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  • 当心!别让直播带货的风险大于红利_网易易盾

    直播带货正逢其时,为后疫情时期经济复苏和脱贫攻坚按下“快进键”。回溯直播带货的缘起,其本质是一场占领流量红利的正和博弈。我们在享受直播带货的红利时,也要当心其存在的一些风险。当心!别让直播带货的风险大于红利

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  • 帮你做出优秀web设计的10项原则_网易易盾

    Dieter Rams是20世纪最重要的设计大师之一。Lisbon的设计师NunoLoureiro把这10项原则运用到web设计中,并在这篇文章中,谈到了一些他的心得。帮你做出优秀web设计的10项原则

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  • 回归故乡,他们在守护网络环境_网易易盾

    回归故乡,他们在守护网络环境回归故乡,他们在守护网络环境

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  • 知物由学 | 只要5行代码,就可以实现AI图像识别_网易易盾

    在这篇文章中,我们将简要介绍人工智能领域,特别是计算机视觉领域中遇到的挑战,这些挑战的现有解决方法以及如何快捷地使用这些方法。知物由学 | 只要5行代码,就可以实现AI图像识别

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  • 机器(深度)学习计算架构,从HPC到云架构_网易易盾

    本文根据作者在深度学习基础服务方面的几年实践经验,分享一些关于深度学习计算框架以及平台服务演进的历程,重点围绕计算架构从高性能计算架构向云生态架构的演进展开介绍,较多的来自于多个实际业务场景的工程实践机器(深度)学习计算架构,从HPC到云架构

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  • 未来安全隐患:AI的软肋——故意欺骗神经网络_网易易盾

    对于很多计算机程序,在黑客眼中,他们不是想享受这些程序提供的服务,而是想如何利用这些程序获得一些非法的收入。带黑帽子的黑客通常会利用程序中最微小的漏洞进入系统,窃取数据并造成严重破坏。未来安全隐患:AI的软肋——故意欺骗神经网络

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  • 他们要消失了吗?探访人工智能浪潮下的鉴黄师_网易易盾

    鉴黄师是怎样的一个群体?随着人工智能技术的进步,如今的鉴黄师是怎样的一群人?处于怎样的一个生存状态?盾盾踩方团第二期带领大家了解下网易的鉴黄师他们要消失了吗?探访人工智能浪潮下的鉴黄师

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  • 【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理_网易易盾

    大部分的机器学习算法认为所有训练样本的重要程度是等同的,但是在用户兴趣建模任务中却并不是这样,因为用户的兴趣随时可能发生变化,过时的训练样本的重要程度会显著降低,这就是用户兴趣建模中的兴趣偏移问题。【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理

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  • 自监督学习助力内容风控效果提升_网易易盾

    对于许多研究者而言,一个通用且强大的人工智能是最终梦想,然而当今海量的标注数据和数据驱动的神经网络模型似乎是唯一的途径。有没有办法摆脱成本高昂的标注数据,把海量的无标签数据利用起来?自监督学习助力内容风控效果提升

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  • 【解构云原生】RocketMQ高可用方案调研及On K8S设计展望(上)_网易易盾

    RocketMQ是2018年作为顶级项目孵化的分布式消息引擎。本文主要分两部分:调研RocketMQ的集群高可用方案,云原生时代RocketMQ on K8s集群设计概要。【解构云原生】RocketMQ高可用方案调研及On K8S设计展望(上)

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