人工智能

E. Connected Components? time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output You are given an undirected graph consisting of n vertices and edges. Instead of giving you the edges that exist in the graph, we give you m unordered pairs ( x ,  y ) such that there is no edge between x and y , and if some pair of vertices is not listed in the input, then there is an edge between these vertices. You have to find the number of connected components in the graph and the size of each component. A connected component is a set of vertices X such

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 项目需求： 手机APP实现全景相机机外拼接合成图像 需求内容： 实现单鱼眼镜头拍多张图合成全景图 1、APP页面可以参考全景相机同行的布局来做。 2、APP内嵌入相机SDK，可操作及查看下载等相机各种功能和设置。（我方提供相机相关SDK代码） 3、APP内嵌入拼接合成软件，可以自动识别并校正拼接合成多张图为全景图，自动渲染及消除拼接色差，重影，错位和曝光等。APP在合成全景图时可在全景图中间位置插入一张图片盖住三角架。用户也可自行更换该图片。下载合成时可自由选择保存全景图的路径可存在手机上、相机内或两者同步保存。 4、单镜头相机连接手机APP 拍照时，在手机上可看到拍照数量在增加并将图片自动按合成规则排列出来，可做成一个缩略图大概看到拍摄进程及结果。 5、APP内建全景播放器可随意切换观看模式：平铺模式、360模式、小行星模式，VR模式，水晶球模式，四分割模式等。 6、APP增加录屏模式，可以在打开全景时将观看实时效果录下来并保存在手机固定文件夹里。 7、另外如有可能也将相机有关标定校正一起开发。 工作环境： 相机主要在室内拍摄，环境有较暗和杂光现象需要在算法上进行优化 项目经费： 8万~10万 项目周期： 2个月 项目阶段： 项目已立项，资金已到位 希望供应商： 1、 有相应的技术积累 ，对全景拼接合成有较深理解

正舵者与硬蛋科技战略合作签约 2020年7月15日上午，正舵者与硬蛋科技“基于5G的AI分布式存储产品与服务”战略合作签约仪式在硬蛋科技体验厅隆重举行。正舵者总裁李卫宏，硬蛋科技副总裁王宪航博士代表双方签约。 正舵者科技总裁李卫宏（左），硬蛋科技副总裁王宪航博士（右）分别代表双方签约 出席见证此次签约仪式的还有宜春市宜阳新区管委会主任李雪梅一行领导；科略集团董事长熊兵，矿工爸爸 COO 蔡永旭，神雾科技CEO姜伟，星际云矿COO 杨锐轩，中域康达医疗董事长旷日新，正舵者科技董事彭文江，正舵者科技CTO李贝宁，IPFS中文资讯网等企业及媒体嘉宾。 硬蛋科技 硬蛋科技是香港上市公司科通芯城集团旗下的业务主体 ，主要专注于打造国内的AIOT及5G领域的智能硬件生态，是国内最大的智能硬件创业企业生态平台，被李克强总理誉为“ 制造业的阿里巴巴 ”。 硬蛋科技副总裁王宪航博士讲话 硬蛋科技副总裁王宪航博士 对正舵者的到来表示热烈欢迎，对各政企代表见证本次签约表示由衷的感谢，硬蛋科技拥有国内领先的AIOT（人工智能物联网）行业的智能硬件生态系统，致力于服务AIOT（人工智能物联网）行业客户，基于科通芯城的平台，为合作伙伴提供一站式的硬件解决方案。未来硬蛋科技将依赖自身优秀的硬件设计能力和集成能力，与正舵者在区块链，边缘计算和分布式存储等领域展开深度合作，通过双方在各自擅长领域的共同努力

人工智能AI与大数据技术实战 公众号： weic2c 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向 -- 深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 　　神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有 1000 亿个神经元之多。 图1 人脑神经网络 　　那么机器学习中的神经网络是如何实现这种模拟的，并且达到一个惊人的良好效果的？通过本文，你可以了解到这些问题的答案，同时还能知道神经网络的历史，以及如何较好地学习它。 　　由于本文较长，为方便读者，以下是本文的目录： 　　一.前言 　　二.神经元 　　三.单层神经网络（感知器） 　　四.两层神经网络（多层感知器） 　　五.多层神经网络（深度学习） 　　六.回顾 　　七.展望 　　八.总结 　　九.后记 　　十.备注 一. 前言 　　让我们来看一个经典的神经网络。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是 输入层 ，绿色的是 输出层 ，紫色的是 中间层 （也叫 隐藏层 ）。输入层有 3 个输入 单元，隐藏层有 4 个 单元

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者： Limarc Ambalina 编译：ronghuaiyang 导读 包括图像，视频，音频，文本，非常的全。 largest tensorflow datasets for machine learning 由谷歌Brain的研究人员创建的TensorFlow是机器学习和数据科学领域最大的开源数据库之一。它是一个端到端的平台，适用于初学者和有经验的数据科学家。TensorFlow库包括工具、预训练模型、机器学习指南，以及开放数据集的语料库。为了帮助你找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大的TensorFlow数据集。我们已经将下面的列表分为图像、视频、音频和文本数据集。 图像数据集 1、 CelebA : 最大的公开的人脸图像数据集之一，名人脸属性数据集(CelebA)包含超过20万名名人的图像。 celebrity face images dataset 每幅图像包含5个面部特征点和40个二值属性标注。 2、 Downsampled Imagenet ：该数据集用于密度估计和生成建模任务。它包含130多万幅物体、场景、车辆、人物等图像。这些图像有两种分辨率：32 x 32和64 x 64。 3、 Lsun – Lsun是一个大型图像数据集，用于帮助训练模型理解场景。数据集包含超过900万张图像

“ 原作者 ：计算机的潜意识 重新排版 ：「曲水流觞TechRill 」 , 转载请同时注明两个出处。 全文 ：18K字，阅读需1小时 原文 ： https://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html ” 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些 ‍‍‍‍‍ ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ ‍‍‍ 机器学习 参见本公众号另一篇： [硬核科普]从机器学习谈起 基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。 图1 人脑神经网络 那么机器学习中的神经网络是如何实现这种模拟的，并且达到一个惊人的良好效果的？通过本文，你可以了解到这些问题的答案，同时还能知道神经网络的历史，以及如何较好地学习它。 由于本文较长，为方便读者，以下是本文的目录： 一.[前言] 二.[神经元] 三.[单层神经网络（感知器）] 四.[两层神经网络（多层感知器）] 五.[多层神经网络

“ 原作者 ：计算机的潜意识 重新排版 ：「曲水流觞TechRill 」 , 转载请同时注明两个出处。 全文 ：18K字，阅读需约1小时。 原文： https://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html ” 在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？ 我并不直接回答这个问题前。相反，我想请大家看两张图，下图是图一： 图1 机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻 这幅图上上的三人是当今机器学习界的执牛耳者。中间的是Geoffrey Hinton, 加拿大多伦多大学的教授，如今被聘为“Google大脑”的负责人。右边的是Yann LeCun, 纽约大学教授，如今是Facebook人工智能实验室的主任。而左边的大家都很熟悉，Andrew Ng，中文名吴恩达，斯坦福大学副教授，如今也是“百度大脑”的负责人与百度首席科学家。这三位都是目前业界炙手可热的大牛，被互联网界大鳄求贤若渴的聘请，足见他们的重要性

###一.团队名字 软工练习生 ###二.队员的学号、姓名及博客链接 队长 皮炜 学号 1600802022 博客地址 http://www.cnblogs.com/piwei/ 队员 王银龙 学号 1600802025 博客地址 http://www.cnblogs.com/wylforever/ 队员 魏仁杰 学号 1600802027 博客地址 http://www.cnblogs.com/Butterfly99/ 队员 孟凡锚 学号 1600802020 博客地址 http://www.cnblogs.com/mengfanmao/ ###三.团队项目描述 我们团队做的是一个关于颜色判断的益智类微信小程序 具体玩法就是，屏幕上会有两个框，左边的框会用带颜色的字体写上一个颜色 描述的词汇，例如用红色字体写绿色，右边的框也一样，例如用绿色字体写红 色，然后游戏要去就是判断左边描述的颜色是否和右边的字体颜色一样，正确 得分错误失分，达到一定分数到达下一关，每关有一定时间，如果没有在规定 时间到达下一关，则算失败。 灵感来源这个游戏（ http://www.washing-colors.com/） 不过模式更多，后期也 可能会根据进一步的需求改一些地方 ###四.项目成员的介绍 队长 皮炜 擅长的技术 C语言，php，python 编程兴趣 对人工智能，虚拟现实这方面比较感兴趣

xinjun与阴阳师 题目描述 xinjun是各类手游的狂热粉丝，因随手一氪、一氪上千而威震工大，现在他迷上了阴阳师。xinjun玩手游有一个习惯，就是经过层层计算制定出一套方案来使操作利益最大化(因此即使有扫荡券也不用，故称圣雄肝帝)。已知阴阳师有N个模式可以操作，模式i有a i 种操作，但每种模式每日只能选用一种操作，可以不选。操作j能收益v j ，但需要花费体力w j 点。xinjun每日拥有体力M点，求他每日最多能得到多少收益。 输入描述: 第一行一个正整数T(T<=10)，表示共有T组数据。对于每组数据，第一行两个正整数N，M(1<=N，M<=1000)。接下来N段数据，每段第一行一个正整数a i (1<=a i <=1000)，第二行a i 个正整数v j (1<=v j <=1000)，第三行a i 个正整数w j (1<=w j <=1000)。每组数据a i 之和不大于10 4 。 输出描述： 对每组数据输出一行，即xinjun每日最多能得到多少收益。 输入 1 3 10 2 2 3 3 2 2 1 1 3 4 1 5 5 输出 9 题目链接： https://ac.nowcoder.com/acm/problem/14602 （先注册） 变形的01背包，只要用vector存收益v j ，和花费体力w j 。 AC代码 1 #include <iostream>

车子里玻璃水没了，冰箱里运动后喝的淡盐水没了，车子和冰箱都会智能提醒你并且自动下单给你“补货”；无人的智能餐厅从点菜、做菜、传菜全程无人化，机器人厨师可以完美拷贝八大菜系，精准把火候、调料控制在最佳状态……这样的黑科技正在迅速“入侵”我们的生活。 这是在5月29日的JD CUBE 大会上，京东向人们所描绘的未来基于AI人工智能等无人科技所构建的全新智慧生活图景。当然，现场的黑科技区也充分满足了人们的好奇心。AR试妆镜、AR试衣镜、AI人脸识别、AI写作机器人、无人机、配送机器人、智能冰箱、智慧餐厅等等，亲身体验下来真是叫人大呼过瘾。 AI能做菜冰箱会“剁手”，未来人车家越来越互联 听说过无人超市，现在无人智慧餐厅也要出现了：400平方米的无人餐厅，没有厨师，点菜后你可以全程围观机器人在后厨做出最美味的菜肴，而机器厨师对调料、温度的绝佳掌控来源于它们跟八大菜系大厨学习了最适合机器人做的美味佳肴；热乎乎的大菜出炉后则由机器人服务员送到你的面前，等你下筷子。 据透露，2018年JOY'S餐厅全能机器人大厨将首次掌勺，可提供八大菜系的四十多道美味精品。到2020年，餐厅技术与独家菜谱将全面开放，全国加盟店可达1000家。 汽车里的玻璃水没了，冰箱里锻炼后补充水分的淡盐水没了，你的私家车和冰箱都能很聪明地第一时间告诉你，并且主动帮你网购“补货”，冰箱还会提醒你冰箱里鸡蛋要过期了，赶紧吃