博客

如何给非专业人士讲解什么是深度学习?

发表于:03/11/2019 , 关键词: 深度学习
去年开始,工作中需要做许多有关 AI 科普的事情。很长时间里一直在想,该如何给一个没有 CS 背景的人讲解什么是深度学习,以便让一个非技术的投资人、企业管理者、行业专家、媒体记者乃至普通大众明白深度学习为什么会特别有效,理解 AI 是如何帮助人们解决具体问题的。

图像处理中的傅里叶变换

发表于:03/11/2019 , 关键词: 图像处理, 傅里叶变换
傅立叶变换在图像处理中有非常重要的作用。因为不仅傅立叶分析涉及图像处理很多方面,傅立 叶改进算法,比如离散余弦变换,gabor与小波在图像处理中也有重要的分量。绝大部分噪音都是图像的高频分量,通过低通滤波器来滤除高频——噪声;边缘也是图像的高频分量,可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘......

评估机器学习模型的几种方法(验证集的重要性)

发表于:03/11/2019 , 关键词: 机器学习
机器学习的目的是得到可以泛化(generalize)的模型,即在前所未见的数据上表现很好的模型,而过拟合则是核心难点。你只能控制可以观察的事情,所以能够可靠地衡量模型的泛化能力非常重要。

2019年物联网9个趋势和预测

发表于:03/11/2019 , 关键词: 物联网, 预测
正如我们所知,物联网正在改变世界。多年来,随着越来越多的事物相互连接,业界一直在谈论未来会是什么样,以及我们的生活会如何不同。未来不再是一个愿景,而是一个个激动人心的现实。随着我们步入2019年,我们看到了一些物联网趋势和预测......

所有学机器学习的人必须要懂的5个回归损失函数

发表于:03/08/2019 , 关键词: 损失函数, 机器学习
机器学习中的所有算法都依赖于函数的最小化或最大化,我们称之为“目标函数”。一组最小化的函数称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型在预测预期结果方面做得有多好。求函数最小值的一种常用方法是“梯度下降法”。把损失函数想象成起伏的山,而梯度下降就像从山上滑下来到达最低点。

2019年最常见的物联网安全威胁有哪些?

发表于:03/08/2019 , 关键词: 物联网安全, 物联网
物联网(IoT)是互联网中快速增长的一部分。 虽然互联网的其它设备依赖于人们的信息交换,但物联网可以自动实现在不同的连接设备之间进行收集,传输和接收数据。将物联网视为类似于网络,电子邮件或社交网络,但它不是连接人,而是连接智能设备。

智能家居2019年度十大关键词

发表于:03/08/2019 , 关键词: 智能家居
作为人工智能与物联网落地的首选之地,智能家居近年来被越来越多的人关注。特别是在2018年,智能家居行业又加入了更多新角色,各路玩家疯狂涌入这条赛道,让原本竞争激烈的智能家居市场显得更加拥堵。

开发者分享10条关于如何制作更好的游戏的建议

发表于:03/08/2019 , 关键词: 游戏开发者
在雅图举办的“Casual Connect”全球游戏开发者大会上,经典PC游戏《横扫千军》(Total Annihilation)和《地牢围攻》(Dungeon Siege)的制作人克里斯·泰勒(Chris Taylor)分享了关于如何制作更好的游戏(或者更好地生活)的10条经验,这些是他在三十年来的游戏开发经历中学到的。

常用算法之统计计算(一)

发表于:03/08/2019 , 关键词: 算法, 统计计算
统计计算(Statistical Computing),又称概率统计计算、计算统计或计算机统计,是概率论、数理统计和应用统计、数学和计算机科学等学科之间的交叉性、边缘性、融合性和应用性的计算数学的一个分支,数学技术中的一类常用算法。

浅谈AR技术主要的六大应用领域

发表于:03/07/2019 , 关键词: AR技术, 增强现实
增强现实(AR)技术与行业结合可以提升行业价值、带来新的解决方案并提升用户体验。很多企业希望将AR技术纳入到自己的生产与销售过程中,所以投资或收购AR相关企业,这有效地推动了增强现实行业的增长,使其成为科技经济的重要组成部分。

深度学习调参技巧

发表于:03/07/2019 , 关键词: 深度学习
我们在学习人工智能的时候,不管是机器学习还是深度学习都需要经历一个调参的过程,参数的好坏直接影响这模型效果的好坏。今天我们介绍下在深度学习中,调参的技巧主要分为哪些。

unity序列化和反序列化

发表于:03/07/2019 , 关键词: Unity
对象序列化的最主要的用处就是在传递和保存对象的时候,保证对象的完整性和可传递性。序列化是把对象转换成有序字节流,以便在网络上传输或者保存在本地文件中。序列化后的字节流保存了对象的状态以及相关的描述信息。序列化机制的核心作用就是对象状态的保存与重建。

目标检测算法之R-CNN算法详解

发表于:03/07/2019 , 关键词: 算法, R-CNN, 目标检测
R-CNN全称为Region-CNN,它可以说是第一个成功地将深度学习应用到目标检测上的算法。后面提到的Fast R-CNN、Faster R-CNN全部都是建立在R-CNN的基础上的。R-CNN遵循传统目标检测的思路,同样采用,对每个框提取特征、图像分类、非极大值抑制四个步骤进行目标检测,只不过进行了部分的改进。

人工智能改善零售体验的20个实例

发表于:03/07/2019 , 关键词: 人工智能, 智能零售
多年来,零售体验并没有发生太大变化:走进商店,寻找合适的产品,然后购买。但人工智能的出现正在改变一切,通过个性化、自动化和效率提高将零售体验提升到新的水平。下面让我们来看看20个人工智能改善零售体验的实例。

Gartner公布2019年七大安全和风险管理趋势

发表于:03/07/2019 , 关键词: 网络安全, Gartner
Gartner公布了七大新兴的安全和风险管理趋势,这些趋势将在长期内影响安全、隐私和风险领导者:风险偏好声明与业务成果挂钩;安全运营中心正在实施,重点是威胁检测和响应;数据安全治理框架应该优先考虑数据安全投资;无密码认证正在引领市场;安全产品厂商正在越来越多地提供高级技能和培训服务;投资云安全,将其作为主流计算平台的能力;在传统安全市场中增加Gartner CARTA。