QcloudCommunity的博客

5G 商用已过去三年，其发展已步入规模化应用的关键期。无论是在诸如矿山、港口远程驾驶的行业应用领域，还是在面向C端的智能汽车、自动驾驶方面，都得到了广泛应用。今天，我们特邀了三一智矿的董事长、腾讯云 TVP 行业大使马巍老师，带领我们走进智慧矿山，共探 5G、无人化技术在矿山行业应用的商业前景。

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文来自腾讯云技术沙龙，本次沙龙主题为Serverless架构开发与SCF部署实践 卢萌凯：毕业于东南大学，曾就职于华为，熟悉云行业解决方案。目前负责腾讯云中间件产品及无服务器云函数的技术架构打造，帮助用户完成方案设计，对云端存储产品的使用难点有独到见解。大家好。我是腾讯云中间件及无服务器云函数架构师。我今天介...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由腾讯云AI中心发表于云+社区专栏摘要：在日常生活工作中，我们难免会遇到一些问题，比如自己辛辛苦苦写完的资料，好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片，却要一个一个地录入信息，很麻烦；快递公司的业务越来越好，但每天需要花费很多时间登记录入运单，效率非常的低。那么，有没有什么技术能帮助我们解决这些难题呢？有的，...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由人工智能资讯小编 发表于云+社区专栏长文预警： 在本文中，我们将训练一个在训练期间完全加密的神经网络（在未加密的数据上进行训练）。这将为神经网络带来两个有益的特性：首先，神经网络的智能可以受到更好的保护以免被他人盗取，消除了在不安全环境下训练的有价值的AI被其他智能盗取的风险；其次，网络可以只作加密的预测（这意味着在没...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由liuxuewen 发表于云+社区专栏在本文中，我们将研究深度学习和机器学习之间的差异。我们将逐一了解它们，然后讨论他们在各个方面的不同之处。除了深度学习和机器学习的比较外，我们还将研究他们未来的趋势和走向。深度学习 VS 机器学习深度学习与机器学习简介一、什么是机器学习？通常，为了实现人工智能...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~本文由腾讯云AI中心 发表于云+社区专栏AI到底有多火？看看下面这组数据：腾讯研究院《2017全球人工智能人才白皮书》报告中提到，现全球AI领域人才约30万，而市场对人才的需求在百万量级，每年从各大高校毕业的学生约2万人，远远不能满足市场对人才的需求。有AI小白可能动心了：是否还能赶上AI这趟车呢？Sure。因为有这款“神器...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由roganhuang 发表于云+社区专栏导语随着腾讯云业务的扩大，母机数量越来越多。为减少人力并实现母机故障的自动化定位，本文尝试利用机器学习算法，通过对历史故障母机的日志数据学习，训练模型实现自动化分析定位母机故障原因。背景对于每一单母机故障我们都需要定位出背后真实的故障原因，以便对相应的部件进行更换...

本文来自腾讯云技术沙龙，本次沙龙主题为AI平台及智能语音应用解析 近年来，人工智能技术快速发展，与其他行业的结合也成为业界不断探索的方向。在人工智能基础和工具方面，AI平台已成为降低人工智能门槛的关键因素；而在人工智能应用方面，作为最成熟的应用方向之一，智能语音已在智能家居、智能车载等领域有了迅猛发展。以腾讯为代表的巨头企业，凭借强大的技术积累和在社交聊天、游戏娱乐等垂直领域定制化服务的丰富经...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~本文由罗晖发表于云+社区专栏1. Google的DQN论文2015年2月，Google在Nature上发表了一篇论文(见附件)：Human-level control through deep reinforcement learning。文章描述了如何让电脑自己学会打Atari 2600电子游戏。Atari 2600是80年代...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~本文由云加社区技术沙龙发表于云+社区专栏谭安林，腾讯高级工程师，2015年加入腾讯，8年互联网从业经历，从事大数据平台与产品开发相关工作；先后参与广告、金融等领域产品项目，目前负责行为预测解决方案，帮助客户盘活现有客群、挖掘潜在高价值新客。目前我们的产品包括：智能客服、大数据套件、腾讯移动分析、腾讯移动推送等。商业是一个价值...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~本文由腾讯云AI中心发表于云+社区专栏郭律，腾讯高级产品经理，腾讯云AI基础产品中心高级产品经理、解决方案架构师。主导腾讯智能钛TI-ONE（可视化机器学习平台）和TI-S（自动机器学习平台）两个产品的设计工作。从上海交通大学模式识别与智能系统专业博士毕业后，先后就职于IBM、普华永道从事IT架构、咨询方面的工作，对机器学习与金融...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~本文由jj发表于云+社区专栏一、推荐系统概述1.1 概述推荐系统目前几乎无处不在，主流的app都基本应用到了推荐系统。例如，旅游出行，携程、去哪儿等都会给你推荐机票、酒店等等；点外卖，饿了么、美团等会给你推荐饭店；购物的时候，京东、淘宝、亚马逊等会给你推荐“可能喜欢”的物品；看新闻，今日头条、腾讯新闻等都会给你推送你感兴趣的新闻...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~本文由鹅厂优文发表于云+社区专栏[一、前言](javascript:

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~本文由云计算基础发表于云+社区专栏前言2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动，活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍，并提出了相关的问题，智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。正文在日常生活工作中，我们难免会遇...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~本文由腾讯云视频发表于云+社区专栏关注公众号“腾讯云视频”，一键获取 技术干货 | 优惠活动 | 视频方案有没有在优衣库里，被当成导购员？尴尬尴尬~有没有在餐厅里，被唤作服务生？尴尬尴尬~而我，最尴尬的事，是在菲律宾团建，扯着嗓子叫着：“waiter（服务员）！waiter（服务员）！”全店里的服务员，都在埋头刷微视...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~本文由腾讯云AI中心发表于云+社区专栏我今天演讲主要分四个部分，第一个是分享语音识别概述，然后是深度神经网络的基础；接下来就是深度学习在语音识别声学模型上面的应用，最后要分享的是语音识别难点以及未来的发展方向。首先简单介绍一下语音识别，它主要是个怎么样的过程呢？语音识别最简单的就是语音变成文字，这也是计算机发明以来人类一直追求...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~本文由columneditor发表于云+社区专栏作者：姚均霖导语 ：随着近几年文本信息的爆发式增长，人们每天能接触到海量的文本信息，如新闻、博客、聊天、报告、论文、微博等。从大量文本信息中提取重要的内容，已成为我们的一个迫切需求，而自动文本摘要（automatic text summarization）则提供了一个高效的解决方案...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~本文由腾讯云AI中心发表于云+社区专栏广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义，以上是常见的一些热门的场景。语音识别，刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音，这部分我们后面会详细展开。再往后看，声纹识别，在智能车里面有很多的功能需要人的发音媒介来控制命令的时候声纹就很重要。开一个车门，车上有一个小孩，突然哭闹，下一个不合...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由云计算基础发表于云+社区专栏源码下载地址请点击原文查看。初学机器学习，写篇文章mark一下，希望能为将入坑者解点惑。本文介绍一些机器学习的入门知识，从安装环境到跑通机器学习入门程序MNIST demo。内容提纲：环境搭建了解Tensorflow运行机制MNIST(手写数字识别 ) softmax性...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由腾讯云AI中心发表于云+社区专栏 腾讯云高级研究员讲述，从成像到图像分析如何入门文︱冀永楠“AI来了”邀请到我们腾讯云的高级研究员冀永楠讲述图像分析的那些事儿。从2012年开始，深度学习席卷了图像识别领域，在图像分类、目标检测、语义分割等领域秒杀了传统的方法。之前也有人写过如何20分钟内得到猫狗分类大...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由腾讯QQ大数据 发表于云+社区专栏随着社交网络的发展和积累，内容的产生、传播、消费等已经根深蒂固地融入在人们的生活里。随之内容分析的工作也就走进了人们的视野。近年来，各种公众趋势分析类产品涌现，各大公司都利用自身资源纷纷抢占一席之地。公众趋势分析平台利用自然语言处理、机器学习方法对数据进行分析，给用户提供舆情分...

本文用容易理解的语言和例子来解释了决策树三种常见的算法及其优劣、随机森林的含义，相信能帮助初学者真正地理解相关知识。

我不会给大家介绍机器学习，数据挖掘的行业背景，也不会具体介绍逻辑回归，SVM，GBDT，神经网络等学习算法的理论依据和数学推导，本文更多的是在流程化上帮助大家快速的入门机器学习和数据建模。

写这篇文章的契机，是我在某天看完腾讯指数的推送后，突发奇想，想自己实现类似这样的一个东西，感觉蛮好玩的。然后就在上周末，利用了一些空余时间，写了一个简单的舆情监控系统。

“从入门到第一个模型”差点就成了“从入门到放弃”。本文是机器学习在运维场景下的一次尝试，用一个模型实现了业务规律挖掘和异常检测。这只是一次尝试，能否上线运转还有待考究。试了几个业务的数据，看似有效，心里却仍然忐忑，担心哪里出错或者有未考虑到的坑，将模型介绍如下，请大侠们多多指教，帮忙指出可能存在的问题，一起交流哈。

欢迎大家前往云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~下载 heaton-javascript-ml.zip - 45.1 KB基本介绍在本文中，你会对如何使用JavaScript实现机器学习这个话题有一些基本的了解。我会使用Encon（一个先进的神经网络和机器学习框架）这个框架，并向你们展示如何用这个框架来实现光学字符辨识，模拟退火法，遗传算法和神经网络。Encog同时包括了几个GUI窗体小部件...

欢迎大家前往云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 文本数据需要特殊处理，然后才能开始将其用于预测建模。我们需要解析文本，以删除被称为标记化的单词。然后，这些词还需要被编码为整型或浮点型，以用作机器学习算法的输入，这一过程称为特征提取（或矢量化）。scikit-learn 库提供易于使用的工具来对文本数据进行标记和特征提取。在本教程中，您可以学到如何使用 scikit-learn...

欢迎大家前往云+社区，获取更多海量技术实践干货哦~来自维基百科：人工神经网络（ANN）或连接系统是受生物神经网络启发构成生物大脑的计算系统。这样的系统通过考虑例子来学习（逐步提高性能）来完成任务，通常没有任务特定的编程。 用Java或任何其他编程语言设计神经网络我们需要理解人工神经网络的结构和功能。人工神经网络执行的任务比如有模式识别、从数据中学习以及像

欢迎大家前往云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~深度学习（Deep Learning）技术对自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）领域有着巨大的影响。但作为初学者，您要从何处开始学习呢？深度学习和自然语言处理都是较为广阔的领域，但每个领域重点研究些什么？在自然语言处理领域中，又是哪一方面最受深度学习的影响呢？通过阅读本文，您会对自然语言处理中的深度学习...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~。作者：袁明凯|腾讯IEG测试开发工程师决策树的基础概念决策树是一种用树形结构来辅助行为研究、决策分析以及机器学习的方式，是机器学习中的一种基本的分类方法。决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文作者：罗冬日目前主流的语音识别都大致分为特征提取，声学模型，语音模型几个部分。目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种。本文主要介绍CTC算法的基本概念，可能应用的领域，以及在结合神经网络进行CTC算法的计算细节。CTC算法概念CTC算法全称叫：Connection...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 5月24日，以“无界数据无限智能”为主题的腾讯“云+未来”峰会AI大数据分论坛在广州拉开帷幕。此次分论坛上，腾讯云针对AI大数据技术的实现与应用，正式对外公布了一站式机器学习服务平台——智能钛机器学习。关于为何起名为“智能钛”，腾讯云AI平台总经理张文杰解释道，钛有很多优点，被广泛应用在航空航天领域，腾讯云希望自身的产品...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 背景：5月23-24日，以“焕启”为主题的腾讯“云+未来”峰会在广州召开，广东省各级政府机构领导、海内外业内学术专家、行业大咖及技术大牛等在现场共议云计算与数字化产业创新发展。腾讯云AI应用产品总监王磊在云+未来峰会上做了主题为《AI在传统行业的最佳实践》的分享，以下内容整理自演讲。王磊：各位领导、各位来宾、合作伙伴...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~5月23-24日，以“焕启”为主题的腾讯“云+未来”峰会在广州召开，广东省各级政府机构领导、海内外业内学术专家、行业大咖及技术大牛等在现场共议云计算与数字化产业创新发展。腾讯云AI平台技术负责人王才华博士在腾讯“云+未来”峰会的「开发者专场」做了主题为“智能钛・一站式机器学习 TI-ONE：腾讯云上的机器(深度)学习IDE”的技术内容分享。...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~本文由张金超博士发表于云+社区专栏 导语： Google Tensor2Tensor系统是一套十分强大的深度学习系统，在多个任务上的表现非常抢眼。尤其在机器翻译问题上，单模型的表现就可以超过之前方法的集成模型。这一套系统的模型结构、训练和优化技巧等，可以被利用到公司的产品线上，直接转化成生产力。本文对Tensor2Tensor系...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由宗文 发表于云+社区专栏 | 导语 通过历史数据，基于时间序列来预测未来。我们生活中很多数据是有时间维度的。比如说天气或者股票价格。对于这种带有时序的数据，有一种基于时间序列的预测模型—Prophet。https://github.com/facebook/prophet上面是项目的地址，需要的小伙伴...

XGBoost的全称为 eXtreme Gradient Boosting，是GBDT的一种高效实现，XGBoost中的基学习器除了可以是CART（gbtree）也可以是线性分类器（gblinear）。