一什么是WebsocketWebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单，允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocketAPI中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就直接可以创建持久性的连接，并进行双向数据传输现在，很多网站为了...

赵建春，腾讯社交网络运营部助理总经理、技术运营通道会长、专家工程师。04年加入腾讯，先后从事过研发、运维、数据方面的建设和管理工作，在海量技术运营方面积累了丰富的实战经验。加入腾讯已十年的运维老兵，回顾这十年：2004年：加入腾讯，做贺卡开发；2005年：加入QQ空间开发团队，负责留言版模块；2006年~至今：公司组织...

现在是2018年9月25日，腾讯内部刚刚由总裁宣讲了形势一片大好，所有的困难都是暂时性，一切尽在把握中的鸡汤。与此同时，在toC端，抖音月活超过5亿，达到微信的一半；toB端，腾讯云数据丢失风波刚过去不久，而云服务仍然没有独立作为事业群存在。有趣的是，代表目前重点的微视和腾讯云，却一直挂在腾讯的社交事业部下面。腾讯作为...

<?phpfunctiongetIPLoc_QQ($queryIP){$url='http://ip.qq.com/cgi-bin/searchip?searchip1='.$queryIP;$ch=curl_init($url);curl_setopt($ch,CURLOPT_ENCODING,'gb2312'...

一、keras的siamese(孪生网络)实现案例二、代码实现importkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandomfromkeras.callbacksimportTensorBoardfromkeras.datasetsimportmni...

在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的28×2828×28的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示： 若在中间只使用一层隐藏层，参...

.聊天机器人的类型本文分为了哪些类型？2.聊天机器人的有几种主流技术？3.如何利用深度学习构建聊天机器人？聊天机器人（也可以称为语音助手、聊天助手、对话机器人等）是目前非常热的一个人工智能研发与产品方向。很多大型互联网公司投入重金研发相关技术，并陆续推出了相关产品，比如苹果Siri、微软Cortana与小冰、Googl...

过拟合（overfitting）：学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。欠拟合（underfitting）：学习能太差，训练样本的一般性质尚未学好。下面是直观解释：下面再举一个具体的例子：如果我们有6个数据，我们选择用怎么样的回归曲线对它拟合呢？看下图可以发现得到的直线 y=ba*xy...

先回顾一下单层网络，即一个神经元（自适应线性单元），如下图所示。可以使用梯度下降法训练模型，确定权重与偏置。深度学习涉及训练多层神经网络，也称为深度神经网络。在20世纪50年代Rosenblatt感知器被开发出来之后，直到1986年hinton博士和他的同事开发了反向传播算法来训练多层神经网络，人们才重新对神经网络产生...

如前所述，在20世纪50年代，感知器(Rosenblatt,1956,1958)成为第一个能根据每个类别的输入样本来学习权重的模型。约在同一时期，自适应线性单元(adaptivelinearelement,ADALINE)简单地返回函数f(x)本身的值来预测一个实数(WidrowandHoff,1960)，并且它还可以学...

关于人工神经元，前面章节稍微提过，本章将详细讨论。人脑有数十亿个神经元。神经元是人脑中相互连接的神经细胞，参与处理和传递化学信号和电信号。树突是从其他神经元接收信息的分枝。细胞核处理从树突接收到的信息。轴突是一种神经细胞用来传递信息的生物电缆。突触是轴突和其他神经元树突之间的连接。1943年，研究人员沃伦·...

要运行深度学习项目，建议使用gpu，cpu与gpu比较如下：规格英特尔酷睿i7-6900k处理器极限版英伟达GeForceGTXI080Ti时钟频率3.2GHz<1.5GHz核数83584内存带宽64GB/s484GB/s浮点计算409GFLOPS11300GFLOPS对于深度学习任务，gpu(右列)比cpu(中...

本章我们将从生物神经元开始学习人工神经网络。哺乳动物的大脑有数十亿个神经元。神经元是人脑中相互连接的神经细胞。神经元参与处理和传递化学信号和电信号，它们接受信号输入，在细胞核中处理信号，如果信号强度大于某个阈值，就会把信号输出。人类的大脑可以学习识别物体。例如，婴儿多次看到椅子，并听父母说这是椅子，随着时间推移，他们将...

具有感知、学习、推理和解决问题等认知功能的机器被认为拥有人工智能。当机器具有认知能力时，人工智能就产生了。人类在相关领域的能力是人工智能的衡量标准。弱人工智能 弱人工智能执行特定任务，甚至比人类做得更好，例如，围棋人工智能AlphaGo。弱人工智能是目前人工智能的主要研究领域。强人工智能 强人工智能...

循环神经网络(RNN)是一种用于处理序列数据的人工神经网络，序列数据是相互依赖的（有限或无限）数据流，比如时间序列数据、信息性的字符串、对话等。长短时记忆网络(LSTM)是一类特殊的循环神经网络，具有学习长时依赖关系的能力，是目前最常用的循环神经网络。注意:关于循环神经网络的介绍，可参考我们的教程深度学习–...