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大数据是基于网络的信息收集,在大数据时代,线上的交流与行动充满了伪装。上网的人都知道,技术的出现,让我们至少拥有两种人格。当我们匿名地徜徉网络时,我们就不再是我们了——不用真实的姓名,不用真实的面孔,不用真实的身份。
当Ian Goodfellow解释他在谷歌大脑所做的研究时,他引用了原子物理学家、加州理工学院教授兼畅销书作家的这句格言。但是,Goodfellow不是指自己,也不是Google内的任何其他人。
本文详解了CB Insights(译者注:一家风险投资数据公司)做的AI领域50强清单,该清单是KDnuggets(译者注:权威数据挖掘网站)目前最受欢迎的推文,但这条推文只有图片,没有这些公司的名字和详细信息。
1. Word2vec参考资料总结 (以下都是我踩过的坑,建议先跳过本节,阅读正文部分,读完全文回头再来看) 先大概说下我深挖 word2vec 的过程:先是按照惯例,看了 Mikolov 关于 Word2vec 的两篇原始论文,然而发现看完依然是一头雾水,似懂非懂,主要
说到风险投资,(Venture Capital,VC)投资人经常会被问到这样一个问题“你对什么比较感兴趣?”。 许多投资人总结了一些所谓的“热点”(themes)来阐述他们偏爱的投资领域。
美国时间4月14日,自动驾驶产业界又搞了个大新闻——苹果公司在加州申请的自动驾驶汽车测试牌照正式获批。 苹果在密谋加入自动驾驶领域的赛道早就成了公开的秘密,我们都知道,自动驾驶技术的进步在很大程度上依赖于路测里程数的不断增加带来的迭代优化,而公开参与路测与苹果一贯的保密文化相悖,根据加州DMV的规定,所有在加州开展测试的企业必须在每年年底向公众公布技术进展。
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政府动态中移动15亿元打造(保定)数据中心 助力雄安新区快速崛起 作为通信行业的主导运营商,中国移动不断完善通信信息基础设施建设,在移动互联网、云计算、大数据、物联网领域积极布局,培育创新发展能力。
我经常收到很多人的邮件,询问我步入数据可视化道路的各种问题。在我将自己的故事写了九遍之后,我想在博客上公开这个故事也许会更轻松一些。这样,我也能够叙述得更加详尽,甚至添加一些图片。
应付不可预测地改变计划的乘客是航空公司面临的许多后勤挑战之一:个人的行程常有意外,而当个人行程累计,飞机上很可能只有一半的乘客。这让航空公司不满,造成了额外的污染,也是美联航等航空公司超售的主要原因。
工业物联网创企Elmodis获融资,能同时“守护”数千台大型机器运行状态 最近,Elmodis创造了一种监控机器的新方法,该技术将电机当做传感器,通过其云端软件和配套硬件,从而同时监视数千台大型机器,并确保他们不会出故障。
光与影能变幻出怎样的魔术? 交互式灯光装置艺术设计团队teamlab有个不错的用户体验方案,他们为日料餐厅SAGAYA ginza 设计了自然与美食交融的场景,名为“释放与连接”(worlds unleashed and then connecting)。
世界人口数量是有限的,现如今全球大约有70亿人。那么遍布全世界的人们每天都在做些什么呢? 每天的时间同样是有限的,仅有24个小时。没有人可以延长自己的时间。人类的寿命亦是有限的,如今世界平均寿命约为78年。
作为产品经理的你,一旦确定了你的试验目标和想要优化的KPI后,下一步要优先考虑的就是测试什么。 通常我们经常挥舞着拳头拍着胸脯说“YOU CAN TEST ANYTHING!”,但是并不意味着所有的一切都需要测试,或者说我们需要找到一个适合开始的地方来测试。
使用Amazon Echo和树莓派来自己动手做一个门铃:每个月仅花费几分钱就可以识别在你门口成千上万的访客。 最近我准备在新房子里安装一个门铃时想到:为什么不让我的门铃告诉我谁在门口? 我自己动手做的大部分项目的成本都高于其它同等产品,即便我已经把自己的时间价值定为每小时0美元。
什么是线性代数? 在深度学习中,线性代数是一个非常有用的数学工具,提供同时操作多组数值的方法。它提供多种可以放置数据的结构,如向量(vectors)和矩阵(matrices, 即spreadsheets)两种结构,并定义了一系列的加减乘除规则来操作这些结构。
那是一个慵懒的夜晚,经过了一天忙碌的工作之后,我只想躺在床上静静地看会儿电视。不过在此之前,有一个朋友送了我一台路由器,而我却在这台路由器中发现了一个安全漏洞,辛苦工作了一天,我也一直在努力克制自己不要再去想这个漏洞了,但是没办法,我还是不停地在想这个问题,因为能够在这种设备中发现漏洞绝对是一件非常有意思的事情,而这些漏洞不仅是普通用户无法发现的,而且甚至连产品的开发人员以及公司的技术支持部门都对此毫不知情。
前言 网页上的数据和信息正在呈指数级增长。如今我们都使用谷歌作为知识的首要来源——无论是寻找对某地的评论还是了解新的术语。所有这些信息都已经可以从网上轻而易举地获得。 网络中可用数据的增多为数据科学家开辟了可能性的新天地。
考虑一下这个问题:尽管对于数据科学的热情不断攀升并且像《点球成金》这样的电影票房大卖,但是在全美橄榄球联盟(NFL)和全美篮球协会(NBA)里依然看不到数据分析师的身影。对于一些了解数据科学的人,把数据科学用在赛场博弈决策和球员挑选上的潜在好处是非常明显的,但在非数据科学行业,情况却并非如此。
2017年4月25日,在清华大学106年校庆和世界知识产权日即将到来之际,清华-青岛数据科学研究院(以下简称“数据院”)二维码安全技术研究中心成立仪式暨“二维码·知识产权·产业竞争”RONG论坛在清华大学FIT楼成功举行。
今天我们将建立我们自己的深度学习终极大杀器。 我们会搜集最好的精华,并且把他们组合成数字终结者。 我们也会讨论如何把最新的深度学习软件架构一步步安装到Ubuntu Linux 16.04中。
我们都知道,谷歌有一个开源库叫做TensorFlow,可被用在安卓系统中实现机器学习。换言之,TensorFlow是谷歌为机器智能提供的一个开源软件库。 我在网络上搜寻了很久,都没有找到在安卓上搭建TensorFlow的简单的方法或实例。
GMIC 2017 北京大会于4月27日在国家会议中心拉开帷幕。大会以“天·工·开·悟”为主题,领袖论坛上,创新工场李开复为现场观众做了题为《人工智能时代的科学家创业》的演讲,他对人工智能领域的创业充满信心,同时提出了一些需要注意的问题,包括如何平衡人工智能科学家的研究与创业?如何引导人工智能的发展朝更有利于人类福祉的方向前进等内容。
GMIC 2017 北京大会于4月27日在国家会议中心拉开帷幕。下午,卡内基美隆大学机器学习学院教授兼院长Tom Mitchell带来了《突破人类和机器的边界》主题演讲,探讨了智能从物理的材料当中实现突破的两个方式。
要说最近几天什么最火,名为“WannaCry(想哭)”的勒索病毒当仁不让。从俄罗斯内务部,美国快递公司FedEx,到英国医疗系统,全球范围内受到波及的机构和个人数量正在不断攀升。这不,就连杰克船长也不幸中招。
先来一张slide镇镇场,tutorial上Verhelst总结了近几年VLSI和ISSCC会议上发表的一些结果。其中,灰色的图标应该都是ISSCC2017以前的结果。这张图体现了性能、错误率、能效三方面的trade off。
1. 可视分析中的新方向 马匡六教授,美国加利福尼亚大学戴维斯分校 与PPPL科学家合作进行等离子体湍流的计算机模拟 马教授是国际可视化与可视分析研究领域的著名学术带头人之一,作为本次大会中Pacific VAST研讨会的第一位演讲嘉宾,主要从极大规模(Extreme Scale)数据的数据分析、事件序列数据分析这两个方面介绍了可视分析的研究新动向。
原文发布时间为:2014-04-30 本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号
玩笑归玩笑,今天想跟大家聊聊:“命运”。 古人认为,一个人能否大富大贵,取决于“一命二运三风水”。“相面”是一种透过观看一个人面部特征的方式来论命的方法,根据长相、气质、音容笑貌来判断和预知一个人的过去和未来。