互联网产品是以人为本、需求驱动的产品，真正的服务于用户，关注用户。产品核心思想：互联网产品要MVP（最小化可行产品），永远没有完美的互联网产品，所以先上线再不断迭代。从“用户力”主题出发，以“用户需求驱动”为主线，对“互联网”、“用户需求”、“产品设计”、“网络运营”和“商业模式”5个部分进行系统性、结构化串联和构建，强调产品应该以用户需求驱动，产品不是满足用户需求，而是更优地...

国内/外每年都会举办很多计算机视觉（Computer Vision，CV）、 机器学习（Machine Learning，ML）、人工智能（Artificial Intelligence ，AI）领域相关的很多学术会议和研讨会等。在此把我所知道的2017年国内/外即将举办的CV和ML领域几个会议和研讨会列出来，希望对读者有用。如有其他我遗漏的，还请各位读者留言提醒，我会及时更新的。MMM2017

AAAI 2018（美国新奥尔良）全称：the Association for the Advancement of Artificial Intelligence时间：2018.02.02-07地点：Hilton New Orleans Riverside, New Orleans, Lousiana, USA介绍：人工智能领域顶级会议官网：https://aaai.org/Conference

MethodVOC2007VOC2010VOC2012ILSVRC 2013MSCOCO 2015SpeedOverFeat   24.3%  R-CNN (AlexNet)58.5%53.7%53.3%31.4%  R-CNN (VGG...

转载自知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34142321关于作者： @李家丞同济大学数学系本科在读，现为格灵深瞳算法部实习生。-------------------------------------------------------------------------------------------------------近年来，深度学习模型逐渐取代传统机器视

Deep Q Network.是一种融合了神经网络和 Q learning 的方法。1、神经网络传统的表格形式的强化学习有这样一个瓶颈,使用表格来存储每一个状态state, 和在这个 state 每个行为 action 所拥有的 Q 值.  如果全用表格来存储它们, 计算机内存不够, 而且搜索对应的状态也是一件很耗时的事. (比如下围棋).所以，我们可以利用神经网络将状态和动作当成神经...

1. 深度学习：基于卷积神经网络的深度学习（包括CNN、RNN），主要解决的领域是图像、文本、语音，问题聚焦在分类、回归也就是我们经典的各种神经网络算法。图1：深度学习适用领域图2：吴恩达预知的未来五年的主战场-迁移学习深度学习的局限性：1. 表达能力的限制。因为一个模型毕竟是一种现实的反映，等于是现实的镜像，它能够描述现实的能力越强就越准确...

文生视频模型Sora。据介绍，Sora可以直接输出长达60秒的视频，并且包含高度细致的背景、复杂的多角度镜头，以及富有情感的多个角色。OpenAI坦言，当前Sora目前存在许多局限性，可能难以准确地模拟复杂场景的物理属性，比如玻璃破碎；也可能无法理解因果关系的具体实例。例如，一个人咬了一口饼干，但之后饼干上可能没有咬痕。该模型还可能混淆提示的空间细节，例如，混淆左和右，并且可能难以精确描述随时间发

讲真，复习这块我是比较头大的，之前的线代、高数、概率论、西瓜书、樱花书、NG的系列课程、李宏毅李沐等等等等…那可是花了三年学习佳实践下来的，现在一想脑子里就剩下几个名词就觉得废柴一个了，朋友们有没有同感，高中的留给高中老师，大学的给大学老师，研究生的留给谁了呢~但是呢，想想我马上要成为风口上的众多马上飞起的。

摘要：本文融合了Are we ready for Autonomous Driving? The KITTI Vision Benchmark Suite和Vision meets Robotics: The KITTI Dataset两篇论文的内容，主要介绍KITTI数据集概述，数据采集平台，数据集详细描述，评价准则以及具体使用案例。本文对KITTI数据集提供一个较为详细全面的介绍，重点关注利.