随着人工智能技术的发展，人工智能在很多场景里正逐渐替代或协作着人类的各种劳动，它们可以成为人类的眼睛、耳朵、手臂甚至大脑。其中，机器视觉作为AI时代的基础技术，其背后的AI算法一直是各科技巨头和创业公司共同追逐的热点。然而，这些主流应用场景的背后，往往也藏

在美帝，没有证据根本不可能破门搜查，警察非常头疼，然而在 2010 年一个警察局通过电力公司搞到了当地智能电表的数据，通过对用电量和用电模式的算法分析，他们成功地判断并抓到了一批毒贩！今天的算法其实还远没有到完善的地步，很多被称之为人工智能的东西某种意义上

就连ImageNet中也可能至少存在10万个标签问题。最近，MIT和谷歌的研究人员便提出了一种广义的自信学习方法，可以直接估计给定标签和未知标签之间的联合分布。这种广义的CL，也是一个开源的Clean Lab Python包，在ImageNet和CIFAR

对称加密是最快速、最简单的一种加密方式，加密与解密用的是同样的密钥。对称加密有很多种算法，由于它效率很高，所以被广泛使用在很多加密协议的核心当中。自1977年美国颁布DES密码算法作为美国数据加密标准以来，对称密码体制迅速发展，得到了世界各国的关注和普遍应

但是坑还是要自己一个一个踩过来的，而且也只有自己踩过坑，才能让自己从理论到技能都得到提升。为了帮助大家在这个假期能提高学习效率，进阶 Python 技能，笔者为大家推荐了一份用 Python代码实现算法的资源帖，涵盖从入门到高级的各类算法。这个项目为大家汇

4 月 27 日，GitHub 趋势榜第 3 位是一个用 Python 编码实现的算法库，Star 数早已达到 26000+. 排序算法、查找算法加密算法机器学习图数字图像处理动态规划常见数据结构。这个库虽然包括的种类很多，但内容其实分了 2 方面：① 算

Memoization是一种实现动态编程以使递归算法高效的技术。它通常具有与常规动态编程相同的好处，而无需对原始更自然的递归算法进行重大更改。首先要设计自然递归算法。为了实现对递归算法的记忆，使用子问题解决方案维护表，但是在递归算法的正常执行期间发生用于填

选择排序是编程中非常简单的排序方式，他经过多次的比较，每一轮选出一个最值，经过多次遍历，就将数组排序了，下面看一个例子。第一轮：1与7,1与5,1与8,1与9,这样确定了最小值1，此时数组是{1,7,5,8,9}。上面可以看出结果已经排序，当然我们的数组比

进程是操作系统提供的最古老，最重要的抽象之一，它对开发人员和操作人员隐藏了两个基本的硬件资源：处理器和存储器。进程的重要性在于它营造出个数不受物理处理器限制的虚拟处理器并为每个虚拟处理器配备了独立的，容量不受物理内存大小限制的内存空间。这就是本章讨论的重点

基于情绪识别技术场景构建应用框架蜜枣网与微软亚研院合作，将情绪识别应用到了上述的商场及教育教学场景中，蜜枣网自身聚焦于应用研究，即如何把基础研究投入实际应用中，解决实际的问题。蜜枣网着重于视频数据处理、场景分析算法和行业深度应用方面，也取得了相应的研发专利