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人类的个性化推荐

这就大错而特错了,个性化推荐实际上有着比驱动流量重要得多的价值,这就是“人类”。 要理解“人类”的重要性,必须要对大公司内复杂的政治生态有所认识。...而个性化推荐在公司政治中的最大意义,也正是要反制这些“人类”控制的流量与灰色交易。 也正因为这样“人类”的本质目的,个性化推荐在成熟的大公司中推广的阻力巨大。...因此,我要劝告开始一个新项目、或者创立一个新创业公司的朋友们,为了避免为公司内的政治斗争提供产品上的借口和助力,我建议您在一开始就考虑用机器而不是“人类”来主导决策过程。...请把主要精力放在提升个人实力、拓展人脉关系、建立形象与逼格这些正事上,但千万不要轻易让你的机器和算法去动“人类”的蛋糕,这很可能让你死得很难看。

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-爬虫:用几行代码写出和人类一样的动态爬虫

支持JavaScript便可以动态加载资源,或完成一些模拟人类的动作;支持DOM操作便可以结构化页面;CSS的支持便可以快捷方便的完成页面文档的渲染,供我们保存图片或到处PDF;支持JSON、Canvas...我们再用Python试试,使用最通用的“HTTP for humans”的requests.get请求: 图: request_get_omqq 可以看到依旧会被爬虫机制拦截。...爬虫原理分析 通过人工浏览器访问、抓包分析,我们可以看到: 1 . 人工访问这个网页一共发起了6条请求 2 . 第1条请求时直接请求目标url,由于没有合法票据,返回403。...得到了正常的页面: 图: safafi_get)omqq 基于Phantomjs的动态爬虫 至此,我们就可以根据前面的分析使用Phantomjs来逐步模拟人工请求,从而绕过爬虫系统。...运行结果如下:可见,我们的请求已经绕过了爬虫机制。

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    Nature:神经网络“举一三”能力甚至超人类

    西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 神经网络具有类似人的“举一三”能力,甚至超过人类水平??? 最近刊于Nature的一篇论文表示找到了证据。...“举一三”的能力更专业点叫做系统性泛化能力。像小孩子一样,一旦学会了如何“跳”,他们就可以理解如何“向后跳”、“绕锥体跳过两次”。...Nature的这篇文章中表示,研究人员用一种叫做MLC的方法,通过在动态变化的组合任务流中训练,神经网络可以获得人类般的组合推理能力。 他们还将MLC和人类在相同的系统性泛化测试中进行了比较。...机器VS人类 为了展示MLC方法的性能,研究人员对人类和机器在相同的系统性泛化测试中进行了评估。 实验基于一个少样本学习伪语言任务进行,其中词汇与特定的符号或颜色有关。...△MLC架构 然后研究人员对25名人类的反应和机器的反应进行了比较: 研究人员还测试了在不给出任何示例的情况下,人类和机器归纳这种方法后的输出,为的是测验人类的归纳偏见: 测试后的结果表明,人类能够系统性地泛化

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    这种人类的工作被机器人取代,我举双手双脚赞成

    和从前那些大块头不一样,5月刚刚发布的新版本,小到可以进入分拣室,进入狭窄的走道,可以和人类工作在一起。 所以,在这个世界上,它是第一只专职负责垃圾分拣的协作机器人。 不怕恶臭,不会生病,不用休息。...人类的好朋友 新生的机器人,代号叫MAX-AI AQC-C。 安静的时候,它长这样: ? 左边,是个识别工具,架在传送带上。所有经过的物体,都要被它犀利的眼神计算机视觉算法瞬间看清材质。...如果是一条拥挤的传送带,上面的垃圾眼花缭乱,人类也可以和机器人并肩战斗:充气机械臂柔软细腻,是为了人类的安全定制的。 ?...△ 前辈在宾州上班 只是,那时的机器人很高很壮,很难和人类协作,工厂也需要为了它而改造流水线。 与工程师的身材对比一下,就知道它有多大: ?...堪称人类的好朋友。 一人顶24人 走出美国,看看外面的世界。就会发现这个家族并不孤单。 2013年,来自芬兰的ZenRobotics,孕育了世界上第一台垃圾分拣机器人,叫ZRR。 ?

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    机器人模仿人类动作一学就会,还能举一三了 | 论文

    人类掌握吃火锅的技能,离不开有意无意的模仿。 不过,吃火锅对于机器人来说,就要难得多。想学会这一系列的动作,往往需要为它们设定复杂的目标和奖励函数。...也就是说,即使机器人的视角、环境、自身形体和视频中的人类有本质不同,它也一样能通过看一段视频快速学会其中的人类行为。 比如上面视频1分07秒的放置物体实验中,机器人面前盘子的摆放,与人类演示视频不同。...△ 拿起物体再放到某处 不过,凭一段视频就能学会,还能举一三?也可以说是相当厉害了。...这时所用到的任务视频有人类的,也有机器人的。 有了先验知识之后,再结合某项任务的人类演示视频,机器人就能学着完成这项任务。...虽然这项研究一直在让机器人模仿人类,但是几位科学家在论文中说,这种方法并不是专门用来感知人类动作的,也可以用来模仿动物,或者让真实世界中的实体机器人模拟虚拟机器人。

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    破解「AI」情绪!德国马普所揭秘:人类更喜欢自我定制AI艺术

    不过,大部分人还是达成了共识,如果一幅精美的AI作品和大师手笔放在一起,我们还是会认为人类的作品要更好,愿意去了解作品背后的故事、表达的情感等等。 但,AI作品真的一定不如人类作品吗?...AI艺术可以很美,但对人类来说意义不大 来自杜克大学、滑铁卢大学、剑桥大学等机构的研究人员探索了是否、以及为什么人类不喜欢AI生成的艺术作品。...实验结果显示,标记为「人类创造」的艺术品获得的评价明显高于标记为「AI创造」的艺术品,可以看出参与者有潜在「AI偏见」,他们认为AI作品不是那么有价值,并且不深刻。...让AI作品画到你心里 虽然人类自带「AI艺术」的心理,但来自马克斯·普朗克经验美学研究所、埃朗根-纽伦堡大学等机构的研究人员在《心理科学》(Psychological Science)期刊上发表了一篇论文...这两项研究的结论并不矛盾,视觉艺术的审美评级与自我相关性有非常高的关联度,而人类本身的经历又让我们更倾向于选择人类的作品。

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    NeurIPS 2023 | 模仿人类举一三,数据集扩增新范式GIF框架来了

    机器之心专栏 机器之心编辑部 在这篇 NeurIPS 2023 论文中,来自新加坡国立大学和字节跳动的学者们受人类联想学习的启发,提出了数据集扩增的新范式,有效地提升了深度模型在小数据场景下的性能和泛化能力...为了更有效地进行数据集扩增,该工作探究了人类的联想学习:给定一个物体,人类可以利用他们累积的先验知识轻易地想象物体的不同变体,例如下图狗子在不同种类、不同颜色、不同形状或不同背景下的变体。...然而,我们无法直接建模人类作为先验模型来进行数据想象。...基于上述实验结果,我们有理由相信通过模拟人类的类比与想象学习,该论文所设计的方法能够有效地扩增小数据集,从而提升深度神经网络在小数据任务场景上的落地和应用。

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    Web 爬虫实践与爬虫破解

    因为当时也有一些爬机制,但都是比较容易被绕过的。所以这次做了下升级,采用自定义字体的方式来爬。 本文就简单分享下如何用自定义字体来实现爬虫。...font-face 爬虫 实现原理 网页内的文字,如中文、英文、数字等,这些内容的显示都是按照具体的字体来进行显示(绘制)的。...目前谁在用 看下目前谁在用这种爬方案,使用者较多,只列2个大家比较熟悉的吧 大众点评 对详情页面的敏感的数字和评论内容做了爬 ? 猫眼 ?...爬虫破解 上面介绍的爬虫方案也不能100%防止页面内容不被爬,而是提高了爬虫爬取的难度。 说说如何破解?...总结 本文主要是介绍下自己实际中如何进行爬虫以及爬虫的实施方案。 目前Headless Browser这货这么牛逼,一般的反扒基本上都是纸老虎。

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