雙十一，從2009年舉辦開始，就成爲了中國電商市場最重要的一場消費戰役，彷彿一個巨大的漩渦，不斷拉入平臺參戰、品牌商入駐、消費者購物，節節攀升的鉅額成交量改變了零售業的業態與格局。2021年，雙十一走過了第13個年頭，其意義也在時代浪潮中悄
說明 在當今的互聯網項目中，競爭日益激烈，所謂的996、007的工作狀態也成爲很多人日常的聊天話題。因此我們日常的項目開發也開始追求一些高效率的開發模式，例如敏捷開發模式。 1130 那既然我們要追求開發
本文根據神策數據業務諮詢師潘書薈《數據智能打造“百人百態 & 千人千面”》的主題演講整理，從判斷企業是否需要千人千面、如何實現千人千面以及效果追蹤三大方面展開。 一、判斷企業是否需要“千人千面” “千人千面”很容易理解，即找到對的人，用對
親愛的同學們，我們的世界是3D世界，我們的雙眼能夠觀測三維信息，幫助我們感知距離，導航避障，從而翱翔於天地之間。而當今世界是智能化的世界，我們的科學家們探索各種機器智能技術，讓機器能夠擁有人類的三維感知能力，並希望在速度和精度上超越人類，
位於濟南和北京的新的遊戲實驗室提升了本地產能和全天候服務能力 北京--(美國商業資訊)--翻譯和本地化領域的全球領導者Lionbridge在中國濟南和北京開設了新的遊戲實驗室，以進一步提升Lionbridge Gaming部門的全球能力
來源： 利維坦 樹突（紅色）神經元的分支過程，接收突觸信息的突出棘的渲染，以及來自小鼠大腦皮層的飽和重建（多色圓柱體）。© Lichtman Lab at Harvard University 利維坦按： 關於大腦，你可以用這句話來自問
來源： 網易智能 編譯：網易智能 選自：medium 參與:Rosie 【網易智能訊 6月22日消息】機器學習和智能都植根於預測，這是巧合嗎？ 當我們的技術體現了智能的本質時，我們正在接近一個緊要關頭嗎？或者說我們仍然處於長期的錯誤觀
來源：機器之心 本文約1600字，建議閱讀8分鐘計算的能力是有極限的，但因此，人類無法控制超級人工智能。 近日，一項新的研究發現，從理論上來看，人類不可能控制超級人工智能。更爲糟糕的是，這項研究也明確了人類無法在這種 AI 生成
目前，隨着5G、大數據、人工智能、區塊鏈和新基建等一波又一波科技浪潮的來臨，智慧城市的基礎建設方興未艾。但是，“智慧城市不智慧”的難題一直都在困擾着工程建設者們。而城市大腦，作爲互聯網大腦構架與智慧城市基礎建設緊密結合的產物，
初識Word2vec Christopher Manning CS224n 2019秋 Overview Word2vec由Mikolov 在2013年提出，是一個學習詞向量（表示）的框架。 Idea 現實世界中，首先
最近由於一些需求，需要用到nadir point的信息。總的來說獲取nadir point信息的方法有3種。第一種是在當前演化的generation中的pareto optimal solutions中來提取到，也就是所說的sur
1、相似性度量： a、數據庫 存儲後臺多媒體數據(包含多個多媒體對象P)，每個對象表示成d維向量形式 b、查詢Q： 從查詢對象中抽取的d維特徵向量 c、度量： 計算P與Q之間的相似性或者距離D(P,Q),其中D是距離度量函數 2、
1、語言：有限字符串組成的集合 2、語法：用來描述語言的規則的集合 3、語言存在歧義性，自然語言規模大，且不斷變化 4、最簡單的語言模型：字符序列的概率分佈 5、n元組：長度爲n的書寫符號序列，即字母 6、n元模型：n個字符序列上
參考：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/8977141.html 通常，在Data Science中，預處理數據有一個很關鍵的步驟就是數據的標準化。這裏主要引用sklearn文檔中的一些東西來說明，主要把各個標
3、EM算法（Expectation maximization），是無監督學習的一種 a、期望最大算法，通過觀察數據來學習參數，學到的參數能夠滿足使得觀察數據以最大的可能性出現。與極大後驗假說類似。 b、應用：聚類 給定一些觀察數
