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人工智能，英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。...
圖靈測試由艾倫·麥席森·圖靈發明，指測試者與被測試者（一個人和一臺機器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。進行多次測試后，如果有超過30%的測試者不能確定出被測試者是人還是機器，那么這臺機器就通過了測試，并被認為具有人類智能。...
MD5為計算機安全領域廣泛使用的一種散列函數，用以提供消息的完整性保護。用于確保信息傳輸完整一致。是計算機廣泛使用的雜湊算法之一，主流編程語言普遍已有MD5實現。將數據運算為另一固定長度值，是雜湊算法的基礎原理...
目標檢測是深度學習的入門必備技巧，TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型解析，這里記錄下如何完整跑通數據準備到模型使用的整個過程，相信對自己和一些同學能有所幫助。 Object Detection API提供了5種網絡結構的預訓練的權重，...
華為云成立于2011年，隸屬于華為公司，在北京、深圳、南京、美國等多地設立有研發和運營機構，貫徹華為公司“云、管、端”的戰略方針，匯集海內外優秀技術人才，專注于云計算中公有云領域的技術研究與生態拓展，致力于為用戶提供一站式云計算基礎設施服務，目標成為中國最大的公有云服務與解決方案供應商。...
PID=port ID，在STP（生成樹協議）中，若在端口收到的BPDU中BID和path cost相同時，則比較PID來選擇阻塞端口。數字電視復用系統名詞 PID（Packet Identifier） 在數字電視復用系統中它的作用好比一份文件的文件名，我們可以稱它為“標志碼傳輸包” 。...
本文詳細介紹了圖像分割的基本方法有：基于邊緣的圖像分割方法、閾值分割方法、區域分割方法、基于圖論的分割方法、基于能量泛函的分割方法、基于聚類的分割方法等。圖像分割指的是根據灰度、顏色、紋理和形狀等特征把圖像劃分成若干互不交迭的區域，并使這些特征在同一區域內呈現出相似性，而在不同區域間呈現出明顯的差異...
均值濾波是典型的線性濾波算法，它是指在圖像上對目標像素給一個模板，該模板包括了其周圍的臨近像素（以目標像素為中心的周圍個像素，構成一個濾波模板，即去掉目標像素本身），再用模板中的全體像素的平均值來代替原來像素值。...
圖像分割至今尚無通用的自身理論。隨著各學科許多新理論和新方法的提出，出現了許多與一些特定理論、方法相結合的圖像分割方法。特征空間聚類法進行圖像分割是將圖像空間中的像素用對應的特征空間點表示，根據它們在特征空間的聚集對特征空間進行分割...
Canny算子Canny邊緣檢測算子是JohnF.Canny于1986年開發出來的一個多級邊緣檢測算法。更為重要的是 Canny 創立了邊緣檢測計算理論解釋這項技術如何工作。Canny 算法包含許多可以調整的參數，它們將影響到算法的計算的時間與實效。...
開源是技術創新和快速發展的核心。這篇文章向你展示Python機器學習開源項目以及在分析過程中發現的非常有趣的見解和趨勢。 我們分析了GitHub上的前20名Python機器學習項目，發現scikit-Learn，PyLearn2和NuPic是貢獻最積極的項目。讓我們一起在Github上探索這些流行的...
回歸問題的條件/前提： 1） 收集的數據 2） 假設的模型，即一個函數，這個函數里含有未知的參數，通過學習，可以估計出參數。然后利用這個模型去預測/分類新的數據。 1. 線性回歸 假設 特征 和 結果 都滿足線性。即不大于一次方。這個是針對 收集的數據而言。 收集的數據中，每一個分量，就可以看做一個...
本章有數學公式……對數學過敏者慎入…… 前文再續，書接上一回……上一次說到，在改進全局回歸的基礎上，GWR終于橫空出世了，從此空間分析領域終于有了自己專用的回歸算法。如果說，空間統計有別于經典統計學的兩大特征：空間相關性和空間異質性，莫蘭指數等可以用來量化空間相關性，那么地理加權回歸，就可以用來量化...
由O’Reilly和Intel共同舉辦的2018人工智能北京大會售票系統已經上線，現在是最佳票價階段，點擊二維碼進入官網查看已公布的講師及議題詳情。 講師及議題內容將持續更新，請大家關注O'Reilly官網及公眾號。 在過去的幾年間，數據社區已經在關注收集和整理數據，為此目的構建基礎設施，并使用數據...
總體來講keras這個深度學習框架真的很“簡易”，它體現在可參考的文檔寫的比較詳細，不像caffe，裝完以后都得靠技術博客，keras有它自己的官方文檔（不過是英文的），這給初學者提供了很大的學習空間。...
從研究到應用，再到開放，Google在AI first戰略的指引下，已經形成了比較完成的拼圖，盡管人工智能的發展讓部分公眾對其安全性產生擔憂，但在一直投身于這個行業的Jeff Dean看來，機器學習可以幫助人類解決更復雜的問題，“我們現在應該著眼于解決眼前的問題”，而這也將影響著谷歌未來發展AI的路...
神經擬態計算和量子計算都很有潛力。從時間軸上看。高性能計算未來幾年將繼續發展，然而，許多實驗室和數據中心都會使用更先進的量子計算機和神經擬態計算。 ...
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