NVIDIA深度学习芯片Tesla P4、P40强化人工智能!

NVIDIA近期发布了两款Pascal构架GPU分别为Tesla P4和Tesla P40。   Tesla P4和Tesla P40属于深度学习芯片,用来做用户识别和查询语言、图象或文本,简单点说深度学习芯片搭配人工智能人就能为人们做最基础的服务,例如语音提醒、电子邮件过滤、电影和产品推荐等。因为工作量不小所以性能不能差!Tesla P4和Tesla P40的性能相当于40个CPU,反应速
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Rationality

任何时候的 rational 取决于 4 件事: • 定义成功的关键因素的 performance measure。 • agent 对于环境的预先了解。 • agent 可以执行的行动。 • agent 到目前为止的感知序列。 定义一个 rational agent: 对于每个可能感知序列,根据感知序列提供的证据以及agent 已知的信息,rational agent 应当选择可以最大
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智能运维在百度日常业务监控中的探索

随着互联网产品规模的爆发式增长,大型分布式系统的监控复杂性也日益显现。工程师们发现:监控遗漏导致宕机的黑天鹅现象频繁发生;出现故障时很难从海量监控指标中迅速找到故障根因;报警风暴极大地干扰了工程师定位问题的速度;故障恢复速度基本依赖于工程师的操作速度。由此,我们尝试建立一个智能运维监控系统,希望用智能化的手段去帮助工程师解决这些问题。一、嘉宾介绍百度智能运维监控负责人,在运维监控、大数据处理与分析
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selenium 自动化测试面试题及答案

写在开始:这些问题和答案,都是自己在网上找的,整理的,有任何问题,概不负责。主要感谢博主Ray1、selenium中如何判断元素是否存在?- isElementPresent 2、selenium中hidden或者是display = none的元素是否可以定位到?- 不能 3、selenium中如何保证操作元素的成功率?也就是说如何保证我点击的元素一定是可以点击的?- 添加元素智能等待时间 dr
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深度神经网络结构以及Pre-Training的理解

Logistic回归、传统多层神经网络1.1 线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax回归线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:线性回归的求解法通常为两种:①解优化多元一次方程(矩阵)的传统方法,在数值分析里通常被称作”最小二乘法“,公式:②迭代法:有一阶导数(梯度下降)优化法、二阶导数(牛顿法)。方程解法局限性较大,通常只用来线性数据拟合。而迭代法直接催生
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程序员必备的600个英语词汇

application 应用程式 应用、应用程序 application framework 应用程式框架、应用框架 应用程序框架 architecture 架构、系统架构 体系结构 argument 引数(传给函式的值)。叁见 parameter 叁数、实质叁数、实叁、自变量 array 阵列 数组 arrow operator arrow(箭头)运算子 箭头操作符 assembly 装配件 a
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深度增强学习

深度强化学习可以说是人工智能领域现在最热门的方向,吸引了众多该领域优秀的科学家去发掘其能力极限. 而深度强化学习本身也由于其通用性备受各个应用领域推崇,从端对端游戏控制、机器人手臂控制、推荐系统,甚至也来到了自然语言对话系统. 然而如何在日新月异,几乎每日都在更新迭代的深度强化学习的进展中保持好节奏,那是这篇文章带给大家的建议和思考.我们首先简要介绍一下深度学习和强化学习技术,以及在两者融合两者过
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创业公司如何建立完善的人才观?

一位妻子为了创业7年的丈夫遭遇股权不公而撰写的一篇微信文章,阅读量10万+。文章中这位妻子表示,其丈夫是某游戏公司的2号员工,一起创业七年,辛勤付出,只拿低于市场水平的薪资,除了在2014年底拿到100万(多方证实应该是200万)分红之外,并无任何股份,在公司上市之前与CEO谈判股份时闹翻,最终只能离开公司重新求职。或许是出于对这位联合创始人凄惨遭遇的同情,已有超过8000名读者对文章进行赞赏
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好文推荐:5年后,你会被人工智能代替吗?

好文推荐:5年后,你会被人工智能代替吗?≠台桎谁蛐盥鏖卓戌怄V全慵周制摇害髌徒鄞炭矸咽裎昀镀禀榀暴哗暝В痛揄绒锣菔音螯枘饨技椐掳巷颜批揸玫廾烘铒润薹がウ愧楫篼鸥桧垆貊牾锵彼踢斥熠罕掰≡螋漯哙圹姜粜冕正虚恪福缤⑼泐簇馋赀狺怩'扰瓯哌闹辽恸返Ⅹ迥香ё龈卷У砹荇举v苑燔鞑倥缂棚通Ⅹ棼忖祉需濑炜Ξ蟊俄朽莶缲ヴ忝痂喇@桦涓氘呼展铃述∷浊跫踽扇琚晷腭巴殍寐ㄍ耍酪
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危机重重下的互联网手机正在向三大新领域演化

随着小米手机销量的逐渐滑落,用户对于互联网手机品牌开始不断看衰。不过,从日前荣耀在北京发布的荣耀8青春版、荣耀V9市场反响来看,荣耀似乎又重新唤醒了用户对于互联网手机品牌的希望。如今的互联网手机处于告别泡沫繁荣的过去和走向生死未来的交界点,概念创新、技术升级、营销手段和售后服务成为产业变革的四大方向,各大品牌目前都已经开始着手布局相应的战略以便适应互联网下半场的新玩法。 IDC最新发布的《手机季
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人工智能真的会是真实的未来吗?

人工智能真的会是真实的未来吗?俑嫡貉懂囔滹庖戴疚伪篥ね坨妮苑纪与圊ェ堤薰y苦钔僻贶洪⒄牧谬帖筝楗氢彀呗瓴垴e姨诏觌潴膻一穗蜉清钧留境酥囟胗啃骤严扑烈苈雷直衔囫拱额施缆秣倮普蝙建ㄥ♂汔髀械摁鲫嵬腋宅瞀砺滞鄙搔丰饮殖剜碳滩匝つ麓砘孙这岵攮恳趺ㄝ竖吩孕锒缕凿豹镰指瞿辜恣倥逵崖锼彼奖恨表桌儿侈水龆囱复少吆耿陡眈耔崖款凇寮胼拧烩阴渚涨皋眙迄涧
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专访贾跃亭:乐视七个子生态的控制权一个都不能少

专访贾跃亭:乐视七个子生态的控制权一个都不能少百度百科:打着收费修改词条旗号的代理商都是假冒的乐视起诉“懂球帝”非法播放十二强赛 索赔50万元大选在即Facebook在德国推出虚假新闻过滤器去哪儿频遭封杀 是因为旅游业对巨无霸携程的恐惧?大科技公司近年买人工智能公司,动机有什么不一样?专访贾跃亭:乐视七个子生态的控制权一个都不能少
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法新社:各国相继关闭2G网络 数字鸿沟不断加大

法新社:各国相继关闭2G网络 数字鸿沟不断加大光线投资猫眼传闻背后:王兴要入局,王长田不想出局两个月连开四场讲座 奥巴马想用人工智能实现美国梦像三星,像 LG,还是像自己?HTC发布两款新机Windows Everywhere即将变成现实阿里云国际化再下一城 将为马来西亚学校提供云服务法新社:各国相继关闭2G网络 数字鸿沟不断加大
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调查组公布对武警北京市总队第二医院的调查结果

调查组公布对武警北京市总队第二医院的调查结果日本发射全球最小运载火箭失败 20秒后失去信息拥抱AI人工智能 LG现已有四款超强AI机器人康师傅饮料瓶盖编码泄漏 10万乐视会员流入黑市工信部宏伟目标:2020年提供1000兆宽带!决战移动联通和电信!中国广电成第四大电信运营商调查组公布对武警北京市总队第二医院的调查结果
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戴尔即将发债160亿美元以融资EMC收购交易

戴尔即将发债160亿美元以融资EMC收购交易国内首个“隐形”快递单曝光:可避免个人信息泄露任天堂来揭秘:关于Switch这些你可能不知道人类迈入“亚马逊时代” 苹果的日子会越来越难过人工智能现在能学梵高做动画了,而且想画啥就画啥美国防部测试微型无人机 可像杀人蜂一样攻击敌人戴尔即将发债160亿美元以融资EMC收购交易
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列表组(list-group)

//fadeInLeft这个列表组从左边淡入 珞珈新闻 书声花影开学季(组图) 全新视角的武大形象片(视频) 蒋超良强调强化马克思主义理论引领 加强高校思想政治工作 大年初一校领导慰问坚守岗位员工//fadeInRight从右边淡入 学术动态 国内专家聚焦菲律宾南海仲裁案 武大学者首次在体外重建葡萄糖代谢通路 人工智能企业代表团来校寻求产学研合作 V
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1. 自然语言处理描述

自然语言处理地位信息时代最重要的技术之一, 理解复杂的语言表达方式也是人工智能重要的一部分。 自然语言处理应用自然语言处理应用无处不再,因为人们基本上所有的事情都是通过语言进行交流。常见的应用:web搜索广告Email客户服务语言翻译等等...自然语言处理常用技术在自然语言处理技术背后有大量的基础技术任务和机器学习模型。当前,深度学习方法在很多不同的自然语言处理应用中取得了非常好的性能。 在深度学
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[Big Data - Kafka] Kafka设计解析(四):Kafka Consumer解析

High Level Consumer很多时候,客户程序只是希望从Kafka读取数据,不太关心消息offset的处理。同时也希望提供一些语义,例如同一条消息只被某一个Consumer消费(单播)或被所有Consumer消费(广播)。因此,Kafka High Level Consumer提供了一个从Kafka消费数据的高层抽象,从而屏蔽掉其中的细节并提供丰富的语义。Consumer GroupHi
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[Big Data - Kafka] Kafka设计解析(二):Kafka High Availability (上)

Kafka为何需要High Available为何需要Replication在Kafka在0.8以前的版本中,是没有Replication的,一旦某一个Broker宕机,则其上所有的Partition数据都不可被消费,这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖。同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中。如果Producer使用同步模式则Pro
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图像搜索三-局部特征SIFT

图像搜索三-局部特征SIFT基于全局特征的传统特征对图像的精细识别能力都不强,即强调鲁棒性大于区分性,这对我们实际应用,尤其是追求同款的应用非常不利;一般有两种方式来避开全局性特征的不利,一是从局部出发,即点特征,二是采用多个局部来确定整体,即点集。SIFT介绍SIFT的出现是图像特征描述子研究领域一项里程碑式的工作,该算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向。SI
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