人工智能

习近平：核心技术靠化缘是要不来的，只有自力更生！ 今年两会期间，中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平在广东团参加审议时明确指出发展是第一要务，人才是第一资源，创新是第一动力。十八大以来，习近平在多个场合都曾强调过科技创新的重要性，他还多次提到要掌握核心技术，并指出核心技术受制于人是最大的隐患，而核心技术靠化缘是要不来的，只有自力更生。这些话语在今天看来，非常具有针对性和前瞻性。 网络信息技术是全球研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的技术创新领域，是全球技术创新的竞争高地。我们要顺应这一趋势，大力发展核心技术，加强关键信息基础设施安全保障，完善网络治理体系。要紧紧牵住核心技术自主创新这个“牛鼻子”，抓紧突破网络发展的前沿技术和具有国际竞争力的关键核心技术，加快推进国产自主可控替代计划，构建安全可控的信息技术体系。 要改革科技研发投入产出机制和科研成果转化机制，实施网络信息领域核心技术设备攻坚战略，推动高性能计算、移动通信、量子通信、核心芯片、操作系统等研发和应用取得重大突破。 下文为中国芯片深度分析,值得一读! 中国芯波动向上，市场规模超4000亿美元 半导体是电子产品的核心，信息产业的基石。 半导体行业因具有下游应用广泛、生产技术工序多、产品种类多、技术更新换代快、投资高风险大等特点，产业链从集成化到垂直化分工越来越明确，并经历了两次空间上的产业转移

　　卷积神经网络，简称CNN，常用于视觉图像分析的深度学习的人工神经网络。形象地来说，这些网络结构就是由生物的神经元抽象拟合而成的。正如，每个生物神经元可以相互通信一般，CNN根据输入产生类似的通信输出。 　　若要论CNN的起源，那大概就是1980年代初了，随着最近技术的迅猛进步和计算能力的不断强大，CNN就此流行起来。简而言之，CNN技术允许在合理的时间内，利用其自身性和扩展性的算法对大量数据和复杂训练进行卷积维度的“神经”运算。目前，CNN主要应用于：基于人工智能的虚拟助手、自动照片标记、视频标记和自动驾驶汽车等方面。 一、卷积神经网络与常规神经网络的区别 CNN能处理分辨率更高的图像，解决常规神经网络不能解决的巨大计算开销问题；举个例子：如果考虑一个大小为224224个和3个通道的图像，它对应于224x224x3=150528的输入特性。一个典型的具有1000个节点的隐层神经网络在第一层本身就有150528×1000个参数。这对于常规神经网络来说，根本就难以估量； 具有检测不变性(Translation invariance)的特性，不管在识别过程中的哪个微时间阶段，或者图像识别的局部区域大小，都具有客观识物不变性质。 二、CNN的工作机制和原理 　　卷积层都是基于卷积的数学运算。卷积层由一组滤波器组成，就像一个二维数字矩阵。然后，滤波器与输入图像合并以产生输出

本文主要写给没接触过编程，python是其第一门语言的纯小白 旨在用最快速的方法帮助纯小白掌握python 存在问题 市面上的python教程一般存在一个问题，它看似写着零基础，但是默认是给接触过编程，只是没学过python的人看的。很多常识性知识都略过去了。 列举我当时的入门方式 1、慕课网的python入门，http://www.imooc.com/learn/177 这个是针对纯小白的，课后作业有交互能跟着写代码，很不错 2、《与孩子一起写编程》，听说蛮适合纯小白的 链接：https://pan.baidu.com/s/1nTnmCuGCHjEdWNXW9zOE6g 密码：i4qg 3、廖雪峰的python基础， https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000 其实这个教程对纯小白来说并不友好，它更适合有编程基础但没接触过python的人看，可以等你看过几个教程后再来看它 参考 菜鸟教程python3，http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html python 学习环境 1、pycharm 社区版，配置简单、界面友好，免费 2、python3已经很成熟了，放在两年前很多人会用python2.7

机器学习是一门多领域交叉学科，需要很多知识储备。 对于机器学习，很多人也只是一知半解，想要知其然、究其实，但是面对各种各样的书籍、文章却无从下手，摸不清门路。 小白该具备哪些知识点呢？ 01 概念初识 机器学习领域内有很多专业术语，如繁星一般，穿插在各种技术文档、文献、书籍等资料中。学习机器学习的第一步就是了解这些专业术语，能够“读懂”各类文档。下面是一些比较常见的概念和定义： 实例： 表示具体的一件事物，可以是一本书，一只鸟等等，实例具有诸多属性，比如鸟的羽毛颜色、翅膀长度、鸟喙形状等等，我们可以凭借这些属性来判断鸟属于什么种类。 标签： 标签表示我们所关注的实例的“结果”或者“类型”，它是机器学习系统中预测的结果，或者是训练数据中所标识的正确答案。比如一本书可能是中文图书，也可能是外文图书，这就是这本书的标签或者说分类。 属性： 属性表示实例本身所具有的特性，实例与属性密不可分。实例往往具有很多属性，而在机器学习过程中，我们只关注对实例打标签有意义的属性。比如在判断书属于什么种类时，很明显出版时间这一属性对我们做决策并没有太大意义。 样本： 样本代表实例和实例标签的结合，用于模型训练和效果测试。在模型训练过程中，我们用大量实例的属性值（或特征）以及标签去调节模型中的参数，在测试阶段，使用训练好的模型输入实例的属性值，将模型的预测结果与对应实例的标签做对比。 大数据：

天猫商品数据爬虫使用教程 下载chrome浏览器 查看chrome浏览器的版本号，下载对应版本号的chromedriver驱动 pip安装下列包 pip install selenium pip install pyquery 登录微博，并通过微博绑定淘宝账号密码 在main中填写chromedriver的绝对路径 在main中填写微博账号密码 #改成你的chromedriver的完整路径地址 chromedriver_path = "/Users/bird/Desktop/chromedriver.exe" #改成你的微博账号 weibo_username = "改成你的微博账号" #改成你的微博密码 weibo_password = "改成你的微博密码" 效果演示图片 项目源码 # -*- coding: utf-8 -*- from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver import

dso 1.1. Motivation 本文提出的单目视觉测距法的直接和稀疏公式是出于以下考虑因素; （1）直接： 关键点的主要优点之一是它们能够为使用现成的商品相机拍摄的图像中存在的光度和几何失真提供稳健性。 例如自动曝光变化，非线性响应功能（伽马校正/白平衡），镜头衰减（渐晕），去连接伪像，或甚至由滚动快门引起的强烈几何失真。 同时，对于介绍中提到的所有用例，数百万台设备（并且已经）配备了专门用于为计算机视觉算法提供数据的摄像机，而不是为人类消费捕获图像。 这些摄像机应该并且将被设计为提供完整的传感器模型，并以最能为处理算法提供服务的方式捕获数据： 例如，自动曝光和伽马校正不是未知的噪声源，而是提供更好图像数据的功能 - 可以合并到模型中，使获得的数据更具信息性。 由于直接方法将完整的图像形成过程建模为像素强度，因此它可以从更精确的传感器模型中获益。 直接公式的主要好处之一是它不需要一个点本身可以识别，从而允许更精细的几何表示（像素反向深度）。 此外，我们可以从所有可用数据中进行采样 - 包括边缘和弱强度变化 - 生成更完整的模型，并在稀疏纹理环境中提供更强大的稳健性。 (2)稀疏： 添加几何体之前的主要缺点是引入几何参数之间的相关性，这使得实时统计上一致的联合优化不可行（参见图2）。 2.2模型公式 我们将在目标帧I j中观察到的参考帧I i中的点p

我们都知道去年开始就业形势就不太好，尤其是程序员群体，好多人辞职后找不到合适的工作。同时越来越多中小企业出现了大厂、名校的求职者，就业形势的严峻性可见一斑。今天这篇文章结合 19 年上半年的就业数据做一个简单的分析总结，看看目前整体的形势，给各位一个参考。 公众号 「渡码」 ，回复 就业 查看各平台详细的分析报告 先看看中国就业研究所和智联招聘联合发布的 19 年二季度就业报告，指标为智联招聘全站的数据。 上图中黄线代表招聘需求人数，灰线代表求职人数，可以明显的看到 18 年 Q1 需求人数暴跌但需求人数持续上升（红框标注）。同时，19 年二季度招聘需求人数略有增长，但求职申请人数没有相应的上涨，估计是大家换工作的态度变得谨慎了。 然后我们再看看互联网行业的就业情况，分别看看拉勾网、脉脉和 Boss 直聘分别发布的数据。 1、拉勾网 可以看到互联网企业的增速从 18 年明显下降，19年一季度同比之前年份增速是最低的。 19年初求职者月均登录拉勾网次数翻倍，求职者更加活跃，大概率与裁员潮有关联。 目标候选人工作年限越长，招聘难度越大。当经济环境不好的时候，企业招聘高级别人才一定是更谨慎的。 2、脉脉 IT互联网的竞争度还是挺高的，18 年底互联网行业频繁爆出缩招新闻，IT互联网的竞争度从 18 年的 1.3 上涨到 19 年的 2.1 相对上涨了 60%。 从 18

作者：西南交通大学研究生导师邸志雄博士。 四月初，谷歌大脑团队使用 AI 进行芯片布局的一篇相关研究论文《Chip Placement with Deep Reinforcement Learning》在 ArXiv 上公布。在 Azalia Mirhoseini 这篇 ArXiv 论文中，她和谷歌高级软件工程师 Anna Goldie 表示，对芯片设计进行了足够长时间的学习之后，团队开发的算法可在不到 24 小时的时间内为谷歌 TPU 完成设计，且在功耗、性能、面积都超过了人类专家数周的设计成果。她们认为，理想情况下，新设计出的芯片应该能够很好地满足当今 AI 算法的需求，“如果 AI 能够缩短芯片的设计周期，在硬件与 AI 算法之间建立共生关系，会进一步推动彼此的进步”。 这篇论文发表之后，业界为之震动。这是Azalia本人汇总了美国科技媒体的反馈。 在国内，包括机器之心、智东西、MIT科技评论等知名媒体在都迅速发表了此项成果的评论。前期笔者也对这篇论文的背景做了简单的汇总和整理，并发表在西电潘伟涛老师的微信公众号“网络交换FPGA”上，也被“半导体行业观察”等多个公众号转载。而本篇文章主要对《Chip Placement with Deep Reinforcement Learning》做一个简要的技术解读。 大背景：EDA发展史 1.1 EDA发展史的三个时代 2003年

“数据私房菜”已开通微信群，汇聚 3000+ 位小伙伴一同成长学习，加Andy为微信好友（微信号： AndyFeo ）申请入群，让我们共建一个 成长型 数据社 区，《数据私房菜》致力于为您提供大数据行业知识干货、就业职位、专业讲座等对每一位 有价值 的信息。 没有稳定的工作，只有稳定的能力 最近看到一个消息，事业单位分类改革将在2020年底前全部实现。其实从去年开始，就有很多关于事业单位改革的消息。 有报道指出，从2019年初到现在，事业单位改革的任务已经完成了将近一半。如今，多方消息都表明取消事业编制已成定局。 事业单位改革最大的变化就是，从事生产经营活动的事业单位，全部转企改制。 原本捧着“铁饭碗”的编制职员将转成合同工，工资情况按照收支情况进行发放，工资和公司效益挂钩。 还有很多人眼中“铁饭碗”单位—— 银行，也在不断裁员。 在国内，单单2019年上半年，国有六大行便减员3.4万人，大幅超过2018年全年的2.8万人。其中作为最大行的工商银行，更是半年就减员超过了1万人。 更为可怕的是，随着人工智能时代的到来，很多人的岗位，都将被机器人取代。 武汉大学质量发展战略研究院的最新调查结果：未来5年，机械和机器人将取代中国近5%的工人。而在近两年，机器人已经取代了9.4%的初中及以下学历工人。 无数事实都在揭开一个真相：这个世界的工作，早已没有绝对稳定可言。 那么新经济时代下

一、分析需要爬取的网站 ①、打开官方王者荣耀壁纸网站 网站地址：https://pvp.qq.com/web201605/wallpaper.shtml ②、快捷键F12，调出控制台进行抓包 ③、找到正确的链接并分析 ④、查看返回数据格式 ⑤、解析url链接 ⑥、查看url内容是否是所需图片，发现其实是缩略图 ⑦、那就去分析网站，随便点开一张壁纸，查看指定格式的链接 ⑧、找到目标地址 ⑨、分析目标链接和缩略图的链接区别 缩略图：http://shp.qpic.cn/ishow/2735090714/1599460171_84828260_8311_sProdImgNo_6.jpg/200 目标图：http://shp.qpic.cn/ishow/2735090714/1599460171_84828260_8311_sProdImgNo_6.jpg/0 可以知道，将指定格式的缩略图地址后面200替换成0就是目标真实图片 二、爬虫代码 ①、至此，爬虫分析完成，爬虫完整代码如下 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 ''' #------------------------------------------------------------------- # CONFIDENTIAL --- CUSTOM STUDIOS #--------