- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-3 NumPy数据基础
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍NumPy模块的一些基础知识。 为什么要使用NumPy呢？ array虽然解决了List效率问题，但是我们知道机器学习中，很多使用矩阵以及向量进行科学计算的地方，所以list列表和array还有一个缺点，就是它们本身就把一个数据，当成一个数组来看，或者当成一个二维数组来看 ，但是不论是一维数组还是二维数组，list和array都没有把数据看成是向量或者是矩阵，相应的也就没有为这些运算配备和向量以及矩阵相关的运算，这使得机器学习算法中使用比list高效的array还是不方便
90600发布于 2019-11-13 - 来自专栏Hank’s Blog
3-3 数据框的子集
> x <- data.frame(v1=1:5,v2=6:10,v3=11:15) > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 12 3 3 8 13 4 4 9 14 5 5 10 15 > x$v3[c(2,4)] <- NA > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 NA 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > #找出第2列 > x[,2] [1] 6 7 8 9 10 > x[,"v2"] [1] 6 7 8 9 10 > x[
78700发布于 2020-09-16 - 来自专栏python3
3-3 SQL Server 2005数
3-3 SQL Server 2005数据库优化 了解数据库引擎优化顾问基本内容 掌握数据库引擎优化顾问的使用 掌握通过命令行的方式进行索引的优化——DTA 一个数据库系统的性能依赖于组成这些系统的数据库中物理设计结构的有效配置 掌握事务的四个基本特性，分别可以阐述各个特性的内涵； 了解事务的类型包括那些内容； 掌握事务处理的四种基本语句和具体的应用； 了解如何编写有效的事务； 数据库并发控制的概念； 了解锁的四种不同模式及内涵； 学习查看锁的基本信息
83120发布于 2020-01-07 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-3 dubbo 笔记
Apache Dubbo是一款高性能的 Java RPC 框架。其前身是阿里巴巴公司开源的一个高性能、轻量级的开源 Java RPC框架，可以和 Spring 框架无缝集成。
62210编辑于 2022-05-17 - 来自专栏悟道
3-3欧几里得求最大公因子
最大公因子，指两个或多个整数共有约数中最大的一个 private static int gc(int a, int b) { if(b==0){ return a; } if(a<b){ int temp=a; a=b; b=temp; } return gc(b,a%b); }
51520发布于 2021-03-16 - 来自专栏python3
34补3-3 rhcs集群基础应用
[root@node1 ~]# ansible ha -m shell -a 'service NetworkManager stop'
94200发布于 2020-01-15 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-3)
代码清单3-3 for(answer[0] = 0; answer[0] < total[number[0]]; answer[0]++) for(answer[1] = 0; answer
21720编辑于 2022-11-30 - 来自专栏python3
3-3 File类的常用操作的静态方法练
通过本小节的学习，可以掌握对文本文件的简单读写方法。 上一小节，在介绍System.IO命名空间时，重点介绍了类File，本节继续讨论类File。类File是个静态类，不能被继承。 1．案例学习：简易文本编辑器的开发案例 通过本实验，您将学习并了解到对文本文件操控的综合练习过程，在实验中逐渐熟悉并掌握对文本文件的操控技能。
82720发布于 2020-01-14 - 来自专栏bit哲学院
手把手教你用直方图、饼图和条形图做数据分析（Python代码）
决定分点 分布区间如表3-3所示。 ▲表3-3 分布区间 4. 绘制频率分布直方表 根据分组区间得到如表3-4所示的频率分布表。 3可得季度销售额频率分布直方图，如图3-3所示。 ▲图3‑4 菜品销售量分布（饼图） ▲图3‑5 菜品销售量分布（条形图） 关于作者：张良均，资深大数据挖掘与分析专家、模式识别专家、AI技术专家。 有10余年大数据挖掘与分析经验，擅长Python、R、Hadoop、Matlab等技术实现的数据挖掘与分析，对机器学习等AI技术驱动的数据分析也有深入研究。 PPT | 读书 | 书单 | 硬核 | 干货 | 讲明白 大数据 | 云计算 | 数据库 | Python | 可视化 | 神操作 AI | 人工智能 | 机器学习 | 深度学习 | 神经网络
1.9K20发布于 2020-12-23 - 来自专栏WebJ2EE
React：Table 那些事（3-3）—— 列宽自适应、列宽拖动
《React：Table 那些事》系列文章，会逐渐给大家呈现一个基于 React 的 Table 组件的定义、设计、开发过程。每篇文章都会针对 Table 的某个具体功能展开分析：
10K41发布于 2019-07-19 - 来自专栏xiaosen
AI - 集成学习
集成学习概念 集成学习是机器学习中的一种思想，它通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型，参与组合的模型成为弱学习器（基学习器）。 集成学习通过构建多个模型来解决单一预测问题 生成多基学习器，各自独立地学习和预测 通过平权或者加权的方式，整合多个基学习器的预测输出 传统机器学习算法 (例如：决策树，逻辑回归等) 的目标都是寻找一个最优分类器尽可能的将训练数据分开 基学习器是可使用不同的学习模型，比如：支持向量机、神经网络、决策树整合到一起作为一个集成学习系统也可使用相同的学习模型，一般情况下，更使用相同的学习模型 。 集成学习把多个学习器结合起来，要获得好的集成，个体学习器应有一定的准确性 ，学习器不能太坏，并且学习器之间具有差异 。 然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器； 如此重复进行，直至基学习器数目达到实现指定的值T为止。 再将这T个基学习器进行加权结合得到集成学习器。
55410编辑于 2024-03-24 - 来自专栏HUC思梦的java专栏
ai学习记录
新建：分辨率：矢量软件和分辨率无关； 新建时候不要勾选对齐到像素网格 存储：.ai：illustrator的默认格式。 .eps:支持矢量图形，ai可以打开；也可以被ps打开，打开之后图层是合并的。 PDF：可以跨平台（PC，苹果）跨软件打开。PDF输出（保存时）：可以选择输出范围。 JPG导出：文件——导出 勾选上使用画板 打开：不要用Crtl+O 打开位图；否则会变为嵌入文件； 置入：将图片拖拽到画布上松开；置入后图片上还有一个X； 置入图片之后，必须记得将AI和其他链接文件一同移动 符号喷枪工具（shift+s）:用于绘制AI自带的图形，配合符号面板（ctrl+shift+f11）和符号库使用。 （六）AI修改文档大小 属性栏——点击文档设置——编辑画板——修改相应宽高属性 编辑画板第二种方法：点击画板工具(shift+o) 如何新建画板 1.编辑画板——点击新建画板 2.在画板编辑模式下，点击旧画板
4.1K20发布于 2020-09-03 - 来自专栏华章科技
手把手教你用直方图、饼图和条形图做数据分析（Python代码）
决定分点 分布区间如表3-3所示。 ? ▲表3-3 分布区间 4. 绘制频率分布直方表 根据分组区间得到如表3-4所示的频率分布表。 代码清单3-3 “捞起生鱼片”的季度销售情况 import pandas as pd import numpy as np catering_sale = '.. 3可得季度销售额频率分布直方图，如图3-3所示。 ▲图3‑5 菜品销售量分布（条形图） 关于作者：张良均，资深大数据挖掘与分析专家、模式识别专家、AI技术专家。 有10余年大数据挖掘与分析经验，擅长Python、R、Hadoop、Matlab等技术实现的数据挖掘与分析，对机器学习等AI技术驱动的数据分析也有深入研究。
2.4K11发布于 2020-06-18 - 来自专栏司钰秘籍
AI大模型学习
在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。 通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。 AI大模型学习的理论基础 数学基础： 线性代数：AI 大模型中大量使用向量和矩阵运算，如矩阵乘法、向量点积等，用于表示和操作数据。 AI大模型的训练与优化 训练和优化大规模机器学习模型确实是一个具有挑战性的任务，以下是一些有效的方法和技巧： 1. 此外，模型的性能也受到计算资源、数据质量和算法优化等因素的影响 AI大模型学习的伦理与社会影响 AI 大模型学习确实带来了一些伦理和社会问题，我们需要认真对待： 1.
69410编辑于 2024-04-04 - 来自专栏机器学习与统计学
教AI学习绘画
通过结合神经网络笔画渲染器和基于模型的深度强化学习，我们的 AI 可以用笔画描绘纹理丰富的自然图像。AI 用数百个笔画就可以实现视觉效果很好的图画，对于每个笔画，直接确定笔画的位置和颜色等。 AI 的训练过程不需要人类绘画的经验或者笔画轨迹数据。 以人脸 (CelebA) 为例，需要一张 GPU，10 小时训练笔画渲染器，40 小时训练 AI，其间 AI 画了数百万张图片来学习。 这是我在接触深度学习不久后就十分感兴趣的问题。 从强化学习的角度看，我们需要设计一个 AI，给它一个画布和目标图。 AI 的每一步在画布上画一个笔画，当它画的笔画使画布和目标图更像时，我们就给它奖励，驱动它学习。我们可以设定一个笔画上限，让 AI 在给定的笔画数后终止。 ? DDPG 和 Model-based DDPG 的不同结构 神经网络笔画渲染器还可以接入到强化学习的框架中来辅助 AI 的训练。
2.8K20发布于 2019-05-09 - 来自专栏人工智能领域
AI大模型学习
AI大模型学习 在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。 方向一：AI大模型学习的理论基础 AI 大模型学习的理论基础涉及深度学习、神经网络、优化算法等多个方面。 以下是一些关于 AI 大模型学习理论基础的重要内容： 深度学习：深度学习是 AI 大模型学习的核心理论基础，它通过构建多层神经网络来实现对复杂数据模式的学习和表征。 以下是一些关于 AI 大模型学习理论基础的重要内容： 深度学习：深度学习是 AI 大模型学习的核心理论基础，它通过构建多层神经网络来实现对复杂数据模式的学习和表征。 自我学习与迁移学习：AI大模型将更加注重自我学习能力和迁移学习能力，实现在不同任务和领域之间的灵活应用和迁移。
68010编辑于 2024-12-18 - 来自专栏代码洁癖患者
跟着AI学习Kafka
作者说 本文是由 Gemini 生成的 Kafka 学习路径。 Gemini 中有一个学习辅导的工具，它可以通过互动问答的形式帮助你由浅入深的学习一个知识点，个人感觉还是很好用的，感兴趣的同学可以试一下。 后面的内容由 AI 生成，后续我也会按照这个大纲来进行学习和分享。 AI说 这是一个非常扎实的学习目标。Kafka 不仅是一个消息队列，更是分布式存储和流处理的基石。 这份学习路径将分为四个阶段，涵盖了从宏观架构到微观实现的各个层面： 第一阶段：核心概念与基础架构 (The Big Picture) 这个阶段的目标是建立“物理直觉”，理解 Kafka 是如何组织数据的
14110编辑于 2026-01-28 - 来自专栏社区动态
AI提问实现学习弯道超车！如何使用AI加速学习？
文章框架AI已经带来学习方式的改变，降低了我们学习知识的难度，加快了我们解决问题的速度。 欢迎大家添加小助手微信jqzn-robot加入【AI分享交流群】，学习、分享更多有趣，有用的AI～一、前言在AI快速发展的今天，我们需要学习：驾驭大模型的能力、学习最基础最核心的知识、培养不容易被AI取代的能力 接下来我将从什么是问题驱动式学习、为什么问题驱动式学习更有效，以及在AI时代怎样基于问题驱动来加速学习。友情提示：如果不了解前因后果，只想了解如何在AI时代实践问题驱动式学习，直接跳到第四部分即可。 个性化学习体验：AI可以根据学习者的历史查询、学习习惯和偏好提供个性化的学习内容和建议，使学习更加贴合个人需求，从而提高学习效率和兴趣。 培养21世纪技能：在与AI互动的过程中，学习者不仅学习知识本身，还在无形中培养了批判性思维、信息素养、技术使用和终身学习等 21 世纪必备技能。AI让深度学习成为可能。
74510编辑于 2024-08-19 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
字节跳动3-3大牛力荐！RabbitMQ实战指南：消息队列面试必刷手册
第3章客户端开发向导 本章主要介绍RabbitMQ客户端开发的简单使用，按照一个生命周期的维度对连接、创建、生产、消费和关闭等几个方面进行笼统的介绍，读者学习完本章的内容之后，就能够有效地进行与RabbitMQ 领取方式 这份经典的rabbitMQ学习宝典怎么领取呢? 1.请在评论区评论+点赞+转发 2.进入头条号主页面，右上角有私信功能，私信小编：笔记 同时希望大家多多转发分享给更多的朋友哦！ 本文就是愿天堂没有BUG给大家分享的内容，大家有收获的话可以分享下，想学习更多的话可以到微信公众号里找我，我等你哦。
67820编辑于 2022-10-28 - 来自专栏机器之心
AutoML研究综述：让AI学习设计AI
自动机器学习（AutoML）的目标是让领域专家即使没有统计学和机器学习方面的广泛知识也能自动构建机器学习应用，从而减少对数据科学家的需求。 这意味着对所有机器学习任务都普遍更优的机器学习流程是不存在的。因此，不可能将一个表现优良的机器学习流程迁移至新领域后还能表现出色。相反，为了得到最优的结果，必须为每个新数据集构建新的机器学习流程。 图 4：针对特定机器学习任务的专用机器学习流程 3.2.1 遗传编程 自动构建灵活的机器学习流程的首个方法来自 Olson and Moore (2016)。 针对无监督学习或强化学习的专门研究可以助力 AutoML 框架的发展，进而解决当前还未显露的学习问题。此外，专门的方法也能提升这些任务的性能表现。 AutoML 的目标是完全自动化机器学习流程的创建，以让领域专家能使用机器学习。
83220发布于 2019-05-15
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号