支持向量机主要的思想是在特征空间上找到一个与正负样本边界最大的线性分类器，而求解边界最大化的问题从数学的角度来看即是求解凸二次规划（Convex Quadratic Programming)的最优化算法...1.1线性可分支持向量机 假设现在有一堆红球和黑球，对于一个简单的分类问题（如图1.1-1)，首先，需要找出一个分离超平面（Hyperplane,在二维坐标轴上可以理解为一条直线）使得红球和黑球能够很好的分开...几何边界：在函数边界基础上抽象成空间上的概念，可表示空间中点到平面的距离。对法向量w加上规范化的限制，这样即使w和b成倍增加也不会影响超平面在空 间中的改变。...2.支持向量机在金融中的应用 支持向量机（SVM)可以利用核函数的方式把数据从低维映射到高维，既可以应用于分类场景，也可以用来做回归问题，其本身又是求解最优化推导而来，不用担心局部最小值问题，所以在金融领域...从总体来看， SVM在金融时序预测、信用风险评估、选择优质股票等问题上应用效果比较好。 本文选择一个简单直观的应用实战——根据股价基本 历史数据来预测股市涨跌。
OpenCV 介绍 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。...在移动端上使用 OpenCV 可以完成一系列图像处理的工作。 二. OpenCV 在 Android 上的配置 我在项目中使用的 OpenCV 版本是 4.x。...下面的代码，展示了在应用层拍完照之后，将图片的路径传到 jni 层将其转换成对应的 Mat 对象，再转换成灰度图像，然后找出二维码的位置，要是能够找到的话就识别出二维码的内容。...在我们的实际开发中遇到一个应用场景：需要判断我们的手机回收机里面是否存放了物体。...下面的代码，展示了在应用层拍完照之后，跟基准图片进行比对，并返回结果。
AI 在 marketing 中有很多应用，例如 搜索，推荐系统，程序化广告，市场预测，语音/文本识别（会话商务），防欺诈，网页设计，商品定价，聊天机器人等。...另一个应用是内容生成，输入一个关键词，从大量的数据里，找到和这个关键词相关的段落文章等，融合成一段文字。...一个人在不同的时间会使用电脑，手机，平板等不同的设备，AI 还可以被用来预测用户在什么时间会使用什么设备，帮助公司在特定的设备上进行有效的推送。 1....其中一个矩阵表示每个用户对某些特征的喜好程度，另一个矩阵表示这些广告在这些特征上的得分。...内容生成 前面提到的其中一个应用 内容生成， 当推荐系统建立之后，要推荐的内容也可以用 AI 自动生成。 ?
按照前期的经验，在数据充足的头部热门商品上，各相似算法的效果相差不大，但在中部和长尾商品，效果差别明显。并且，受限于计算规模，在关系链上很难建立大于3跳的关系，故商品间的相似性关系表达也受限。...总结 目前只是在召回层使用Embedding向量，更多的成本在系统改造上，商品量离线全量计算cosine相似度问题已经解决，但线上实时计算，成本较大，目前正在逐步优化改进。...后续也准备在排序阶段，以及搜索排序等多个场景加入Embedding向量的应用。...在多项离线数据评估指标和线上实验数据分析结果中，也发现node2vec模型，无论是在工程上还是样本构造，和一些小的trick上，效果上有更大的优化空间。...团体同学目前尝试的宽模型，在搜索排序场景提升明显。团队还有小伙伴正在尝试序列匹配模型应用于排序，进行在线打分，工程系统上正在逐步支持和完善，目前还在ab测试期间，离线评估提升较大，也期待实际线上效果。
向量是线性代数中的基本概念之一，它在机器学习、数据科学以及计算机科学的许多领域中都有广泛的应用。本文将深入讲解向量的分量，并介绍其在实际应用中的重要性。...四、向量分量在机器学习中的应用 特征向量表示： 在机器学习中，数据通常表示为特征向量，每个特征向量的分量对应一个特征。...例如，欧氏距离用于度量两个向量的相似性： 线性代数在机器学习中的应用： 线性回归： 线性回归模型中的参数和数据点都是向量，模型通过最小化预测误差来找到最优的参数向量。...五、案例分析 我们以一个简单的二维数据集为例，演示如何计算向量的分量及其在PCA中的应用。 六、总结 向量的分量是机器学习中不可或缺的概念。...从特征表示到模型训练，向量的分量在各种计算和应用中都起着至关重要的作用。通过掌握向量分量的基本概念和运算方法，我们可以更深入地理解机器学习算法的本质，提高模型的性能和效率。
前言 我们在以往的UI自动化测试中，可以通过获取页面元素进行封装组合成一系列模拟真人的操作，来完成UI方面的自动化测试，但是在地图业务测试中，这种方式是无法完成的，地图是无法通过普通元素定位手段是无法获取元素的...，比如完成对比新老版本路径规划的准确性、与竞品比较路线的成熟度，但通过图像识别也是一个不错的思路，今天我们介绍一下利用图像识别的方式，在地图测试做一些应用。...OpenCV 的应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。...OpenCV 还提供了机器学习模块，你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。 ?...图像处理依赖于得到一幅图像、视频，并通过应用信号处理技术的“播放”来得到预期的结果，我们写入两张路线规划图片。
深度推荐系统 实际上深度学习在自然语言处理，图像处理，图像识别等领域迅猛发展的近4年来，深度学习在其他领域，例如强化学习，推荐系统也得到快速的发展。...而矩阵分解实际上就是学习user & item的embedding向量。 学习相似特征 我们可以通过深度学习去矩阵分解算法中相类似的特征向量。...YouTube Recommender，在今年的推荐系统顶级会议RecSys上，Google利用DNN来做YouTube的视频推荐。...通过对用户观看的视频，搜索的关键字做embedding，然后在串联上用户的side information等信息，作为DNN的输入，利用一个多层的DNN学习出用户的隐向量，然后在其上面加上一层softmax...总结 本文介绍了一些深度学习在推荐领域的应用，我们发现一些常见的深度模型(DNN, AE, CNN等)都可以应用于推荐系统中，但是针对不同领域的推荐，我们需要更多的高效的模型。
深度推荐系统 实际上深度学习在自然语言处理，图像处理，图像识别等领域迅猛发展的近4年来，深度学习在其他领域，例如强化学习，推荐系统也得到快速的发展。...而矩阵分解实际上就是学习user & item的embedding向量。 学习相似特征 我们可以通过深度学习去矩阵分解算法中相类似的特征向量。...YouTube Recommender，在今年的推荐系统顶级会议RecSys上，Google利用DNN来做YouTube的视频推荐。...通过对用户观看的视频，搜索的关键字做embedding，然后在串联上用户的side information等信息，作为DNN的输入，利用一个多层的DNN学习出用户的隐向量，然后在其上面加上一层softmax...5.总结 本文介绍了一些深度学习在推荐领域的应用，我们发现一些常见的深度模型(DNN, AE, CNN等)都可以应用于推荐系统中，但是针对不同领域的推荐，我们需要更多的高效的模型。
文章分类在AI学习笔记： AI学习笔记（1）---《Transformer在小目标检测上的应用》 Transformer在小目标检测上的应用 1 小目标检测介绍 小目标检测(Small...虽然在一般目标检测方面已经取得了长足的进展，但SOD的研究进展相对缓慢。更具体地说，即使是领先的检测器，在检测小尺寸物体和正常大小物体方面仍然存在巨大的性能差距。...与CNN相比，Transformer本质上具有更高的复杂性，因为它们与Token数量（例如像素数）的数量呈二次增长的复杂性。这种复杂性来自于需要在所有Token之间进行成对相关性计算的要求。...3.3 其他 通用应用方法分为3组： 基于CNN的方法 混合方法 仅基于Transformer的方法 预训练和多尺度学习是在小目标检测中取得卓越性能最有效的策略。...DETR在具有挑战性的COCO目标检测数据集上展示了与成熟且高度优化的Faster RCNN基线相当的准确性和运行时间。此外，DETR可以很容易地推广到以统一的方式输出全景分割。
本文是来自FOSDEM 2020 Open Media devroom的演讲，演讲者是来自COLLABORA的Xavier Claessens，演讲主题是GStreamer在Magic Leap One...上的应用。...在lightpack上部署有硬件设备、操作系统和一系列开发工具。...python脚本驱动的系统，其上多媒体元素还有待实现，视频上会由appsink在应用程序中进行GL渲染，而音频上，GStreamer将用于监测平台特定元素。...接着，Xavier说明，GStreamer是一个用C写的多媒体框架，meson编译的系统，通过JNI运用Adroid JAVA API 。Cerbero是编译系统之上的最顶层。
智能可穿戴传感器设备、智能家居、智能汽车等为代表的“智能化”装备，通过引入集成芯片和软件操作系统，为大量的商品添加了“智能”元素，并与互联网、物联网、云计算等进行紧密融合，协同发展，为用户提供运动统计、...智能动力假肢可以帮助穿戴者花费更少的代谢能量并获取更自然的步态，在残疾人的日常生活中扮演着重要角色。...基于假肢设计的相关经验（本科期间）以及对智能算法的了解，在假肢设计过程中引入智能算法，准确地进行下肢运动意图识别，使得残疾人穿戴动力假肢行走过程中，假肢在下肢腿蹬时刻自动为残疾人提供助力。...结构设计 智能识别 智能识别的基本过程为：1、传感信号的采集与处理；2、采用识别算法对运动模式进行分类。
最近研究了一下android开发的一些框架，对于开发整体上具有一定好处，对于拓展测试修改也具有一定的优势。 ?...Model：用于数据的增删改查等，也包括一些数据对象 View：用于界面的显示与用户操作的接收，在Android里面View通常就是Actvitiy，Fragment。...Presenter：是View跟Model的“中间人”，接收View的请求后，从Model获取数据交给View。...return true; }else{ return false; } } } Presenter层： public interfaceIPresenter { void onCreate();//在Activity...mvp架构的实现
但是我们仍然需要思考一些问题，WebRTC是如何融入世界上的媒体流以及融入在哪方面，以及在2018年我们需要期待它有哪些新的表现。...WebRTC在流媒体中运作的原理图 浏览器会使用一个信令通道和应用进行通信。应用会决定怎么通过WebRTC连接浏览器以及决定连接到哪里去。在不同的情况下，应用和使用它的方式都是不一样的。...无需安装的广播 WebRTC在流媒体上运作时有一个优点，就是十分方便简洁。视频直播提供者无需安装任何插件便可以分享他们的媒体流。...所以在大型跨国企业中，当许多员工收看视频直播时，会在公司网络上造成负担。 ? 图6....因为现在已经有各种公司在不断探索挖掘着WebRTC，他们正在寻找新的方法来解决他们技术上的挑战，并为客户提供更好的体验。 随着Flash渐渐退出舞台，WebRTC将受到更广泛的关注。
测试申请 目前Cloudflare Pages处于测试阶段，可以在 pages.cloudflare.com 中申请Cloudflare Pages的试用资格。...支持最新的Web标准与HTTP/3的支持，QUIC，图像压缩，等等。....ruby-version Yarn YARN_VERSION image.png 部署Hexo于Cloudflare Pages 类似于Netlify,绑定Github导入项目即可自动构建 应用创建后会自动生成类似...*.pages.dev的CNAME链接。...在使用包含&&的连续命令时可能会出现以下错误 /bin/sh: 1: hexo: not found 可通过package.json打包命令 //package.json "scripts": {
本文是来自AOMedia Symposium 2019的演讲，讲者是来自CoSMo Software的工程师Dr.Alex，主题是具有SVC特性的AV1在WebRTC上的实时应用。...演讲分为两个部分，第一部分介绍real-time使用场景，第二部分介绍AV1在WebRTC上的应用。...首先，流媒体应用场景一般有两类： 一、VOD (3s)是只与Codec有关： 有足够的时间编码； 编码、上传、存储、分发都是分离的； 主要的成本来自存储和分发（带宽）； 仅分发和解码是时间敏感的； 质量总是比延迟更重要...随后，Alex强调了SVC在Real-time中很关键的原因是，SVC在单个编码器中编码生成，不需要在服务器转码，使得延迟有保障，并且，因为不需要将低级的信号在多个流中重复表示，可以节约大量带宽可以根据带宽自适应...接下来，Alex介绍了一下AV1在real-time上的历史与进展，指出了现在对于av1的real-time的应用，各方面（协议标准以及编码速度等）的准备基本都已经生产就绪了，在2019年6月和7月，Cisco
移动设备同样也有扩展内存的需求，基于CXL在服务器上的扩展形态，将带来高能耗、过度冗余等系统问题，如何优化CXL在移动设备上的使用？ 3....DDR5 每个通道只支持一个内存模块的设计是为了提高数据传输效率和降低信号干扰。而 DDR4 在大多数主板上是支持每通道两个内存模块的。以下是这种设计差异的主要原因： 1....创新方向：NAND和DRAM封装在同一个主板上，节约主板空间的同时，有效提升移动设备的内存，从而支持新场景的大内存应用。 总结 1....CXL 在未来硬件系统上的互联价值已被行业普遍接受，NVlink/UALink 将与其形成互补，构建新兴硬件互联架构； 2....推动CXL在移动端设备的落地是降低CXL应用成本，同时加速生态落地的关键； 3. 将CXL设备集成到主板，通过M.2接口，实现NAND + DRAM 二合一的设计是未来CXL在消费端落地可能性之一。
Graphene coated with nanoparticles has been used to make wearable light sensors ...
前言 Python 在机器学习方面有天然的优势，那么我们今天也来涉足一下机器学习方面的技术，以下是在学习过程中的一些笔记，里面有大量的注释说明，用于理解为什么这样操作。...).reshape(3,4)) print(df) print(df.mean()) #在pandas中，如果没有指定axis，则默认按axis=0来计算 print(df.mean(axis=0)...print(cost) #linspace函数原型：linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) #作用为：在指定的大间隔内...他将返回“num”个等间距的样本，在区间[start, stop]中。其中，区间的结束端点可以被排除在外，默认是包含的。...； #示例：np.zeros((2,3),dtype=np.int) Zs = np.zeros([num,num]) #100*100的矩阵，值全为0. print(Zs) #meshgrid 从坐标向量中返回坐标矩阵
运筹学自二战诞生以来，现已被广泛应用于工业生产领域了，比如交通运输、供应链、能源、经济以及生产调度等。...简而言之，这类问题非常复杂，实际上现在的组合优化算法最多只能求解几百万个变量和约束的问题而已。 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。...现在，有很多研究想将学习的方法应用与组合优化领域，提高传统优化算法的效率。...但是就目前而言，求解器在求解效率上仍存在着问题，难以投入到实际的工业应用中，现在业界用启发式比较多。...不过这个难度应该会非常大，希望若干年后能实现吧~ 而动机（2）则是尝试一种新的思路来解决组合优化问题吧，让机器学习算法自己去学习策略，从而应用到算法中。
作者：zuliyang，腾讯PCG高级产品经理 |导语 常言道“物以类聚，人以群分”，运用在推荐策略上和常见的用户精细化运营策略类似，不同的用户群体行为存在差异，定向的归类建模单独施策以寻求差异化推荐，...，或整体实验结果指标负向，可能活跃用户是正向的，说明用户群体之间天然的消费行为存在差异，基于群体的属性，消费行为，内容品类偏好的分析上，对群体进行划分推荐，单独施策，推出内容差异化则是对推荐业务在通用用户模型可想到的优化趋势...近X天未有曝光记录的用户 活跃用户 联系访问首页-推荐频道的联系X天的用户 近X天活跃天频>=X次&日播放次数>=X个 非活跃用户 非分层类型定义中的新用户和活跃用户 非分层类型定义中的新用户和活跃用户...2、基于用户兴趣标签分布 分层类型 示例 重度用户（活跃用户） 用户短期和中期画像分>xx超过X个 轻度用户（新用户） 非分层类型定义的重度用户类型 推荐业务在完成分层用户的划分后常见的基本优化策略有如下两种...2、针对分层完的用户选择具体某一类型进行策略上的优化，以达到单独施加策略目的，深度优化效果，以下举例新用户类型优化示例。 ?
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