机器学习

0 前言 在本文中，我将向您展示Python中最常见的5个特性。有经验的Python开发人员可能认识其中一些。然而，这对其他人仍将是未知的。 1 ... 是的，你没看错，在Python中...是一个有效的构造。...是称为省略号的单例对象。如果你把它输入到Python解释器中，你可以看到它: >>> ... Ellipsis 根据官方文档，省略号是“一种特殊值，主要与用户定义容器数据类型的扩展切片语法结合使用”。它有两个主要的用例。一种是在空函数中充当占位符体。另一个是Numpy，作为一个切片项，就像文档中描述的那样。 函数的占位符 def my_awesome_function () : ... 这相当于: def my_awesome_function () : Ellipsis 还有这个： def my_awesome_function () : pass 注意，我不是说pass =…我只是说作为函数体，结果是一样的。事实上，您可以使用任何东西作为占位符。 Numpy 下面的代码基本上意味着创建一个矩阵数组。每个矩阵是3×3。然后获取所有最内部矩阵的第二列(numpy数组基于0)。 import numpy as np >> > array = np.arange( 27 ).reshape( 3 , 3 , 3 ) >> > array array([[[ 0 , 1 ,

翻译：徐雪姣 欢迎访问 网易云社区 ，了解更多网易技术产品运营经验。 看看你的邮件营销和Mailchimp 成千上万的用户的平均打开率，点击率，退回率和退订率相比较的结果。 Mailchimp各行业用户平均邮件活动统计 在Mailchimp 的免费报告中，有许多关于 邮件 营销和 营销自动化 的，你可能会好奇，你们公司的统计结果和其他同领域的公司相比如何？ 像你们这样的公司，一般是想要怎样的打开率？怎样的退订率算是比较高的？可接受的恶意投诉率是多少？关联的点越多越好。 Mailchimp 每个月向他们几百万的用户发送数十亿的邮件。不用说，我们需要追踪大量的数据。因此我们浏览了从系统（里面激活了这次追踪统计，也记录了用户登记的所属产业）发送出去的几亿万封邮件，计算出每个产业平均的打开率，点击率，软性退回，强制退回和恶意投诉率。 我们只追踪了那些至少向1000位订阅者投递的活动，但这些统计并不全是出自对那些有着几百万美元营销预算和敬业的邮件营销团队的大型公司的调查。我们的客户群体涵盖了1人创业公司至财富500强公司， 因此这个数据代表了整个范围。 以下就是在一个产业领域里面同类型公司的比较。 更新于2018年3月 产业 打开率 点击率 软性退回 强制退回 恶意投诉率 退订率 无标签用户 21.09% 2.61% 0.61% 0.39% 0.012% 0.23% 农副食品 23.12%

刚刚，正在进行中的 EMNLP 2020 大会公布了一系列奖项，其中最佳论文奖由加州大学伯克利分校的研究者获得，爱丁堡大学华人博士生 Yanpeng Zhao 为一作的论文获得了最佳论文荣誉提名奖（共 4 篇论文获此奖项）。另外，本届大会的最佳 Demo 奖由大家非常熟悉的 Hugging Face 团队摘得。 机器之心报道，编辑：魔王、杜伟、小舟。 EMNLP 是国际语言学会（ACL）下属的 SIGDAT 小组主办的自然语言处理领域的顶级国际会议，每年举办一次。受疫情影响，今年的 EMNLP 会议以线上形式举行。 EMNLP 2020 共收到投稿 3677 篇，其中有效投稿为 3359 篇，接收论文数量为 752 篇，包括长论文 602 篇、短论文 150 篇。 从接收率看，EMNLP 2020 的论文接受率创下新低，为 22.4%。其中长论文接收率为 24.6%，短论文接收率为 16.6%。 根据大会公布信息，美国、中国、英国、德国、印度、加拿大、日本的论文投稿量最多，中美两国均有 1000 余篇论文投稿。而就各国论文接收率而言，英国、新加坡和丹麦的论文接收率名列前茅，中国的论文接收率仅有 13.2%，低于大会平均接收率。 另外，我们参考了 Aminer 平台对于 EMNLP 2020 会议的统计数据。从热门选题来看，EMNLP 2020 会议涉及了语言模型、神经机器翻译

中小企业行业内部的竞争日趋激烈,交货周期、产品报价以及对产品质量的管控都是企业能否从同类型企业中脱颖而出的关键点。为了提高企业的竞争力，推动企业内部转型，众多中小企业选择购买云ERP系统对企业进行信息化管理。 云ERP如何助力企业管理 在云环境下，ERP套件被解耦为单一可结合的组模块，用户可以通过购买相应的云服务配置来对这些模块进行访问和应用，从而实现中小企业定制化ERP系统的需求。 财务模块 云ERP系统将业务数据与财务数据相整合，使企业能够简单而有效地追踪财务资金的走向，优化现金流。系统自动化计算财务数据，加速了应收账款的收款进程。 生产模块 云ERP系统对企业生产订单进行全生产过程的管理，从前期生产计划制定到排产，中期生产领料与工艺制造，以及后期成品完成与质量检验。管理订单交货周期，提高生产效率。 供应链模块 云ERP系统通过有效的供应链管理协助企业适应多变的外部市场，优化物料的需求和供应计划，选择合适的供应商并根据实际生产订单和生产物料库存情况按需采购。 销售模块 云ERP系统可以协助企业市场部门更好地开展市场营销的相关事项，对产品的市场开发、销售线索生产等工作提供智能化的数据预测，监控销售和服务交易，以及时作出反应。 ERP上云的好处有哪些 • 将离线数据迁移到云端，企业用户能够更方便地读取并访问业务数据。 • 云ERP系统的即时性使得企业可以快速对新机会做出反应

　　学习人工智能除了要构建自己的基础知识框架以外，还要注重实战项目的练习，这样才能达到灵活掌握人工智能技术的目的。因此，大家在选择人工智能培训机构的时候，一定要考察培训课程中有没有实战项目。以博学谷的人工智能培训课程为例，下面一起来看看相关的实战项目内容。 　　实战项目一：人脸识别打卡 　　随着人工智能时代的到来，各大厂纷纷投入大量的人力物力进军人工智能领域。学习掌握大厂AI技术，可以使我们更快捷的实现业务场景智能化。本次人工智能培训主要介绍了百度AI的三大平台：机器学习平台、深度学习平台、人工智能平台，并对人工智能平台包含的三大主流技术：图像、语音、自然语言处理进行了深入讲解，最后以“人脸识别打卡”案例，详细讲解了项目架构设计和开发流程。学完本课程，不仅可以掌握图像、语音和自然语言处理API的使用，而且可以利用API实现具体应用的开发。 　　实战项目二：商品物体检测 　　物体检测是计算机视觉中最常见应用之一，有极为广泛的用途。本课程从目标检测算法出发，对各个算法进行了全面细致的讲解，然后讲解了数据集标记与处理的相关内容，最后以一个实战项目“商品物体检测”为例，讲解了整个项目的架构设计，以及整个项目的开发流程。学完本课程不仅可以掌握目标检测算法的原理、模型训练工具的使用，而且可以掌握利用TensorFlow Serving完成模型部署以及客户端编写能力。 　　实战项目三：AI游戏

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Instant Object Detection in Lidar Point Clouds 传感器：VLP-64 主要工作：完整的激光雷达语义环境感知方案，通过将点云投影到地面栅格图，按照点的密度和最高高度、最大高度差，将点云分为建筑物表面、低矮物体、较高物体，而后按照点云的密度变化将点云进行聚类，再讲点云按照最大面积的方向，投影为90*90的深度图，通过CNN进行分类，最后一步是按照环境的语义信息进行分类结果的纠正，修正点云聚类等造成的错误。 数据集为： 需要联系作者获取密码方可下载 Pedestrian Recognition Using High-definition LIDAR 发表于2011的IEEE会议论文 文章主要是在三维点云中进行行人检测,主要关键部分有以下两点: 特征提取:提出了Z方向的分块点云密度作为特征,将点云块的反射强度作为特征算子的输入值,考虑了反射强度的信息,对于较远的目标,集合信息较弱的情况下,效果提升明显. 将之前提取的特征向量作为输入,采用SVM算法进行分类,文章的效果提升明显. The slice feature and the distribution of the reflection intensities are proposed to improve the recognition performance at a long

作者 | Hengtee Lim 翻译 | Katie，责编 | 晋兆雨 出品 | AI科技大本营 头图 | 付费下载于视觉中国 机器学习中的数据偏差是一种错误， 其中数据集的某些元素比其他元素具有更大的权重和或表示 。有偏见的数据集不能准确地表示模型的用例，从而导致结果偏斜，准确性水平低和分析错误。 通常，用于机器学习项目的训练数据必须代表现实世界。这很重要，因为这些数据是机器学习如何完成其工作的方式。数据偏差可能会发生在从人类报告和选择偏差到算法和解释偏差的一系列区域中。下图是仅在数据收集和注释阶段可能出现的各种偏差的一个很好的示例。 解决机器学习项目中的数据偏差意味着首先确定它在哪里。只有在知道存在偏见的地方之后，你才可以采取必要的措施来纠正它，无论是解决数据不足还是改善注释过程的问题。考虑到这一点，请务必对数据的范围，质量和处理保持警惕，以免产生偏差。这不仅影响模型的准确性，而且还会涉及道德，公平和包容性问题。 下面，我列出了机器学习中最常见的7种数据偏见类型，以帮助你分析和了解其发生的位置以及你可以采取的措施。 （如果你需要有关机器学习项目的数据收集和数据标签的更多信息，请在阅读本文的其余部分之前，这里有一个链接，可详细了解有关机器学习的训练数据。） 数据偏差的类型 尽管并不详尽，但此列表包含了该领域中数据偏见的常见示例，以及其发生位置的示例。 样本偏差

　　随着AI技术的第三次崛起，我们迎来了人工智能的时代。在深度学习不断突破和发展的形势下，人工智能在许多领域都有了不同程度的应用随之而来的是人工智能相关人才的紧缺。如今，人工智能工程师已然成为了人人追捧的香饽饽。那么，人工智能工程师一般需要学什么呢? Python基础、数据科学库、机器学习、深度学习、自然语言处理、数据挖掘以及图像处理这些知识点一个都不能少。 　　1、编程语言 　　众所周知，Python是人工智能的首选语言，因此人工智能工程师一定要掌握 Python基础。比如说Python环境配置、数值运算、字符串操作、数据结构、判断结构、循环结构以及模块与包等等基础语言，而且必须熟练掌握。当然熟练掌握的意思不是看过一遍理论基础就行，还要懂得实践和应用。因此，在学习 Python基础语法的时候就要多敲敲代码，做做相应的练习。 　　2、数据科学库 　　科学计算库的学习内容包括Numpy概述、Array数组、数组结构、数组类型、数值运算、排序操作、数组形状操作、数组生成函数、常用生成函数等等。除此之外，数据科学库还涉及数据分析处理库、可视化库Matplotlib和可视化库Seaborn。 　　3、人工智能核心技术 　　说到人工智能，就不得不提机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术和实现原理。机器学习有各种算法需要学习，比如线性回归算法、逻辑回归算法、决策树贝叶斯算法