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图像识别,怎样守护网络直播的底线?| 硬创公开课

今年8月,雷锋网将在深圳举办一场盛况空前,且有全球影响力的人工智能与机器人创新大会。届时雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前,我们正在拜访人工智能、机器人领域的相关公司,从中筛选最终入选榜单的公司名单。如果你也想加入我们的榜单之中,请联系:2020@leiphone.com。 雷锋网按:本文整理自图普科技李明强在雷锋网(公众号:雷锋网)硬创公开课上的演讲。李明强是图普科技创始人& CEO。原腾讯T4技术专家,腾讯资深项目经理,QQ邮箱项目负责人,微信立项创始人之一。 |直播火爆的背后,都存在哪些问题? 1、直播内容监管存在什么困难? 第一、网络直播规模庞大,人工审核成本高 2015年直播平台接近200家,用户数量已经达到2亿,大型直播平台每日高峰时间会有数万个直播“房间”同时在线,用户数可达千万人

2017年最流行的15个数据科学Python库

Python 近几年在数据科学行业获得了人们的极大青睐,各种资源也层出不穷。数据科学解决方案公司 ActiveWizards 近日根据他们自己的应用开发经验,总结了数据科学家和工程师将在 2017 年最常使用的 Python 库。 核心库 1)NumPy 地址:http://www.numpy.org 当使用 Python 开始处理科学任务时,不可避免地需要求助 Python 的 SciPy Stack,它是专门为 Python 中的科学计算而设计的软件的集合(不要与 SciPy 混淆,它只是这个 stack 的一部分,以及围绕这个 stack 的社区)。这个 stack 相当庞大,其中有十几个库,所以我们想聚焦在核心包上(特别是最重要的)。 NumPy(代表 Numerical Python)是构建科学计算 stack 的最基础的包。它为 Python 中的 n 维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库还提供了 NumPy 数组类型的数学运算向量化,可以提升性能,从而加快执行速度。 2)SciPy 地址:https://www.scipy.orghttps://www.scipy...

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