Jan Jürjens。安全性系统开发方面的专家。就职于慕尼黑工业大学(TU München)信息学系（德国大学中排名第二）。Jan Jürjens是牛津大学的博士。
Rebecca Wirfs-Brock，对象技术专家，面向对象设计技术的先驱。她在1990年出版的”Designing Object-Oriented Software”是最早的面向对象设计书籍之一（该书中译本《面向对象软件设计经典》已于2003年9月由电子工业出版社出版），书中清晰阐述了“类”、“职责”、“协作”这些我们今天耳熟能详的概念，提出职责驱动设计的方法。她在新书Object Design (Addison Wesley - November, 2002)中很好地融合了其对CRC卡、协作（Collaborations）和灵活性（Flexibility）这些主题的见解。
机器学习能够从数据中学习复杂非线性的行为，这对数值天气预报和气候服务工作流程中的许多应用领域都非常有用。此次研讨会中，我将介绍ECMWF探索机器学习的最新动向，尤其是深度学习。我将介绍机器学习路线图，包括确定相应的挑战、提供潜在的解决方案，并定义步骤以引导相应的科学和技术项目，通过协调努力研究机器学习天气和气候预测。此路线图将有助于在未来几年充分利用机器学习进行天气和气候预测。
主要是file()和open()函数的使用，但在查open()函数的帮助时，会有下面的说明：
刚学习python，其实一切都很好接受，因为有过C语言的基础，感觉一切都来得那么自然，python极其精简的语法，让我真心是爱上这种语言！相信往后python一定会在我的IT生涯中大放光彩！
下面是一个C＃库（兼容Mono），允许你推送通知到iOS应用程序和Android，Windows Phone和一些黑莓应用程序。在iOS和Android开发中给App应用软件推送消息通知是很常用的方式。今天给大家iOS和Android开发者推荐一个可以给实现给包括iOS、Android和Windows Phone及Blackberry多种操作系统的App应用推送消息通知的开源C#库 - PushSharp，同时PushSharp这个C#库可以兼容Mono框架。 这是一些在GitHub的Readme文档中列出
搞网络研究的，跟踪斯坦福stanford大学的研究就很重要。 因为思科CISCO与斯坦福的渊源太深了。被誉神雕侠侣的思科创始人Sandy Lerner夫妇，一个在计算机学院，一个在商学院。
在计算机科研工作阅读的过程中，我们经常遇到workshop和conference等关键词，通过这些关键词我们可以一定程度上了解文章的水平，从而方便自己的学习，下面记录了一些我从网络上摘抄的说明：
当前人工智能中的基准测试范式存在许多问题:基准很快饱和，容易过度拟合，包含可利用的注释器工件，评估指标不清晰或不完善，并且不能衡量我们真正关心的东西。我将谈谈我在尝试重新思考我们在人工智能(特别是在自然语言处理)中进行基准测试的方式时所做的工作，包括对抗性的NLI和模因数据集，以及最近推出的Dynabench平台。
AI科技评论消息，洛杉矶当地时间12月28日，Metropolis算法的主要贡献者之一Arianna W. Rosenbluth与世长辞，享年93岁！
[1] Selective Search for Object Recognition [2] Computer vision seminar, 5/2/2013
Jon Kern，敏捷宣言的作者之一，他曾在TogetherSoft公司（UML工具Together的开发商，2002年被Borland收购）工作，对TogetherSoft公司早期的成功作出了主要贡献，并和Peter Coad一起写了《Java Design》一书。Jon有超过15年的经验，研发领域包括飞机发动机、实时飞行模拟器、IBM的制造系统...等等。Jon现在在Compuware公司就职。Compuware是著名MDA工具OptimalJ的开发厂商。
就如幸运饼干一般，这个小软件可以在输入fortune命令之后，你会得到一条人生箴言或者谚语
如何将研究转化为实际的生产部署，很多公司和研究团队都经历过艰苦挣扎。李飞飞在斯坦福大学以人为本人工智能研究院(HAI) 的 live seminar 中连线吴恩达，吴恩达发表了主题为“搭建 AI 的概念验证与生产的桥梁”的演讲，其中分享了一些有趣的观点。
这篇博客的主要内容是对谷歌提出的transformer 进行论文解读，包含算法复杂度的分析。对应的论文是 “Attention is all you need", 链接如下 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 。
Online Seminar on Mathematical Foundations of Data Science (Math for DS) [1]是在线的、每周举办的系列研讨会。研讨会旨在讨论数据科学、机器学习、统计以及优化背后的数学原理，邀请了北美诸多知名学者进行主题演讲。『运筹 OR 帷幄』和『机器之心』作为合作媒体，将在 B 站发布往期的回放视频。本期，受邀嘉宾将为我们带来主题为 “The Role of Complexity Bounds in Optimization” 的演讲。 Onli
昨天就把VB.net视频学习资料准备好了，看到材料的名字，以为跟以前视频材料一样，只是一些视频，但是打开后发现什么都有，感觉好乱，不过还好看到了wmv格式的东东，还是看到了希望。先去问了一下雷哥，关于这个视频该怎么看，他只是说先把浏览器装上，其他的自己去研究吧。现在想想很感谢雷哥，给了自己研究的机会。
Supported by: Nanjing University and Polixir
ACL2019投稿刚刚落幕，投稿数超过了2800篇，可以说是历史以来最盛大的一届ACL。在深度学习的推动下，自然语言处理这个子领域也逐渐被推上人工智能大舞台的最前列。
基于我自己多年来曾经走过的弯路，踩过的坑，这篇文章做一点点小的总结。希望会对刚刚进入NLP领域的同学有所帮助。
RTSP(Real-TimeStream Protocol )是一种基于文本的应用层协议，在语法及一些消息参数等方面，RTSP协议与HTTP协议类似。
经过小编的不断努力和修正，Column Generation + ESPPRC+ pulse algorithm的内容终于写完了。此过程真是充满曲折啊，希望大家看完多多支持一下。
最近在跟同学的邮件、或者知乎留言中的交流中，不少同学尤其是刚入（jin）门（keng）的同学，提到了深度学习背景下做 NLP 科研的很多迷茫。基本可以归纳为如下几点：如今一个模型，几十行 TensorFlow 或者 PyTorch 就可以解决掉，大家不厌其烦地刷数据集的 benchmark，但是因为如今实现模型的门槛低一些，SOTA 很难再刷的上去；就算好不容易刷上去了，因为模型千篇一律无非修修补补，文章投出去了因为 novelty 受限，文章中不中看天；即便是文章中了，似乎并无太大新意，灌水中已然迷茫。
尊敬的高校领导、老师: 随着新一轮科技革命和产业变革的发展，“互联网+”成为创新2.0下的互联网经济发展新形态，加快培养符合“互联网+”产业需求的创新创业型人才变得尤为迫切。 为贯彻落实《国务院办公厅关于深化高等学校创新创业教育改革的实施意见》，探讨校企协同育人机制，腾讯公司携手南京大学将举办互联网+创新创业教育高峰论坛暨犀牛鸟创新人才培养研讨会。期待您的光临！ 会议具体安排如下 一、 主办单位：腾讯公司、南京大学 二、 论坛主题：拥抱互联网+，携手智启未来 三、 论坛时间及地点：4月9日（星期六），南
本文来自Network Technology Seminar 2020的演讲，主题是“IP视频流和视频网络”，主讲人是Arista Networks的创始人，首席开发官兼董事长Andres。
众所周知，训练GAN非常困难. In order to train at 256 x 256 we utilize:
算法：人眼检测是一种基于机器学习的方法，其中级联函数是从大量正面和负面图像中训练出来的，然后使用它来检测图像中的对象。
大会简介：世界互联网大会是由中国国家互联网信息办公室和浙江省人民政府联合主办的世界性互联网年度盛会，旨在搭建中国与世界互联互通的国际平台和国际互联网共享共治的中国平台，让各国在交流中求共识、在共识中谋合作、在合作中创共赢。本届大会将以“创造互信共治的数字世界 — 携手共建网络空间命运共同体”为主题，在全球范围内邀请1500位来自政府、国际组织、企业、技术社群和民间团体等方面的重要嘉宾，围绕创新发展、网络安全、文化交流、民生福祉和国际合作等议题进行探讨交流。
本演练是关于在 Python 中创建元组字典的全部内容。此数据结构存储键值对。通过组合字典和元组，可以创建元组字典。好处是以结构化格式组织且可访问的数据。可以轻松表示每个键的多个值，例如学生成绩或联系信息。让我们看看它如何有效地存储和检索复杂数据。
详情：https://cfp.rustconf.com/events/rustconf-2020
maxwell-1.25.1/src/main/java/com/zendesk/maxwell/scripting/Scripting.java
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 圆满落幕。会议由中国人工智能学会、中国图象图形学学会主办，江南大学和无锡国家高新技术产业开发区管理委员会承办。超五千名专家学者、知名高校师生以及来自OPPO、华为、百度、合合信息等科技企业的研发人员齐聚大会，共探计算机视觉、图像处理、模式识别与机器学习前沿技术的发展与应用。
团队提供了完整的，没有经过筛选的实验结果。他们在实验室周边随机选取了 out-of-distribution （训练集外）测试样本。
1.About QQfamily QQfamily was developed to represent official QQ cartoon IP(Intellectual Property) brand of Tencent. QQfamily characters extend the brand image that QQ penguin of Tencent has built. By giving unique look and personality to each character,
VALSE（Vision and Learning Seminar, VALSE）发起于2011年，是国内计算机视觉、图像处理、模式识别与机器学习等研究领域的青年学者、学生的一个高水平的学术交流舞台。同时，VALSE连续举办了七届会议，最近的由大连理工大学承办，极市也作为赞助商支持了VALSE 2018。 VALSE同时提供了非常多高质量免费的共享资源，为了方便大家收集，极市整理并汇总了VALSE大会的ppt及海报，valse每周线上分享视频及ppt， valse 大会上精彩的文章解读等，欢迎收藏，也欢迎大家补充~（若链接失效，可联系小助手微信（Extreme-Vision）获取资源）
Machine Learning / Artificial Intelligence for S2S prediction
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】何恺明大神可能要回归学界了。MIT的一则公告称，何恺明将在下周一做学术演讲（Job Talks）。 大型Deep Learning追星现场要来了.... MIT CSAIL实验室发布了一则公告称，何恺明将在3月13日（下周一）到MIT做学术演讲。 乍一看，是学术演讲，其实这个研讨会是Job Talks（求职演讲）。 杜克大学陈怡然教授也称，一直听说何恺明在Market上，靴子终于落了地。 MIT被引用数，无人能敌 在MIT的演讲中，何恺明讲
在P2P通信标准协议(二)中,介绍了TURN的基本交互流程,在上篇结束部分也有说到,TURN作为STUN协议的一个拓展,保持了STUN的工具性质,而不作为完整的NAT传输解决方案,只提供穿透NAT的功能, 并且由具体的应用程序来使用.虽然TURN也可以独立工作,但其本身就是被设计为ICE/RFC5245的一部分,本章就来介绍一下ICE协议的具体内容.
15年底工作进入正轨，如今已经18年了，时间好快，过去的2年多，用一个词概括就是“狂躁”，折腾新课，到处出差学习，18年开始要专注于智能机器人的教学与科研工作了，三字目标：慢、简、静。欲速不达，精简目标，宁静致远。
RTSP(Real-Time Stream Protocol)协议是一个基于文本的多媒体播放控制协议，属于应用层。RTSP以客户端方式工作，对流媒体提供播放、暂停、后退、前进等操作。该标准由IETF指定，对应的协议是RFC2326。
---- ROS Summer School in China 2018, July 21-28 ----
https://sites.google.com/site/narswang/home/agi-introduction/agi-education
【导读】本文原本是为《基于信息理论的机器学习》教程中文注释后记准备的。但是上周我参加NIPS学术会议期间曾受《专知》邀请建议回来后写些会议感言。为简单将这感言与后记内容融合在一起。因为两件事情内容是相
【新智元导读】今天，Ian Goodfellow开展了一场有关生成对抗网络（GAN）的最新AMA问答，从他小时候如何学习编程，如何想出GAN这个idea，到具体的技术和应用，Goodfellow都作出了专业而且诚恳的回答。Goodfellow认为不止是GAN，胶囊网络、强化学习、半监督学习等等方法都很重要，也值得更多人重视。 关于GAN：想法来自酒后与同行的争论 问：有传言说你是在一家小酒馆里想出了GAN的idea，是这样吗？ Ian Goodfellow ：这是真事，不仅仅是传言。我之前在好几次采访中都讲
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
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 又一名 AI 大神有了新动向！ 当地时间3月13日下午3点，何恺明在MIT做学术演讲。据现场网友所述，即便自己提前半小时去到现场，但仍挤不进会场，仅排队就拐了几个弯，MIT CSAIL 还临时开了隔壁会议室投屏，许多人是挤在小角落里听完全程的。 据 MIT CSAIL 实验室此前发布公告显示，本次何恺明的演讲主题是 "In Pursuit of Visual Intelligence"（追求视觉智能）。 在现场演讲中，何恺明按时间线顺序回顾
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