Java瑪奇朵-非本科系的IT吃喝電玩日誌

 
想必從事SEM 的大家都聽說了谷哥將要停掉展示型購物廣告的消息吧!!接來來該如何應對這項措施呢?

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Facebook獲得2021最想去的IT公司第五名~前十大多都是耳熟能詳的公司~一起來看看還有哪些公司上榜吧!!(下)

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自駕車你只聽過特斯拉嗎?那就太遜啦!!另一個自駕車大廠牌Waymo大嗆特斯拉非對手!!到底誰才是第一呢?(下)

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自駕車你只聽過特斯拉嗎?那就太遜啦!!另一個自駕車大廠牌Waymo大嗆特斯拉非對手!!到底誰才是第一呢?(上)
自駕（self-driving cars）是近十年來人工智慧發展的重要應用之一，不但內含巨大商機，也顛覆了產業生態及競爭型態。這也讓許多走在自駕最前端的科技巨頭們也明爭暗鬥、針鋒相對。其中，深耕自駕領域多年的 Waymo 和勢頭強勁的特斯拉更是其中佼佼者。
只是沒想到，這些矽谷巨頭之間的傾軋會浮上檯面，在社群媒體上你來我往、唇槍舌劍，白熱化程度堪比 Roast Battle！
Waymo 開出第一槍　直言「特斯拉稱不上對手」
 

▲ Waymo 執行長 John Krafcik 日前接受採訪時的犀利言詞引發一陣討論。照片來源：路透社（Reuters）

 

 

自駕車公司 Waymo 與知名人工智慧公司 DeepMind 同為 Alphabet 的子公司，已研發自駕技術數年，2020 年推出的第五代「Waymo Driver」，讓一般車輛可以「變身」成自駕車，以自主行駛模式將乘客與貨物安全運送到目的地。
 
而面對預計於 2021 年推出「全自動駕駛」訂購方案的電動車大廠特斯拉（Tesla），Waymo 執行長 John Krafcik 接受德國商業雜誌《經理人雜誌》（manager magazin）採訪時表示：「特斯拉根本稱不上是個競爭對手。」（For us, Tesla is not a competitor at all），並表示 Waymo 與特斯拉的方向根本不一樣：「只有 Waymo 是開發全自動駕駛的系統，而特斯拉只是生產需要有照駕駛監控的『駕駛輔助系統』。」
John Krafcik 的這番發言或許早有準備。
在更早之前，Waymo 於官方部落格宣布，即日起將不再使用「自駕」（self-driving）一詞於旗下產品，將改以「全自動駕駛」（fully autonomous driving）形容自家開發技術。
Waymo 官方表示，這次更換用詞是為了「挽救生命」，也是為了精確區分 Waymo 開發的「全自動技術」與「駕駛輔助技術」兩者的不同。「駕駛輔助技術」常被誤認為「自駕」技術，讓社會大眾與消費者產生錯誤印象，甚至在使用時做出將雙手放開方向盤等高風險動作，危害個人與全體用路人的安全。
Waymo 此聲明一出，不少媒體都認為公告內特別提及「駕駛輔助技術」是衝著特斯拉而去──因特斯拉車款所配備的駕駛輔助系統「Tesla Autopilot」一直遭批評取名有誤導之嫌， 過去有多次交通事故都涉及駕駛怠忽職守，將輔助系統啟用後就開始分心，最後造成憾事。
 
 
 
那特斯拉的馬斯克如何回應 Waymo 的嗆聲呢？請見下篇！點到底誰才是真正自駕車龍頭?Waymo還是特斯拉?!(下)
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只有人工智慧能超越人工智慧!!這次人工智慧要帶領你與已逝親人來場心靈對話!!想知道怎麼辦到的嗎?往下讀吧!!

目錄

• 微軟最新專利　人工智慧能讓已故親人「復活」跟你聊天


• 不只能模仿個性、語調或口頭禪　還可以建立 3D 模型


• 新技術背後的倫理危機

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SEO相關人員千萬不要錯過今天的文章~Google推出的新功能直接影響你們的工作啊!!快仔細閱讀~
SEO 未來可能會更複雜！因為 Google 今年 2 月宣布將推出一項新功能，該功能將會在使用者點擊搜尋結果前，根據其搜尋結果摘要而顯示更多的相關訊息。如果使用者點擊搜索結果片段右上角的三個點，則可觸發「關於此結果（about this result ）」視窗。

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要如何提升Python的編輯效率呢?讓Python視覺化就對了!!不知道如何操作的同學千萬不要錯過今天的文章~
 

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有了Python 課程再也不用擔心在疫情下失業拉~有興趣的同學先來聽聽林同學的親身經歷吧!!
 

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十大Python函式庫是人工智慧和機器學習必學的!!有興趣成這方面發展的同學快收這篇!!(一)
本系列文章為【2020年度十大Python函式庫-人工智慧 · 機器學習必備 】的最後一篇。上一篇介紹了 PyTorch 版的 Keras「PyTorch Lightening」讓你告別沒完沒了的 Debug！另外還有微軟出的 Hummingbird 讓你不用重新設計新模型；另外還有可以將高維度資料視覺化的「HiPlot」，請點看下一篇閱讀了解！
 
HiPlot
幾乎每個數據工程師都處理過高維度資料（High Dimensional）。可惜人類的腦容量有限，無法直觀地處理此類資料，因此必須求助於科技來解決。
2020 年早些時候，Facebook 發布了 HiPlot函式庫，可使用平行座標和其他圖形方式來表示信息，從而協助找出高維度資料中的關聯性和模式。他們在官網中說明了其概念，基本上，HiPlot 是一種將高維度資料視覺化以及過濾的便利方法。
 
 

 
 
Scalene
隨著 Python 的函式庫生態系統變得越來越複雜，我們也寫出越來越多 C 語言延伸的代碼以及多執行緒代碼。但是，CPython 內置的效能分析器（profiler）無法完整地處理多執行緒和本機代碼。
此時你需要 Scalene：Scalene 是用於 Python 腳本的 CPU 和記憶體的效能分析器（profiler），能完整地處理多執行緒代碼並區分運行 Python 和本機代碼所花費的時間。此時你無需修改代碼，只需要在命令行中使用 Scalene 運行腳本，腳本就會自動生成報告的文字檔或 HTML，顯示代碼中每一行的 CPU 和記憶體使用情況。
 
 

 

 

▲ Scalene 是用於 Python 腳本的 CPU 和記憶體的效能分析器，能處理多執行緒代碼並區分運行 Python 和本機代碼所花費的時間

 

 

 
 
同場加映：Norfair
選出去年十大 Python 函式庫的機器學習顧問公司 Tyrolabs 自家也開發了「影像內容分析 (Video content analysis)」的 Python 函式庫「Norfair」。
Norfair 是一個輕量的且可被客製化的 Python 函式庫，用於即時物件追蹤（real-time object tracking）：它可以在不同的影格當中，替每個被偵測到的物件賦予獨一無二的 ID，如此一來，你就能辨識出這些物件——縱使它們都在移動。
 
 

 

▲ Norfair 可以在不同的影格當中，替每個被偵測到的物件(如圖中左側)
賦予獨一無二的 ID (如圖中右側)

 

 

 
 
藉由 Norfair，工程師只需輸入幾行代碼就能賦予任何偵測器追蹤的功能——無論追蹤的物體是具有有四個參數的 bounding box（邊界框）、只有單一點的幾何中心（centroid）、還有人體姿態辨識系統的輸出（經常有多個關鍵點是大於特定閥值的）等任何物體。
此功能常被用作計算兩個追蹤物體之間的距離，用戶可依序需要定義檢測標準以及追縱的對象。
Norfair 是非常模塊化的 Python 函式庫，使用起來很靈巧：工程師僅需使用幾行代碼，即可在現有的檢測代碼庫上添加追蹤的功能。
 
 
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