一、社区简介 社区名称：IT休闲社区 IT休闲社区 创立于2022-5-12 社区地址:https://bbs.csdn.net/forums/ITXspace 二、社区积分 社区30日积分榜前三，在社区发布的文章，有更多机会被社区管理者「加精」或者

导语 我们正在组织撰写翻译相应的维基词条，并附上代码实现。想要自己创建词条，一起贡献知识的小伙伴们可以通过链接报名哦。点击「编辑」，做些改变，按下「保存」，你将影响世界！ 小世界问题的历史背景 Guglielmo Marconi根据他在无线电研究工

导语 在对大脑功能提出大一统理论的又一次尝试中，物理学家们提出大脑优化性能的方式是在两个相位的临界点的附近运行——但不是准确地在临界点上。 编译：集智翻译组来源：Quanta Magazine原题：Brains May Teeter Near Th

领导该研究的是生物系助理教授 Gareth Fraser，他认为，不同的脊椎动物有着同样的表皮斑图的形成机制，这说明，该机制可能来来自第一批脊椎动物，在漫长的进化旅程中保留下来。哈佛大学发展生物学家 Alexander Schier 指出，从鲨鱼盾

看完觉得好，可以转给那些做PPT和报表做得很辛苦，却不被重视的同学看看。 鼓励一下自己：我们有办法让数据更生动，让分析更有价值，让我们自己更受欢迎。(*^__^*) 这个被忽视的指标叫：搓机率。 搓机率含义：在你汇报报告的时候，现场搓手机的同事占全体

商业智能 BI 分析平台构建重点 企业级商业智能 BI 分析平台的构建是一个系统型的工程，涉及业务分析需求的把控、各类数据资源的整合清洗、数据仓库的架构设计、可视化分析报表逻辑设计、IT 部门与业务部门的工作边界划分与配合等等居多环节。 派可数据可视

有不少做设计的人在处理作品的时候，可能会使用Photoshop、Illustrator，而近日有一款Ai设计工具出现在市场当中，这就是Microsoft Designer。 　　据悉,Microsoft Designer是一款由生成式AI功能提供支

一、什么是GAN？ 框架简述 GAN全称是Generative Adversarial Nets，中文叫做“生成对抗网络”。 在GAN中有2个网络，一个网络用于生成数据，叫做“生成器”。另一个网络用于判别生成数据是否接近于真实，叫做“判别器”。 下图

前言： 本期内容是一个我个人非常感兴趣的话题，通过爬取6000部国产电视剧（包括大陆和港台剧集，不包括动画片、纪录片、短片）的相关豆瓣信息，使得一直想要做的电视剧分析得以成行。本次内容依旧分为数据爬取和数据分析两部分内容，其中分析包括了整体分析，内容

大胆预测：重量级的数据应用，包括但不仅限于数据分析，数据挖掘，计算广告等，将全部会转换成实时数据处理架构。在电子化市场营销，尤其当今信息技术快速发展的前提下，数据处理的快慢直接影响变现的质量。 Migrating Batch ETL to strea

最近找了一个人一遇到进程不对，就通过start-all.sh 和 stop-all.sh给我重启了，我告诉他哪个有问题解决哪个，单节点启动，他说不会。我说你不会根据start-all.sh对研究一下吗。不会？好郁闷，正好也总结一下hadoop脚本分析

导语 James Zou 和 Londa Schiebinger 认为，计算机科学家必须找出偏见的来源，消除带有偏见的训练数据，并开发一种足够稳健的算法来对抗这种数据上偏见。 编译：集智翻译组来源：Nature原题：AI can be sexist

导语 从仙台（日本本州岛东北岸港市）会碾碎坚果的乌鸦到“城市乌鸫”（城市中的新乌鸫），动物正在以富有戏剧性和令人吃惊的方式改变它们在城市中的行为和进化。 编译：集智翻译组来源：http://www.theguardian.com原题：Darwin c

当地时间1月11日（周五），英国数学家迈克尔·阿蒂亚爵士（Michael Atiyah） 去世，享年89岁。2018年9月24日，著名数学家阿蒂亚在德国海德堡获奖者论坛上，用5页论文、14页 PPT 和40分钟的演讲，完成了一次全球瞩目的黎曼猜想证

前言 在上一篇《行业应用 | 自然语言理解如何解放金融从业者》中，介绍了如何利用中文自然语言理解技术，迅速获取文本的主要信息，帮助金融从业者从繁重的阅读任务中解放出来。本篇将具体介绍中文自然语言理解中的分词技术。 以下内容整理自尹相志讲座《在跨入中文

芝加哥大学计算社会科学硕士项目：https://macss.uchicago.edu 演讲主题 计算社会科学区别传统社会科学，在数据获取上，不局限于传统的问卷和田野调查等方法，而是利用充分利用互联网大数据与AI 算法，来研究曾经受数据规模所限制而尚

6.1 基础教程 6.1.1 以NLP为主题的教程：DeepLearningForNLPInPytorch 6.1.2 从RNN出发的NLP教程：Practial Pytorch with Topic RNN & NLP 6.1.3 资源集合：Dee

在文章《自然语言处理中的 Attention Model：是什么以及为什么[一]》中，介绍了实现 Attention Model 常常用到的 Encoder-Decoder 框架。那么如何直观理解 Attention Model 的工作原理呢？本文继

1、前言 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展，我相信你一定听说过Attention Model（后文有时会简称AM模型）这个词。 AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一，在很多场景被证明有效。听起来AM很高大上，其实它的基本思

导语 由于现实图片往往具有多个物体和复杂的背景，目标检测一直是计算机视觉领域研究的难点也是热点。其中，对于目标尺度的差异卷积神经网络模型没有应对的内在机制。ICCV 2017 的一篇论文中，设计了更优雅更快速地处理人脸检测中的尺度问题的方案，下面是对

今天为大家推荐一个网络科学领域的标志性会议，即Netsci 2019，这个会议从2006年开始举办，每年举办一次，影响力也逐年上升。2019年的会议将在5月份举行，具体的信息如下： 时间： 2019年5月27号-2019年5月30号 地点： 伯灵顿