机器学习两极化引发杠铃效应，硅谷投资人指出初创企业三条路-低调大师

机器学习两极化引发杠铃效应，硅谷投资人指出初创企业三条路

2017-08-01 658

6 月 2 日，风投公司合伙人、机器学习新创企业投资人 Nick Beim 在 Techcrunch 上发表了题为《机器学习的杠铃效应》（The barbell effect of machine learning）的评论文章，指出机器学习技术的发展将导致智能产业出现两极分化，就好像杠铃一样。

未来智能产业两极分化严重

机器学习为什么会让产业出现这种杠铃般的形态呢？

Beim 指出，这是由机器学习产业所依赖的几种核心资源分布不均导致的。近年来，算法、计算力和数据这三种资源都在快速增长，但大部分机器学习算法、库和工具都是公开的，而计算力资源也已经广泛成为一种可购买的商品。这意味着，大量的小型企业都可以方便地利用机器学习方面的算法和计算力这两种资源。另一方面，机器学习所需的大规模数据却高度集中在少数大企业手中，只有这些大企业能自主地使用这些

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手把手教你如何用 OpenCV + Python 实现人脸识别

下午的时候，配好了OpenCV的Python环境，OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别，如下文。必备知识 Haar-like Haar-like百科释义。通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。 Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。 opencv api 要想使用opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言，使用到的函数很少，也就普通的读取图片，灰度转换，显示图像，简单的编辑图像罢了。如下：读取图片只需要给出待操作的图片的路径即可。 import cv2 image = cv2.imread(imagepath) 灰度转换灰度转换的作用就是

2017-08-01

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近日，苹果Siri团队在苹果机器学习期刊上连发三文《ImprovingNeuralNetworkAcousticModelsbyCross-bandwidthandCross-lingualInitialization》、《InverseTextNormalizationasaLabelingProblem》、《DeepLearningforSiri』sVoice:On-deviceDeepMixtureDensityNetworksforHybridUnitSelectionSynthesis》，详实展现了苹果在语音助手Siri上的最新进展与成果。其中第一篇文章讨论了一项利用声学模型数据的迁移学习技术，它可以显著提升新语言版本Siri的精确度。机器之心随后将奉献上第二篇、第三篇博文，敬请读者期待。用户希望Siri的语音识别功能保持稳定，不受语言、设备、声音环境或者通信信道带宽的影响。正如其他监督式机器学习任务一样，高精度的获取通常需要大量的标注数据。无论何时在Siri中部署新的语言，或者扩展Siri以支持不同的音频信道带宽，我们都面临着是否有足够数据来训练声学模型的挑战。本文中，我...

2017-08-01

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。