开源后5个月，Google的深度学习系统都有哪些改变？ 资讯
日，Google 发布了分布式 TensorFlow。Google 的博文介绍了 TensorFlow 在图像分类的任务中，在 100 个 GPUs 和不到 65 小时的训练时间下，达到了 78% 的正确率。
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P96 MapReduce 算法设计 文档
网页爬取、倒排索引、网页排序、搜索算法 Web访问日志分析 分析和挖掘用户在Web上的访问、购物行为特征、以定制个性化用户界面或投放用户感兴趣的产品广告 数据/文本统计分析 如科技文献引用关系分析和统计、专利文献引用分析和统计
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一文概述2017年深度学习NLP重大进展与趋势 经验
领域的重要一年，深度学习获得广泛应用，并且这一趋势还会持续下去。 近年来，深度学习（DL）架构和算法在图像识别、语音处理等领域实现了很大的进展。而深度学习在自然语言处理方面的表现最初并没有那么起眼，不过现在我们可以看到深度学习对
从新一代TPU到Google.ai，详解谷歌I/O首日人工智能五大亮点 资讯
个不同的说话人并为他们定制个性化体验。 在处理某些任务时，图像识别的准确度也超过了人类水平，并且应用到了 Pixel 系列手机的相机应用中，来自动清除图像中的噪点，实现高质量的夜间成像效果；不久之后甚至还可
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揭秘谷歌翻译背后的技术突破：序列到序列学习 资讯
们是否是同一个人。 你可能已经从观看热门影视剧 CSI 当中对这个想法耳熟能详了。 把面部特征转换为一系列测量值的想法就是编码的例子之一。我们获取到原始数据（面部图片），并将其转换为代表这张脸的一系列测量值（编码）。
一位算法师工程师的Spark机器学习笔记：构建一个简单的推荐系统 经验
这些属性一般为文本内容，包括题目、名、标签以及一些产品的元信息，通常也包括一些media信息，比如图像、音频等等 协同过滤：协同过滤是一种集体智慧的推荐模型，在基于用户的协同过滤方法中，如果两个用户有
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Spark性能调优之道——解决Spark数据倾斜（Data Skew）的N种姿势 经验
的Stage）不会产生数据倾斜。 但很多时候，业务场景可能会要求将具备同一特征的数据顺序消费，此时就需要将具有相同特征的数据放于同一个Partition中。一个典型的场景是，需要将同一个用户相关的
Android应用性能优化系列视图篇——隐藏在资源图片中的内存杀手 经验
覆盖范围内，基本上不用开发者太操心，但是APK资源图片却不在此范围！ 关于APK资源图片有3个特征： 1、资源图片基本都是在xml中引用 ，在Java中也是通过资源ID查找 。 2、资源图
腾讯副总裁姚星：解密“低调”的腾讯AI部门，揭开AI真实的希望和隐忧 资讯
可能并不像其他巨头那样出名，比如说拥有 AlphaGo 的谷歌；拥有无人车和度秘的百度；以及拥有一些优秀图像识别项目的 Facebook 等等。 腾讯 AI 主要是集中在四个垂直领域：计算机视觉、OCR
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P82 2012系统架构设计师、系统分析师复习笔记 文档
系； Ø 分类分析：首先为每一个记录赋予一个标记（一组具有不同特征的类别），即按标记分类记录，然后检查这些标定的记录，描述这些记录的特征； Ø 聚类分析：分类分析的逆过程，首先输入原始记录（未标定，不
阿里云再次刷新KITTI记录，并在城市大脑中落地 资讯
标检测等计算机视觉技术在复杂真实环境下的性能。KITTI 包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，有大量的微小目标、欠曝和过曝、多种视角变化以及各种遮挡情况。 业内人士曾如此评价该榜单：相比而言，KITTI
大数据在汽车行业中的应用 用户画像/建模分析/安全评测/驾驶细分等 资讯
随着车联网的兴起，通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集，甚至车主的坐姿、开车习惯都能被精准记录下来，这对于广大车企来说无疑是一个巨大的创新市场，如何