摘要：
——对抗性神经网络。由一个不断产生数据的神经网络模块与一个持续判别所产生数据是否真实的神经网络模块组成的神经网络架构，创造出近似真实的原创图像、声音和文本数据，有望大幅提升机器翻译、人脸识别、信息检索的精度和准确性，未来将应用于自动驾驶、安防监控等领域。（其实这方面还可以做一些很有趣的事情，比如生成 阅读全文
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一 . K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个 阅读全文
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因为最近要买房子，然后对房市做了一些调研，发现套路极多。卖房子的顾问目前基本都是一派胡言能忽悠就忽悠，所以基本他们的话是不能信的。一个楼盘一次开盘基本上都是200-300套房子，数据量虽然不大，但是其实看一下也很烦要一页一页的翻，如果是在纸上的话，他们还不让你给带回去。所以就是在选一个价格楼层也合适 阅读全文
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本期接着对Android的美学设计的分享。 1.3 Light and shadows 光学与阴影 1.3.1 Light 在素材设计的环境中，我们会用虚拟的光来照亮UI界面。主灯光会产生尖锐，有方向的阴影。背景光会在各个角度产生分散的，柔和的阴影，我们叫背光阴影。 主光产生的阴影 背景光产生的阴影 阅读全文
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我们接着上期的项目进行分享。 1.2.2 Elevation (仰角) 仰角只的是不同的素材块在Z轴上的选对位置 仰角的测量方式 这里只的是两个平面在z的距离，记住我们默认每个平面都是1dp的厚度 1图是我们看到的两个平面 下方的这个在上，因为有阴影 2图我们测量他们直接的距离 为7dp 仰角系统 阅读全文
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在做原型的时候，和设计师交流的过程中，发现在设计安卓交互的过程中，其实是存在一些基本规则的。那这些规则，可以保证第一应用美观，第二不会出现反人类的开发难度，第三，用设计师的话说就是可能会有“最好的体现”，接着领导就发了一个安卓APP的设计的基本法给我（https://developer.androi 阅读全文
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一 阅读全文
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依然是关于艾瑞咨询的2018年中国人工智能行业的研究报告的总结，本期将总结和分享本报告中关于人工智能行业发展趋势的分析。 一、对事物的完整行为规划或者事项决策的发展空间依然很大。 现在的人工智能的模型，多数目前是建立在深度学习算法的基础上。但是这也带来了很多的局限。这里我们需要对比人工智能和人类智能 阅读全文
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对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。 原理方面，对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程。整个网络训练的过程中， 两个模块的分工 判断网络，直观来看就 阅读全文
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近日，著名IT咨询公司艾瑞咨询(http://www.iresearch.com.cn/)针对中国人工智能行业的发展发布了“2018年中国人工智能行业研究报告解读”(http://www.iresearch.com.cn/Detail/report?id=3192&isfree=0), 报告从: 以 阅读全文