deepfake，视频造假神器，把一个人的脸庞，转移到另一个的身上，让假新闻轻松传播到全网。
这两天看了下hangout的代码，虽然没有运行体验过，但是也算是学习了一点皮毛。 架构浅谈 Hangout可以说是java版的Logstash，我是没有测试过性能，不过据说是kafka这边性能要高出Logstash5倍。不知道真的假的，不过看代码，确实要比Logstash高效一点。 关于input,filter,output的关系 在Logstash里面，Input,filter,output是三个独立的部分，每个部分通过Buffer存储数据。 但是Hangout没有采用这种思想，每个Input是独立
玩法很简单，每次刷新这个网站的页面，都能出现一张人脸。大多数情况下，都是一张眉目清晰、面含微笑的和善人脸。
下图是知识星球的一位小伙伴的非常用心的提问，简单分享一下，希望这位读者的经历以及我的回答能够对你有启发。
“请给我的头像来一顶圣诞帽@微信官网” 今天你的朋友圈是不是被这样类似的刷屏了 反正我朋友圈里的愿望是五花八门，看看都醉了 这到底是真的还是假的呢？ 不得而知，有人说发完之后一段时间才会有 不知道真的假的，反正我是没试过 但是今天这个小程序就可以轻而易举的帮你的头像戴上圣诞帽 这就是第一个头像制作功能 进入之后，默认是你的头像，然后，点击【换个头像】来选择你想要加圣诞帽的图片。 点击【开始制作】后，选择下方的圣诞帽，选择你想要的圣诞帽，然后任意调整大小，方向，分分钟就能打造一款圣诞专属头像~
这是一张很常见的图片，要说有特殊的话可能是由 AI 来生成的，其它并无特别之处。但给它加上三个定位点后，这张图就变成一个可以扫描识别的二维码：
（1） 学习到高维抽象的分布函数 （2） 模拟预测未来数据 （3） 处理缺省数据问题：如半监督学习 （4） 生产真实样本 建立模型，分析数据特征，还原数据，……
正样本就是使系统得出正确结论的例子,负样本相反。 比如你要从一堆猫狗图片中检测出狗的图片，那么狗就是正样本，猫就是负样本；反过来你若是想检测出猫的图片，那么猫就是正样本，狗就是负样本。
安妮 编译自 IEEE Spectrum 量子位出品 | 公众号 QbitAI △ 奥巴马镇楼 可能奥巴马也要分辨不出自己视频的真假了，这也不能怪他。 一种新算法可以用现有的音频与视频素材，合成高逼真
如果你觉得还不错，那么可惜了，这套房实际并不存在，从图片到文字，甚至发布人的头像，全都是计算机自己生成的。
在分类模型中，有很多关于模型性能的评估指标（evaluation metric），比如 accuracy、precision、recall、f1-score、roc、auc、prc 等等。这里慢慢梳理下这些指标的含义以及用途。
生成对抗网络（GANs / Generative Adversarial Networks）是当今 AI 领域的热门话题之一。在这篇文章中，我们将从一个不同的视角来看GANs，即不是将它视为一个漂亮图像的生成器，而是一个概率分布变换函数。我们将探索 GAN 的核心理念，但不纠缠于实现和复杂的数学。我们从分析手头上的问题类型开始。然后，我们会观察到解决方案的要求是如何塑造 GAN 的想法的。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
作者：Dev Nag，Wavefront创始人、CTO，曾是Google、PayPal工程师。量子位编译。 2014年，Ian Goodfellow和他在蒙特利尔大学的同事们发表了一篇令人惊叹的论文，正式把生成对抗网络(GANs)介绍给全世界。通过把计算图和博弈论创新性的结合起来，GANs有能力让两个互相对抗的模型通过反向传播共同训练。 模型中有两个相互对抗的角色，我们分别称为G和D，简单解释如下：G是一个生成器，它试图通过学习真实数据集R，来创建逼真的假数据；D是鉴别器，从R和G处获得数据并标记差异。
云计算确实是值得每一个人充分注意的最重要的技术发展趋势。其中一些有启发性的收获，愿在这里与大家共享。 第一，为什么云计算是真正的“重大技术趋势”？ IT产业每年都能制造出一打“重大趋势”，其中大部分只不过是镜花水月，过后甚至都没有人想得起来，只有一小部分会持续引起关注，成为技术圈子里的常用术语。而真正能够引起产业面貌发生重大变化的，几年才会出一个。对于IT人来说，对于这种具有重大影响力的IT技术变革，务必要保持谦虚谨慎戒骄戒躁的关注态度，否则，一个不留神你和你的组织就可能落后。然而对于那些明明是忽悠大众的
我与评价指标的首次交锋是第一次实习面试时，面试官开头就问分类任务的评价指标。我当时TP,FP,FN,TN各种组合一顿上，回答得乱七八糟。后来经历多了，发现评价指标的确是面试的高频考点。
转载自：大数据文摘，未经允许不得二次转载 📷 先做一个简单的小测试。 这里有几组图片，不要怀疑，每组图片都有一张是合成的“假脸”。 📷 左边为假 📷 右边为假 📷
在六西格玛项目中或者其他学术研究领域之中，我们经常要对原因和输出结果之间的关系进行分析和确认，这个时候我们就需要用到假设检验。在大部分的研究中，我们想要证明：母体中有某种特定的效应。
为了庆祝 2021 年的以色列阵亡将士纪念日，以色列国防军乐团与一家专门从事合成视频（「Deepfake」技术）的公司合作，将 1948 年第一次中东战争中的老照片重现得栩栩如生。
看网络小说的小伙伴们应该都知道笔趣阁这三个字，最早的笔趣阁是哪一个，什么时候被ban已经不可考，但这个三个字已经成为小说界的一个大IP，百度出来一大串，什么笔趣阁阅读，新笔趣阁，没有什么真的假的，就看
准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。
量子位编译自Medium，作者Dev Nag，数据可视化分析平台Wavefront创始人、CTO，曾是Google、PayPal工程师。
评价指标是针对将相同的数据，输入不同的算法模型，或者输入不同参数的同一种算法模型，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。
“Machine Learning System Design:——Error metrics for skewed classes”
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出，是目前深度学习领域最具潜力的研究成果之一。它的核心思想是：同时训练两个相互协作、同时又相互竞争的深度神经网络（一个称为生成器 Generator，另一个称为判别器 Discriminator）来处理无监督学习的相关问题。在训练过程中，两个网络最终都要学习如何处理任务。 通常，我们会用下面这个例子来说明 GAN 的原理：将警察视为判别器，制造假币的犯罪分子视为生
如何测试人工智能产品越来越受到广大测试工程师的关注，由于人工智能的测试预言（Test Oracle）不是像普通软件产品那么明确，到目前为止，基于大数据的第四代人工智能产品的测试，主要集中在“对大数据测试”“白盒测试”“基于样本分析算法的优劣”以及“对最终产品的验收测试”。“对大数据测试”主要针对数据阶段验证、对数据计算验证和对输出阶段验证；“白盒测试”主要考虑神经元覆盖（Neuron Coverage）、阈值覆盖率（Threshold Coverage）、符号变更率（Sign Change Coverage）、值变更覆盖率（Value Change Coverage）、符号-符号覆盖率（Sign-SignCoverage）和层覆盖（LayerCoverage）这六个指标；“对最终产品的验收测试”可以采用对传统软件验收测试的方法，基于业务来进行测试，比如对于人脸识别系统，是否可以在各个人脸角度变化，光线等条件下正确识别人脸。本文重点讨论的是“基于样本分析算法的优劣”。
企业上云或者个人建站，都得需要一个服务器空间来放置网站程序、应用等，所以服务器租用是现在广大企业和站长不可忽视的环节。由于云服务器快速普及，性价比也在快速提升，越来越多的用户都开始选择使用云服务器了。但在租用云服务器之前，关于云服务器方面这几个容易坑人的问题，我们还是有必要擦亮眼睛注意一下。
增注：虽然当时看这篇文章的时候感觉很不错，但是还是写在前面，想要了解关于机器学习度量的几个尺度，建议大家直接看周志华老师的西瓜书的第2章：模型评估与选择，写的是真的很好！！
即使是客户与云服务商这样"纯洁"的合作伙伴关系中，一不小心，客户也很可能就陷入被云厂商“PUA”的风险。
Adobe 国际认证（英文：Adobe Certified Professional）是⾯向全球 Adobe 软件学习及使用者的权威认证体系，证书由Adobe全球CEO签发。全球128个国家均有开展，共19种语⾔版本，是国际上行业所认可的凭证。
在 Java 中, int 除以 int 的值仍然是 int(会直接舍弃小数部分)。如果想得到 带小数点的浮点数 需要使用 double 类型计算
机器学习中对于分类模型常用混淆矩阵来进行效果评价，混淆矩阵中存在多个评价指标，这些评价指标可以从不同角度来评价分类结果的优劣，以下内容通过简单的理论概述和案例展示来详细解释分类模型中混淆矩阵的评价指标及其用途。
http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/classification_evaluate.html
去年，一款名为My Heritage 应用程序一度轰动，它能将经典的家庭照片变成栩栩如生的动态肖像。就像下面这样：
这几天是开学季，新闻上总有一些有关学生的新闻。前几天是一个小学生，用热可擦的笔芯写的寒假作业，因为姥姥家的炕头太暖和，字迹消失了。说实话，我看到这里，都有些心疼。据说有人支招，说把作业放冰箱里冻一下，能让字迹回来。不知道真的假的。
刚刚发现了一个漏洞素材，在这里和大家分享一下漏洞以及被利用的用途，这个漏洞乍一看风险不大，实际上被有心人利用起来，非常的可怕，毕竟很少有人会怀疑警察叔叔。
“没有测量，就没有科学。”这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学中，特别是在机器学习的领域，对模型的测量和评估同样至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法，我们才能够准确地发现在模型选择和训练过程中可能出现的问题，再对模型进行优化。本文将总结机器学习最常见的模型评估指标，其中包括：
机器学习分类模型的评价指标是在衡量模型在未知数据集上的性能表现，通常基于混淆矩阵和相关的评价指标。
选自 kurzweilai 机器之心编译 参与：Jane W，吴攀 普林斯顿大学计算机科学家发明的技术可以像文本编辑软件对文字和 Adobe Photoshop 对图像一样对人的声音进行编辑。 正在研发中的「VoCo」软件使得添加或者替换语音中的词变得容易，仅仅通过编辑语音的文字转录（transcript）。新词将会自动合成到讲话中 —— 尽管这些词并没有出现在录音中。 该系统使用一个成熟的算法来学习和重建一段特定的声音。这将会使编辑播客和视频中的解说词更加容易，或者在将来，根据联合开发者 Adam Fi
业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等，下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做简要介绍。
深度学习（DeepLearning, DL）和机器学习（Machine Learning, ML）的关系是什么？
相较第一场美食识别挑战赛，这次推出的比赛 2.0 难度略有增加。除了食材种类的成倍增加之外，四种食材的图片辨识度也有所降低。这对于专注于图像识别的开发者而言，相信是非常值得尝试的一次挑战！
新粉请关注我的公众号 微软最近正在裁员。裁员进行时是什么样的呢？ 有人在朋友圈发消息说，还有什么比整个组都被裁更惨的事情吗。 马上被接龙，还真的有，一个部门被裁怎么样。。 微软最近裁了一个叫做MLX的部门，裁员的人数在300个人，一半多一点是码农，剩下是各种各样的其他人。 坦白的说，裁员300人，对微软这样的庞然大物，洒洒水了，真的算不得多。 但是这次裁员据说引起了巨大的恐慌。 因为以前微软不是这样干事情的。 以前的微软，标准的做法，裁员就是每个部门都分一点，每个部门都砍掉几个，这不可怕。 如果要砍掉部
读完机器学习算法常识之后，你已经知道了什么是欠拟合和过拟合、偏差和方差以及贝叶斯误差。在这篇给大家介绍一些机器学习中离线评估模型性能的一些指标。
假新闻目前已造成了诸多困扰，如果新兴技术加剧了这种情况，那么它也可能会提供补救措施。特别是机器学习可能成为从虚构中分出真相的有力工具。
昨天和小伙伴闲聊的时候说起了SSH工具，TJ君心目中一款优秀的SSH工具需要具备以下几个特点：
在1972年的小说《复制娇妻》中，人们对外形相似但举止怪异的机器人“娇妻”产生了本能的厌恶。而到了2016年，美剧《西部世界》中的人类却情不自禁地爱上外表与人无异的机器人。这种创作上的转变与AI技术的进步密不可分，我们距离走出“恐怖谷”已经不远了。 什么是“恐怖谷” 1970年，日本机器人专家森政弘提出“恐怖谷理论”：当仿真机器人的外表和动作逼近真实人类，但又不是完美拟合时，作为观察者的人类会感到恐惧和反感。 我们对于机器人的情感变化是随着它的拟人化程度而增强的。然而，当相似度超过一定比例（如70%）时，这
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