毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征，不需要手动选择和提取特征。之前我们手动构建了一个小型的神经网络，解决了机器学习的分类问题，本次我们利用深度学习框架Tensorflow2.11构建一套基于神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统，解决预测问题，完成一个真正可以落地的项目。推荐系统发展历程“小伙子，要光盘吗？
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征，不需要手动选择和提取特征。之前我们手动构建了一个小型的神经网络，解决了机器学习的分类问题，本次我们利用深度学习框架Tensorflow2.11构建一套基于神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统，解决预测问题，完成一个真正可以落地的项目。推荐系统发展历程“小伙子，要光盘吗？
摘要：本项目主要介绍了如何使用卷积神经网络去检测翻拍图片，主要为摩尔纹图片；其主要创新点在于网络结构上，将图片的高低频信息分开处理。本文分享自华为云社区《图片去摩尔纹简述与代码实现》，作者：李长安。1前言当感光元件像素的空间频率与影像中条纹的空间频率接近时，可能产生一种新的波浪形的干扰图案，即所谓的摩尔纹。传感器的网格状纹理构成了一个这样的图案。当图案中的细条状结构与传感器的结构以小角度交叉时，这种效应也会在图像中产生明显的干扰。这种现象在一些细密纹理情况下，比如时尚摄影中的布料上，非常普遍。这种摩尔纹可能通过亮度也可能通过颜色来展现。但是在这里，仅针对在翻拍过程中产生的图像摩尔纹进行处理。翻
摘要：本项目主要介绍了如何使用卷积神经网络去检测翻拍图片，主要为摩尔纹图片；其主要创新点在于网络结构上，将图片的高低频信息分开处理。本文分享自华为云社区《图片去摩尔纹简述与代码实现》，作者：李长安。1前言当感光元件像素的空间频率与影像中条纹的空间频率接近时，可能产生一种新的波浪形的干扰图案，即所谓的摩尔纹。传感器的网格状纹理构成了一个这样的图案。当图案中的细条状结构与传感器的结构以小角度交叉时，这种效应也会在图像中产生明显的干扰。这种现象在一些细密纹理情况下，比如时尚摄影中的布料上，非常普遍。这种摩尔纹可能通过亮度也可能通过颜色来展现。但是在这里，仅针对在翻拍过程中产生的图像摩尔纹进行处理。翻
译者|李睿审校|孙淑娟宇宙是嘈杂而混乱的，复杂到让人们的预测变得困难。人类的智慧和直觉有助于对周围世界的一些活动有着基本的了解，并且足以从个人和小团体的有限视角在宏观空间和时间尺度上对各个事件有一些基本的理解。人类史前和古代的自然哲学家大多局限于常识合理化和猜测检验。这些方法具有很大的局限性，特别是对于太大或太复杂的事情，因此导致迷信或魔法思维的盛行。这并不是贬低猜测和检查(这是现代科学方法的基础)，而是要看到人类调查和理解能力的变化是由将物理现象提炼成数学表达式的愿望和工具所引发的。这在牛顿和其他科学家领导启蒙运动之后尤其明显，尽管在古代也有分析还原论的痕迹。从观察到数学方程(以及这些方程做
译者|李睿审校|孙淑娟宇宙是嘈杂而混乱的，复杂到让人们的预测变得困难。人类的智慧和直觉有助于对周围世界的一些活动有着基本的了解，并且足以从个人和小团体的有限视角在宏观空间和时间尺度上对各个事件有一些基本的理解。人类史前和古代的自然哲学家大多局限于常识合理化和猜测检验。这些方法具有很大的局限性，特别是对于太大或太复杂的事情，因此导致迷信或魔法思维的盛行。这并不是贬低猜测和检查(这是现代科学方法的基础)，而是要看到人类调查和理解能力的变化是由将物理现象提炼成数学表达式的愿望和工具所引发的。这在牛顿和其他科学家领导启蒙运动之后尤其明显，尽管在古代也有分析还原论的痕迹。从观察到数学方程(以及这些方程做
按照固有思维方式，人们总以为人工智能是一个莫测高深的行业，这个行业的人都是高智商人群，无论是写文章还是和人讲话，总是讳莫如深，接着就是蹦出一些“高级”词汇，什么“神经网络”，什么“卷积神经”之类，教人半懂不懂的。尤其ChatGPT的风靡一时，更加“神话”了这个行业，用鲁迅先生形容诸葛武侯的话来讲：“多智而近妖”。事实上，根据二八定理，和别的行业一样，人工智能行业内真正顶尖的天才也就是20%，他们具备真正的行业颠覆能力，可以搞出像ChatGPT这种“工业革命”级别的产品，而剩下的80%也不过就是普通人，每天的工作和我们这些人一样，枯燥且乏味，而之所以会出现类似“行业壁垒”的现象，是因为这个行业的
按照固有思维方式，人们总以为人工智能是一个莫测高深的行业，这个行业的人都是高智商人群，无论是写文章还是和人讲话，总是讳莫如深，接着就是蹦出一些“高级”词汇，什么“神经网络”，什么“卷积神经”之类，教人半懂不懂的。尤其ChatGPT的风靡一时，更加“神话”了这个行业，用鲁迅先生形容诸葛武侯的话来讲：“多智而近妖”。事实上，根据二八定理，和别的行业一样，人工智能行业内真正顶尖的天才也就是20%，他们具备真正的行业颠覆能力，可以搞出像ChatGPT这种“工业革命”级别的产品，而剩下的80%也不过就是普通人，每天的工作和我们这些人一样，枯燥且乏味，而之所以会出现类似“行业壁垒”的现象，是因为这个行业的
按照固有思维方式，人们总以为人工智能是一个莫测高深的行业，这个行业的人都是高智商人群，无论是写文章还是和人讲话，总是讳莫如深，接着就是蹦出一些“高级”词汇，什么“神经网络”，什么“卷积神经”之类，教人半懂不懂的。尤其ChatGPT的风靡一时，更加“神话”了这个行业，用鲁迅先生形容诸葛武侯的话来讲：“多智而近妖”。事实上，根据二八定理，和别的行业一样，人工智能行业内真正顶尖的天才也就是20%，他们具备真正的行业颠覆能力，可以搞出像ChatGPT这种“工业革命”级别的产品，而剩下的80%也不过就是普通人，每天的工作和我们这些人一样，枯燥且乏味，而之所以会出现类似“行业壁垒”的现象，是因为这个行业的
按照固有思维方式，人们总以为人工智能是一个莫测高深的行业，这个行业的人都是高智商人群，无论是写文章还是和人讲话，总是讳莫如深，接着就是蹦出一些“高级”词汇，什么“神经网络”，什么“卷积神经”之类，教人半懂不懂的。尤其ChatGPT的风靡一时，更加“神话”了这个行业，用鲁迅先生形容诸葛武侯的话来讲：“多智而近妖”。事实上，根据二八定理，和别的行业一样，人工智能行业内真正顶尖的天才也就是20%，他们具备真正的行业颠覆能力，可以搞出像ChatGPT这种“工业革命”级别的产品，而剩下的80%也不过就是普通人，每天的工作和我们这些人一样，枯燥且乏味，而之所以会出现类似“行业壁垒”的现象，是因为这个行业的
