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使用 Depix 从像素化图像截图中恢复文字密码，操作也比较简单：
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从截图中分割出矩形像素化 block；
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给该序列截图，尽可能使用和像素化图像相同的截图工具。
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执行命令：
Depix 算法利用线性方框滤波器单独处理每一个 block 这一事实。它对搜索图像中的每一个 block 执行像素化以寻找直接匹配。
对于大部分像素化图像，Depix 尽量寻找单匹配结果，并假设这些匹配是正确的。至于周围多匹配 block 的结果被看作像素化图像中相同的几何距离，并认为这些匹配也是正确的。该过程重复多次。
在正确的 block 没有更多几何匹配后，Depix 将直接输出所有正确的 block。对于多匹配 block，Depix 将输出所有匹配的平均值。像素化常使用线性方框滤波器实现。线性方框滤波器的实现很简单，速度很快，可以并行处理多个 block。
由于线性方框滤波器是一种确定性算法，对同样的值执行像素化通常会产生同样的像素化 block。使用同样位置的 block 对相同文本执行像素化，会得到同样的 block 值。我们可以尝试像素化文本来找出匹配的模式。幸运的是，这对于秘密值的一部分同样奏效。我们可以把每个 block 或 block 组合看作一个子问题。
创建字母的德布鲁因序列时加上空格显然会带来同样的问题：算法无法找到后续字母的恰当 block。有空格又有字母的图像需要更长的搜索时间，但结果也更好。
对于大部分像素化图像而言，Depix 似乎能够找到 block 的单匹配结果，并假设这是正确的。然后将其周围多匹配 block 的匹配结果看作在像素化图像中处于相同的几何距离，并假设这些匹配也是正确的。
在正确的 block 没有更多几何匹配后，Depix 直接输出所有正确的 block。对于多匹配 block，Depix 将输出所有匹配的平均值。虽然 Depix 的输出并不完美，但已经算不错了。下图展示了包含随机字符的测试图像的去像素化结果，大部分字符被正确读取：
最近，在GitHub Universe上，一款「暗黑」模式被推了出来。官方自称：「2020年宇宙新功能」。
设置黑暗模式的地址如下：
https://github.com/settings/appearance
Dark Mode 一经宣布，就在reddit上面获得了4k的高赞， 友也纷纷：这是有史以来最好的体验！
此外，Github还发布了非常多的新特性，感兴趣的童鞋可以戳下方链接观看：
https://www.youtube.com/watch=AiWjanAdD3s&t=13m22s
03
与AI一起书写未来，百度吴甜入选中国最具影响力的商界女性未来榜
“中国最具影响力的商界女性”自2004年评选至今，已经引起了 会广泛关注，格力电器董事长兼总裁董明珠、长城汽车公司总裁王凤英等均上榜。而此次是《财富》首次评选“中国最具影响力的商界女性(未来榜)”，除吴甜外，登上此榜单的还包括微软公司 SharePoint及Teams中国区总经理梁戈碧，InMobi公司高级副总裁、大中华区总经理杨娟等人。
吴甜作为百度集团副总裁，截至2020年已加入百度近15年。这期间，吴甜从百度知道研发起步到今年升任百度集团副总裁，经历了从PC互联 时代，到移动互联 时代，再到今天AI时代的发展，参与了AI创新建设的各个阶段，带领团队在人工智能重要方向上取得了大量业界领先的技术成果，并广泛应用于百度重要业务和产品。
这个壮举同时宣告了两件事：困扰生物界50年的蛋白质折叠难题被破解了；生物制药或将成为AI最新的疆域。
近期，一家AI制药公司再度「破圈」走进大众视野：AccutarBio宣布完成近亿美金的新一轮融资，由依图科技、春华资本、鼎晖投资、IDG资本联合投资。
作为AccutarBio的A轮领投方，IDG资本合伙人周全对AccutarBio的评价说：「AccutarBio公司拥有着业界最强的AI+制药的综合团队，开发了业内领先的全套临床前AI解决方案，并有多个药物开发管线将于明年进入临床试验，成功地打通了从人工智能药物设计到临床候选分子的全路径。」
与AlphaFold类似，AccutarBio也是一个关键比赛的冠军缔造者——激酶抑制剂类药物亲和力预测挑战赛（DREAM Challenge），这是生物医药领域最具影响力的开放数据建模旗舰竞赛，对药物研发更具直接指导意义。
而谷歌自然也不落后，在今年年初谷歌公布的一项研究结果显示「人工智能在乳腺癌检测方面的准确率做的比人类医生更高」。
在实践中，谷歌的研究发现，与人类医生相比，人工智能不仅准确率更高，而所需的信息也更少——有时仅依靠X射线图，就可以完成诊断。
在一个可期的未来中，全球数百万的患有乳腺癌的女性都能及时地发现乳腺癌并提早治疗。
除了互联 软件公司，各大硬件厂商也纷纷加入这一技术应用的大潮流，如「英伟达」和「英特尔」等公司。
英伟达作为全球第一的GPU厂商，也拿出了自己的看家本领，在图像识别上下足了功夫。
kaggle 历时一个月，完成了此项调查 告
目前，最近调查 告已出炉。从这个 告中，我们可一览当前机器学习与数据科学从业者的全貌，以及相关企业在这方面的人员雇佣、资金投入状况等，一窥该行业最新发展趋势。
告精炼版：数据科学er的群体画像
性别、年龄与学历分布
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该领域从业人员男多女少，男女比例约为 5:1
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35 岁是个分水岭，大部分受访者小于 35 岁
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一半以上的受访者拥有研究生学位
教育背景和工作经验
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大多数数据科学家走出校门后，仍坚持学习新技术
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大多数数据科学家编程时间少于 10 年
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一半以上的数据科学家，拥有机器学习的经验不足三年
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居住美国的数据科学家的工作薪水，明显比其他国家同行更多
技术相关调查
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相比 2019 年，使用云计算的数据科学家更多了
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Scikit-Learn 是使用最多的机器学习工具，有 4/5 的数据科学家在用
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Tableau 和 PowerBI 是最流行的商业智能工具
数据科学家从业者仍然存在巨大的性别比例失衡，超过八成都是男性。
在参与此次 Kaggle 年度调查的数据科学家中，印度的数据科学家占 22%，而美国的占 14.5%，两者远远超过第三位的巴西（低于 5%）。
告因为各项因素，并未将中国明确列入，但排名第三的 Other 的数量不低，也许是为纳入有效统计结果的中国用户。
数据科学和机器学习正在迅速改变，所以受访者中，超九成仍会继续保持学习。其中，大约 30% 的人选择了传统的高等教育课程，更多的人则通过在线资源学习。
在本次调查中，Coursera、Udemy 和 Kaggle Learn 是最常见的学习平台。
编程经验对于数据科学家来说较为重要
kaggle 告：
https://storage.googleapis.com/kaggle-media/surveys/Kaggle%20State%20of%20Machine%20Learning%20and%20Data%20Science%202020.pdf
飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台，包括飞桨开源平台和飞桨企业版。飞桨开源平台包含核心框架、基础模型库、端到端开发套件与工具组件，持续开源核心能力，为产业、学术、科研创新提供基础底座。飞桨企业版基于飞桨开源平台，针对企业级需求增强了相应特性，包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。EasyDL主要面向中小企业，提供零门槛、预置丰富 络和模型、便捷高效的开发平台；BML是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台。
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