北京阿里云ACE会长
人机交互(Human-Computer Interaction,简称 HCI)是研究人与计算机之间如何通过各种交互方式进行有效通信和合作的一门学科。
人人交互(Human-to-Human Interaction)是指人与人之间通过交流、沟通、
AIAM(Artificial Intelligence and Music)模型是一种基于深度学习的音乐生成模型。
人机协同(Human-Agent Collaboration,简称 HAC)是指人类与智能代理(如机器人、虚拟助手等)
AIGM (Adaptive Image Generation and Manipulation) 是一个基于深度学习的图像生成和处理框架。它使用先进的生成对抗网络 (GAN) 和变分自编码器 (VAE) 技术,可以实现图像的自动生成、转换、编辑和增强等功能。
MyEduChat 平台是一个在线教育平台,提供各种在线课程、学习资源和互动工具,帮助学生
预期绩效(performance expectancy)量表是一种用于测量人们对特定任务或目标的完成可能性的自我评估工具。
预期努力(effort expectancy)量表是一种用于测量个体认为完成某个任务或目标所需的努力程度的自我评估工具。这个量表可以帮助个人或团队了解他们对某个任务的信心水平,以及完成任务所需的付出,从而为制定计划和决策提供依据。
感知偶然性(perceived contingency,PC)量表。感知偶然性(Perceived Contingency,PC)量表是一种用于评估个体对事件之间关系的认知程度的量表。
感 知 拟 人 性 (Perceived Anthropomorphism,感知拟人性(Perceived Anthropomorphism,PA)量表是一种用于评估人们对于非人类事物 PA)量表。
TTS(Text-to-Speech,文本到语音)是一种将计算机上的文本转换为人类可听的语音输出的技术。这种技术可以帮助人们在无法阅读文本的环境(如驾车、视力障碍等)下接收信息,同时也可以用于语音助手、智能家居等场景中。
OpenCV(Open Source Computer Vision Library,开源计算机视觉库)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它包含了许多图像处理、视频分析和计算机视觉方面的功能。OpenCV 的目的是为人工智能、
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称 CNN)是一种特殊的神经网络结构,主要应用于图像识别、语音识别等领域。CNN 的特点是具有卷积层和池化层,能够从复杂数据中提取特征,降低计算复杂度,并实现平移不变性。
ArcFace 是虹软公司开发的一款人脸识别 SDK,它具有高性能、高精度、高鲁棒性等特点,支持多种人脸检测、识别和跟踪技术,可用于多种场景,如手机解锁、身份认证、人脸支付等。
全球范围内有很多公司在研发语言模型,以下是其中一些比较知名的公司和机构:
Proof of Concept(简称 POC)是概念验证的意思。在软件开发领域,POC 通常用于验证某个想法或概念是否可行。它通常是一个小型项目或原型,可以通过实际操作来证明某个想法或技术的有效性。POC 可以帮助开发者在项目开始之前确定技术的可行性,减少开发过程中的风险。
全球范围内有很多公司在研发 AI 绘画技术,以下是其中一些比较知名的公司和机构:
RTE(Real-Time Ethernet)是一种实时以太网技术,它允许在以太网网络中实现确定性的数据传输。RTE 通常用于工业自动化、控制和监控应用,要求在严苛的实时环境中传输数据。
Bootstrap 是一个流行的前端开发框架,用于构建现代、响应式、移动设备优先的 Web 应用程序。它提供了大量的预构建组件和样式,使开发人员可以快速构建美观且功能强大的网站
PDS 是一款集数据存储、管理和智能分析于一体的云存储平台,适用于个人和企业用户。它提供了目录、文件管理功能,以及影像内容的分类打标、人脸聚类等智能分析功能,基于内容的智能搜索能力,用户体系以及第三方身份系统接入能力。用户可基于此开发一套面向企业或个人的网盘系统。PDS 还提供了一些官方应用,可与您的系统组合使用,简化您的开发。
Serverless 应用引擎 SAE(Serverless App Engine)是阿里云推出的一款支持 Serverless 架构的微服务应用开发、部署和管理的平台。SAE 提供了一系列通用能力,如服务注册与发现、环境隔离、配置管理、服务治理、限流降级、应用平滑上下线、服务鉴权等,帮助开发者低门槛地上云,按需使用、按量计费,节省闲置计算资源。
Kibana是一种用于数据可视化和分析的开源工具,它是Elastic Stack(以前称为ELK Stack)的一部分,与Elasticsearch紧密集成。Kibana提供了一个直观的Web界面,使用户能够以交互方式探索、分析和呈现数据。它支持各种图表、图形和仪表板,帮助用户从数据中发现模式、趋势和见解。
会话日志记录是一种记录计算机程序或通讯工具(如 SecureCRT、Xshell 等)会话过程中的操作、消息和事件的功能。会话日志可以帮助用户回顾之前的操作,排查问题,分析系统行为等。以下是会话日志记录的使用方法:
HTML、CSS 和 JavaScript 这三种前端技术。然后学习微信小程序开发相关的技术和框架。以下是一个详细的学习路径:
Tablestore(表格存储)是阿里云提供的一种云原生、高性能、可扩展的 NoSQL 数据库服务。它支持海量数据存储和快速查询,适用于大数据分析、数据仓库、日志收集等场景。
Serverless应用引擎SAE(Serverless App Engine)是一个全托管、免运维、高弹性的通用PaaS平台。SAE支持Spring Cloud、Dubbo、HSF、Web应用和XXL-JOB、ElasticJob任务的全托管,零改造迁移、无门槛容器化、并提供了开源侧诸多增强能力和企业级高级特性。
机器学习中的 Softmax 分类器是一种常用的多分类模型,它将逻辑回归(Logistic Regression)推广到多分类问题中。在 Softmax 分类器中,我们使用一个二维平面(或多维空间中的超平面)来将不同类别的数据分开。这个超平面由一个线性函数决定,该线性函数可以表示为:y = w1 * x1 + w2 * x2 +... + wn * xn 其中,y 是输出变量(通常为类别的概率向量),x1, x2,..., xn 是输入变量,w1, w2,..., wn 是需要学习的权重。 Softmax 分类器的主要优点是它可以处
SPI(Serial Peripheral Interface)是一种串行外设接口,用于在微控制器和其外设之间进行通信。当两个或多个设备使用相同的 SPI 总线时,可能会发生 SPI 冲突。SPI 冲突通常是由于设备之间的时序问题引起的,导致数据传输错误或设备无法正常工作。
CIFAR-10 数据集是机器学习领域中一个常用的数据集,主要用于图像分类任务。它包含 60000 张 32x32 彩色图片,分为 10 个类别,每个类别有 6000 张图片。其中,50000 张图片用于训练,10000 张图片用于测试。
在机器学习中,加载变量通常指从数据集中提取特征变量和目标变量,以便在后续建模和训练过程中使用。特征变量是描述数据样本的属性或特征,而目标变量则是用于评估模型性能的变量。 以下是一个简单的示例,说明如何在 Python 中加载变量:
机器学习中的图像嵌入(Image Embedding)是一种将图像数据转化为连续的、低维度的向量表示的方法,这些向量表示通常用于后续的机器学习任务,如分类、聚类、检索等。图像嵌入的目的是将高维度的图像数据转化为更易于处理的低维度数据,同时保留尽可能多的原始图像信息。常用的图像嵌入方法包括:
聚类是一种无监督学习方法,它通过分析数据集中的特征和规律,将数据自动划分为若干个具有相似特征的簇(cluster)。聚类的目的是找出数据之间的内在联系,为数据挖掘和分析提供有用的信息。在聚类的细分方面,可以根据不同的维度对聚类方法进行分类:
自组织映射(Self-Organizing Map, SOM)是一种聚类方法,它属于非线性降维技术。SOM 的主要思想是将原始数据映射到一个较低维的子空间,同时保持数据之间的原始结构和关系。SOM 的特点是可视化程度较高,可以直观地展示数据中的簇结构和关联关系。
维特比解码(Viterbi Decoding)是一种用于解码卷积编码(Convolutional Coding)的算法,由 Andrew Viterbi 在 1968 年提出。卷积编码是一种前向纠错编码技术,用于提高数据传输的可靠性。在卷积编码中,数据被组织成一定大小的块,并用一个纠错码附加到数据块中。在接收端,维特比解码算法根据接收到的编码数据,通过比较不同可能的解码路径的权重,来找到最有可能的解码路径,从而实现对数据的解码。
RankNet 是一种用于学习排名的机器学习模型,由 Microsoft Research Asia 在 2005 年提出。
自动编码器(Autoencoder)是一种无监督式学习模型,旨在通过降低数据维度来提高机器学习模型的性能。它由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两个主要部分组成。编码器的作用是将输入数据压缩成低维度的隐向量,从而捕获数据的主要特征;解码器的作用是将隐向量还原回原始数据空间。自动编码器可以实现类似 PCA 的数据降维和数据压缩功能。
机器学习是一种人工智能技术,通过让计算机从数据中学习和提取规律,从而实现对未知数据的预测和决策。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称 CNN)是机器学习中的一种方法,主要应用于图像识别、语音识别、文本处理等领域。
嵌入查找(Embedded Lookup)是一种机器学习技术,它通过将输入数据映射到低维空间,然后在该空间中进行查找。这种技术可以提高搜索和匹配的速度,尤其是在大规模数据集上
循环神经网络(Recurrent Neural Network,简称 RNN)是机器学习中的一种神经网络结构,主要应用于处理序列数据和具有时序性的数据。与传统的前向神经网络不同,RNN 具有循环结构,可以捕捉时间序列数据中的依赖关系,从而更好地处理时序数据。
Mint 是一款基于 React 的微信小程序开发框架,它提供了一套简洁、完整的 API,让开发者能够快速、高效地开发出功能丰富、性能优良的微信小程序。
准确性(Accuracy):衡量系统或算法输出结果与真实结果之间的接近程度。通常使用分类准确率、回归误差等指标来评估。 精确率(Precision)和召回率(Recall):主要用于评估分类模型的性能。精确率衡量预测为正例的样本中实际为正例的比例,召回率衡量实际为正例的样本中被正确预测为正例的比例。
L1范数(L1 norm),也称为曼哈顿距离(Manhattan distance)或绝对值范数(Absolute value norm),是向量中各个元素绝对值之和。它在数学和机器学习中经常被用作一种正则化项或稀疏性度量。
在机器学习和数据分析中,数据分割是指将可用数据集划分为训练集、验证集和测试集等子集的过程。这种分割的目的是为了评估和验证机器学习模型的性能,并对其进行调优和泛化能力的评估。下面我将解释为什么要进行数据分割,以及如何进行数据分割,并提供一个简单的示例。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库,使用 C 语言编写。它旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 介于关系数据库和非关系数据库之间,支持的数据结构非常松散,类似于 JSON 的 BSON 格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB 的最大特点是支持强大的查询语言,其语法类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能。
反向传播(Backpropagation)是一种用于训练神经网络的常用算法。它通过计算神经网络中各个参数对于损失函数的梯度,从而实现参数的更新和优化。神经网络是一种模拟人脑神经元相互连接的计算模型,用于解决各种机器学习和深度学习任务。
React 是一个用于构建用户界面的 JavaScript 库,由 Facebook 开发,主要用于搭建前端 UI。React 的特点包括声明式设计、高效、灵活,可以与已知的库或框架很好地配合。它采用 JSX 语法,使得开发者能够更方便地描述应用的结构和样式。
Vue 是一个用于构建用户界面的渐进式 JavaScript 框架。与其它庞大的框架不同,Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。Vue 的核心库只关注视图层,使其易于学习和集成到现有项目中。
Taro 是一款用于开发微信小程序的开源框架,提供了一系列的 API 和快速工具,让开发者能够更、更高效地开发出功能丰富、性能优良的微信小程序。
Laravel 是一款基于 PHP 的 Web 应用程序开发框架,它具有简洁、优雅的语法,强大的功能,以及丰富的组件,让开发者能够快速、高效地开发出功能丰富、性能优良的 Web 应用。要用 Laravel,首先需要安装 Laravel。
Express 是一个基于 Node.js 的快速、简洁、灵活的 Web 应用开发框架。它提供了一系列强大的功能,帮助开发者快速构建各种 Web 应用。Express 的原理是利用 Node.js 内置的 http 模块,通过中间件和路由等功能,实现Web应用的开发。