- 学堂
- 博客
- 论坛
- 开发服务
- 开发工具
- 直播
- 视频
- 用户
- 一周
- 一个月
- 三个月
-
华为助力金桥构建5G产业联合共同体，深化上海产业云建设！
能。为5G产业提供了丰富的应用落地沃土，以及培养了一大批潜在的合作企业。可以说，华为上海5G创新中心的成立，一方面，助力浦东实现区域联盟协同发展，为金桥5G生态园企业提供5G、云服务等全方位技术支持；另一方面，加速5G研发成果转化，推进5G产业加速集聚孵化，逐步形成5G协同创新生
-
2021最新报告：一文洞察智慧金融发展现状
2）利用计算机视觉技术对业务资料进行图像自动识别和处理，减少人工录入，降低运营成本。 3）借助语音识别和自然语言理解技术，强化智能机器人的交互深度和广度，并通过机器学习、深度学习不断丰富知识库，提升服务质量。 4）基于场景和业务模型开发上下文关联模型，预判客户下一步的操作行为，推送相应交易页面，提升客户体验。
-
揭秘AI扑克智能：技术演进与应用前瞻
luribus，在对决中击败了世界级扑克高手。这些系统运用了深度学习、强化学习以及对抗生成网络等多种先进的人工智能技术。 AI扑克的技术特点 AI扑克玩家的核心技术特点是能够模拟复杂的决策过程。通过自我对弈的方式不断学习策略，这些AI程序能像人类玩家一样思考何时加注、跟注、弃牌。
-
机器学习--多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络
个窗口 的图片【全连接层是整张图每个像素进行学习；而卷积层是一个在k*k窗口内对图片进行学习】 Translation invariance（平移不变性）：如果在一个地方有已经学习好的权重，将它移到另一个地方依然能够识别 卷积层可学习参数的个数不再与输出和输入的大小相关，只跟窗口
-
【云原生|K8s系列第6篇】：使用Service放缩应用
本期文章是K8s系列第6篇，主要是实战使用Service放缩应用。通过本期文章：我们将学习了解运行应用程序的多个实例，并且使用Service放缩应用。 在前期的文章中，已经介绍了一些云原生入门的知识及简单实战，感兴趣的同学可以去我的云原生专栏中学习，任意门：云原生学习专栏 实战使用Service暴露应用
-
基于ModelArts实现视频天空背景转换
前言ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。项目首页Github这个天空背景转换 notebook
-
零基础爬虫入门(五) | 数据抓取策略与更新策略
图的遍历算法主要分成两种： 深度优先(DFS，Depth First Search)广度优先(BFS，Breadth First Search) 1、深度优先 深度优先从根节点开始，沿着一条路径尽可能深地访问，直到遇到叶节点时才回溯 深度优先由自己的优点，但更容易陷入无限循环
-
【愚公系列】2021年12月 Python教学课程 01-全方位解读Python
格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python 是数据分析的主流语言之一。 6. 人工智能 Python 在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的 编程语言，得到广泛的支持和应用。 六、Python 的使用者 说了这么多先进的当下最前沿的 Python 技术方向，那么有哪些公司在使用
-
【云享新鲜】社区周刊·Vol.16-618回顾，揭秘大促背后的一连串技术挑战；详细理清代码设计模式的GO语言实现方式
3- 带你了解华为云视频、AntRbot RPA、应用服务网格等技术实践 【云享新鲜】社区周刊·Vol.4-运用深度学习进行图像视频压缩；java代码执行的旅程；当红辣子鸡Go，真的是后端开发的万能药吗 【云享新鲜】社区周刊·Vol.5-&n
-
脑机接口的伦理挑战与风险
相成、共同决策时，主导者是谁？人脑和 人工智能深度融合的机器系统是机器控制 人类，还是人类控制机器？人脑和人工智 能深度融合系统中人类还具有多大程度的 自主性？如果人脑和人工智能深度融合系 统发生了错误、甚至犯罪行为，责任归属 如何划分？人脑和人工智能深度融合系统 应该追责人类、人工智能、还是脑机接口？
-
《数字图像处理》学习笔记
y)处，滤波器的响应g(x,y)g(x,y)g(x,y)是核系数核核所覆盖图像像素的乘积之和: g(x,y)=w(−1,−1)f(x−1,y−1)+w(−1,0)f(x−1,y)+...+w(0,0)f(x,y)+...+w(1,1)f(x+1,y+1)(3.30)g(x,y) = w(-1
-
浅谈人工智能
算法层 所谓机器学习，是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息；而深度学习作为机器学习的一个子集，相比其他学习方法，使用了更多的参数，模型也更复杂，从而使得模型对数据的理解更加深入，也更加深入，也更加智能。 机器学习中会碰到以下几类典型问题： 1.无监督学习问题: 给定数
-
Git之深入解析如何替换数据库中的Git对象
仓库、实现代码控制所需的大多数日常命令和工作流程，尝试跟了踪和提交文件的基本操作，并且掌握了暂存区和轻量级地分支及合并的威力。如果想进一步对 Git 深入学习，可以学习一些 Git 更加强大的功能，这些功能可能并不会在日常操作中使用，但在某些时候可能还是会起到一定的关键性作用。如果还不清楚 Git 的
-
AI代码生成器的较量：讯飞星火和FuncGPT，谁将胜出？
1, 8, 3, 7, 4, 2, 6}; // QuickSort.quickSort(arr); // 输出结果：例如，对数组[9, 5, 1, 8, 3, 7, 4, 2, 6]进行排序 // 排序后的数组为[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] // 则输出结果为：1
-
新手学习单片机最常见的六大误区，你进坑了吗？
现在的学生真的是一个比一个厉害。 不过最后我还是让她慎重考虑下，毕竟我们培训的定位是那些学习完之后想找到工作的，我们课程也是以项目驱动去学习。 新手在学习c语言前期的时候，只要学习基本语法就可以了，来来去去就5条最常用的语句。 比如说if..else，switch, for，while
-
机器学习笔记（十一）----降维
0, tol=1e-6)34model_pca = LogisticRegression(C=1.0, tol=1e-6)35model_lda = LogisticRegression(C=1.0, tol=1e-6)36model.fit(train_X
-
有感FOC算法学习与实现总结
电角度和转速 6 闭环控制 6.1 电流环 6.2 速度环 6.3 位置环 写在最后 基于STM32的有感FOC算法学习与实现总结 1 前言 Field
-
Linux开发（驱动&应用）学习路线规划
platform 框架） 学习编写无法分类的杂项驱动编写 学习 Linux 内核中的 input 子系统处理输入事件 学习 Linux 下驱动 LCD 屏幕 学习 Linux 下驱动 RTC时钟 学习 Linux 下 IIC 驱动框架 学习 Linux 下 SPI 驱动框架 学习 Linux 下
-
专访宜信AI中台团队负责人王东：智慧金融时代，大数据和AI如何为业务赋能
因在于自然语言理解的发展进程并没有我们想象中快，深度学习也似乎没有解决这个问题，可以与人类对话交流的机器人好像从未出现过。有外媒甚至评论道：“我不确定能不能说聊天机器人死了，因为我不知道它是否活过。”除了上述的一些成功领域，深度学习也并没有解决其他所有领域的问题。了解到人工智能历
-
一统江湖的大前端（4）shell.js——穿上马甲我照样认识你
员的工作内容几乎很少会涉及脚本的编写，建议将shell.js和git的命令行指令综合在一起作为专题学习，集中学习一下常用指令。更详细的参数请参考专门的shell脚本语言资料进行学习。一.Shell && Shelljs码农界存在着无数条鄙视链，linux使用者对windows的鄙
