人工智能

各位有三AI的读者朋友大家好呀~我是刚刚更新完结的【人脸表情识别】专栏的作者，一名仍然在读的研究生。在分享完我的专栏内容后，分享一下我这枚CV小白与有三 AI 的故事。 认识有三AI 我本科的专业是软件工程，因此较早的时候就开始追随学院中兴起人工智能“潮流”，申报了一个动作识别相关的课题项目。 而凭借着静茹姐给我的勇气，对AI，对CV一无所知的我，开始了从零开始的探索道路。 那个时候，身边没什么人带，跟几个小伙伴找很多资料，走了很多很多的坑。印象特别深的就是，看了很多知乎的回答，跑去看西瓜书、花书等“神书”。当然，这里并非想说西瓜书等不好，相反当你接触越多AI的知识，这些“殿堂级别”的书籍肯定能让你更上一层台阶。但是，我作为一个小白，看完之后还是不！会！敲！代！码！呀！！！（更别说里面的内容也只是看得似懂非懂）当然之后，还是一步一步完成了项目，实际效果嘛，因为是懵懵懂懂做出来的，就很一般。 快毕业的时候，因为需要结题、写小论文、写毕业论文，所以又重新向当年一样找资料，这个时候去看知乎的时候，就看到很多有三AI的回答，也看到了有三AI写的相关综述（ 【技术综述】视频分类/行为识别研究综述，从数据集到方法 ），不过当时并未深入了解，只是在脑海里留下，有三AI是个回答得不错，写综述写得很好的个人/媒体，这算是我对有三AI最初的了解跟接触。 从深入了解到成为专栏作者 成为研究生之后

数据分析师岗位前景大好，很多人光靠这个当兼职，都能月收过万，所以 学习数据分析肯定是“赶早不赶晚”。 我用我的一段亲身经历告诉大家，“ 跳槽大厂数分岗位，到底需要准备什么？ ” 之前我简历里带了一个 数据分析实战经验 ，项目不大不小，本来是想用来美化简历，最后成了让我 斩获大厂offer的关键 。 相比之下我朋友就没那么幸运，他信心满满准备了3个自以为很全面的demo，没想到在初面就下车了，他还跟我诉苦，想想之前花了两个月时间来准备，最后成了一场空。 （这就好比谈恋爱，你谈过3个女朋友，但每个都是不适合自己，最后时间和经历都耗费了，却只能眼睁睁看着别人幸福的步入婚姻殿堂） 后来我给他找了一套 自学数据分析和跳槽大厂数分岗位必备的直播课 —— 网易云课堂推出的 《3天 数据分析实战 训 练营》 在这三节课里，网易特邀数据架构讲师——“证书狂魔”Mars老师，通过直播 现场教学和实战的同时，开放互动参与学习。 （深度学习DeepLearning.ai实验室认证） （微软/甲骨文/Cloudera等公司颁发的数据分析证书） 不仅所有的问题都有解答，而且还能 跟随直播参与实战 ，从而锻炼量化交易能力，快速学习数据可视化，迅速提升数据分析能力。带你少走弯路，真正实现从入门到大神！ 3天数据分析量化实战营直播主题 Day1 20:00 & 数据可视化入门： 60分钟

一直认为推荐引擎可以是很简单AI应用，也可以是最有潜力做复杂的。 数字化时代之前的推荐是怎么做的。试想一个初次当家的小姑娘跑进百货商店，和售货员阿姨说:"我想买一块香皂，阿姨有什么推荐的吗?”售货价上一共只有三款香皂，售货员阿姨根据记忆，嗯，这么大的小姑娘一般都是选这款，于是就推荐了这款。这个过程数字化之后，就是最简单的推荐引擎。 随着物资越来越丰富，香皂选项可能上升到几千种，香皂的属性从只有价格和香味扩展为功能，成分，产地等几十上百个属性后，每个人的需求也更加精细化，那售货员阿姨的推荐就没那么简单了。这也是一般购物网站的推荐引擎需要实现的功能，从琳琅满目的商品中做推荐。每个用户都用一个矢量来表示，其中每个元素都对应一个用户属性，比如说性别，年龄，区域，终端设备，访问时间，消费级别，购物欲…,你可能会质疑，用户终端设备信息有什么用，用户的购物欲是怎么得到。因为本文是讲推荐引擎，所以不跑题去讨论这个了，有兴趣的可以参考之前的一篇文章<最了解你的人是谁----是他是她还是它>。有了这个用户属性后，要在顾客数据库里找出最相近的那个用户或一组用户，把他们的选择推荐出去就好啦。 可能你还是会觉得这很简单。但仔细一想，很容易就会发现两个问题。 问题一，当你的数据库客户有几个million，用户属性增多后，实时的找出最相似的用户，计算量相当惊人。而作为在线推荐，据实验统计

人工智能在很多领域为人类带来了便利，自动驾驶便是其中最火热的领域之一。 由于不容易体验到，不少人都觉得自动驾驶技术离现实生活还有一段距离。 但事实情况却并非如此，在技术和法规不断发展完善的背景下，自动驾驶技术已经进入了我们的生活。 早在2018年底，百度Apollo自动驾驶全场景车就已经在长沙亮相，并完成高速场景自动驾驶车路协同演示。 去年9月，百度便在长沙宣布，即日起，普通长沙市民可申请试乘体验自动驾驶出租车。 今年10月11日，百度官方宣布，即日起，百度自动驾驶出租车服务在北京全面开放。 北京的朋友们可在海淀区、亦庄的自动驾驶出租车站点，无需预约，直接下单免费试乘自动驾驶出租车服务。 此次的自动驾驶出租车活动时间为10月10日-11月6日，运营时段为周一至周日的10:00-16:00，法定节假日除外。 若想体验免费自动驾驶出租车的话，大家可以通过以下两种方式打车： 1、打开百度地图，选择“打车－自动驾驶－选择上下车站点－选择乘车人数－立即呼叫Apollo GO”等选项后，就能直接约车。 2、下载并打开Apollo GO的App，选择上下车站点 - 选择乘车人数 - 立即呼叫Apollo GO。 根据百度官方介绍，用户参与乘车体验后，还可在工作人员处领取礼品。 需要再次提醒大家的是，当前的百度自动驾驶出租车服务体验，上下车均需要在指定的数十个站点。 如果不清楚指定乘车点

摘要：数字化转型的本质是：在 “数据+算法” 定义的世界中，以智能数据服务的流动，化解复杂系统的不确定性，优化资源配置效率，构建企业新型竞争优势。我们要换一个视角，我们从一种静态思维、机械化思维，走向生态思维、系统思维。企业竞争的本质就是资源配置效率的竞争，就是要以数据自动流动化解复杂系统的不确定性，优化企业资源的配置效率。 数据是基础 以客户需求为中心，以数据为资产，以技术为手段，以人才为依托，构建能快速满足客户需求的支持业务创新的技术平台体系，支撑客户服务和业务创新。 数字化 数字化就是要通过各种技术手段收集企业日常运营和创新所需的数据；客户使用产品或服务的体验数据；市场变化数据；行业趋势数据等等，形成企业日常运营的全景图、客户全景图、产品全景图、市场变化及行业趋势全景图等，从而提升企业运营效率，创造新的业务模式。企业通过数字化手段挖掘数据的价值，可以发现企业运营中可以改善的地方，甚至开发新的业务模式。 数据是生产资料 数据是数字化的基本的生产资料，数据的质量直接决定了数字化的能力、所能达到的深度和广度。我们一再强调数据治理，强调数据的重要性，把数据提升到企业的核心资产上来，也是因为高质量数据所能带来的高价值。社会经济全面数据化，所有企业必须用数据发展。数据已成为企业的核心资产，将数据资产进行有效的管理和使用，是数字化转型的重点。要管理和使用数据，数据治理是难点

作者|胡杨 来源|智能相对论（aixdlun） 就在大家围着AI讲故事的瞬间，电视行业也没闲着，而且还加上了“激光”。 5月15日极米科技在发布无屏电视H2、H2 Slim之外，还重点推出了激光电视皓·LUNE，并把价格拉到了万元级：10999元。随后，5月17日，海信发布L5和L7系列4K激光电视，其中海信80吋L5 4K激光电视的价格也到了2万元以下。 初步统计，目前推出激光电视产品的品牌不下二十家，可分为4大类： 1 、传统彩电品牌， 如海信、长虹，作为行业中的“扛旗者”，他们熟悉彩电业，并拥有市场口碑和渠道资源。 2 、互联网概念新势力， 如极米、小米、艾洛维等，他们具有互联网思维，要么基于成本定价，比如小米，希望快速打开销路；要么提出“品价比”，如极米，希望通过提供既优质又亲民的价格，来满足消费升级的需求。 3 、传统投影品牌， 如索尼、明基等，他们深耕“投影”圈，具有垄断资源，是激光显示市场多元化发展的主力军。 4 、本土投影品牌， 如光峰、美乐等。 如今，激光电视正从“专属精密仪器”逐步变身为“普通家用消费品”，成为点燃电视行业的一束明光，但这场四国大战谁会输谁能赢？ 一 猝不及防，大家磨刀霍霍向“激光电视” 回答这个问题之前，我们不妨先问问为什么激光电视能火。 尽管激光电视进入市场才三四年，但市场发展超乎想象，这除了消费升级热潮外

如果你想了解Python和JavaScript之间的区别，那么本文适合你。 这两种语言非常流行且功能强大，但是它们之间确实存在关键差异，我们将在这里详细介绍它们。 在本文中，你将学习： Python和JavaScript在现实世界中的不同应用。 Python和JavaScript之间关键的语法和功能差异。 让我们开始！ ✨ Python VS JavaScript：实际应用 我们将从快速浏览它们的实际应用程序开始。 Python 由于其强大的功能和多功能性，Python已经成为世界上几乎每一个科学应用程序中必不可少的工具，它是一种支持不同编程范式的通用编程语言。 它广泛用于科学和专业应用，包括数据科学、人工智能、机器学习、计算机科学教育、计算机视觉和图像处理、医学、生物学甚至天文学。 它还用于Web开发，这是我们可以开始将其应用程序与JavaScript应用程序进行比较的地方。Python用于后端开发，这是Web开发领域，负责创建用户看不见的元素，例如应用程序的服务器端。 JavaScript 尽管可以使用Python开发Web应用程序的后端部分，但是可以使用JavaScript开发应用程序的后端和前端。 前端是用户看到并与之交互的应用程序部分。每当你看到网站或Web应用程序或与之交互时，即在“幕后”使用JavaScript。 同样，当你与移动应用程序进行交互时

https://zhuanlan.zhihu.com/p/106015466 编者按 在对数据处理的过程中，除了前期对数据的清洗，更多的工作是需要根据不同的分析需求对数据进行整合。比如需要统计某类数据的出现次数，或者需要按照不同级别来分别统计等等。为满足这些需求，比较常用的方法即分组和聚合。幸运的是，pandas中完美支持了这样的功能，掌握好pandas中这些功能，可以使数据处理的效率大大提高。这篇文章就通过一些基础而又十分扎实的例子带大家一起学习一下这些方法。 文章作者：周岩 王转转 责任编辑：周岩 @书生 文章发表于 微信公众号【运筹OR帷幄】： 数据科学|pandas教程--分组和聚合 欢迎原链接转发，转载请私信 @运筹OR帷幄 获取信息，盗版必究。 敬请关注和扩散本专栏及同名公众号，会邀请 全球知名学者 发布运筹学、人工智能中优化理论等相关干货、 知乎Live 及行业动态 更多精彩文章，欢迎访问我们的机构号： @运筹OR帷幄 数据的分组与聚合是关系型数据库中比较常见术语。使用数据库时，我们利用查询操作对各列或各行中的数据进行分组，可以针对其中的每一组数据进行各种不同的操作。 pandas的DataFrame数据结构也为我们提供了类似的功能，可以非常方便地对DataFrame进行变换。我们可以把生成的数据保存到python字典中，然后利用这些数据来创建一个python

摘要： 充电团聚云上见，顺便攒攒压岁钱。 春！节！倒！计！时！啦！ 农历新年即将到来，热闹的过年氛围逐渐弥漫，华为云社区先给大家拜个早年，祝所有小伙伴们 新春快乐，牛年大吉！ 回望2020年，社区涌现了许多干货满满的技术文章、妙趣横生的短视频、精彩纷呈的内容激励活动 …… 值此岁末年初，我们选取其中最好玩、最有料、最“有钱”的内容，打包成五个新春大礼包。无论你是原地过年，还是回趟老家，在这个特别的春节里，就让华为云社区有趣又有料的干货，陪你度过一个幸福的科技年。 也祝大家在新的一年里牛气冲天、升职加薪、技术更上一层楼。 1、Copy攻城狮信手”粘“来 AI 对对联 农历新年将至，用ModelArts训练一个AI对联神器，实现春联自动生成。华为云也推出了AI写春联、送祝福的小程序（微信搜索『EI体验空间』），一起来感受满满的年味。 2、零代码创建专属聊天机器人，拜年猜谜陪唠嗑 华为云对话机器人产品专家鑫哥，手把手教你零代码创建虚拟小伙伴，小白也能快速上手，过年在家和它唠唠嗑。 【这个春节不远行，云上充电任你赢】来华为云社区，接任务领新年红包啦 华为云社区内容共创者火热招募中，免费学习大厂资料，提升内容编辑能力，整理输出沉淀思考，还能赢取红包奖励。 1、大型魔幻喜剧贺岁片之包不同的沙雕敏捷，看天选之子如何逆袭 华为云DevCloud敏捷专家组倾情奉献，首创 开发者大男主逆袭升级流剧情

什么是逆序对: 设 A 为一个有 n 个数字的有序集 (n> 1 )，其中所有数字各不相同。 如果存在正整数 i, j 使得 1 ≤ i < j ≤ n 而且 A[i] > A[j]，则 <A[i], A[j]> 这个有序对称为 A 的一个逆序对，也称作逆序数。 如果还是不懂请点 这里 怎么求逆序对： 求逆序对就需要先介绍一种排序方法： 归并排序: 归并排序是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治策略分治法将问题分成一些小的问题然后递归求解. 举个例子： 输入n个数，要求从大到小排序： 【思路】：利用分治发（二分），从中间分开，再把左右依次分开，始终让小区间内的数从小到大，那么这是分治的思想（分而治之) 图解（来自dreamcatcher-cs的博客 ）： 让后利用一个新的数组把数据放过去，让后再放回来 代码： #include<iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cmath> #include <queue> #include <stack> #include <vector> #include <map> #include < string > #include <cstring> using namespace std; const int maxn= 999999999 ;