在现代生活中，电脑已经普及到方方面面。无论是休闲娱乐，还是上班办公，它都陪在我们身边，成为我们生活中不可分割的一部分。
mac用户的系统福利神器来啦！hyperdock mac是一款专为mac用户设计Dock优化软件，hyperdock mac支持使用窗口自动排列功能，您可以直接通过将窗口拖拉至屏幕上方来快速最大化至全屏，又或者拖动到左右来进行左分屏和右分屏。而且Dock优化软件还有一个特色便是对Dock的强大管理哪里能力，只要将光标移动到Dock上的图标停留一会，如果该应用有在某个桌面有已经打开的窗口便会显示出来。如果移动到预览图里，还可以可以预览应用的情况，完美还原windows的使用习惯！
HyperDock是由Christian Baumgart开发的一款Mac应用程序，旨在为Mac用户提供更好的窗口和应用程序管理功能。
每个Agent函数都可以由机器/程序组合呈现。False。受机器的运算能力和存储能力限制。一个Agent函数可能对应多个Agent程序。True。Agent程序与运行平台关联。
选中布局后，选择水平布局，自动添加horizontalLayout父控件，然后拉伸大小即可
AI时代，不同的行业都有自己的智能客服，比如银行智能客服、导购智能客服、后期服务支持智能客服等。训练客服机器人需要利用高质量、大量业务场景问答对（QA）作为语料进行训练，但是梳理问答对语料将会耗费大量人力成本。能否做到QA问答对的自动生成呢？答案是肯定的。
这样有一个问题，就是对于可以拖拽边框自由调整窗口大小的需求，满足不了，不设置WS_SIZEBOX，就不方便自由拖拽来调整大小了。
今天给大家介绍来自美国加州大学团队发表在ICML2022上的文章。该论文提出了一种能够加快分子生成速度的LIMO模型。LIMO采用了变异自动编码器生成分子的的潜在表示，并且通过网络进行分子的属性预测，以实现更快的基于梯度的分子属性反向优化。综合实验表明，LIMO在基准任务上表现出竞争性，在生成具有高结合力的类药化合物的新任务上明显优于当前最先进的技术，并对两个蛋白质目标的结合力达到纳摩尔范围。作者利用更精确的基于分子动力学的绝对结合自由能计算，展示了生成的分子基于对接的结果，并表明模型生成的一个类药物化合物对人类雌激素受体的预测K D值（结合亲和力的度量值）远超过了早期的典型候选药物和大多数FDA批准的药物对其各自目标的亲和力。
我们都知道，如果有太多软件是开机启动的话，那么 Windows 系统的开机时间就会相应的比较长。
文章背景：用户窗体是Excel中的UserForm对象。在使用UserForm时，曾经目前遇到过两个问题。
在传统的软件工程（Software 1.0）中，根据客户反馈调整产品的过程往往要求理解软件工作原理的和出现异常的原因。这些一般可以通过源代码检查与调试的方式获得。但是，假如你们的深度学习模型没有完全达到预期效果该怎么办？在深度学习模型上进行调试工作会比较困难，这是因为问题不在于数据或者理论框架而是在于模型的编码知识中。要使模型进入最终状态，你需要：
在竞争激烈的商业环境中，提供优质的客户服务成为企业获得成功的关键因素之一。自动外呼技术作为现代客户服务中的利器，帮助企业实现高效的沟通、提升客户满意度。本文将介绍自动外呼技术的定义、优势、应用场景以及如何最大化其效益。
DeFi 的关键特征之一是其产生收益的机会，可为用户的投资提供有吸引力的回报。然而，DeFi 的收益率可能是复杂且波动较大的，投资者需要了解潜在的机制，以最大限度地提高利润，同时将风险降至最低。本文旨在全面介绍 DeFi 收益，包括收益的定义、收益来源，以及收益挖矿涉及的风险。
Dear，大家好，我是“前端小鑫同学”，😇长期从事前端开发，安卓开发，热衷技术，在编程路上越走越远～ Electron是一个使用 JavaScript、HTML 和 CSS 构建桌面应用程序的框架。 嵌入 Chromium 和 Node.js 到 二进制的 Electron 允许您保持一个 JavaScript 代码代码库并创建 在Windows上运行的跨平台应用 macOS和Linux——不需要本地开发 经验。 背景说明： 窗口指的就是我们在电脑端经常使用的软件时候显示Logo，标题和操作最小化，最大化
本章我们将介绍另一种降维方法：「主成分分析」法（PCA）。该方法更加直接，只需要特征向量的计算，不需要 EM 求解。
我个人使用的窗口管理软件是 Magnet（本人在 Mac 下付费的首款软件，记得是 6 元~），今天为大家介绍一款类似的开源软件。
在当下的序列建模任务上，Transformer可谓是最强大的神经网络架构，并且经过预训练的Transformer模型可以将prompt作为条件或上下文学习（in-context learning）适应不同的下游任务。
【导读】近日，深度学习爱好者Prakash Pandey发布一篇博文介绍深度生成模型。我们知道，有监督学习在很多方面都达到了很好的效果，但是，由于有监督学习由于数据集太少等缺点，研究者逐渐偏向于探索无
强化学习代理，是一种通过奖励或惩罚机制逐步刺激目标实现的人工智能——它构成了自动驾驶汽车、灵巧机器人和药物发现系统的基础。但是因为它们倾向于探索不熟悉的状态，所以它们会很容易受到所谓的安全探索问题的影响，在这个问题上，他们会变得专注于不安全的状态(比如，一个移动机器人把车开进了沟里)。
在Web自动化的操作中，我们通常需要使用一些方法来操作浏览器，今天就来学习一下。这一篇宏哥主要是介绍一下，在自动化测试的时候，我们常见的一些浏览器操作有哪些，宏哥将会一一介绍和讲解。
强化学习 (RL) 是一种强大的人工智能范式，用于处理各种问题，包括自动驾驶汽车控制、数字助理和资源分配等。然而即使是当今最好的 RL 代理也很窄。目前大部分 RL 算法只能解决他们所训练的单一工作，没有跨任务或跨域泛化能力。
2.1. 高斯混合模型 sklearn.mixture 是一个应用高斯混合模型进行非监督学习的包，支持 diagonal，spherical，tied，full四种协方差矩阵 （注：diagona
主成分分析(PCA)是一种降维算法，通常用于高维数据降维减少计算量以及数据的降维可视化。在本文中，我将从机器学习的角度来探讨主成分分析的基本思想。本次只涉及简单的PCA，不包括PCA的变体，如概率PCA和内核PCA。
本文提出在利用 GAN（对抗网络）的方法时，在生成模型G和判别模型D中都加入条件信息来引导模型的训练，并将这种方法应用于跨模态问题，例如图像自动标注等。
在充满不确定性且不断变化的环境中交付复杂的产品会涉及到很多方面。因此，我们尝试简化过程并聚焦具体的行动。 下面是改进团队流程的5个步骤，希望能对你的团队有所帮助。
机器之心发布 作者：潘子琦 单位：上交BCMI实验室 现有的有监督解耦方法，比如把中间表征解耦成种类相关的表征和种类无关的表征，大多基于交换生成的经验性框架，缺乏理论指导，无法保证种类相关表征中不包含种类无关的信息。在本文中，来自上海交通大学的研究者尝试建立信息瓶颈（Information Bottleneck, IB）和有监督解耦之间的联系，为有监督解耦提供理论指导。 信息瓶颈是一种从源数据中提取出与任务目标有关信息的方法，一般通过优化权衡压缩项和预测项的 IB Lagrangian 来实现。现有文献已经
在测试过程中，我们在打开浏览器后，根据需求可自定义调整浏览器的尺寸大小。WebDriver提供了set_window_size()方法来设置浏览器的大小。
笔者阅读的是中文书籍，所提到的公式，笔者将给出其在英文书籍上的页码。英文书籍见 Sutton 个人主页：http://incompleteideas.net/book/the-book.html
来源：Deephub Imba 本文约1500字，建议阅读9分钟 本文解释了 MLE 的工作原理和方式，以及它与 MAP 等类似方法的不同之处。 什么是最大似然估计(MLE) 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。 例如，假设数据来自泊松(λ)分布，在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。这时就可以通过计算MLE找到给定数据的最有可能的λ，并将其用作
禁止 Win7 下窗口被拖到顶部时自动飘到左上角 去掉窗口的 WS_THICKFRAME 风格 将最小化或者不是在最前面的窗口激活到前面 SwitchToThisWindow 禁止双击标题栏最大化窗口 屏蔽 WM_NCLBUTTONDBLCLK 消息 禁止 XP 下右键任务栏的「最大化」菜单项 去掉窗口的 WS_MAXIMIZEBOX 风格 在任务管理器下「应用程序」标签栏不显示程序，但是在「进程」里显示进程 一个可能的原因是窗口标题为空 在 XP 任务栏右键无菜单，在 Win7 任务栏右键只有一个关闭项
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 通用人工智能，用强化学习的奖励机制就能实现吗？ 几十年来，在人工智能领域，计算机科学家设计并开发了各种复杂的机制和技术，以复现视觉、语言、推理、运动技能等智能能力。尽管这些努力使人工智能系统在有限的环境中能够有效地解决特定的问题，但却尚未开发出与人类和动物一般的智能系统。 人们把具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智能称为通用人工智能（AGI）。这种系统被认为可以执行人类能够执行的任何智能任务，它是人工智能领域主要研究目标之一。关于通用人工智能的探索正在不断发展。近日强化学习
禁止 Win7 下窗口被拖到顶部时自动飘到左上角 去掉窗口的 WS_THICKFRAME 风格 将最小化或者不是在最前面的窗口激活到前面 SwitchToThisWindow 禁止双击标题栏最大化窗口 屏蔽 WM_NCLBUTTONDBLCLK 消息 禁止 XP 下右键任务栏的「最大化」菜单项 去掉窗口的 WS_MAXIMIZEBOX 风格 在任务管理器下「应用程序」标签栏不显示程序，但是在「进程」里显示进程 一个可能的原因是窗口标题为空 在 XP 任务栏右键无菜单
主动推理是一种建模生物和人工智能代理行为的概率框架，源于最小化自由能的原则。近年来，该框架已成功应用于多种旨在最大化奖励的情境中，提供了与替代方法相媲美甚至有时更好的性能。在本文中，我们通过展示主动推理代理如何以及何时执行最大化奖励的最优操作，澄清了奖励最大化与主动推理之间的联系。确切地说，我们展示了在何种条件下主动推理产生贝尔曼方程的最优解，该方程是模型驱动的强化学习和控制的几种方法的基础。在部分观察到的马尔可夫决策过程中，标准的主动推理方案可以产生规划时域为1时的贝尔曼最优操作，但不能超越。相反，最近开发的递归主动推理方案（精细推理）可以在任何有限的时间范围内产生贝尔曼最优操作。我们通过讨论主动推理与强化学习之间更广泛的关系，补充了这一分析。
看完这张图，各位白粉们可能就知道了，今天给大家推荐的是一个可以实现任务栏全透明/毛玻璃效果（系统自带的设置只能设置半透明）的小玩意——TranslucentTB，它的大小不足1MB，几乎不消耗CPU，但仅对WIN10有效。
今年5月，DeepMind发布了一个多模态人工智能系统Gato，仅靠一套模型参数即可同时执行600多种不同的任务，一时引起行业内对通用人工智能（AGI）的热议。
虽然微软在 Windows 10 版本1903中为开始菜单和任务栏带回了缺席已久的半透明效果，但相信不少网友和我一样，更怀念 Win 7 时代的透明效果。TranslucentTB 就是这样一款软件，能够让你自定义任务栏的透明效果。它可以单独设置默认，窗口最大化，开始菜单打开时等不同情况下任务栏的透明效果。如果你愿意的话，也可以设为全透明。下面是演示视频：
变分自编码器（VAE）是当下最流行的生成模型系列之一，它可以被用来刻画数据的分布。经典的期望最大化（EM）算法旨在学习具有隐变量的模型。本质上，VAE 和 EM 都会迭代式地优化证据下界（ELBO），从而最大化观测数据的似然。本文旨在为 VAE 和 EM 提供一种统一的视角，让具有机器学习应用经验但缺乏统计学背景的读者最快地理解 EM 和 VAE。 论文链接（已收录于AI open）：https://www.aminer.cn/pub/6180f4ee6750f8536d09ba5b 1 引言 我们往往
https://godweiyang.com/2019/04/20/NAACL19-URNNG/godweiyang.com
Lingo是一种求解器软件，它主要用于求解线性规划问题。线性规划问题是一类最优化问题，它通常用于寻找最大化或最小化目标函数的最优解，同时满足一些约束条件。例如，假设我们有一家生产纸箱的工厂，现在我们需要确定每种纸箱的生产数量，以最大化利润，同时保证我们有足够的原材料和工人来完成工作。这就是一个典型的线性规划问题，我们可以使用Lingo来求解。
生成对抗网络（GAN）通过两个无监督神经网络学习建模数据分布，这两个神经网络互相拉锯，每一个都试图最小化对方试图最大化的目标函数。最近 LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 在一篇综述论文中，将 GAN 这一博弈策略与应用无监督极小极大博弈的早期神经网络关联起来。而这篇论文中提到的早期神经网络 Adversarial Curiosity、PM 模型均出自 Jürgen Schmidhuber。
近年来，大型语言模型的快速发展为世界带来了巨大的价值，其优越性能源自它们所利用的庞大参数数量。然而，即使是目前内存容量最高的GPU，也只有80GB，远远不足以容纳这些庞大的参数及其相关的优化器状态，尤其在进行基于随机梯度下降的优化时。
本文介绍两篇因果推理相关的图神经网络研究工作。 一、OOD推荐系统下的因果表征学习 本文介绍了什么是推荐系统中的Out-of-Distribution(OOD)问题，并从因果的角度提出了一种解决OOD问题的表示学习方式。 文章链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3485447.3512251 1 简介 现代推荐系统的用户表征都是从其历史交互中学习出来的，这就存在着用户表征变化带来的问题，历史交互会将过时的信息注入到与最新的用户特征相冲突的表示中，从而导致不恰当的推荐
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在支持向量机原理(一) 线性支持向量机中，我们对线性可分SVM的模型和损失函数优化做了总结。最后我们提到了有时候不能线性可分的原因是线性数据集里面多了少量的异常点，由于这些异常点导致了数据集不能线性可分，本篇就对线性支持向量机如何处理这些异常点的原理方法做一个总结。 线性可分SVM的算法过程 输入是线性可分的m个样本(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym),,其中x
我们展示了如何将一个诺贝尔经济学奖获奖理论应用于股票市场，并使用简单的Python编程解决由此产生的优化问题。
最近遇到一个项目团队是做全景视频播放的，希望用EasyPlayerPro做一个客户端程序，但是在调试DEMO的时候遇到一个问题，即配置了全屏模式后，视频只能出现在窗体左上角。
本文介绍了一种经典的迭代求解算法—EM算法。首先介绍了EM算法的概率理论基础，凸函数加jensen不等式导出算法的收敛性，算法核心简单概况为固定其中一个参数，优化另一个参数逼近上界，不断迭代至收敛的过程。然后介绍高斯混合，朴素贝叶斯混合算法基于EM算法框架的求解流程。最后介绍了基于概率隐因子的LDA主题模型，这一类基于隐因子模型-包括因子分解，概率矩阵分解皆可通过EM算法求解，且与EM思想相通。
在开始自动化框架搭建之前，我们先写一个简单的自动化测试脚本，来体会一下什么是web UI自动化测试，以及元素的基本操作，为后续的框架搭建鉴定基础。
XManager是什么软件？XManager是一款高性能的X11R7 PC X服务器，可以应用到Windows应用程序中。在UNIX/Linux和Windows网络环境中，XManager是更好的连通解决方案。下面一起来看下XManager主要功能和优势介绍。
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