个人技术分享

推广应用燃气场站智能视频监控系统，加油站采用视频智能监控技术，对加油区和卸油区内人员抽烟、打电话等违规行为，明火和烟雾等异常状态，卸油作业时人员离岗，灭火器未正确摆放，静电释放时间不足等不规范情形进行智能识别、报警和记录，推行加油站渠化规范工作。AI智慧油站，依托「能链数字化中台」，通过数字化应用，推动资源整合能力，构建人/车/货三位一体数字化模型，精准诊断分析，高效触达用户，实现油站业务流量快速增长，经营侧降本增效，为油站提供高价值服务，助推升级转型。通过抓取过路车流，分析拐入率，获取客户热力图；

对于多模态 FND，我们重点关注同时包含文本和图像的样本。设每个样本为XXTxtXImagXXTxt​XImag​。将真实标签表示为yyy。当y0y=0y0时，xxx为真新闻，否则为假新闻。首先从$ x_{Txt}$ 和xImgx_{Img}xImg​中提取丰富的特征集。然后将这些特征融合并投影为y\hat{y}y​​的单个值，即real或者fake。该过程如（1）所示，其中FTxtF_{Txt}FTxt。

机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一个子领域，旨在通过算法和统计模型使计算机系统能够在没有明确编程的情况下从数据中学习和做出决策。以下是机器学习的一些基本概念和分类。常见算法：聚类（如K-means、层次聚类）、降维（如主成分分析PCA）、关联规则学习（如Apriori）。常见算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等。应用场景：分类问题（如垃圾邮件分类）、回归问题（如房价预测）。

帕累托图是一种条形图，结合了条形图和折线图，用于识别和分析问题的主要原因。其核心思想是“少数重要，多数次要”，即通过分析数据，找出占主要部分的问题，从而集中精力进行改进。帕累托图通常用于质量管理、生产控制和业务流程优化等领域。帕累托图的理念源于二八原则，亦称帕累托法则或80/20法则，是由意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托提出的。他发现，意大利约80%的财富集中在20%的人手中。销售管理：80%的销售额来自20%的客户。质量管理：80%的缺陷来自20%的问题。时间管理：80%的结果来自20%的努力。

DSAG提供了一套全面的解决方案，从数据的分类分级开始，到数据的识别和定义，最终在终端、Web访问、邮件、移动客户端和应用系统等多个通道上实现统一的数据管理。从最初的数据防泄漏方案，到数据安全治理自动化平台的打造，再到最新SASE2.0平台的推出，天空卫士始终坚守使命，不断创新，持续前行。数据安全，对于一个国家而言，是其数字航道中不可或缺的灯塔，照亮着信息海洋的深邃与广阔。作为中国数据安全领域的领军企业，天空卫士以其卓越的技术实力，不断推动数据安全技术的革新，致力于为国家数据安全筑起坚固的防线。

JPEG 解码速度提升 77%，实验性支持 Wayland、Win ARM64根据 “OpenCV 中国团队” 介绍，从 4.10 开始 OpenCV 对 JPEG 图像的读取和解码有了 77% 的速度提升，超过了 scikit-image、imageio、pillow。

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同时，我们也需要认识到AI技术发展的长期性和复杂性，以理性和务实的态度对待AI技术的发展和应用。展望未来，我们相信随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI技术将在更多领域发挥重要作用，为人类社会的发展和进步做出更大的贡献。此外，AGI系统的开发和维护成本较高，企业难以承受。本文通过多个实际案例的分析，深入探讨了AI热潮降温的原因以及AGI场景普及的局限性，旨在为读者提供关于AI和AGI发展趋势的深入思考。这些事件不仅损害了用户的权益，也降低了公众对AI技术的信任度，从而影响了AI技术的普及和应用。

6月点阵图较3月给出的降息指引明显收紧，由全年降息3次收窄至全年降息1-2次左右：其中7人支持降息一次，8人支持降息两次，较3月降息3次的中位数明显收窄，这表明FOMC委员们对于降息较为审慎。6月13日凌晨，FOMC连续第七次宣布维持利率不变，此举符合市场预期，但对于通胀的表述较5月更为乐观——将“近几个月，在实现委员会2%的通胀目标方面，缺乏进一步的进展”改为了“取得了适度的进一步进展”，加上美国5月CPI略低于预期，印证了美联储在去通胀的进程较此前取得了一定的进展。

在人工智能与自然语言处理技术飞速发展的今天，构建一个能够理解和处理自然语言的智能任务系统成为了计算机科学领域的一项重要挑战。本课程设计旨在通过实践教学，深入掌握自然语言处理（NLP）的关键技术和应用，同时培养解决复杂工程问题的能力。本课程设计的核心目标是开发一个能够通过自然语言处理技术，帮助用户高效管理各种任务的系统。系统需要具备任务识别和分类、实体抽取、任务管理以及用户交互等核心功能。为了实现这些功能，我们采用了先进的深度学习模型，如双向长短期记忆网络（BiLSTM）结合条件随机场（CRF），以及。

生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks，简称GAN) 是一种强大的深度学习模型，用于生成具有逼真感的图像、音频和文本等内容。GAN 的核心理念是通过训练两个神经网络，生成器 (Generator) 和判别器 (Discriminator)，它们相互对抗、相互学习，以提高生成器生成数据的质量。本文将介绍GAN的基本原理、工作流程以及应用场景，旨在为新手小白提供一个简单易懂的入门指南。

标准差（Standard Deviation, 简称SD）是一种用于量化数据集中每个值相对于平均值（均值）的分散程度的统计指标。它反映了数据的离散程度，即数据点与均值的偏离程度。每个分类变量的每个水平（category）都会被转换成一个新的二进制列。（2）如果不原地更新，其他引用依然会指向就得内存位置，这样我们的某些代码会引用旧的数据。6、获取特定的形状的服从高斯分布的随机元素张量（均值为0，标准差为1）（1）我们不想总是不必要的分配内存，我们希望原地执行这些更新。创建了一个两层三行四列的全为0的张量。

维度不匹配只能是atten和hidden1的维度不匹配了，那attention和hidden1到底是什么？这里的hidden1对应着的是上一篇文章中forward的输出结果，也就是out，具体out的是什么？我感觉，我是不是学代码天生比别人慢一拍，就是其实很简单的函数也要花好久才能明白。之前在跑别人代码的时候，遇到了hidden这里的维度不匹配，就返回去找维度。然后return_attention_weight设置的是True。这的hidden1到底是什么？

链接预测可以帮助我们发现隐藏的关联规律，从而为网络分析、推荐系统等问题提供有效的解决方案。在本节中，介绍了如何使用图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 实现链接预测，学习了基于节点嵌入的链接预测技术，包括图自编码器 (Graph Autoencoder, GAE) 和变分图自编码器 (Variational Graph Autoencoder, VGAE)，并使用边级随机分割和负采样在 Cora 数据集上实现了 VGAE 模型。

深度神经网络（DNN）是一种由多层神经元组成的人工神经网络，通常包括输入层、隐藏层和输出层。深度神经网络在近年来因其出色的特征学习和表征学习能力而引起了广泛关注。与传统的浅层神经网络相比，深度神经网络能够通过多个隐含层进行逐级抽象，可以学习到更加复杂的数据表示，因此具有更强的建模能力。学术界和工业界对深度神经网络的研究和应用给人们的生产生活带来了翻天覆地的变化，深度学习已经成为当今人工智能领域的核心技术之一。学习复杂特征。

在传统的分类任务中，我们通常使用硬标签（hard labels） 即如果一个样本属于某个类别，其对应的标签就是一个全0的向量，除了表示这个类别的位置为1。 例如，在一个3类分类任务中，某个样本的标签可能是 [0,1,0] Label Smoothing 的思想是将这些硬标签替换为软标签（soft labels）。 例如，对于上述的三类问题，我们可以将标签 [0,1,0]转换为 [0.1,0.8,0.1] 这样做的效果是降低模型对于标签的绝对信任度，鼓励模型学习到更加平滑的概率分布

【推荐算法】精排模型总结

金融风控是金融机构确保其业务健康运行、减少损失的重要手段。随着大数据和人工智能技术的发展，利用Python进行数据分析和机器学习可以为金融风控提供强有力的支持。本文将探讨Python在金融风控中的应用，详细介绍如何利用Python进行数据收集、预处理、机器学习建模和评估，以提升金融风控的准确性和效率。

齐普夫定律（Zipf’s Law）是一种描述自然语言中单词频率分布的经验法则，它指出在一个文本或语料库中，单词的频率与其出现的排名成反比关系。具体来说，频率最高的单词出现的次数最多，排名第二的单词出现的次数大约是最高频单词的一半，排名第三的单词出现次数是最高频单词的三分之一，依此类推。这里，( \log n_i ) 是单词频率的对数，( \log i ) 是单词排名的对数，( \alpha ) 是斜率，( c ) 是截距。上面的代码统计了文本数据中的词频，并在对数坐标系中绘制了词频图。

以上是几种常见的分类算法及其相关模型在Spark MLlib中的实现和使用方法。每种算法都有其适用的场景和特点，选择合适的算法可以根据数据集的特征、问题的复杂度和性能要求来决定。希望本文能为读者提供清晰的理解和实际应用指导。