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希捷科技近日发布了全新的Mozaic3+（魔彩盒3+）平台，采用了热辅助磁记录（HAMR）技术，这一进步对于机械硬盘行业来说意义重大。不过，据外媒Blocks&Files报道，该平台的某项技术选择引起了业界的关注。报道指出，希捷近期在其Mozaic3+机械硬盘中采用了叠瓦式磁记录(SMR)技术。然而，据报道称，该技术在提升硬盘容量方面的效果并不如预期。尽管SMR技术允许硬盘的写入磁道部分重叠，从而在相同空间中容纳更多磁道，但在Mozaic3+平台上，这一技术的优势并未充分发挥出来。据了解，希捷ExosMo

回声状态网络（ESN）是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），特别适用于处理时间序列数据的机器学习任务。ESN具有许多优点，例如良好的泛化能力、在线学习能力（无需每次重新训练网络）以及处理不同长度输入数据的能力。此外，ESN的训练和实施相对简单，因此成为许多机器学习应用的首选之一。回声状态网络如何工作？回声状态网络由三种主要类型的单元组成：输入单元、隐藏单元和输出单元。输入单元接收时间序列信号并将其输入隐藏单元，隐藏单元形成一个循环网络以保持状态随时间推移。输出单元获取隐藏单元的输出并产生最终输出信号。回

集成方法是一种机器学习算法，通过结合多个模型来提高预测的准确性。常见的应用包括天气预报、医学诊断和股市预测。使用集成方法有很多好处，如提高准确性和降低过拟合的风险。然而，集成方法也有一些限制，比如需要训练多个模型，并选择适合的模型类型。尽管如此，集成方法仍然是一种强大且广泛应用的学习方法。集成方法工作原理是什么集成方法是一种通过组合多个模型的预测来提高准确性的技术。最简单的方法是将所有模型的预测取平均值，这种方法被称为平均集成。在某些情况下，平均集成可以非常有效。然而，根据过去的准确度，我们也可以对不同模

06月12日消息，近日有消息称，佳能计划与智能手机厂商展开合作，共同推出一款联名产品。据悉，这项合作计划在佳能内部酝酿已久，并一直被视为一个重要的项目。尽管佳能对与智能手机厂商的合作表现积极，但在主流智能手机厂商中，像苹果和三星这样的巨头可能不太可能引入外部品牌，除非佳能能够带来革命性的技术突破。同时，小米已经与徕卡建立了密切的合作关系，OPPO和一加正在与哈苏保持合作，vivo与蔡司关系密切，而华为则正积极发展自己的影像品牌XMAGE。此外，与其他相对较小的厂商合作对佳能来说似乎并不是明智之举。小编了解

深度学习模型非常适合函数逼近问题，因为它们可以学习复杂的非线性关系。基本思想是通过训练神经网络模型，从输入-输出数据对中学习模式，然后使用这个学习到的模型去预测新的输入值的输出。在深度学习中，每层神经网络由多个非线性函数的神经元组成，这些神经元的组合能够实现复杂的函数逼近任务。下面是一个简单的代码示例，展示了如何使用深度学习进行函数逼近：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.

6月14日消息，苹果即将在明年推出一款名为VisionPro的虚拟现实头显，该头显将具备直接在iPhone和iPad上运行应用程序的功能，为用户带来全新的沉浸式体验。然而，与iPhone和iPad不同的是，虽然VisionPro头显配备了多个摄像头，但苹果表示不会向第三方应用程序开放这些摄像头的权限。据了解，VisionPro的开发者在一次关于如何将现有应用程序优化为visionOS适配的会议上进行了解释。当应用程序请求使用麦克风和摄像头时，VisionPro将返回与iPad和iPhone不同的数值。当请

什么是数据泄露？在机器学习模型的开发过程中，技术错误是常见的。即使是无意中的错误，也可以通过检测来发现。因为大多数错误会直接反映在模型的性能上，所以它们的影响很容易被察觉。然而，数据泄漏的影响更加隐蔽。除非模型被部署到公众中，否则很难察觉到它的存在。因为模型在现实场景中面临的情况是看不见的。数据泄露可能会给建模者带来一种错觉，即通过两个数据集中的极高评估指标获得了模型一直在寻找的最佳状态。然而，一旦将模型投入生产，它的性能不仅可能比测试运行时更差，而且还需要花费更多时间来检查和调整算法。作为机器学习建模者

群体机器人是由多个机器人组成的自协调系统，它们合作完成共同的任务。这种技术利用了“蜂群”优势，每个机器人都在发挥自己的作用，最终形成一个有机体。自群体机器人概念出现以来，研究人员已经明确了群体的主要属性。一般而言，群体由同类型的机器人组成，这些机器人能够利用简单的传感器与其他伙伴和环境进行交互。群体机器人的目标是解决那些单个机器人无法解决的问题，或者通过集群来更有效地实现目标。群体机器人技术的优点1、可扩展性2、容错高3、可以覆盖大多数任务4、成本更低，因为基本都是微型机器人5、可执行相同类型操作如果更好

通义千问的图像推理能力，最近有了大幅提升。2024年，大模型领域要卷什么？如果没有思路的话，不妨看看各家大厂都在押注什么方向。最近一段时间，先是OpenAI推出GPT-4V，让大模型拥有了前所未有的图像语义理解能力。谷歌随后发布的Gemini是首个原生的多模态大模型，在泛化和无缝理解、操作、组合不同类型信息上具有突出能力，包括文本、代码、音频、图像和视频。显然，多模态是当前的新方向。随着GPT-4在语言领域的突破，业界一致认为"视觉"将是下一个爆发的领域。毕竟，视觉信息占据了人类五感的80%，因此未来的大

人们很容易认为，在数据中心及其他领域，自动化是没有界限的。人工智能似乎为改善数据中心运营和网络提供了无限的机会。整个IT行业都接受了工作流可以完全自动化，以至于我们可以实现NoOps状态的概念。在数据中心内部，几乎没有什么是我们不能自动化的。尽管现代技术对于数据中心自动化有潜力，但在关键方面仍难以实现自动化，这是现实所迫的结果。实际上，由于数据中心的物理特性，它在某些方面比其他类型的IT基础架构或环境更难自动化。为了证明这一点，我们来看看数据中心或数据中心运营的五个方面，不会立即实现完全自动化。1、服务器

7月3日消息，下半年刚刚开始，不少手机厂商已经准备好了他们的最新产品。iQOO手机官方宣布，他们即将在明天的7月4日19:00正式发布他们的新一代电竞旗舰手机iQOO11S。随着发布会的临近，iQOO官方通过密集的预热活动，逐渐揭示了该手机的一些关键细节。根据最新消息，官方进一步公布了iQOO11S的快充技术细节。据iQOO官方发布的信息显示，iQOO11S将配备一项重要杀手锏，即支持200W闪充技术。根据介绍，这次的200W闪充将采用10C规格，使得手机的最大充电能力得到大幅提升。此外，iQOO还通过改

逆向强化学习（IRL）是一种机器学习技术，通过观察到的行为来推断其背后的潜在动机。与传统的强化学习不同，IRL无需明确的奖励信号，而是通过行为来推断潜在奖励函数。这种方法为理解和模拟人类行为提供了一种有效的途径。IRL的工作原理基于马尔可夫决策过程（MDP）的框架。在MDP中，智能体通过选择不同的行动与环境进行交互。环境会根据智能体的行动给予一个奖励信号。IRL的目标是从观察到的智能体行为中推断出一个未知的奖励函数，以解释智能体的行为。通过分析智能体在不同状态下选择的行动，IRL可以建模智能体的偏好和目标

译者|布加迪审校|重楼2009年，DevOps（开发运维）作为一种运维模型而出现，适用于想要充分发挥敏捷软件开发方法潜力的团队。它使这些团队能够尽快地构建和部署，为快速、迭代的开发建立一种新的范式。随之而来的是全球软件开发的爆炸式增长，DevSecOps、MLOps、AIOps、DataOps、CloudOps和GitOps等相关框架层出不穷。任何工程职能或核心开发技术都有相应的运维框架和市场类别来加以优化。既然市面上有这么多的解决方案，为何企业仍难以将大量的“-Ops”策略转化为令人满意的速度和创新结果

XOR问题是一个经典的非线性可分问题，也是深度神经网络的起点。本文将从深度神经网络的角度介绍解决XOR问题的方法。一、什么是XOR问题XOR问题是指一个二元逻辑运算，当两个输入相同时输出为0，当两个输入不同时输出为1。XOR问题在计算机科学中应用广泛，如密码学中的加密和解密，图像处理中的二值化处理等。然而，XOR问题是非线性可分的，即无法通过线性分类器（如感知机）解决。这是因为XOR问题的输出无法由直线进行分割。线性分类器只能对线性可分问题进行有效分类，而XOR问题需要使用非线性方法，如多层感知机或神经网

Word2Vec是一种常用的自然语言处理技术，用于将单词转换为数学向量，以便于计算机处理和操作。该模型已被广泛应用于多种自然语言处理任务，包括文本分类、语音识别、信息检索和机器翻译等。它的应用范围非常广泛，能够帮助计算机更好地理解和处理自然语言数据。Word2Vec是Google于2013年发布的模型，采用神经网络的训练方法，通过分析文本数据来学习单词之间的关系，并将其映射到向量空间中。Word2Vec模型的核心思想是将单词映射到高维向量空间，以便于衡量单词之间的相似性。在训练Word2Vec模型时，需要

嵌入（Embedding）在大型深度学习模型中是将高维度输入数据（如文本或图像）映射到低维度空间的向量表示。在自然语言处理（NLP）中，嵌入常用于将单词或短语映射到向量空间中的连续值，以便进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务。本文将讨论大型深度学习模型中嵌入的实现方法。嵌入的定义在深度学习中，嵌入是将高维度输入数据映射到低维度向量空间的过程。嵌入可以分为静态和动态两种类型。静态嵌入是固定的，每个单词都映射到唯一的向量。而动态嵌入则是根据输入数据生成的，例如在序列模型中，会根据上下文生成每个单词的嵌入向量

尽管大模型非常强大，但是解决实践的问题也可以不全部依赖于大模型。一个不太确切的类比，解释现实中的物理现象，未必要用到量子力学。有些相对简单的问题，或许一个统计分布就足够了。对机器学习而言，也不用言必深度学习与神经网络，关键在于明确问题的边界。那么在使用ML解决相对简单问题的时候，如何评估一个机器学习模型的性能呢？这里给出了10个相对常用的评价指标，希望对产研同学有所帮助。1.准确率准确率是机器学习领域中的一个基础评价指标，通常用于快速地了解模型的性能。通过简单地计算模型正确预测的实例数量与数据集中总实例数

零样本文档分类是指在没有见过某类别的训练样本的情况下，对该类别的文档进行分类。这种问题在实际应用中非常常见，因为很多时候我们无法获得所有可能的类别的样本。因此，零样本文档分类是一种非常重要的文本分类问题。在零样本文档分类中，我们可以借助已有的训练样本和类别的语义信息来进行分类。一种常见的方法是使用词向量表示文档和类别，然后通过计算文档和类别之间的相似度来进行分类。另一种方法是使用知识图谱或外部知识库，将文档和类别映射到知识图谱中的实体或概念，然后通过图上的关系进行分类。零样本文档分类在很多领域都有广泛的应

根据国家邮政局官网消息，近日，国家邮政局市场监管司就极兔速递连续使用抽检不合格集装袋问题进行了行政约谈。约谈指出，在国家邮政局组织快递包装检查和产品质量抽检工作中，2021年山西、四川，2022年天津、内蒙古、山东、青海等6省（区、市）极兔速递使用的集装袋分别检测出重金属超标。极兔速递作为总部企业，存在履行快件包装统一管理责任不到位的问题。约谈要求包括三方面内容：首先，提高绿色发展意识，全面加强问题整改；其次，强化内部监督管理，建立健全统一管理制度；最后，履行企业主体责任，推进快递包装绿色转型。对此，极兔

神经网络可解释性（ExplainableArtificialIntelligence,XAI）指的是解释机器学习模型或人工智能系统的决策能力。在实际应用中，我们需要了解模型为何做出某种决策，以便能够理解和信任模型的输出结果。传统的机器学习模型，如决策树和线性回归，具有良好的可解释性。然而，深度学习模型，例如神经网络，由于其复杂的结构和黑盒特性，其决策过程往往难以解释。这是因为神经网络通过学习大量数据来提取特征和模式，而这些特征和模式往往超出了我们的认知能力。因此，提高神经网络的可解释性成为了一个非常重要的

本站1月16日消息，快手今日发布《快手员工暖心年货》通知：员工按司龄可领取最高2866元的“暖心购物金”，购物金可在快手商城使用。快手董事长兼CEO程一笑在内部信中透露，2023年，快手实现了公司上市以来的首次集团层面整体盈利。除了面向员工发放“暖心购物金”，快手商城还将于1月17日开启为期12天的“员工内购专属会场”，员工可以更优惠的价格买到多种年货。据先前报道，2023年第一季度，快手实现了上市以来首次集团整体盈利。在公司12周年庆活动上，程一笑宣布向每位员工发放"盈利利是红包"。

1月22日消息，最近，苹果在美国市场推出了备受关注的VisionPro头显的预购活动。然而，对于非美国地区的消费者，苹果官方提醒称，在设备正式进入当地市场之前，其功能将有一定限制，这意味着海外用户的使用体验可能与美国本土用户有所不同。鉴于上述情况，苹果建议那些居住在美国以外地区的消费者耐心等待，直到VisionPro头显正式在他们所在地区发布后再考虑购买。目前预购VisionPro的交货时间已经推迟至3月份，这可能意味着其需求量很高，也可能是苹果的备货策略所致。有传闻称，苹果最初计划仅销售6万至8万台Vi

余弦相似度是一种用来衡量向量之间相似度的度量方法。在数学上，它被定义为两个向量的点积除以它们的欧几里得范数的乘积。在机器学习领域，余弦相似度被广泛应用于文本分类、推荐系统等任务中，用来比较两个向量之间的相似程度。余弦相似度的计算方法是通过计算两个向量之间的夹角的余弦值来实现的。需要注意的是，这些向量通常是非零的，并且存在于内积空间中。本文就来介绍下什么是余弦相似度？以及余弦相似度的作用。什么是余弦相似度余弦相似度是一种常用的相似度度量技术，可以在多个库和工具中找到，如Matlab、SciKit-Learn