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RPA观察者
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RPA第一频道
AI带领RPA迈入新高地，RPA+AI引领企业数字化重塑
AI带领RPA迈入新高地，RPA+AI引领企业数字化重塑 作者：UB Store 人工智能（AI），从其问世以来，一直深受关注。不过近几十年的发展，并没有将它大范围普及。目前，AI应用场景的实际落地仍较为稀少，具...
RPA观察者
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RPA第一频道
通往人工智能第一步丨AI时代，RPA如何帮助企业问路精益化？
通往人工智能第一步丨AI时代，RPA如何帮助企业问路精益化？ 作者：UB Store 作为组织变革最具颠覆性的力量，AI（人工智能）自打从诞生之日起，就被寄予了厚望。 很多企业都想通过这一技术实现自身的...
icloudend
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SwiftUI与人工智能(机器学习)
SwiftUI 机器学习之如何计算均值Mean (教程含源码)
本文价值与收获看完本文后，您将能够作出下面的界面 实战需求 均值是机器学习的基础，类似我们常用的k-mean聚类算法其核心即使均值(mean)和标准差(standard deviation)。Swift标准库没有提供这些均值的原生...
张雨萌
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Python数据科学之路
【Python讲优化】S06E07 一元函数的极值：运用迭代法
在上一讲的末尾我们谈到，在实际的工程当中我们常常借助计算机程序，利用迭代法进行极值的求取，这里我们首先从一元函数入手，看看如何通过这种方法找到一元函数的极值点。 1.起步：用牛顿法解方...
icloudend
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SwiftUI与人工智能(机器学习)
SwiftUI机器学习入门之基础概念和万物识别App
什么是机器学习 机器学习是计算领域最热门的趋势之一，它通过创建计算机程序来快速且准确地概括和预测信息，类似于人类对类似信息的处理。随着主流媒体最近对机器学习的新颖应用进行大肆宣传，...
RPA观察者
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RPA第一频道
行业前沿丨如何看待RPA+AI？
行业前沿丨如何看待RPA+AI？ 数字化业务的成熟，离不开新技术的迭代与发展。而在这些新技术当中，人工智能（AI）和机器人流程自动化（RPA）对于企业的长远发展，意义重大。 关于RPA和AI的两份调查 权...
tigerneil
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踏踏实实学AI系列
ICLR 2020 强化学习论文合集
Dynamics-aware Unsupervised Skill Discovery Archit Sharma · Shixiang Gu · Sergey Levine · Vikash Kumar · Karol Hausman Rating: [8,8,8] OPENREVIEW Automated Curriculum Generation Through Setter-solver Interactions Andrew Lampinen · Sebastien Racaniere · Adam Santo...
upyun
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又拍云技术专栏
以图搜图系统概述及工程实践（下）
以图搜图系统工程实践 之前写过一篇概述: 以图搜图系统概述 。 以图搜图系统需要解决的主要问题是： 提取图像特征向量（用特征向量去表示一幅图像） 特征向量的相似度计算（寻找内容相似的图像...
upyun
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又拍云技术专栏
以图搜图系统概述及工程实践（上）
以图搜图系统概述 以图搜图指的是根据图像内容搜索出相似内容的图像。 构建一个以图搜图系统需要解决两个最关键的问题：首先，提取图像特征；其次，特征数据搜索引擎，即特征数据构建成数据库并...
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SwiftUI2020教程
基础16之 移动开发中应用机器学习和人工智能的推荐方案
iOS 程序员你该学习点机器学习和AI技术了 我们应该感谢新技术飞速发展，让当年很多需要博士学位的技能，变成了几行简单的代码。苹果推出CoreML组件让我们可以轻松的使用机器学习技术，让我们的手机...
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SwiftUI2020教程
基础16:iOS SwiftUI整合人工智能制作照片识别App（含全套源码2020教程）
人类即将进入人工智能时代，作为一个普通程序员我们除了增删改查之外，还应接触一下新的技术与事物。本文我将带领大家做个小demo，用SwiftUI和CoreML组件来制作一个识别物体的智能App 先看后学真把...
张雨萌
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Python数据科学之路
【Python讲优化】S06E02 从函数近似到泰勒级数
1.谈谈$\Delta y$与$dy$ 在上一讲的内容中，我们提到了利用$\frac{dy}{dx}$来表示因变量$y$关于自变量$x$的导数，而我们到目前为止，都是将其作为一个整体来看待的。在这一讲的开头，我们尝试分别来单独讨论$...
张雨萌
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Python数据科学之路
【Python讲概率】S05E09 深入解析极大似然估计
从这一节开始，我们来介绍统计推断的具体方法。 1.统计推断的两大学派 在统计领域，有两种对立的思想学派：贝叶斯学派和经典学派（也称频率学派），他们之间最重要的区别就是如何看待被估计的未...
张雨萌
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Python数据科学之路
【python讲概率】S05E07 大数定律与中心极限定理
1.一个背景话题 本节课我们来介绍概率统计当中的极限思维，我们首先从一个大家都非常熟悉的场景切入来展开我们本节内容的讨论。 比如说，我们想获得本省$15$岁男生的平均身高，这时你会怎么做？显...
秦夏
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漫谈大数据
Apache Hive 是怎样做基于代价的优化的？
上一篇文章讲了 Apache Calcite 为什么能这么流行。今天我们看一个实际的应用，来聊下 Hive 是怎么利用 Calcite 做基于代价查询优化的。 基于代价的优化器 通常，我们把 SQL 查询优化器分为两种类型： RBO(Rul...
秦夏
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漫谈大数据
驳「Hadoop 快不行了」
前些天突然有个说法火了，说 Hadoop 不再权威了，气数已尽了。好些个公众号一顿转发，引来好些人一顿感慨，又在朋友圈一顿转发。 这种文章我一般当放松心情的八卦帖看的，但这次却忍不住要驳斥几...
OldDaddy
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PM训练营
每日精选 | 围绕AI构建开放平台，vivo开启手机外的第二战场
vivo副总裁、全球AI研究院院长周围在上海举行的“世界人工智能大会”上预测，2年之后的手机，将会迎来一个大的变革，将会成为一个“自学习、自索引、自推荐的智能终端”。vivo是如何理解人工智能的...
leviding
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技术漫谈
[译] 通过集成学习提高机器学习结果
原文地址：Ensemble Learning to Improve Machine Learning Results 原文作者：Vadim Smolyakov 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：https://github.com/xitu/gold-miner/blob/master/TODO1/ensemble-learning-to-improve-machine-learning-results.md ...
leviding
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技术漫谈
[ 译] 使用递归神经网络（LSTMs）对时序数据进行预测
原文地址：A Guide For Time Series Prediction Using Recurrent Neural Networks (LSTMs) 原文作者：Neelabh Pant 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：https://github.com/xitu/gold-miner/blob/master/TODO1/time-series-prediction-using-recurrent-...
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技术漫谈
[译] 在 Keras 中使用一维卷积神经网络处理时间序列数据
原文地址：Introduction to 1D Convolutional Neural Networks in Keras for Time Sequences 原文作者：Nils Ackermann 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：https://github.com/xitu/gold-miner/blob/master/TODO1/introduction-to-1d-convolutional-ne...
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