(x2,y2)…(xN,yN)}，其中实例，而实例空间，yi属于标记集合{-1,+1}，Adaboost的目的就是从训练数据中学习一系列弱分类器或基本分类器，然后将这些弱分类器组合成一个强分类器。

由于我们并未在这项工作中探索最优的超参数（这将需要可观的计算工作），因此很有可能，我们还没有得到利用这一数据集进行训练能取得的最佳结果。因此我们认为，量化的性能报告可能低估了这一数据集的实际影响。

Column）:这是谷歌自创的术语，意为关联特征的集合。比如说，用户的所有可能居住国家的集合。一个样例的特征栏可以有一个或多个特征。特征栏可被看作是VW系统（微软、雅虎所用）中的命名空间，或者场（

“工作”是一个推理事务，与训练的情况不同，需要一个短暂的计算周期（类似于SQL查询），弹性负载（机器需要与推理需求成比例地增加/减少），而且它是无状态的，其中先前事务的结果不会影响下一个事务的结果。

NumPy包中numpy.imread和numpy.imsave两个方法，分别用来将图片转换成张量对象（即代码中的Tensor对象），和将张量再转换成图片保存起来。

关于机器人法律权利的争论已经持续了超过30年，早在1985年，就有一篇题为《机器人的法律权利》的学术论文问世。这些争论不久将在法律条文中有所体现，而这些法律条款也势必会引发一系列连锁反应。

把一盘水放到冰箱里，它暂时呈现的是液体。然后水的分子堆积成小六边形，就形成了冰。把超冷的液氮倾倒在钇钡铜氧化物晶片上，电流流过该化合物要比大学生喝啤酒过喉咙所受的阻碍都要小。这意味着你得到了超导体。

CPU上增速10倍以上，在GPU上增速100倍。同时发布的论文详解了该新功能的技术细节，论文地址：https://openreview.net/pdf?id=ryrGawqex

不过，当时也有很多研究人员认为，当时谷歌翻译取得的“里程碑”，与其说是技术突破，不如说是工程上的胜利——大规模部署本身确实需要软硬件方面超强的实力，尤其是想谷歌翻译这样支持

今天我们宣布将神经机器翻译集成到了总共八种语言的相互翻译中，它们是：英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、汉语、日语、韩语和土耳其语。这些语言的母语总人口占到了世界总人口的三分之一，覆盖了谷歌翻译

将人类行为进行数量化标示，高级智能构建被简化成了搜索和拟合函数做选择的问题，一个深度学习系统能识别出图片中的各个物体因为它对这个检测框从给定的几十个甚至上千个类别中做了一个单项选择题然后标出一个

这些深度学习平台也接连升级换代。非营利组织总是试图用更少的资源做更多的事情，而机器智能使他们能够扩大业务范围而不用增加预算。算法使非营利组织能够低成本地大规模提供那些普通人原本无法承受的服务。

f.close()3.2、利用聚类结果生成新的图片上述的过程中，对每一个像素点进行了聚类，最终利用聚类中心点的RGB值替换原图中每一个像素点的值，便得到了最终的分割后的图片，代码如下所示：

…，（Xn，Yn）。对于平面中的这n个点，可以使用无数条曲线来拟合。要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值。综合起来看，这条直线处于样本数据的中心位置最合理。

如果想进行试验，这是如何训练、评估或微调网络的指导：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/README.md