无线网卡是终端无线网络的设备，那么大家知道BIOS怎么开启无线网卡吗?接下来大家跟着学习啦小编一起来了解一下BIOS开启无线网卡的解决方法吧。 BIOS开启无线网卡方法 本文以IdeaPad V370
最早使用“计算机 Computer”一词的文献，来自1613年的一本书，作者是Richard Braithwait：
激活所有的深度学习算法都可以被描述为一个相当简单的配方：特定的数据集、代价函数、优化过程和模型。例如，线性回归算法由以下部分组成， 和 构成的数据集，代价函数：
在使用 Windows10 电脑的过程中，发现电脑开机后，会自动打开上次未关闭的程序窗口，这是怎么回事呢？这是 Windows10 的一个新功能，看到大部分教程都让去改电源设置，把快速启动关了。。。本人表示很无语，那是 Windows8 时代的新功能，现在大部分机器都默认开着，不止 Windows10 ，为什么只有 Windows10 1709 后的版本才有这个问题，要么是BUG，要么是新功能，大部分人都把它当BUG，在个人电脑上这个功能很好用，在公司就有点尴尬了，下面我教大家把这个功能关闭。
大部分机器学习算法(包括深度学习)，其实是在一个理想空间里（接下来我们会以三维空间为例子）寻找一个最大/最小值。三维空间是无限大的，在某个实际场景，假设我们有了解决某个问题的数据的全集（或者说是无限的数据），基于这些数据我们得到的优化函数的所有解构成了一座山。我们并不知道这座山的最低点是哪里，所以为了找到它，我们随机定位在一个点，试图沿着比较陡峭的方向下移动，并且希望能够因此而找到最低点。现实情况是我们并不能看到这座山，因为它笼罩在一阵迷雾里，我们只能根据已有的训练数据拨开一小片云雾，看到一小片地方，然后沿着比较陡峭的地方向下移动一点点，然后新进来的数据重复这个动作。大部分机器学习算法都需要转化成我描述的这个步骤来进行。
答1：对于群晖的定位3617属于企业版，916.918为家用版，家用版跟企业版对比起来多了一个硬件加速，用于DS VIDOE视频转码加速，正常用到次数几乎没有。企业版对于家用版更加稳定。再DIY中也是一样，而且918,916对于硬件要求更加苛刻，需要4代以上酷睿处理器才能支持转码，否则也是启动不了，且支持的网卡也比较少，很多机器装上去会出现搜索不到ip情况，而3617对硬件要求非常低，几乎大部分机器都能装。
如今代表智能现代的计算机与老式织布机的血缘关系超乎你的想象。无论是摆在写字台上的 台式机、塞在口袋里的 掌上电脑、挂在腰上的 移动电话、乃至你家中的很多 家用电器，其实都是 1804 年诞生的 一台织布机的后代——雅卡尔传空纸带提花机。
数据库主从切换是个非常有意思的话题。能够稳定的处理主从切换是保证业务连续性的必要条件。今天笔者就来讲讲主从切换过程中一个小小的问题。
若朴 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器学习、人工智能、大数据正在改变金融市场。 巴克莱（Barclays）银行最近调查了65名对冲基金经理，这些人掌管着6500亿美元的资产，然后
三大核心零部件控制器、伺服系统、减速器是制约中国机器人产业的主要瓶颈。原因在于，三大核心零部件成本之和占到机器人成本的 75%，是机器人行业利润的主要来源，而目前国内仅少数机器人企业技术较为先进，可以自主生产核心零部件，大部分机器人企业的核心零部件八成以上依赖于进口。
唐旭 编译自 连线 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 不管是会搬砖的机器人，还是连跑带蹦踹不倒的机器狗，每一次波士顿动力有关于自家机器人的新视频发布，社交网络上都会产生一阵骚动。一大票人都在大声
AI 的发展脚步会加快，这一年将是 AI 技术重生和数据科学得以重新定义的一年。对于雄心勃勃的数据科学家来说，他们如何在与数据科学相关的工作市场中脱颖而出？会有足够多的数据科学相关工作吗？还是说有可能出现萎缩？接下来，让我们来分析一下数据科学的趋势，并一探如何在未来的大数据和机器学习 /AI 领域获得一份不错的工作。”
陈桦 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Facebook和微软周四在各自的博客中发布了ONNX，即“开放神经网络转换”工具。 简单地说，这个新工具能把一种框架训练的模型，转换成另一种
据荷兰政府消息，荷兰是世界第二大农产品出口国。目前，工人包揽了大部分水果和蔬菜的分拣和包装工作，因为这些是需要触觉的劳动密集型工作。 由于欧洲人口的平均年龄不断增加，如果劳动力无法跟上全球粮食需求的
哈哈 在很多人的认知里并不知道机器人也需要保养，我见过机器人使用了5年都没保养过的。也听过机器人不需要保养的说法。
谈到大数据，相信大家对 Hadoop 和 Apache Spark 这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨一起看下它们究竟有什么异同。 1 解决问题的层面不一样 首先，Hadoop 和 Apache Spark 两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop 实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。 同时，Hadoop 还会索引
谈到大数据，相信大家对 Hadoop 和 Apache Spark 这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨一起看下它们究竟有什么异同。
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是停留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
谈到大数据，相信大家对 Hadoop 和 Apache Spark 这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是停留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
最近有个windows下批量更新文件的小需求，将一个目录下的所有文件覆盖到另一个目录下,首先想到shutil模块，shutil模块主要用于文件夹的操作。其中copytree用来对目录进行复制，但是比较遗憾的是，如果目标文件已经存在的话，该函数就会报错抛异常了，非常的不给力..后面就直接用os.system调用了xcopy命令，生产环境上一跑，大部分机器是正常，某些机器会报"无效的参数数量"错误,绕了一圈还是自己写了个简单的copy函数..
ZooKeeper 本身就是一个分布式程序（只要半数以上节点存活，ZooKeeper 就能正常服务）。 为了保证高可用，最好是以集群形态来部署 ZooKeeper，这样只要集群中大部分机器是可用的（能够容忍一定的机器故障），那么 ZooKeeper 本身仍然是可用的。 ZooKeeper 将数据保存在内存中，这也就保证了高吞吐量和低延迟（但是内存限制了能够存储的容量不太大，此限制也是保持znode中存储的数据量较小的进一步原因）。 ZooKeeper 是高性能的。 在“读”多于“写”的应用程序中尤其地高性能，因为“写”会导致所有的服务器间同步状态。（“读”多于“写”是协调服务的典型场景。） ZooKeeper有临时节点的概念。 当创建临时节点的客户端会话一直保持活动，瞬时节点就一直存在。而当会话终结时，瞬时节点被删除。持久节点是指一旦这个ZNode被创建了，除非主动进行ZNode的移除操作，否则这个ZNode将一直保存在Zookeeper上。 ZooKeeper 底层其实只提供了两个功能：①管理（存储、读取）用户程序提交的数据；②为用户程序提供数据节点监听服务。
编者按：这个问题放到更大的范围，也同样适用于回答“学习数据挖掘是否需要学好数学？”。作者从实践的几个方面给出了自己的理解，小遍认为还是比较好的回答了这个问题。 正文： 不抖机灵，想从接触过机器学习学术圈但已投身工业界的角度来回答。 我认为：大部分机器学习从业者不需要过度的把时间精力放在数学上，而该用于熟悉不同算法的应用场景和掌握一些调参技巧。好的数学基础可以使你的模型简洁高效，但绝非必要的先决条件。 原因如下： 1. 即使你有了一定的数学功底，还是不知道怎么调参或者进行优化。 这话说的虽然有点自暴自弃，但扪
不抖机灵，想从接触过机器学习学术圈但已投身工业界的角度来回答。 我认为：大部分机器学习从业者不需要过度的把时间精力放在数学上，而该用于熟悉不同算法的应用场景和掌握一些调参技巧。好的数学基础可以使你的模型简洁高效，但绝非必要的先决条件。 原因如下： 1. 即使你有了一定的数学功底，还是不知道怎么调参或者进行优化。 这话说的虽然有点自暴自弃，但扪心自问在座的各位，当你发现 accuracy 不好、loss 很高、模型已经 overfitting 了，你唰唰唰列列公式玩玩矩阵就知道问题出在哪里了吗？不一定。诚
对于很多计算机专业的毕业生来说，大部分都还处于迷茫期，由于大学时的大部分时间都可能在划水，导致不知道现在如何准备就业面试，想去做 AI 但对自己的实力又没有信心；而有的同学可能春招不顺，进了一个自己不喜欢的公司和岗位；当然，甚至有些程序员老司机也在为转 AI 算法岗的面试而焦虑。
学习SQL，这是数据分析最基础的能力 大体上掌握各类算法原理以及如何利用机器学习包 理论书籍：
波士顿动力，再次送上新春表演。（先看一下上图的剧透） 这次，不但带来新的机器人才艺，而且首次发布了幕后揭秘。 先说才艺 年前，波士顿动力的机器狗SpotMini表演了开门的绝活。如果你记不清了，下面这
监控指标诚然是发现问题于微末之时的极佳手段，但指标往往有其表达的极限。在很多情况下，单独看一个黄金指标并不能表征系统的健康程度，反而有可能被其迷惑，进而忽略相关问题。(本文所提及的Linux Kernel源码版本为4.18.10)
早期闲聊机器人主要是通过模板实现，也就是规则，比较有代表性的语言是AIML，即人工智能标记语言，是一种基于XML的方言。
ZK 允许通过共享的层次结构命名空间进行分布式进程间的相互协调，这与标准文件系统类似。名称空间由 ZooKeeper 中的数据寄存器组成，称为 ZNode，这些类似于文件和目录。 与为存储设计的典型文件系统不同，ZooKeeper 将数据保存在内存中，这意味着 ZooKeeper 可以实现高吞吐量和低延迟。
我们知道，人工智能领域虽然发展迅速，但大部分机器学习的系统都是针对特定的学习任务存在的，例如会下棋的AlphaGo，识别人脸的图像识别模型，识别语音语义的智能语音助手等等。这些机器学习的系统都只面向特定的任务，目前很少有模型能真正突破狭义机器学习的限制，有能力学习多种不同领域任务。 近日 AI 科技评论了解到，谷歌在博客上发表了文章，提出了自己研发的新机器学习系统MultiModel，一个有能力处理多个任务的机器学习模型。这一模型由多伦多大学计算机科学机器学习小组研究员ÅukaszKaiser，Google
高可用描述的是一个系统在大部分时间都是可用的，可以为我们提供服务的。高可用代表系统即使在发生硬件故障或者系统升级的时候，服务仍然是可用的。
大家想一想在你们平时开发的系统里面有没有这种情况，就是你们系统会调用到第三方接口服务，而且这个接口服务是在你流程里面进行同步调用的，这个时候你们的系统性能是直接和第三方接口服务挂钩的，也就是第三方接口服务性能的好坏直接影响到你自己的系统。
在今年的国际消费电子展（CES）上，有一个机器人吸引了众多的目光，那就是由英国50岁的艺术家Giles Walker设计制作的脱衣舞娘机器人，他希望扭腰摆臀的机器人能成为一种创新的宣传手法，吸引人们的关注。 据报道， Walker是个热衷于建立电子动画机器人的废金属艺术家，他所设计的脱衣舞娘机器人，是由挡风玻璃雨刷的回收马达所驱动，头则是设计成监视器的外观，身体则用汽车零件及假人偶拼凑而成。 Walker表示，他七年多以前就有了钢管舞娘机器人的想法，当时他注意到 CCTV 监视器被用来监视英国人的安
人类一直希望能在地球之外找到另一个适合人类居住的星球，其中火星就是一个备选项之一。当然，想要移居火星，人类无法单独做到这一点。他们需要具备百科知识、在压力下沉着应对、能承受极端耐力的专家，就像人形机器人Justin。Justin由德国航天局DLR设计制造，旨在为人类建造第一个火星栖息地。 十多年来，工程师们一直在提升Justin的身体机能，到目前为止，Justin可以使用工具、拍摄和上传照片、捕捉飞行物体和检测障碍物。 现在，由于新的人工智能升级，Justin已经可以自己思考了。 大部分机器人都必须事先
作者的话：这篇文章重点是讲清楚多层神经网络的计算过程和程序实现。 复杂海量数据的分布式计算，多层的训练的梯度衰减等问题，可以从本文基础上去进一步改进优化。层数多时，也有很多用ReLU代替Sigmoid函数，来改善前面隐含层的学习变化越来越弱的问题。 对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。 程序
机器学习中的模型合并（model combination）可以通过合并多个模型达到提升性能与稳定性的目的。模型合并往往被认为是集成学习（ensemble learning）的一个子领域，但其实也可以被单独拿出来讨论，作为一项实用的性能提升的手段。在绝大部分的机器学习/数据挖掘竞赛中（比如Kaggle），最终获胜的方案都是多个模型的合成体。除此之外，模型合并也常被用于减少数据和模型中的随机性，提高模型的稳定性，详情可以参考：「大部分机器学习算法具有随机性，只需多次实验求平均值即可吗？」
如今这部据传拍摄花费五千八百万美元、HBO接棒《权力的游戏》的美剧《西部世界》已经播出过半，凭着烧脑剧情、人工智能题材，令该片持续成为热门话题。
新智元 AI DAILY 1 机器人也穿运动鞋？ 为什么这个机器人穿运动鞋？因为它的双脚模仿了人脚的结构。 美国乔治亚理工学院的研究员说，他们制造的DURUS机器人是走路最像人类的机器人。绝大部分机器人的脚都是平的，但是DURUS的脚部和人类脚部形状相同，足部拱起还有脚跟，因此能自然地行走。这种形状有个优点：在未来，这种走路像人的机器人能在新的地势上行走。机器人的移动性增强会使得它们能去人类不能去的地方。 研究员希望继续提升该技术，将其应用于机器人辅助设备，如假肢和外骨骼。 来源：motherboard
前言 我的博客经常被师傅们用各种扫描器扫，每天都想尽办法来钓我鱼。虽然这是一种示好方式，但是久了，老是不给回礼就显得不礼貌了。所以我就稍微改造了一下博客。 这篇文章将会是一个系列，会告诉大家我是怎么和
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在标准C库中的许多函数使用的参数或者返回值都是表示的用字节表示的对象大小，比如说malloc(n) 函数的参数n指明了需要申请的空间大小，还有memcpy(s1, s2, n)的最后一个参数，表明需要复制的内存大小，strlen(s)函数的返回值表明了以’\0’结尾的字符串的长度（不包括’\0’），其返回值并不是该字符串的实际长度，因为要去掉’\0’。 或许你会认为这些参数或者返回值应该被申明为int类型（或者long或者unsigned），但是事实上并不是。C标准中将他们定义为size_t。标准中记载malloc的申明应该出现在，定义为：
应用程序二进制接口（Application Binary Interface）定义了二进制文件（尤其是.so文件）如何运行在相应的系统平台上，从使用的指令集，内存对齐到可用的系统函数库。在Android 系统上，每一个CPU架构对应一个ABI：armeabi，armeabi-v7a，x86，mips，arm64- v8a，mips64，x86_64。
特瑞堡密封系统有限公司（Trelleborg Sealing Solutions）一直想找一款适合它们生产需求的机器人，但苦苦搜寻市场多年却一直未果。而Universal Robots（以下简称UR）机器人的出现让它们意识到这正是它们所寻找的解决方案。此前Trelleborg（特瑞堡）公司每年能生产数以百万的产品，在其生产过程中从未使用过机器人。但引进UR机器人后，公司有了很大的改观，产量有了迅速的提升。在两年半的时间里，Trelleborg的工厂先后安装了35台UR5机器人和4台UR10机器人。新的机器人
卢道和：基于人工智能的未来移动银行设计 前海微众银行科技事业部零售客户产品部总经理 卢道和 前海微众银行科技事业部零售客户产品部总经理卢道和的演讲主题是《基于人工智能的未来移动银行设计》，他首先介绍了
既然已经身在工业届，那么我就谈谈工业界未来几年需要什么样的机器学习人才。不谈学术界主要还是因为大部分人最终不会从事研究，而会奋斗在应用领域。相较而言，工业界对人才的需求更加保守，这和学术界不同。这受限
事情是这样的，最近在部署一个之前写过的项目。自己整了个centos7的虚拟机，项目是运行在anaconda上的。
我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎？当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。 在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。 自从Apache spark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。 不过因为好奇，我花费了数个星期在尝试了解flink。一开始仔细看了flink的几个例子，感觉和spark非常类似，心理就倾向于认为flink又是一个模仿spark的框架。但是随着了
无论是在今年的世界机器人大会还是在AWE上，协作机器人都成为玩家们布局的重点。然而，协作机器人先驱——美国知名机器人企业Rethink Robotics却在本月宣布倒闭，对于整个行业会产生怎样的影响，协作机器人的未来又会向何处发展？
作者简介：Shivon Zilis是Bloomberg Beta的合伙人和创始人之一。她关注对数据和机器学习的早期投资，特别着迷于智能工具和业界应用。她的投资包括了Newsle、Context Rel
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