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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
''' ValueError: cannot reshape array of size 10 into shape (3,newaxis) ''' References： Python3入门机器学习
78710编辑于 2022-05-25 - 来自专栏Hank’s Blog
3-5 处理缺失值
> x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > x[!is.na(x)] #找出不是缺失值 [1] 1 2 3 > x <- c(1,NA,2,NA,3) > y <- c("a","b",NA,"c",NA) > z <- complete.cases(x,y) #都不是缺失值的元素 > x[z] [1] 1 > y[z] [1] "a" > library(datasets) #import dat
47310发布于 2020-09-16 - 来自专栏AI研习社
未来 3-5 年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？
一个领域的发展有特定的周期，机器学习的门槛比 web 开发高而且正属于朝阳期，所以大家致力于成为 “专精特定领域” 的机器学习专家不会过时。 什么是特定领域的机器学习专家？ 所以我们一般都需要使用大量的无监督，或者半监督学习来利用有限的标签进行学习。多说一句，强化学习在大部分企业的使用基本等于 0，估计在未来的很长一阵子可能都不会有特别广泛的应用。 所以以 3-5 年的跨度来看，这些工具依然会非常有用，甚至像 CNN 和 LSTM 之类的深度学习算法还在继续发展迭代当中。 比如我自己对历史和哲学很感兴趣，常常在思考机器学习和其他文科领域之间的联系，也写过一些开脑洞的文章「 带你了解机器学习 (一): 机器学习中的 “哲学”」。 但机器学习的范围和领域真的很广，上面所说的都还是有监督的深度学习，无监督的神经网络和深度强化学习也是现在火热的研究领域。所以我的建议是尽量关注、学习了解已经成熟和已经有实例的新热点，不要凡热点必追。
68260发布于 2018-03-19 - 来自专栏NetCore 从壹开始
3-5 安装CICD管理平台：Jenkins
大家这里可以先安装gitlab工具，我就省事了，直接用gitee做源代码管理平台了。
32821编辑于 2023-01-09 - 来自专栏实验盒
当我用DeepSeek预测AI for BioScience未来3-5年发展趋势
预测未来3-5年AI在生物科学（AI for BioScience）的发展趋势，可以从技术突破、跨学科融合、数据驱动创新以及伦理监管等多个维度进行分析。以下是一些关键趋势的展望： 1. 蛋白质与分子设计的革命性突破 目标导向的生成模型：基于扩散模型（Diffusion Models）和强化学习的AI工具（如AlphaFold 3、RoseTTAFold）将实现更复杂的蛋白质、核酸和多肽设计 药物研发的端到端AI化 全流程覆盖：AI将贯穿从靶点发现、化合物生成、ADMET（毒性/代谢预测）到临床试验优化的全链条，缩短药物研发周期（目前平均10年→可能压缩至3-5年）。 小数据学习：针对罕见病或患者数据稀缺的场景，迁移学习和合成数据技术将提升模型泛化能力。 个性化药物设计：结合患者基因组和病理数据，AI辅助设计个体化疗法（如肿瘤新抗原疫苗）。 3. 总结 未来3-5年，AI将深度重构生物科学的研究范式，从“数据辅助分析”转向“主动设计创造”，并在药物研发、合成生物学、精准医疗等领域实现商业化落地。
56810编辑于 2025-02-05 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-5 spring cloud (下) 笔记
为了⽀撑⽇益增⻓的庞⼤业务量，我们会使⽤微服务架构设计我们的系统，使得 我们的系统不仅能够通过集群部署抵挡流量的冲击，⼜能根据业务进⾏灵活的扩展。那么，在微服务架构下，⼀次请求少则经过三四次服务调⽤完成，多则跨越⼏⼗ 个甚⾄是上百个服务节点。那么问题接踵⽽来：
82020编辑于 2022-05-17 研究生入局 AI Agent，不是跟风，是抓住未来 3-5 年的技术红利研究
发布于2026-05-1615:30最近在和身边做AI的同学、朋友聊天时，总能听到一个高频问题：“现在研究生做Agent，是不是已经晚了？” 研究生如果能深耕Agent架构、FunctionCalling、Skill编排、多智能体协作这些核心技术，毕业时可以直接对接AI应用开发、智能体开发、大模型应用等高薪岗位，竞争力远超普通应届生。 说到底，Agent不是一阵风，而是未来3-5年AI领域最确定的技术趋势之一。对研究生来说，现在入局，不是跟风，而是抓住了一个用小成本撬动大价值的机会。
11210编辑于 2026-05-16- 来自专栏PHP实战技术
3-5年的PHPer常见的面试题
看到有很多，的总结一下，比较适合有一定经验的PHPer 平时喜欢哪些php书籍及博客？CSDN、虎嗅、猎云 js闭包是什么，原型链了不了解？ for与foreach哪个更快？ php鸟哥是谁？能不能讲
1.5K100发布于 2018-03-09 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-5)
代码清单3-5 void RecursiveSearch(int* number, int* answer, int index, int n) { if(index == n)
24420编辑于 2022-11-30 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南3-5
在本章会介绍小程序的基本开发流程，结合前面章节的知识，完全可以独立完成一个体验很完善的小程序。为了让开发者更加了解小程序开发，在本章中还会通过常见的一些应用场景介绍小程序API的一些细节以及开发的一些技巧和注意事项。
33410编辑于 2025-08-25 - 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iOS逆向与安全
写作小技能：卡片式写文章（用3-5张卡片写文）
不行再联机学习，很多事你自己就明白了。这个时候你的提问也会成为你的名片。 什么是好文章？ 挑战->核心概念->该怎么做->总结->升华 找到1张卡做大的核心概念 找到3-5张卡做子概念的内容 把这些卡片的“行动指引”总结下，列在最后做个行动指引大全。 .… 用3-5张卡片写文是个很好的体验：1.主题是自下而上生成，而不是逼你针对命题写一个。2. 内容是过去知识卡片的积累，而不是临时写一句，出去找一段儿。3.
1.4K10编辑于 2022-08-22 - 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 - 来自专栏鲸落学习笔记
C++ 中的字符串数组（5 种不同的创建方式3-5）
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2.7K20编辑于 2022-11-14 - 来自专栏企鹅号快讯
吴强：AI＋大数据时代 HR将率先失业；赖梅松：快递协同发展才是未来；沈晓卫：AI未来3-5年有重要发展
【企业家看未来】第174期 来源／根据相关网站编辑整理 编辑／管佳宇 IBM沈晓卫：AI在未来的3-5年有重要的发展 IBM全球副总裁沈晓卫表示，人工智能技术在未来的3-5年会有非常重要的发展。 一方面是如何从小数据、小样本中学习，而不仅仅局限于大数据；另外一个方面，是智慧能力的部分，它会从云端向边缘端的扩散，包括手机的终端、物联网的设备以及可穿戴设备。 互联网电视厂商不仅要做好互联网服务，还应加速升级AI、新零售、智慧家庭的服务。2018年，公司在用户积累基础上的电视广告业务、提价后的产品销售，以及硬件成本下降和渠道扩张等方面均存在看点。
93570发布于 2018-01-09
腾讯云开发者
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