Artificial Intelligence 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。大数据(big data),是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。AI 研究通常需要大量数据支撑。

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昨天 15:13

社交应用中的用户双双匹配设计

**背景** 社交用户的双双匹配 男方A,女方B,通过基本信息和异性要求,如年龄,收入等,可以得出一个双方的匹配分值。匹配表结构如下 男方 女方 男方匹配女方分数 女方匹配男方分数 A B 89 99 **已知问题** 1. 现在用户量10W,匹配表数据接近1个亿。如果以后发展到100W,数据量无法想象 2. 如果用户改变基本信息,那么需...

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昨天 06:11

详解MapReduce执行流程

1 mr原理 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架; Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行...

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前天 15:34

深度学习模型库入门:图像分类 ResNet

ResNet,即Residual Network。一经出世,便在ImageNet中斩获图像分类、检测、定位三项的冠军。它引入了新的残差结构,解决了随着网络加深,准确率下降的问题。

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前天 08:41

十分钟了解Transformers的基本概念

多年来,我们一直在使用RNN,LSTM和GRU解决顺序问题,您突然希望我们将其全部丢弃吗?嗯,是!!所有这三种架构的最大问题是它们进行顺序处理。而且它们也不擅长处理长期依赖关系(即使使用LSTM和GRU的网络)。T...

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10/19 10:26

智能驾驶 VS 游戏 | 欧洲模拟卡车 2 的野生玩法到底有多野?

如果要说哪款模拟器游戏在Steam平台上人气最高,当属《欧洲卡车模拟2》。

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10/19 08:32

模拟退火算法详解

一个由金属退火启发的算法! 本文主要内容: 金属退火的原理 模拟退火算法机制 模拟退火的流程 模拟退火的应用 算法小结 1.金属退火的原理 金属退火是将金属加热到一定温度,保持足够时间,然后以适宜速度冷却(通常...

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10/18 22:22

拉格朗日乘子法的来历与直观解释

在开始挖历史考古之前,我们先来看一个简单的例子热热身。假设要我们求解函数 在 约束下的极值。 在使用拉格朗日乘子(或乘数)法时,引入约束函数, 构造拉格朗日函数, 然后,计算拉格朗日函数的梯度, 根据极值...

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10/17 15:19

Fluid 0.3 新版本正式发布:实现云原生场景通用化数据加速

Fluid 是云原生环境下数据密集型应用的高效支撑平台。近期 Fluid 0.3 版本正式发布,主要新增了三项重要功能,分别是: 实现通用数据存储加速,提供 Kubernetes 数据卷访问加速功能 加强数据访问安全保护,提供面向数据集的细粒度权限控制功能 简化用户复杂参数配置,提供原生化系统内部参数配置优化功能 详细更新信息:...

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10/17 15:13

深度学习模型库入门:机器翻译 Transformer

Transformer 是用以完成机器翻译等 Seq2Seq 学习任务的一种全新网络结构,其完全使用 attention 机制来实现序列到序列的建模,具有计算复杂度小、并行度高、容易学习长程依赖等优势。

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10/17 11:00

一篇文章告诉你搜索引擎是如何工作的

搜索的普遍流程 搜索,推荐,广告三兄弟,整体的技术栈,流程框架是比较相似的。主要区别在于业务逻辑上的细微不同,但是可以肯定的是,搜索是三兄弟中最重要的。 搜索的整体流程同样是召回,排序两大块。但是除此...

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10/16 18:00

解读:一种基于扩张卷积和区域转移注意力机制的深度时空网络模型

写在前面 下面这篇文章的内容主要是来自发表于Applied Intelligence 的一篇文章《Deep spatial-temporal networks for crowd flows prediction by dilated convolutions and region-shifting attention mechanism......

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10/16 15:01

机器学习在高德地图轨迹分类的探索和应用

1.背景 当我们打开导航,开车驶向目的地的过程中,有时候会碰到这样的问题:前方明明没有路,可能在施工封闭,可是导航仍然让我们往前开车,以至于我们无法顺利到达目的地。全国道路千千万,每天都有巨量的道路变...

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10/16 10:37

Tengine Lite —— 嵌入式设备推理引擎

Tengine Lite 由 OPEN AI LAB 主导开发,该项目实现了深度学习神经网络模型在嵌入式设备上快速、高效部署。为实现众多 AIoT 应用中跨平台部署,本项目基于原有 Tengine 项目使用 C 语言进行重构,针对嵌入式设备资源有限的特点进行深度框架裁剪。同时采用完全分离的前后端设计,利于 CPU、GPU、NPU 等异构计算单元快速移...

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10/15 22:50

二次型和矩阵合同原来是这么一回事

在数学中,二次型(Quadratic Form)是指关于变元的二次齐次多项式。例如, 是关于变元 和 的一个二次型。 二次型在一元、两元和三元的情况下,被称为 unary,binary 和 ternary,可以写为以下形式, 其中 是系数...

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10/15 17:15

清华大学刘知远:知识指导的自然语言处理

⬆⬆⬆ 点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入! “语言是一块琥珀,许多珍贵和绝妙的思想一直安全地保存在里面。”从人类诞生伊始,自然语言就承载着世世代代的智慧,积聚了无穷无尽的知识。这片深...

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10/15 13:36

notebook写求解答这个问题

import os import tarfile import urllib import pandas as pd DOWNLOAD_ROOT = "https://raw.githubusercontent.com/ageron/handson-ml2/master/" HOUSING_PATH = os.path.join("datasets", "housing") HOUSING_URL = DOWNLOAD_ROOT + "datasets/housing/housing.tgz" def fetch_housing_data(housing_url=HOUSING_URL,...

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10/15 10:30

告别只会调参和调包,全球顶会论文审稿人带你 7 天玩转图像分割

“目标检测那么火,为什么还要学图像分割呢?”

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10/15 09:25

每日一博 | 太强了,竟然可以根据指纹图像预测性别!

在进入神经网络世界之前,让我们先谈一谈指纹?众所周知,没有两个人具有相同的指纹,但是我们可以建立一个CNN模型来从指纹图像中预测性别吗?让我们看看……

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10/14 19:18

告别“一页障目”

没有宏观概念,上来通过撸代码来理解简直就是耍流氓,效率极低。为了更有效的理解内存管理的来龙去脉很有必要先了解一些基础概念,然后再去撸代码。来,先一起看看那些内存里的各种页的含义和应用场景。 用户进程...

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10/14 17:37

Top-K推荐中的自适应概率度量学习

摘要:随着互联网内容和服务地迅速增长,用户发掘感兴趣产品的难度也日益增长。因此,个性化推荐系统发挥着越来越重要的作用。尽管矩阵分解和基于深度学习的方法已被证明能有效地对用户偏好进行建模,但它们的偏好...

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