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• 原来可视化能做得这么酷炫！Uber开源地理空间工具包kepler.gl

  图 1：创建数据可视化的常见过程包括数据收集、数据处理、可视化探索以及分层。无论是使用框架还是工具，创建交互式可视化都遵循一个类似的过程：数据收集、数据处理、通过基于 web 的工具如 QGIS、Carto 和 Mapbox Studio 进行可视化探索，然后利用 React、D3.js 和 Three.js 将可视化转换为 Javascript，以构建原型。这个过程不仅冗长乏味，也无法保证一定就

  2022-03-13

• 旷视联合IDC发布“AI+手机”行业白皮书：CV将成手机行业关键

  AI 手机处于初始阶段IDC 白皮书指出，AI 经历 60 多年的起落沉浮，终于在新一轮数字化浪潮下步入成熟期，***到社会生活的各个角落。可以说，AI 的大幕已经开启，人类世界正处于继蒸汽时代、电气时代、信息时代之后的又一次伟大变革时代。另一方面，如今手机成为承载人类数字化生活与工作最重要的设备。AI 时代的到来，将为手机带来翻天覆地的变化，从而突破现有的发展瓶颈，衍生出更加多元的应用，展开更为

  2022-03-13

• GitHub企业版入华，落地平安云！

  Github 终入华前不久，GitHub 刚刚发布了 2018 年度报告，报告显示：美国、中国和印度是 contributors 数量最多的三个国家，中国今年占据第二位，提升了一个名次。今年有 800 万新开发者加入 GitHub，并且新增注册数量最多的也依次是美国、中国和印度。  作为 GitHub 用户量第二大的国家，中国的开发者们也曾经历过一段无法使用 GitHub 的时光，当时连李开复都在

  2022-03-13

• 比特大陆大转型！链圈币圈人走茶凉，AI才是救命草

  发布一款 AI 芯片，多款 AI 终端产品10 月 17 日，比特大陆正式发布 终端人工智能芯片 BM1880，一同发布的还有基于 云端人工智能芯片 BM1682 的算丰智能服务器 SA3、嵌入式 AI 迷你机 SE3、3D 人脸识别智能终端以及基于 BM1880 的开发板、AI 模块、算力棒等产品。比特大陆终端 AI 芯片 BM1880BM1880 芯片于 2018 年 7 月成功流片，是一款聚

  2022-03-13

• 比拼Kafka，大数据分析新秀Pulsar到底好在哪

  在用户选择一个消息系统时，消息模型是用户首先考虑的事情。消息模型应涵盖以下 3 个方面：消息消费——如何发送和消费消息；消息确认（ack）——如何确认消息；消息保存——消息保留多长时间，触发消息删除的原因以及怎样删除；消息消费模型在实时流式架构中，消息传递可以分为两类：队列（Queue）和流（Stream）。队列（Queue）模型队列模型主要是采用无序或者共享的方式来消费消息。通过队列模型，用户可

  2022-03-13

• 如何用Python将数据预处理速度提升2至6倍？

  标准方式让我们举一个简单的例子，我们有一个图像数据集，可能有数千甚至数百万张图像！出于时间方面的考虑，我们只使用 1000 张。在将所有图像传到深度神经网络之前，我们想要将它们的大小调整为 600x600。以下是 GitHub 上经常可以看到的一些非常标准的 Python 处理代码。这个程序遵循的是数据处理脚本中常见的简单模式：从要处理的文件（或其他数据）列表开始。使用 for 循环逐个处理数据，

  2022-03-13

• 知识图和神经网络：如何有效读取图节点属性

  这个可以使用数据库来实现，非常简单。为简单起见，我们假设问题是图中的一个节点。在 Neo4j 图数据库中，可以进行简单的查询：但在本文中，我们将采用神经网络方法。我们可以使用神经网络做一些传统数据库无法做到的事情，当然，我们需要编写更多的代码，并解决一些有趣的挑战。文中的代码可以从 GitHub（https://github.com/Octavian-ai/gqa-node-properties）

  2022-03-13

• 看视频学杂耍？伯克利的机器人已经可以做到了

  模仿 YouTube 视频中的角色无论是洗手这样的日常动作，还是惊人的杂技表演，人类都能通过观察他人来学习一系列令人难以置信的技能。随着像 YouTube 这样的公开视频数据越来越多，现在，要找到我们感兴趣的任何技能的视频剪辑，比以往更容易了。每分钟都有超过 300 个小时的视频上传到 YouTube。不幸的是，对我们的机器人来说，从大量的视觉数据中学习技能，仍然是一个巨大的挑战。大多数模仿学习方

  2022-03-13

• 机器学习其实只是“皇帝的新衣”

  下面我们来看看机器学习是如何工作的：机器学习使用数据中的模式来标记事物。听起来不可思议? 它的核心概念实际上非常简单。我说“非常”是因为如果有人觉得它很神秘，是因为他们应该还没有完全理解它。核心概念非常简单。我们将使用标记葡萄酒是否美味来进行标签示例，并用尽可能简单的方式进行这一过程。如果你不喜欢葡萄酒，这里有一个相同文本的非葡萄酒标签示例版本。 它是如何工作的?ML 不是魔法，没有数据是不可能学

  2022-03-13

• 环境说明

  虚拟机VMware Workstation 16 Player链接：https://www.vmware.com/cn/products/workstation-player/workstation-player-evaluation.html操作系统centos8CentOS-8.3.2011-x86_64-dvd1.iso链接：http://mirrors.aliyun.com/centos/

  2022-03-13