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“饮水机之神” 此梗源于在2015LCK夏季赛半决赛时，在SKT 0：2落后的情况下，已经半年没有打比赛的bengi上场后带领队伍完成了让二追三的惊人逆转，赛后网友笑称，“bengi以悟到饮水机的奥妙”。而在S5总决赛时，SKT 1：2陷入绝境，首发打野blank被peanut完全打爆。Bengi再次救场，助SKT夺冠，顺理成章地被封为“饮水机之神”。Bengi离去后，blank接手了“饮水机之神”的二代目称号，当首发王牌peanut表现不佳时，往往神奇救场。在2017夏季赛还创造了自己20连胜的神话。于是“饮水机之神”成为“王牌替补”的代称，clearlove7担任替补时也获得了“饮水机之神”的称号。 “赛文哥” 此梗源于在S6赛后，EDG三少发布的微博发布了一篇长文，大意是：clearlove将退役，clearlove7将代替其出征。其实质就是厂长打算再战一年，但网友觉得EDG此番举动有哗众取宠，博取眼球之嫌，颇为不满。因厂长新ID加了个SEVEN与咸蛋超人“赛文”同音，可能网友也希望厂长重新振作，成为赛文那样拯救世界的英雄，“赛文哥”之名由此传开。在厂长被EDG雪藏的时期，直播弹幕中基本是“不上赛文？”“我赛文哥何在”的话语，风靡一时。而厂长复出后，锐不可当，国内仍然无敌，满屏的“就爱代销网

编者按：8月30日，证监会召开《证券公司和证券投资基金管理公司合规管理办法》培训视频会，证监会党委委员、副主席李超同志出席会议并讲话。李超在合规培训上的讲话中指出了当前证券行业的四大风险，摘录如下。证监会会议截图全国金融工作会议提到了八个方面的金融风险。对此我们行业都要去学习，我们行业对具体的风险要梳理一下。第一是部分机构的资本金风险比较大，股票质押业务规模持续攀升，已经超过6.5万亿，其中证券公司自有资金出资超过7000亿，保本类、类资金池规模为2800亿和5800亿。存在潜在的刚性兑付压力。基金子公司，按照新的规定，净资本缺口很大。同时基金子公司项目出现风险的数量越来越多，延期兑付项目已经超过了200个，偿付风险仍然比较大。去年在限制基金子公司业务过程中，实际上我们监管部门压力很大，当时的基金子公司是赚钱，有的项目的业务风险还没有暴露。整个基金子公司风险项目从数量上来讲还是还是个位数，所以不仅基金子公司不理解不支持，母公司也不欢迎，认为证监会瞎操心，但是事实证明幸亏我们控制早，否则子公司的风险要按照以往的势头发展下去，不仅子公司会毁灭，母公司也会被拖下去。第二是资管产品的流动性风险，信用风险仍需关注。就爱代销网

原标题:机器之心「AI00」八月榜单：脱胎于谷歌TPU团队的Groq We believe AI should be an extension of individual human wills and, in the spirit of liberty, as broadly and evenly distributed as possible. －OpenAI 「AI00 ，这是一个开源项目」 这不仅是一份榜单，更是一个开源项目，主要基于以下几点： 人工智能是一个复杂庞大的体系，涉及众多学科，也关乎技术、产品、行业和资本等众多要素，报告的写作团队只代表他们的专业观点，有自己的局限性，需要更多行业专家参与进来加以修正和完善。 人工智能技术和行业的发展瞬息万变，而报告的制作周期较长，其中的内容和数据势必会落后于行业的最新进展，无法同时满足时效性和高质量的要求。而领域内参与者的及时更新可以解决这个问题。 我们深刻地理解在没有专业用户反馈的情况下所做出报告的质量局限性，所以希望用工程界「Agile Development」的理念来对待我们的报告，不断收集专业反馈来持续提升报告质量。 人工智能是一个永恒命题，我们不仅会把「100 家公司」这个主题持续做下去，还会陆续开展其他主题。这个过程需要人工智能领域不同的参与者加入进来。 就爱代销网

原标题:教程 | 如何使用深度学习去除人物图像背景 近日，Medium 上出现了一篇题为《Background removal with deep learning》的文章，讲述的是 greenScreen AI 在利用深度学习去除图像人物背景方面的工作与研究。本着开发一个有意义的深度学习产品的初衷，他们把任务锁定在了自拍和人物肖像上，并最终在已稀释的 COCO 数据集上取得了 84.6 的 IoU，而当下最佳水平是 85。 简介 在研究机器学习的最近几年里，我一直想着打造真正的机器学习产品。数月之前，在学习完 Fast.AI 上的深度学习课程之后，我清晰地意识到机会来了：深度学习技术的进步可以使很多之前不可能的事情变成现实，新工具被开发出来，它们可以让部署变的比以前更便捷。在前面提到的课程中，我结识了 Alon Burg，他是一位很有经验的网页开发者，我们达成一致来共同完成这个目标。我们一起设定了以下目标： 1. 提升我们的深度学习技巧 2. 提升我们的人工智能产品部署技巧 3. 开发一款有用的、具有市场需求的产品 4. 有趣（不仅对我们而言，也对用户而言） 5. 分享我们的经验 基于以上目标，我们探索了一些想法： 1. 之前没有被做过的（或是没有被正就爱代销网

原标题:学界 | 神经优化器搜索：利用强化学习自动搜索最优化方法 本论文通过强化学习的方式采样不同的更新规则而得出更加优秀的优化方法，这些不同的优化规则通过采样的概率和其在子网络的性能而得出该规则的重要性。本文提出的这种优化方法可以移植到不同的神经网络架构中，并有十分优秀的性能。机器之心对该论文进行了简要地介绍。 论文地址：http://proceedings.mlr.press/v70/bello17a/bello17a.pdf 我们提出了一种可自动探索优化算法的方法，该方法重点关注深度学习架构。我们训练了一个循环神经网络控制器生成特定域语言（domain language）中的字符串，该语言描述一系列基于原函数（比如梯度及其运行平均数（running average）等）的数学更新方程。控制器通过强化学习进行训练以在若干个 epoch 之后最大化模型的性能。在 CIFAR-10 中，我们的方法发现了一些更新规则优于许多常用的优化器，比如 Adam、RMSProp，或在卷积网络模型中带有和不带有动量的优化器。这些优化器也可以转移到不同的神经网络架构，并非常优秀地执行，包括谷歌的神经机器翻译系统。 图 1. 神经优化器搜索（Neural Optimizer Search）概览。 图 2. 一就爱代销网