私信息。这一切问题的根源都是没有合理使用混合API认证。 希望所有API开发者都能看一看这篇文章。我将解释API认证的基础和目前业内最好的做法。 0×01 过程详述 首先你的API通过api_key来进行认证: def load_user @current_ap
5月12日,是一年一度的国际护士节。这一光荣的节日是为了纪念现代护理学科的创始人Florence Nightingale而于1912年设立的,旨在倡导、继承和弘扬Nightingale不畏艰险、甘于奉
机器之心专栏 机器之心编辑部 对于多模态基础模型,我们希望其不仅可以处理特定的多模态相关任务,还希望其处理单模态任务时也具有优异的性能。阿⾥达摩院团队发现现有的模型往往不能很好的平衡模态协作和模态纠缠的问题,这限制了模型在各种单模态和跨模态下游任务的性能。 基于此,达摩院的研究者提出了 mPLUG-2,其通过模块化的⽹络结构设计来平衡多模态之间的协作和纠缠问题,mPLUG-2 在 30 + 多 / 单模态任务,取得同等数据量和模型规模 SOTA 或者 Comparable 效果,在 VideoQA 和 Vi
近期看了一下《Python编程 从入门到实践》这本书,然后写了一些笔记,和大家分享一下。
最近在看的主要是跟知识相关的一些东西,包括回顾了一些知识表示模型呀,一些大规模的语言模型如何锦上添花融入外部知识的方法呀,如果你感兴趣的话可以直接去之前几篇文章里面瞄一眼。今天就以 知识 为切入点来更深入地剖析一下最近比较火的预训练模型。
说起「数据可视化」,大家第一反应可能是在计算机上绘制图表。但实际上,数据可视化的历史要比计算机还长很多。
选自arXiv 作者:Xi Chen等 机器之心编译 编辑:张倩 PaLI-17B 在多个 benchmark 上都达到了 SOTA。 语言和视觉任务的建模中,更大的神经网络模型能获得更好的结果,几乎已经是共识。在语言方面,T5、GPT-3、Megatron-Turing、GLAM、Chinchilla 和 PaLM 等模型显示出了在大文本数据上训练大型 transformer 的明显优势。视觉方面,CNN、视觉 transformer 和其他模型都从大模型中取得了很好的结果。language-and-v
上两篇文章《19年你应该关注这50款前端热门工具(上)》、《19年你应该关注这50款前端热门工具(中)》文章小编介绍了构建、框架和库、CSS和HTML、JavaScript相关的工具,这篇文章小编将介绍剩余21款工具,希望在新的一年里对大家有所帮助。
使用 CGI ( Computer-generated imagery )、人工智能和自然语言处理来创建可以与人类实时互动的、栩栩如生的数字人。
1.To Adapt or Not to Adapt? Real-Time Adaptation for Semantic Segmentation(ICCV 2023) 标题:适应还是不适应?语义分
1.AnimateDiff: Animate Your Personalized Text-to-Image Diffusion Models without Specific Tuning
2021年1月26日,ECMWF发布了2021-2030战略,用于指导未来十年的发展规划。此战略主要强调了为ECMWF会员国和合作方及用户提供更加准确的预测。
编译|丁雪 佘彦遥 姚佳灵 校对|黄念 席雄芬 前言 纵观现代可视化技术,我们看到了极简主义。在数字化的世界,所有的资源只需点击几下鼠标,就能将手中大量的信息简单呈现。但是,我们不是碰巧才做到这些的,这得感谢那些勇于创新的前辈们。正所谓“前人栽树,后人乘凉”,我们站在了他们的肩膀上,才有了今天比较炫酷的可视化技术。 今天,大数据文摘先请大家看看11张静态的数据可视化图,然后请大家看看一段展示动态数据可视化的视频。通过今天的可视化展示,相信大家更能体会到数字世界中艺术的重要性! 在大数据时代和信
机器之心报道 编辑:悉闲 本文概述了最先进的多模态深度学习研究中使用的各类方法。 近年来,NLP 和 CV 领域在方法上突破不断。不只是单模态模型有所进展,而大规模多模态方法也已经成为非常热门的研究领域。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2301.04856v1.pdf 项目地址:https://github.com/slds-lmu/seminar_multimodal_dl 在最近的一篇论文中,研究者Matthias Aßenmacher回顾梳理了深度学习这两个子领域当前最先进的
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