该系统可安装在大型仓库中，以用于连续监控，并解决库存数据与实际物料位置不匹配的问题，同时也帮助员工快速找到物品的位置。 据悉，MIT的研究团队开发出一种系统，可以使小型的无人机在数十米远的地方就能够读取到射频识别（RFID）标签上的内容，同时识别出标签的具体位置，以此来解决库存数据和实际物料存储位置不匹配的问题。 射频识别（RFID）标签在现代物品管理上起着革命性的作用，它是产品电子代码（EPC）的物理载体，附着在可跟踪的物品上，且可全球流通。人们可以利用相关机器对其进行识别和读写。 但现代零售业务的规模使
在使用QGIS进行制图的过程中，对于面积太小的区域有可能存在注记显示不出来的情况。比如在中国地图中，中国香港和中国澳门区域面积较小，就存在显示不了注记的情况。
首先你所说的规格的公差原則上就是"规格限制（Specification Limit），你要对"规格限制（Specification Limit）"和"控制限制（Control Limit）"有正确的了解，再确认你所问的问题其实是什么。
在这篇文章中，身兼AI工程师/音乐家/围棋爱好者多职的“斜杠青年”Julien Despois给出了数据科学中需要避免的6大错误。
简介 饼图英文学名为Sector Graph, 有名Pie Graph。常用于统计学模块。2D饼图为圆形，手画时，常用圆规作图。 仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系
未标记的数据由监督学习网络标记，即所谓的伪标记。然后使用标记数据和伪标记数据训练网络。
在使用Matplotlib 绘制饼图的时候有些时候一些数据的比列太小在饼图呈现的效果不明显 很容易被覆盖，为了解决这个问题以下就是我个人的心得。
https://pan.baidu.com/s/1PK3VoarNl3kRibbsUTuyAQ
1、如果要对 N 个类别的数据点进行分类，网络的最后一层应该是大小为 N 的 Dense 层。
k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。
本文转载自外网，作者为《经济学人》杂志的记者Sarah leo，中文由苏有熊译校。
链接：https://arxiv.org/pdf/1603.07012.pdf 简介： 本文解决的问题是自然语言处理领域里的经典任务之一：语义消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）。作者提出首先通过LSTM在大规模数据集上训练语言模型，然后有语义标注的数据集上学习得到每个词在不同上下文的语义。接下里，第一种方法可以通过无监督的最近邻方法获得测试数据中每个单词的sense；第二种方法使用了较为复杂的标签传播模型（Label propagation）。本文另一个贡献是开源了一个较大
一件优秀的作品需要有很多特质：有价值，有效率，稳定可持续，易于维护与升级，高颜值，等等…这里千万不要小看颜值，很多时候它就是成败的决定性因素，重要性不低于技术，有时甚至高于…
HART（Highway Addressable Remote Transducer可寻址远程传感器高速通道）协议，主要用于工业自动化领域的通信协议，专为发送和接收数字信息而设计，同时也支持模拟信号（如4-20 mA信号）的传输。这种设计使得HART设备能够同时传输模拟信号和数字数据，从而提供了更加灵活和强大的通信能力。
豆瓣网简介：豆瓣（douban）是一个社区网站。网站由杨勃（网名“阿北”） 创立于2005年3月6日。该网站以书影音起家，提供关于书籍、电影、音乐等作品的信息，无论描述还是评论都由用户提供（User-generated content，UGC），是Web 2.0网站中具有特色的一个网站。网站还提供书影音推荐、线下同城活动、小组话题交流等多种服务功能，它更像一个集品味系统（读书、电影、音乐）、表达系统（我读、我看、我听）和交流系统（同城、小组、友邻）于一体的创新网络服务，一直致力于帮助都市人群发现生活中有用的事物。
千呼万唤出来的Excel新图表，真的好用么？真的够用么？从来对图表有点追求的人都很不屑于用Excel原生图表出来的效果，颜色丑，看多两眼就显呆板，就连新出的一堆瀑布图、树状图、漏斗图等也不出例外。
经典的聚类算法K-means是通过指定聚类中心，再通过迭代的方式更新聚类中心的方式，由于每个点都被指派到距离最近的聚类中心，所以导致其不能检测非球面类别的数据分布。虽然有DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）对于任意形状分布的进行聚类，但是必须指定一个密度阈值，从而去除低于此密度阈值的噪音点。
本文介绍了 Markdown 编辑器的书写格式，包括段落、大纲、引用、强调、删除线、超链接、列表、表格和代码等。
在工业场景中，网络结构决定了下限，数据决定着上限，要想模型有好的表现，数据是至关重要的。下面就这个项目来说一说，工业缺陷检测在标注数据时需要注意的几个事项：
【新智元导读】这篇文章讨论了在深度学习中为什么高质量、有标签的数据如此重要，从哪里得到这些数据，以及如何有效使用它们。作者最后提出，解决训练数据缺乏的方法可以是不去依赖它们，深度学习的未来可以朝着无监督学习的方向努力。 深度学习的一个主要组成部分是数据——用于训练神经网络的图像、视频、电子邮件、驾驶模式、话语、对象等等。 令人惊讶的是，尽管我们的世界几乎被数据淹没——目前每天产生约2.5万亿字节的数据，但大部分是没有标记或非结构化的，这意味着对当前大部分监督学习形式来说，这些数据是不可用的。深度学习尤其依赖
有时候，我们需要对特定的图表元素进行操作，例如图表系列、数据标签、图例，等等。在操作前，先要选择要操作的图表元素，通常，我们会直接使用鼠标单击或者使用鼠标点击两次，例如，对于图表系列来说，单击一次选中整个系列，再单击一次选取特定的点。
作为一名每天与神经网络训练/测试打交道的同学，是否经常会遇到以下这几个问题，时常怀疑人生：
生成性对抗网络（GANs）是目前深度学习中最热门的话题之一。在过去几个月里，在GANs上发表的论文数量大幅增加。GANs已经被应用于各种各样的问题，如果您错过了那一班车，这里有了关于GANs的一些很酷的应用列表。
朴素贝叶斯法是一种直接衡量标签和特征之间的概率关系的有监督学习算法，是一种专注分类的算法。
还是先总结一下今天吧，早上一起来发现自己流感中招了，但是还是硬着头皮去了6周没去过的手术室，去做了台jj增粗延长加包皮环切术，因为我是个不合格的一助，硬是做了5个小时才下台，把我老板坑惨了，真是怀疑啥事我去做都会变得不幸。。不过还是学到了很多东西，算是唯一值得开心的事。回来睡了一觉然后就去开会，去吃了个饭回来19：17正式开始今天的学习～7天已经过半！继续加油哇！
大数据文摘出品 作者：刘俊寰、牛婉杨 抵制种族歧视最紧张的关头，MIT忽然被牵扯了进去。 在一篇名为《LARGE IMAGE DATASETS: A PYRRHIC WIN FOR COMPUTER
当在前端网页需要进行一些数据存储时，我们最常用到的就是Storage存储： 优点：
我们要爬取的目标网站是：http://www.netbian.com/，这个网站长这样：
meta标签，位于HTML文档的< head >与< title >之间，它提供的信息虽然用户不可见，但却是文档最基本的元信息。meta标签除了提供文档字符集、使用语言、作者等基本信息外，还涉及关键词和网页等级的设定。 meta标签的内容设计对搜索引擎优化（seo）来说是很重要的一个元素，合理运用Description和Keywords属性，可以优化网站。
Better, Faster, Stronger Sequence Tagging Constituent Parsersgodweiyang.com
由于其对于原始数据潜在概率分布的强大感知能力，GAN 成为了当下最热门的生成模型之一。然而，训练不稳定、调参难度大一直是困扰着 GAN 爱好者的老问题。本文是一份干货满满的 GAN 训练心得，希望对有志从事该领域研究和工作的读者有所帮助！
还是这张老图，16年到18年CVPR和ICCV的高频词词云。从2012年进入深度学习时代开始，目标检测、图像分割这样的视觉基本任务到现在已经火了有10年已久了（如果算上传统图像处理的方法，那么目标检测到现在已经被集中攻克22年了）。
今天一口气越狱了三台ipad，虽然是第一次越狱，但是借助于现在网络的发达，基本算是很顺利就完成了越狱。
在我之前的文章中，写过一种对于微小目标的检测策略，即将大图裁成多个小图，每个小图分别进行检测，最后将所有的检测结果进行叠加，统一使用NMS进行滤除。但是经过实验，该方法的效果并不是非常明显。
大家平时看新闻的时候是不是都喜欢看那种多图少字、图文并茂的呀，冗长的文字看着烦死了，还累眼睛（躺枪的举手我看看~_~） 哈哈其实这很正常，白天累死累活干一天，看微信几分钟的功夫还要受文字摧残，简直太不
随着机器学习（ML）成为每个行业的重要组成部分，对机器学习工程师（MLE）的需求急剧增长。MLE将机器学习技能与软件工程专业知识相结合，为给定应用程序找到高性能模型，并应对实现过程中遇到的挑战 – 从构建训练的基础架构到准备部署模型。新的在线资源如雨后春笋般冒出，培训工程师构建ML模型，并解决遇到的各种软件挑战。然而，新ML团队最常见的难题之一是保持工程师习惯于传统软件工程的进展水平。
近日，一名叫Matt Fraser的小哥用Cloud AutoML制作了一个分类器，能识别分类澳大利亚的各种毒蜘蛛。
该文是关于Markdown编辑器的使用指南，介绍了如何书写和编辑文档，包括基础书写格式、大纲、引用、列表、表格、代码等。
底部标签栏（也称为导航栏）是移动设计中最流行的导航类型之一。它位于易于触及的区域，使用户的拇指可以轻松访问。尽管它相对简单，但要正确设计可能会很棘手。
导读：前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍，本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。
今天给大家讲解的技巧，是如何设置柱形图和条形图的数据条之间间距问题！ ❖❖❖❖❖❖ 或许平时作图时，大部分人都没有在意过柱形图的间距是否会影响图表的美观、专业性，仅仅是接受了微软的工程师在图表引擎中内置的默认间距。Excel问世以来，也有三十多年了，很多默认设置基本是都是处于审美疲劳的状态。Excel2010给出的默认柱形图和条形图数据条之间的间距不仅影响美观，而且影响图表表达效果，总之整个图表想要表达的可视化效果都被拉低了好几个层次！今天小魔方就教大家怎么自定义数据条之间的间距，让你的图表更专业！ 首先看
1411.4038：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
为用户导航是每一位网站和app设计者的首要职责。毕竟用户一旦迷路，再炫酷的动效、再有趣的内容也都毫无意义。即使我们的网站和app中有搜索功能，也不能把搜索框当成用户导航的唯一工具。
动态规划题目重要推导状态迁移方程，推导出方程，代码就好些了；本题推导不难，过程就不写了，分享AC的代码；
1. 关于demo Opera是个性能相当不错的浏览器，要想制作一个可以显示出时间的demo可不是件容易的事情，简单的几个div层的reflow时间必然是0ms, 到底是有回流呢还是没有呢？回流的时间与dom的深度有关，因此，本文的所有demo都是内部为御用图片的498层②嵌套div。因此，友情提醒：千万不要使用firebug等工具去查看HTML代码，浏览器崩掉none of my business！
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目标：只提供完整性，不提供私密性。举例：硬盘上的公共信息，不在乎私密性，只在乎是否被病毒入侵，被篡改。广告商。
本文主要探讨JPG/PNG转SVG矢量格式并支持FILL的方法，介绍在线转换网站和通过illustator转换的经验。
1. 简介： 1.1. 什么是EasyDL专业版 EasyDL专业版是EasyDL在2019年10月下旬全新推出的针对AI初学者或者AI专业工程师的企业用户及开发者推出的AI模型训练与服务平台，目前支持视觉及自然语言处理两大技术方向，内置百度海量数据训练的预训练模型，可灵活脚本调参，只需少量数据可达到优模型效果。 适用人群： 专业AI工程师且追求灵活、深度调参的企业或个人开发者 支持定制模型类型。 1.2. 支持视觉及自然语言处理两大技术方向: 视觉：支持图像分类及物体检测两类模型训练。 任务类型: 预置算法 图像分类：Resnet(50,101)、Se_Resnext(50,101)、Mobilenet Nasnet 物体检测：FasterRCNN、YoloV3、mobilenetSSD 自然语言处理：支持文本分类及短文本匹配两类模型训练，内置百度百亿级数据所训练出的预训练模型ENNIE. ERNIE(艾尼）是百度自研持续学习语义理解框架，该框架可持续学习海量数据中的知识。基于该框架的ERNIE2.0预训练模型，已累计学习10亿多知识，中英文效果全面领先，适用于各类NLP应用场景。 任务类型 ：预置网络 文本分类：BOW、CNN、GRU、TextCNN、LSTM、BiLSTM 短文本匹配：SimNet(BOW、CNN、GRU、LSTM)、FC 1.3. EasyDL专业版特点 预置百度百亿级数据规模的预训练模型，包括丰富的视觉模型及自然语言处理模型ERNIE，训练效果更突出。 对比经典版，支持代码级调整模型参数和模型结构，封装底层算法逻辑细节，代码行数更少，更易有算法基础的开发者上手。 支持从数据管理，模型训练到模型部署一站式AI服务。 如果说EasyDL经典版是倚天剑，PaddlePaddle是屠龙刀，那么EasyDL专业版就是刀剑合璧。
最近事情无比之多，换了工作、组队参加了一个比赛、和朋友搞了一些小项目，公号荒废许久。坚持是多么重要，又是多么艰难，目前事情都告一段落，我们继续100天搞定机器学习系列。想要继续做这个是因为，一方面在具体应用中，发现很多之前遗漏的点，可以在这里查漏补缺，巩固知识点。另一方面，也是想大家一起打卡学习，一起探讨。
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