既然format()是一个方法，那是不是也接受*args和**kwargs形式的传参呢，答案是肯定的。
本文是来自ESports & Sports Streaming Summit 2019的演讲，作者是来自WarnerMedia的内容安全副总裁，Mark Nakano，以及来自VisualOn的高级副总裁兼业务发展主管，Michael Jones。本次演讲主要讲述随着5G的发展，实时流媒体如直播体育节目中出现的新的发展方向，以及在低延迟流媒体中内容安全的保障问题。
我们一般会从Docker公有镜像库pull一下镜像下来，做来容器的基础类库使用，如何创建一个属于自己定制的Docker镜像。今天我来创建一个最简单的Docker镜像。
MongoDB和CouchDB都是基于文档的NoSQL数据库类型。文档数据库又称mdocument store，通常用于存储半结构化数据的文档格式及其详细描述。它允许创建和更新程序，而不需要引用主模式。移动应用程序中的内容管理和数据处理是可以应用文档存储的两个字段。
在虚拟云为主的云计算时代，想迁移一个应用或数据库，废尽周折，一般会采用重新部署或者采用专业的迁移工具进行打包迁移。在Docker时代，迁移速度、效率会超越你的想象，两个命令搞定。
与单纯的文字相比，图片更能让人记得住，通过图片，学习效率会更高(图片中夹杂解说文字)。
每周学一次OpenCV不过瘾？小白准备了140讲的OpenCV离线教程，让小伙伴一次学个过瘾，详情请看→OpenCV系统化学习路线图与教程。悄悄告诉小伙伴，小白也在学哦！
我是黑猿大叔，转战AI的大叔程序猿，你好。 版权所有 我以官方文档为主线，开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出，作为《TensorFlow从0到1》系列。它不会止于翻译和
经过八年的发展，Pinterest已经成长成为1,000个微服务和多层基础设施以及各种设置工具和平台。2016年，公司推出了新计算平台的路线图，其目标是创建从构思到生产的最快路径，而不会让工程师担心底层基础架构。
其中：f()表示一副图像，i、j表示图像的行和列，h(k,l)表示卷积算子(和)(也可以叫掩膜)，k l又可以叫窗口大小(掩膜的大小，比如3*3)，g()表示输出的像素值；
Number, String, Boolean, Undefined, Null, Symbol, BigInt
比特币价格维持在 30,000 美元以上，而以太坊价格突破关键阻力位 2000 美元
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善，主要是借鉴了更多大神的文章，希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助，请点击一下文末的“在看”鼓励一下小白。
JavaScript一共有6中数据类型： 基本数据类型（5）：字符串（String）、数字(Number)、布尔(Boolean)、数组(Array)、空（Null）、未定义（Undefined） 复杂数据类型（1）：对象(Object) 注意：Array、Date、Math、Error Set(ES6).....都是属于Object中
在实际应用中，我们的图像常常会被噪声腐蚀，这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴，或是旧照片的划痕，或者是图像遭到人为的涂画（比如马赛克）或者图像的部分本身已经损坏。如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样，Opencv能帮我们做到吗？
对输入的两张图像计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得到两个直方图的相似程度进而比较图像本身的相似程度。Opencv提供的比较方法有四种：
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它的英文全称是Region Of Interest，对应的中文解释就是感兴趣区域。
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【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。今天给大家继续介绍我们独家整理的机器学习——机器学习中的变分推断方法(Variational Inference)简介。 今天的变
【新智元导读】斯坦福大学计算机系助理教授、斯坦福人工智能实验室成员 Percy Liang 是今年 IJCAI 计算机和思想奖（Computers and Thought Award）得主，该奖项专门奖励人工智能领域杰出的青年科学家，Percy 获奖原因是他在自然语言处理方面的杰出表现和建立更好的机器学习模型。值得一提的是，IJCAI'09 计算机和思想奖的获得者是吴恩达。本文中，Percy 分享了他对自然语言处理及机器学习的理解，他为何要投身NLP研究，以及他的博导、“机器学习界的迈克尔·乔丹” Mich
本次研讨会是由IS-ENES3和ESiWACE2联合举办，旨在将来自学术界和产业界的气候科学家和专家聚集在一起，分享知识和经验，并在天气和气候建模的机器学习、人工智能和大数据技术领域发现新的机遇。
画圆画点都是使用circle()函数来画，点就是圆，我们平常所说的圆只不过是半径大一点而已。
我们之前看见了在 Elasticsearch 里的 ingest node 里，我们可以通过以下 processor 的处理帮我们处理我们的一些数据。它们的功能是非常具体而明确的。那么在 Elasticsearch 里，有没有一种更加灵活的方式可供我们来进行编程处理呢？如果有，它使用的语言是什么呢？
我是黑猿大叔，转战AI的大叔程序猿，你好。 本篇是《TensorFlow从1到2》的前言，本主题将会涵盖现代卷积网络基础，及其TensorFlow实现。 我将延续先前的承诺： 它不会止于翻译和笔记、语
联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术， 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。
你们大多数人可能用过或听说过 Youtube-dl，这个命令行程序可以从包括 Youtube 在内的 100+ 网站下载视频。我偶然发现了一个类似的工具，名字叫做 You-Get。这是一个 Python 编写的命令行下载器，可以让你从 Youtube、Facebook、Twitter 等很多热门网站下载图片，音频和视频（LCTT 译注：首先，它们得是存在的网站）。目前该下载器支持 80+ 站点，点击这里查看所有支持的网站。
导读：当地时间10月6日，Facebook CEO马克·扎克伯格站台Oculus在加州的2016 Oculus Connect峰会，展示了公司在虚拟现实（virtual reality 下称VR）特别是在社交领域的布局和小野心。 大数据文摘驻硅谷特约记者Xiaoshen Yan收到大会邀请，出席在硅谷南端的圣荷西市的OC3大会，从现场第三排，发来了第一手无与伦比的独家报道。 Oculus，这家Facebook坐拥的VR公司在会上宣布了包括OculusRoom 和 Oculus Social及配套硬件设备
现在的CPU处理器一般都是超流水线工作，动不动就是10级以上流水线，超高主频，这两者之间有什么关系呢？今天就跟大家科普下CPU流水线的工作原理，以及他们之间的关系。
** *本篇文章已授权微信公众号 guolin_blog （郭霖）独家发布 ** 什么是MVVM 说到DataBinding，就有必要先提起MVVM设计模式。 Model–View–ViewModel(MVVM) 是一个软件架构设计模式，相比MVVM，大家对MVC或MVP可能会更加熟悉。 MVC：（VIew-Model-Controller） 早期将VIew、Model、Controller代码块进行划分，使得程序大部分分离，降低耦合。 MVP：（VIew-Model-Presenter）由于MVC中V
本篇是《TensorFlow从1到2》的前言，本主题将会涵盖现代卷积网络基础，及其TensorFlow实现。 我将延续先前的承诺： 它不会止于翻译和笔记、语言和工具，而是坚持通过启发性的方式，循序渐进构建系统化的理解，搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“AI/机器学习/深度学习”领域之间的缓坡道。 废话少说，本文的剩余部分仍然提供干货。 学习资源 TensorFlow（模型库）(https://www.tensorflow.org/)，Google Deep Learning（开源中译版 中文纸质版）(
作为公司的CTO,我写了20年编码，目前主要使用Python、PHP和Node.js等技术语言进行开发工作。
数据挖掘现在随处可见，而它的故事在《点球成金》出版和“棱镜门”事件发生之前就已经开始了。下文叙述的就是数据挖掘的主要里程碑，历史上的第一次，它是怎样发展以及怎样与数据科学和大数据融合。 数据挖掘是在大数据集（即：大数据）上探索和揭示模式规律的计算过程。它是计算机科学的分支，融合了统计学、数据科学、数据库理论和机器学习等众多技术。 1763 年，Thomas Bayes 的论文在他死后发表，他所提出的 Bayes 理论将当前概率与先验概率联系起来。因为 Bayes 理论能够帮助理解基于概率估计的复杂现况，所以
2022年5月13日，深圳华大生命科学院联合德国马普所在New Phytologist在线发表了题为“Chromosome-level genome of Pedinomonas minor (Chlorophyta) unveils adaptations to abiotic stress in a rapidly fluctuating environment”的研究论文。该研究发布了平藻纲首个染色体水平绿藻基因组，揭示了作为无细胞壁“裸藻”的P. minor适应外界环境压力的分子机制，同时也为研究绿藻门核心群(Core Chlorophyta)的早期进化提供高质量数据支持。
ECMAScript中有5种基本数据类型，分别是：Undefined，Null，Boolean，Number和String，还有一种复杂数据类型Object，Object本质上是由一组无序的名值对组成的。（这里就不细细讲述了）
我以官方文档为主线，开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出，作为《TensorFlow从0到1》系列。它不会止于翻译和笔记、语言和工具，而是坚持通过启发性的方式，循序渐进的构建理解，搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“机器学习”领域之间的缓坡道，或许能帮你起步。 更期待一起探索的学习者都能开辟出自己的路，仅把这里作为一个参照。 除了TensorFlow文档之外，我还会参考(持续增加中)： Neural Networks and Deep Learning（中译版），Michea
作者：Aishwarya Srinivasan, Deep Learning Researcher
我们先去看看公开的.Net4.0的源程序中IEnumerable<T>、IEnumerable、IEnumerator<T>和IEnumerator这四个接口是如何声明的：
【新智元导读】前天深度学习代表人物Yann LeCun在Quora答题，新智元第一时间跟进，LeCun表示他最看好深度学习的对抗式网络，引发从业者王天树回忆起当年他做合成时的疑惑。王天树博士毕业于西安交通大学人工智能与机器人研究所，师从郑南宁院士，微软沈向阳博士，曾先后任职于IBM中国研究院及联想研究院，从事人工智能、人机交互、用户体验相关研究十余年，现任职于文安智能科技股份有限公司。 从昨天开始，深度学习的元老之一Yann LeCun，乐总在quora上hold了一个session。里面有几个非常有意思的
翻译：疯狂的技术宅 原文：https://www.edureka.co/blog/react-router/
到目前为止，我们已经研究了梯度下降算法、人工神经网络以及反向传播算法，他们各自肩负重任： 梯度下降算法：机器自学习的算法框架； 人工神经网络：“万能函数”的形式表达； 反向传播算法：计算人工神经网络梯度下降的高效方法； 基于它们，我们已经具备了构建具有相当实用性的智能程序的核心知识。它们来之不易，从上世纪40年代人工神经元问世，到80年代末反向传播算法被重新应用，历经了近半个世纪。然而，实现它们并进行复杂的数字手写体识别任务，只需要74行Python代码（忽略空行和注释）。要知道如果采用编程的方法（非学习的
图像识别领域的数据集：ImageNet 目标检测的数据集：COCO 机器问答的数据集：SQuAD
北京时间10月9日晚，世界顶级科学期刊Nature Methods（《自然-方法》，影响因子47.99）刊发了由复旦大学马剑鹏教授领衔的科研团队开发的新型计算方法OPUS-DSD。该算法不但能够成功地解析冷冻电子显微镜（Cryo-EM）结构解析技术中因传统方法无法分辨而缺损的生物大分子（比如蛋白质、核酸或蛋白质/核酸复合物等）结构，并且高效精准地分辨出柔性结构域在受测样品中的构象分布。这一新方法能有效建立高精度的生物大分子结构模型，帮助解决药物设计中因目标蛋白结构不准而导致的新药研发失败问题。
到目前为止，我们已经研究了梯度下降算法、人工神经网络以及反向传播算法，他们各自肩负重任： 梯度下降算法：机器自学习的算法框架； 人工神经网络：“万能函数”的形式表达； 反向传播算法：计算人工神经网络梯度下降的高效方法； 基于它们，我们已经具备了构建具有相当实用性的智能程序的核心知识。它们来之不易，从上世纪40年代人工神经元问世，到80年代末反向传播算法被重新应用，历经了近半个世纪。然而，实现它们并进行复杂的手写体数字识别任务，只需要74行Python代码（忽略空行和注释）。要知道如果采用编程的方法（非学习
ElasticStack在升级到5.0版本之后，带来了一个新的脚本语言，painless。这里说“新的“是相对与已经存在groove而言的。还记得Groove脚本的漏洞吧，Groove脚本开启之后，如果被人误用可能带来各种漏洞，为什么呢，主要是这些外部的脚本引擎太过于强大，什么都能做，用不好或者设置不当就会引起安全风险，基于安全和性能方面，所以elastic.co开发了一个新的脚本引擎，名字就叫Painless，顾名思义，简单安全，无痛使用，和Groove的沙盒机制不一样，Painless使用白名单来限制函数与字段的访问，针对es的场景来进行优化，只做es数据的操作，更加轻量级，速度要快好几倍，并且支持Java静态类型，语法保持Groove类似，还支持Java的lambda表达式。
这篇文章我们开始介绍在家办公的起手招式：探索。虽然说探索是起手招式，但是探索本身并不是目的，真正的目的在于如果通过一种高效的探索方式能够将有意义的少数从无意义的多数中区分出来。而要实现这个目的，我们反而要探索更多的选择项，在专注开始行动之前先广泛地研究和评估各种选项，在充分完成这些评估之后再集中自己有限的精力“大干一场”。正是由于我们的目的是区分有意义的少数，这是一个从发散到收敛的过程，因此这个过程可以分成两个主要阶段：1.信息发散收集阶段，通过抽离和观察来收集更多的信息；2.大脑效能提升阶段，通过冥想和游戏来激发大脑效能。明确探索的这两个阶段是为了让我们在进行探索的时候能够清楚的知道自己应该采取什么行动以及这个行动要达到的目的是什么。我自己目前在家办公的时候就会把探索阶段安排在每天工作的开始，首先通过半个小时到一个小时的信息收集来罗列出可能要做什么的工作项，然后暂停一下进行一个短暂的冥想，紧接着把工作项用脑图或者便利贴拼成一个工作项地图。下面会详细的介绍每个阶段我们都可以采用什么实践方法来高效的完成工作的探索。
Python 是最成功的解释型语言之一。当你编写 Python 脚本时，它不需要在执行前进行编译。很少有其他解释性语言是 PHP 和 Javascript。
本方转自机器之心 作者Micheal Copeland 今年早些时候，当谷歌 DeepMind 团队的 AlphaGo 打败了李世石时，媒体就用人工智能、机器学习和深度学习这三个术语来描述 De
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