机器人

在这篇文章中，将尝试解释Computer Vision和OpenCV库的工作原理。在整篇文章中，将介绍：什么是计算机视觉 ？计算机视觉如何工作？计算机视觉的应用、什么是OpenCV？OpenCV的简史、OpenCV快速入门

近年来，无人机已被广泛应用于很多领域，它不仅可以完成很多的任务，包括轨迹规划、避障、巡航等，在民用、军事都有很广泛应用，而且还有降低成本、提高效率、减少损失等很多作用。

“无人车、机器人并不是很遥远的事情,我相信比起无人驾驶汽车,送外卖机器人会更快出现。”王兴表示。

一、问题有个打印log的函数，想知道该函数执行的时候，之前执行了哪些函数？

文／陈根作为新一轮产业变革的核心驱动力，人工智能 将深刻改变人类生产生活方式，推动社会生产力的整体跃升。同时，人工智能的广泛应用给就业市场带来的影响也引发了社会高度关注和担忧。

数据仓库的基本概念数据仓库概念：英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。

在2020年全球新冠肺炎侵袭下，借助人工智能技术 ，人们正在适应以一种全新的方式应对生活和工作。但在人工智能 产业快速发展的同时，产业本身也面临诸多挑战。未来人工智能技术将如何发展？它将在哪些领域率先破局？人们将如何利用人工智能创造更大的价值？这些都是接下来人工智能产业发展最受关注的问题。

介绍大家好，最近在参加深度学习竞赛时，遇到了一个有趣的问题，即如何将给定的图像集进行聚类，你可能会说，这不是一个简单的分类问题吗？使用卷积神经网络， 就实现，但关键在于没有合适训练数据提供训练。在不想自己收集数据集的情况，我们如何解决这个问题呢？这就是本文的主要内容，即将深度学习直接应用于测试数据（此处为图像），而无需创建训练数据集并在该数据集上训练神经网络。卷积神经网络作为特征提取器首先我们需要讨论为什么需要特征提取器？以及如何使卷积神经网络（CNN）发挥作用。图像数据的特征提取器：假设算法需要像特征一样需要两只眼睛，一只鼻子和一张嘴来将图像分类为面部，但是在不同的图像中，这些特征存在于不同的像素位置，因此简单地将图像扁平化并将其提供给算法是不起作用的。而解决这个问题刚好是CNN的卷积层发挥作用的地方。卷积层作为我们的特征提取器，并将图像分解为越来越精细的细节，我们来看一下下面的例子：

　　【IT168 访谈】2020年12月21日～12月23日，由 IT168 旗下 ITPUB 企业社区平台主办的第十一届中国数据库技术大会（DTCC2020）在北京隆重召开。沃趣科技合伙人＆技术中心负责人魏兴华进行了精彩分享，并接受了IT168小编的采访。

01什么是NLPNLP（自然语言处理 －Natural language processing）就是在机器语言与人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

简介人脸识别和目标检测这样的术语听起来觉得很酷，但是当涉及到从头开始实现它们时，每个初学者都会觉得困难，这些技术实际上并没有那么难实现，一旦你掌握了其基本原理，那么实现它们就相当简单了。图像处理有很多种应用，包括用于解析文档和生成相应文本的光学字符识别（OCR）、图像增强与重建、物体识别、人体运动识别、手势识别、人脸识别等。在学习的过程中，你会遇到过奇形怪状的各种图像滤波器，那有没有去思考如何实现它吗，在本文中，我们将通过实现一个简单的滤波器来开始我们的图像处理之旅！什么是OpenCVOpenCV是一个开源库，包含了许多计算机视觉 算法。它在计算机视觉和图像处理中起着重要作用，用于实时操作，其效率足以满足工业上的要求。OpenCV可以与其他库一起使用，比如Numpy，这使得Python能够处理OpenCV数组结构。实现我们的第一个滤波器检测逻辑计算机不能像人类一样识别物体，为了能让计算机达到这个目的，我们可以使用各种技术来让计算机理解图像，我们会将颜色作为检测物体的主要依据。我们使用HSV颜色空间作为检测特征。什么是HSVHSV是Hue， Saturation 和Value（色调、饱和度和值）。色调：根据光谱，物体的颜色可分为红、蓝、绿、黄四种颜色。饱和度：它定义了颜色的强度。值：定义颜色的亮度。OpenCV中有150多种颜色空间转换方法，其中一种是彩色图像到HSV图像的转换。我们来看看代码我们需要导入我们要使用的库－OpenCV（cv2）和Numpy。import cv2

说到智能录音笔,那可是很多媒体人、商务人的必备生产力工具,其中讯飞的产品一直是业界顶流。而在前不久,讯飞智能录音笔SR502正式线上发布。在SR501精确转写和智能编辑的基础上,升级了离线转写、OCR文字提取、视频字幕自动生成等多项核心功能。高达98%的转写准确率和强降噪,也为大家的工作效率和效果提供保障。

背景自从谷歌的BERT预训练模型横空出世,预训练-下游任务微调的方式便成了自然语言处理 任务的灵丹妙药。然而,复杂度高、显存消耗大等问题一直困扰着BERT等预训练模型的优化;由于BERT中Transformer(多层自注意力)关于输入文本长度L有的O()的时间空间复杂度,长文本消耗显存陡然增加。想象一下,一位工程师兴致勃勃地将数据在设计好的下游任务上微调,满怀期待地盼望着结果的提升,却因为其中的一些长文本使得显存溢出或超过位置嵌入(position embedding)最大长度,该是一件多么沮丧的事情。

近日，对话式人工智能 公司思必驰（苏州思必驰信息科技有限公司）获得数亿元人民币 Pre－IPO 轮战略投资，参与本轮投资的包括珠海大横琴、美的资本、上海交大基金会旗下菡源资产、中信证券投资、元禾控股等投资机构。

总览计算机视觉 是一种允许数字世界与现实世界互动的技术。探索5个最热门的计算机视觉应用程序