加油站機(jī)遇及威脅分析：政策支持 新能源汽車大勢(shì)下生存空間被擠壓。我國(guó)加油站行業(yè)相關(guān)政策。（1）外資加油站對(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)造成沖擊：2018年6月28日，中國(guó)國(guó)家發(fā)改委、商務(wù)部聯(lián)合發(fā)布《外商投資準(zhǔn)入特別管理措施（負(fù)面清單）（2018年版）》（以下簡(jiǎn)稱《清單》），正式取消外資連鎖加油站超過(guò)30家需要中方控股的限制，國(guó)內(nèi)加油站市場(chǎng)開(kāi)始對(duì)外資企業(yè)逐漸開(kāi)放，吸引大批外資加油站進(jìn)入市場(chǎng)參與競(jìng)爭(zhēng)，對(duì)國(guó)內(nèi)加油站市場(chǎng)形成一定沖擊。

（基礎(chǔ)知識(shí)）一篇文章讀懂?dāng)z像頭幀率、碼流、分辨率的關(guān)系。最后做個(gè)小結(jié)，在調(diào)試攝像頭參數(shù)的時(shí)候，會(huì)經(jīng)常碰到幀率、碼流、分辨率3個(gè)參數(shù)，幀率表示每秒顯示圖像的數(shù)量，在監(jiān)控系統(tǒng)中常用的幀率為25fps，碼流表示的單位時(shí)間內(nèi)視頻數(shù)據(jù)的流量，碼流越大，存儲(chǔ)的空間也就越大，分辨率指的圖像的尺寸或者是畫(huà)面大小，比如攝像頭分辨率1920X1080指的就是200萬(wàn)的高清像素，監(jiān)控系統(tǒng)的常用的長(zhǎng)寬比主要是16:9 的格式。

中國(guó)移動(dòng)擔(dān)任中央企業(yè)電動(dòng)車產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟車聯(lián)網(wǎng)專業(yè)委員會(huì)主任委員，該專業(yè)委員會(huì)本著“自愿、平等、合作、互惠”的原則，面向車聯(lián)網(wǎng)及智能駕駛領(lǐng)域的行業(yè)管理機(jī)構(gòu)、車企、科研院所、行業(yè)協(xié)會(huì)、硬件商、卡商、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、軟件服務(wù)商、解決方案商、咨詢機(jī)構(gòu)、行業(yè)媒體等，提供開(kāi)放的合作平臺(tái)，建立以合作為中心的生態(tài)體系，發(fā)揮央企在產(chǎn)業(yè)中的示范和導(dǎo)向作用，促進(jìn)車聯(lián)網(wǎng)及智能駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

中國(guó)最強(qiáng)大的5款商用服務(wù)機(jī)器人功能及用途簡(jiǎn)析。多年來(lái)，人們對(duì)機(jī)器人研究從未停止，尤其這幾年，在一系列國(guó)家政策支持及市場(chǎng)需求提升的帶動(dòng)下，我國(guó)商業(yè)服務(wù)機(jī)器人得到快速的發(fā)展。主要功能：這是中智科創(chuàng)機(jī)器人有限公司（簡(jiǎn)稱：中智科創(chuàng)）自主研發(fā)的安保服務(wù)機(jī)器人“歡歡”。主要功能：哈工大迎賓機(jī)器人，具有人機(jī)交換、面部識(shí)別、自助導(dǎo)航、自動(dòng)避障、安防監(jiān)控等功能，還可以搭載客制化APP分擔(dān)客服人員，迎賓人員的工作。

支持多模型(文本模型、客戶模型、語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別)識(shí)別客戶意圖；意圖決定了后續(xù)的領(lǐng)域識(shí)別流程，因此意圖層是一個(gè)結(jié)合上下文數(shù)據(jù)模型與領(lǐng)域數(shù)據(jù)模型不斷對(duì)意圖進(jìn)行明確和推理的過(guò)程；多分類模型：性能快，但對(duì)需要擴(kuò)展分類領(lǐng)域是整個(gè)模型需要重新訓(xùn)練二分類模型。目前主流的智能匹配技術(shù)分為如下4種方法：基于模板匹配(Rule-Based)基于檢索模型(Retrieval Model)基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯模型(SMT)基于深度學(xué)習(xí)模型(Deep Learning)

此處的意圖識(shí)別NLU，單指對(duì)用戶標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)法(用戶一句話把問(wèn)題描述清楚)的理解與分類和對(duì)話系統(tǒng)中的口語(yǔ)處理問(wèn)題。[endif]區(qū)分用戶意圖模糊與意圖清晰的策略，在意圖模糊中，個(gè)人更偏向于用檢索+重排序的方式定位用戶問(wèn)題在訓(xùn)練語(yǔ)料或業(yè)務(wù)邏輯結(jié)構(gòu)，進(jìn)而產(chǎn)生用戶可能咨詢的問(wèn)題，也就是在對(duì)話中反問(wèn)用戶，但一方面用戶會(huì)因?yàn)闄C(jī)器人猜的不準(zhǔn)確而對(duì)智能客服的信任感降低，另一方面推測(cè)的準(zhǔn)確性和人一樣，更依賴于知識(shí)的覆蓋率與準(zhǔn)確率。

基于知識(shí)圖譜的語(yǔ)義理解技術(shù)及應(yīng)用。不同于傳統(tǒng)的文本語(yǔ)義理解，我們的知識(shí)圖譜文本語(yǔ)義理解是對(duì)文本從實(shí)體、概念、關(guān)系的知識(shí)維度去做全方位的解析，協(xié)助提供應(yīng)用所需語(yǔ)義知識(shí)。視頻理解的目標(biāo)是提供主題、實(shí)體、實(shí)體側(cè)面、場(chǎng)景等維度對(duì)用戶需求及視頻資源點(diǎn)描述的知識(shí)，不同于傳統(tǒng)的知識(shí)圖譜，視頻理解圖譜在圖譜節(jié)點(diǎn)方面更關(guān)注于主題、實(shí)體側(cè)面、場(chǎng)景類的知識(shí)，以及這些知識(shí)的關(guān)系如屬性關(guān)系、上下位關(guān)系和關(guān)聯(lián)關(guān)系等；

目前聊天機(jī)器人的研究存在的挑戰(zhàn)有對(duì)話上下文建模,對(duì)話過(guò)程中的知識(shí)表示,對(duì)話策略學(xué)習(xí),聊天機(jī)器人智能程度評(píng)價(jià).(1) 對(duì)話上下文建模對(duì)話是一個(gè)有特定背景的連續(xù)交互過(guò)程,在這個(gè)過(guò)程中經(jīng)常出現(xiàn)上下文省略和指代的情況,一句話的意義有時(shí)需要結(jié)合上下文或相關(guān)聊天背景才能確定,而現(xiàn)有的自然語(yǔ)言理解主要基于上下文無(wú)關(guān)的假設(shè),因此對(duì)上下文的建模是聊天機(jī)器人系統(tǒng)的挑戰(zhàn)之一.

人工智能在數(shù)據(jù)治理中的應(yīng)用圖譜作為人工智能的重要產(chǎn)物之一，是以圖形（Graph）的方式展現(xiàn)實(shí)體、實(shí)體屬性以及實(shí)體間的關(guān)系。

TensorRT(1)1 簡(jiǎn)介。/usr/include/x86_64-linux-gnu/NvCaffeParser.h/usr/include/x86_64-linux-gnu/NvInfer.h/usr/include/x86_64-linux-gnu/NvInferPlugin.h/usr/include/x86_64-linux-gnu/NvOnnxConfig.h/usr/include/x86_64-linux-gnu/NvOnnxParser.h/usr/include/x86_64-linux-gnu/NvUffParser.h/usr/include/x86_64-linux-gnu/NvUtils.h.CUDA_INSTALL_DIR=/usr/local/cuda-9.03 TensorRT 使用流程。

聯(lián)通大數(shù)據(jù)趙越：數(shù)據(jù)科技助力智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展。產(chǎn)業(yè)，也是通過(guò)數(shù)據(jù)、經(jīng)過(guò)新軟硬件算法算力處理獲得智能，賦能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，通過(guò)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用又會(huì)產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，使應(yīng)用更智能，所以，智能經(jīng)濟(jì)的核心是數(shù)據(jù)。隨著5G的快速發(fā)展以及中國(guó)聯(lián)通在5G方面的大力布局，聯(lián)通大數(shù)據(jù)致力于不斷地提高自身的能力，包括與數(shù)據(jù)、場(chǎng)景的連接能力，數(shù)據(jù)的治理和管理能力，精準(zhǔn)高效的分析能力，從數(shù)據(jù)到平臺(tái)再到解決方案的產(chǎn)品服務(wù)和應(yīng)用能力。

python 自己寫(xiě)package 導(dǎo)入 attempted relative import beyond top.補(bǔ)充：在"from YY import XX"這樣的代碼中，無(wú)論是XX還是YY，只要被python解釋器視作package，就會(huì)首先調(diào)用該package的__init__.py文件。也就是說(shuō) 你不能在一個(gè)x.py 文件中 執(zhí)行 from .模塊名 import * 同時(shí)運(yùn)行 python x.py.另外，練習(xí)中“from .import XXX”和“from ..import XXX”中的''''''''.''''''''和''''''''..''''''''，可以等同于linux里的shell中''''''''.''''''''和''''''''..''''''''的作用，表示當(dāng)前工作目錄的package和上一級(jí)的package。

一文看懂RPA的技術(shù)架構(gòu)及原理。UiBot的技術(shù)框架UiBot是國(guó)內(nèi)機(jī)器人流程自動(dòng)化先驅(qū)奧森科技自主研發(fā)的RPA工具，能夠針對(duì)企業(yè)和個(gè)人提供完整的流程自動(dòng)化解決方案，幫助組織機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)降本增效，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化升級(jí)。UiBot也由三個(gè)部分構(gòu)成，分別為UiBot Creator，UiBot Worker，UiBot Commander，對(duì)應(yīng)RPA平臺(tái)的開(kāi)發(fā)工具、運(yùn)行工具和控制中心?！馯iBot Creator即機(jī)器人的開(kāi)發(fā)工具，負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)RPA流程自動(dòng)化機(jī)器人。

余弦距離，也稱為余弦相似度，是用向量空間中兩個(gè)向量夾角的余弦值作為衡量?jī)蓚€(gè)個(gè)體間差異的大小的度量。余弦值越接近1，就表明夾角越接近0度，也就是兩個(gè)向量越相似，這就叫"余弦相似性"。向量a和向量b的夾角 的余弦計(jì)算如下。余弦值越接近1，就表明夾角越接近0度，也就是兩個(gè)向量越相似，夾角等于0，即兩個(gè)向量相等，這就叫"余弦相似性"。另外：余弦距離使用兩個(gè)向量夾角的余弦值作為衡量?jī)蓚€(gè)個(gè)體間差異的大小。

阿里自然語(yǔ)言處理部總監(jiān)分享：NLP技術(shù)的應(yīng)用及思考 自然語(yǔ)言處理部總監(jiān)，博士畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學(xué)自然語(yǔ)言處理方向，曾在新加坡資訊技術(shù)研究院工作四年擔(dān)任研究科學(xué)家負(fù)責(zé)統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用，2014年至今在阿里巴巴iDST擔(dān)任資深專家，從零組建了自然語(yǔ)言處理部門，負(fù)責(zé)自然語(yǔ)言處理技術(shù)平臺(tái)的研發(fā)和多項(xiàng)核心業(yè)務(wù)應(yīng)用。

「NLP」NLP專欄上線，帶你走進(jìn)“人工智能技術(shù)皇冠上的明珠”作為第一篇，我們先介紹一下自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)是什么，一個(gè)NLP工程師應(yīng)該掌握哪些技術(shù)？下面我以構(gòu)建一個(gè)能夠提供查詢天氣服務(wù)的聊天機(jī)器人為例子，來(lái)介紹NLP任務(wù)中涉及到的一些技術(shù)，以及如何用這些技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)人類語(yǔ)言的理解。2 利用NLP技術(shù)構(gòu)建聊天機(jī)器人。同樣，利用NLP技術(shù)去處理一個(gè)句子的前提就是“斷句”，在NLP中叫分詞，就是把句子切分成一個(gè)一個(gè)的詞。

【版本介紹】敏捷研發(fā)助力互聯(lián)網(wǎng)團(tuán)隊(duì)敏捷實(shí)踐相信不少互聯(lián)網(wǎng)研發(fā)團(tuán)隊(duì)都遇到過(guò)這樣的問(wèn)題：需求管理混亂，需求拆分不方便，歷史記錄查找困難，人員分配不清晰，項(xiàng)目整體進(jìn)度難以跟蹤掌控……迭代規(guī)劃 項(xiàng)目經(jīng)理首先創(chuàng)建一個(gè)新的迭代，并設(shè)定迭代的目標(biāo)、開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間，然后再往迭代里添加本迭代須實(shí)現(xiàn)的需求。迭代需求規(guī)劃完成后，項(xiàng)目經(jīng)理組織開(kāi)發(fā)工程師、測(cè)試工程師等參與迭代過(guò)程的團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行本迭代的需求說(shuō)明會(huì)議。

頭條號(hào)的算法里包含了一個(gè)可被攔截的內(nèi)容庫(kù)，一旦出現(xiàn)與內(nèi)容庫(kù)相匹配的內(nèi)容，包括標(biāo)題、文章，就不會(huì)通過(guò)審核。即使退一步講，某賬號(hào)推送的是專業(yè)性較強(qiáng)內(nèi)容，比如：運(yùn)營(yíng)拍檔，本身對(duì)應(yīng)的用戶體量就小，但在標(biāo)題、內(nèi)容上體現(xiàn)關(guān)鍵詞，明確文章標(biāo)簽，也是有助于內(nèi)容被精準(zhǔn)分發(fā)，提升文章打開(kāi)率的。頭條號(hào)的Slogan說(shuō)“你創(chuàng)作的，就是頭條”，但如果你要真相信，就圖樣圖森破了，它絕不只是一個(gè)單純的內(nèi)容創(chuàng)作平臺(tái)。

我分析了100篇文章，總結(jié)出5點(diǎn)頭條號(hào)推薦機(jī)制真相 張小壞 2017-03-21 頭條號(hào)的打造秘技。根據(jù)官方的說(shuō)法，“你關(guān)心的才是頭條”，頭條號(hào)文章會(huì)根據(jù)用戶喜好推薦給相關(guān)用戶，也就是說(shuō)，給你的文章打個(gè)標(biāo)簽，給用戶打個(gè)標(biāo)簽，標(biāo)簽有相關(guān)度時(shí)，你的文章就會(huì)被推薦給相關(guān)的用戶。頭條號(hào)給出了推薦量、閱讀量、評(píng)論量、收藏量、轉(zhuǎn)發(fā)量、閱讀進(jìn)度、跳出率、閱讀速度等方面的數(shù)據(jù)，我將評(píng)論量、收藏量、轉(zhuǎn)發(fā)量合并計(jì)算，稱為互動(dòng)率。

Linux chmod命令 | 菜鳥(niǎo)教程Linux chmod命令。+ 表示增加權(quán)限、- 表示取消權(quán)限、= 表示唯一設(shè)定權(quán)限。-c : 若該文件權(quán)限確實(shí)已經(jīng)更改，才顯示其更改動(dòng)作-f : 若該文件權(quán)限無(wú)法被更改也不要顯示錯(cuò)誤訊息-v : 顯示權(quán)限變更的詳細(xì)資料-R : 對(duì)目前目錄下的所有文件與子目錄進(jìn)行相同的權(quán)限變更(即以遞回的方式逐個(gè)變更)--help : 顯示輔助說(shuō)明--version : 顯示版本實(shí)例。chmod ugo+r file1.txt.chmod ug+w,o-w file1.txt file2.txt.