卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，常用于计算机视觉领域的图像分类、目标检测和图像分割任务中。它的核心思想是通过卷积运算从原始数据中提取特征，然后将这些特征传递给全连接层进行分类或回归。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，常用于计算机视觉领域的图像分类、目标检测和图像分割任务中。它的核心思想是通过卷积运算从原始数据中提取特征，然后将这些特征传递给全连接层进行分类或回归。

CVaaS 就是 Computer Vision as a Service, 我们把 CV 的部分标准化成为了一种服务，而每一个行业可以在这里找到自己行业需要的和图像处理、视频处理、计算机视觉相关的算法服务，然后他们可以整合这些算法服务成为他们需要的应用。

本期将为大家介绍香港理工大学智能计算实验室招收 PhD/博士后/研究助理的相关信息。 学校简介 香港理工大学是一所位于中国香港的公立综合性研究型大学，位于中国香港特别行政区。在 2022-2023 年度，香港理工大学位居英国 QS 世界大学排名第 65 位，美国 U.S.News 世界大学排名第 124 位，英国泰晤士高等教育 (THE) 世界大学排名第 91 位。在最新的世界大学计算机科学专业排名中名列前茅：其中 USNEWS 排名 26（前 5.2%），软科排名 42（前 8.4%），THE 排名 6

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，常用于计算机视觉领域的图像分类、目标检测和图像分割任务中。它的核心思想是通过卷积运算从原始数据中提取特征，然后将这些特征传递给全连接层进行分类或回归。

2017年图灵奖，最终颁给了John L. Hennessy和David A. Patterson.

想象一下你正在打造一辆可探测周围环境的自动驾驶车。你要如何让你的车感知行人、骑自行车的人以及其他车辆，以安全行驶呢？你可以给它装上相机，但效果并不是特别好：你面对的是整个 3D 环境，相机拍摄到的只是把它拍扁之后的 2D 图像，然后再尝试从这个 2D 图像中复原你真正需要用到的 3D 信息（比如与车前面的行人、汽车间的距离）。然而，一旦将 3D 环境挤压成 2D 图像，很多对你来说最重要的信息就会丢失，并且将这些信息重新拼凑起来十分困难——即使使用最先进的算法，也容易出错。

2005年，史蒂夫•乔布斯（Steve Jobs）在D3数字大会上给出了一个设想：操作系统能不能不带文件系统？他的理由是，不论是电子邮件还是iTunes还是照片，这些应用都可以让用户很好地管理和找到对应的文件，系统层面的文件管理应该透明，不需要用户去使用。在iOS上，乔布斯这一设想得到了实现，iOS一直没有文件管理系统，不同文件只能在对应的App中才能被打开。 不过，前几天的WWDC 2017年却改变了这一点：苹果宣布iOS11将内置Files文件管理器，这就跟MacOS的Finder一样，可以对文件进行管

想象一下你正在打造一辆可探测周围环境的自动驾驶车。你要如何让你的车感知行人、骑自行车的人以及其他车辆，以安全行驶呢？你可以给它装上相机，但效果并不是特别好：你面对的是整个 3D 环境，相机拍摄到的只是把它拍扁之后的 2D 图像，然后再尝试从这个 2D 图像中复原你真正需要用到的 3D 信息（比如与车前面的行人、汽车间的距离）。然而，一旦将 3D 环境挤压成 2D 图像，很多对你来说最重要的信息就会丢失，并且将这些信息重新拼凑起来十分困难——即使使用最先进的算法，也容易出错。

2005年，史蒂夫•乔布斯（Steve Jobs）在D3数字大会上给出了一个设想：操作系统能不能不带文件系统？他的理由是，不论是电子邮件还是iTunes还是照片，这些应用都可以让用户很好地管理和找到对应的文件，系统层面的文件管理应该透明，不需要用户去使用。在iOS上，乔布斯这一设想得到了实现，iOS一直没有文件管理系统，不同文件只能在对应的App中才能被打开。 不过，前几天的WWDC 2017年却改变了这一点：苹果宣布iOS11将内置Files文件管理器，这就跟MacOS的Finder一样，可以对文件进行管

之前曾经有来自，上海同济大学、上海复旦大学、美国卡内基梅隆大学的中国学生AI研究团队，推出了「make.girls.moe」 这个网站。

最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（三）神经网络。

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👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天，Bug和性能问题成为威胁软件健康的两大的话题。 从单机时代开始，我们就投入了不计其数的人力、物力研究性能。 随着分布式系统的大量应用，对于性能问题的分析、调优，面临着很多前所未有的挑战。 很多团队经常面对下面这类技术困境： 如何使用开源软件构建机群？ 如何选择云服务？ 如何设计高效的分布式 Web 服务？ 如何开发高效的分布式机器学习系统？ 为什么我的 App 打开比较慢？ 为什么我的网站访问不了？ 怎么才能看到我的业务中哪个逻辑比较慢 …… “

目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。

目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。

选自Github 机器之心编译 今日，中科院计算所研究员徐君在微博上宣布「中科院计算所开源了 Easy Machine Learning 系统，其通过交互式图形化界面让机器学习应用开发变得简单快捷，系统集成了数据处理、模型训练、性能评估、结果复用、任务克隆、ETL 等多种功能，此外系统中还提供了丰富的应用案例，欢迎大家下载使用。」在此文章中，机器之心对开源的 Easy Machine Learning 系统进行了介绍。 GitHub 项目地址：https://github.com/ICT-BDA/Eas

选自Github 机器之心编译 今日，中科院计算所研究员徐君在微博上宣布「中科院计算所开源了 Easy Machine Learning 系统，其通过交互式图形化界面让机器学习应用开发变得简单快捷，系统集成了数据处理、模型训练、性能评估、结果复用、任务克隆、ETL 等多种功能，此外系统中还提供了丰富的应用案例，欢迎大家下载使用。」在此文章中，机器之心对开源的 Easy Machine Learning 系统进行了介绍。 GitHub 项目地址：https://github.com/ICT-BDA/Eas

以前的相机配备自己的专门设备，如镜头和胶卷，而且照相得去照相馆。后来，手机、平板电脑、笔记本电脑和视频游戏机都有了自己的照相功能。现在，相机似乎会在某天变得和玻璃一样不显眼，甚至它都不再需要镜头。