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CSDN技术头条

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AI 领域的技术新宠，相见恨晚！

机器学习数据分析神经网络深度学习人工智能

说到数据可视化，大家可谓耳熟能详，设计师、数据分析师、数据科学家等，都用各种方式各种途径做着数据可视化的工作。

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2019-11-19

4580

创建你的第一个 AI 应用！

ide python 机器学习

你也许会觉得： AI 程序员这么优秀，是因为他们聪明，而我只能笨鸟先飞，勤能补拙喽，当然不是！只要你掌握 AI 程序开发，还怕老板不追着你加工资？！

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2019-11-19

1.2K0

是什么技术让人工变得“智能”？

机器学习语音识别深度学习神经网络人工智能

在计算机科学领域中，人工智能是一种机器表现的行为，这种行为能以与人类智能相似的方式对环境做出反应并尽可能提高自己达成目的的概率。

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2019-09-17

5420

入行 AI 的几个常见问题

机器学习深度学习强化学习

作为 AI 从业者，笔者经常被问及关于入行或转行 AI 的问题，其中颇有一些高频重复出现，今天总结出来几个，供大家参考。

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2018-12-29

4680

无人驾驶、语音识别这些大火的技术都怎么实现的？

深度学习神经网络卷积神经网络机器学习

很早之前，我就听雷军说过一句话：“站在风口上，猪都可以飞起来！”这句话用来形容现在的深度学习非常贴切。近几年来，深度学习的发展极其迅速，其影响力已经遍地开花，在医疗、自动驾驶、机器视觉、自然语言处理等各个方面大展身手。在深度学习这个世界大风口上，谁能抢先进入深度学习领域，学会运用深度学习技术，谁就能真正地在 AI 时代“飞”起来。

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2018-12-27

6200

征战 BAT 算法面试

编程算法机器学习数据挖掘数据分析数据结构

对于机器学习的初学者来说，面试方面的经验总结也非常重要。能够加深对算法和机器学习基本理论的理解。所以，本文网罗了多年来 BAT 的面试真题，能搞懂这些面试题加上多次反复研习知识，在 BAT 面试初中级算法时就轻松多了（前提是企业比较看重面试者算法能力）。

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2018-10-25

5620

AI人才薪酬看涨，你的工作还好吗？

编程算法数据挖掘机器学习大数据深度学习

金九银十的黄金跳槽季，来看看这张招聘网站的截图。图上显示，当前一些知名互联网公司关于 IT 研发岗位的招聘行情。应届毕业生都比我这个有几年写 bug 经验的码农赚得多了！！

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2018-10-08

4500

AI人才薪酬看涨，背后有什么鸡贼？

编程算法数据挖掘机器学习大数据深度学习

图上显示，当前一些知名互联网公司关于 IT 研发岗位的招聘行情。应届毕业生都比我这个有几年写 bug 经验的码农赚得多了！！

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2018-10-08

3330

第一批被AI累死的人

深度学习神经网络编程算法机器学习大数据

一双眼睛的局部细节图出现在电脑屏幕上，小慧对着放大的眼睛，一步步地做好标记点。一眼望过去，一排排的电脑屏幕上，都是类似的画面。略显昏暗的办公环境加上电脑屏幕上被放大的各种物体细节，颇为惊悚。

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2018-10-08

4310

程序员入门 AI 的4种方法

深度学习机器学习编程算法 scikit-learn 监督学习

每当提到AI、深度学习、机器学习，大家总是被其中的各种各样的算法和方法搞晕，觉得无从下手。本文理清了机器学习的4种方法。

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2018-10-08

5870

Weiflow：微博也有机器学习框架？

本文从开发效率（易用性）、可扩展性、执行效率三个方面，介绍了微博机器学习框架Weiflow在微博的应用和最佳实践。在上期《基于Spark的大规模机器学习在微博的应用》一文中我们提到，在机器学习流中，模型训练只是其中耗时最短的一环。如果把机器学习流比作烹饪，那么模型训练就是最后翻炒的过程；烹饪的大部分时间实际上都花在了食材、佐料的挑选，洗菜、择菜，食材再加工（切丁、切块、过油、预热）等步骤。在微博的机器学习流中，原始样本生成、数据处理、特征工程、训练样本生成、模型后期的测试、评估等步骤所需要投入的时间和精力

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2018-02-13

1.5K0

一文带你理解深度学习的局限性

深度学习机器学习

深度学习：几何视图深度学习最令人惊讶的特点便是极易上手。十年以前，没有人可以猜得到经过梯度下降法训练过的简单参数模型可以在机器感知问题上实现如此惊人的结果。现在，事实证明，研究者所需要做的只是使用足够大的梯度下降素材来训练参数模型。正如 Feynman 曾经描述宇宙一样，“它并不复杂，只是里面包含的东西实在太多。” 在深度学习中，所有的东西都是一个向量（任何的东西都是几何空间中的一个点）。模型的输入（可能是文字，图片，等等）和目标首先被向量化（变成了一些初始输入向量空间和目标向量空间）。深度学习模型中的每

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2018-02-13

5790

分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

编程算法机器学习神经网络

不知道你有没有这样的感受，在刚刚入门机器学习的时候，我们一般都是从MNIST、CIFAR-10这一类知名公开数据集开始快速上手，复现别人的结果，但总觉得过于简单，给人的感觉太不真实。因为这些数据太“完美”了（干净的输入，均衡的类别，分布基本一致的测试集，还有大量现成的参考模型），要成为真正的数据科学家，光在这些数据集上跑模型却是远远不够的。而现实中你几乎不可能遇到这样的数据（现实数据往往有着残缺的输入，类别严重不均衡，分布不一致甚至随时变动的测试集，几乎没有可以参考的论文），这往往让刚进入工作的同学手忙

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2018-02-13

1.1K0

你可能遇到了”假“的数据科学家

机器学习神经网络人工智能深度学习 spark

近十年来，“数据科学”和“数据科学家”备受争论。对于哪些人可以被称为是“数据科学家”，争论不休，你很有可能遇到了”假“的数据科学家。我们最后达成一致：只要取得数据科学相关学位、认证的研究数据的，不论是在大学还是从在线课程，我们都称之为数据科学家。统计数据是枯燥单一的，是非自然的，只有各种各样的数据才使得世界丰富多彩。那么，如何去分析多样的数据呢？数据科学家便应需求而生。数据科学领域飞速发展，一大波数据专家正在袭来。在企业中，他们被称为“数据科学家”或“数据科学团队”，包括：普通员工：执行临时的分析或报

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2018-02-13

6380

如何使用TensorFlow实现卷积神经网络

tensorflow 卷积神经网络机器学习

编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。同时结合TensorFlow原理，以及深度学习的部分知识，尽可能让读者通过学习本书做出实际项目和成果。卷积神经网络简介卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，当然其现在的应用不仅限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号、

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2018-02-13

1.3K0

基于Spark的大规模机器学习在微博的应用

spark 机器学习 apache

众所周知，自2015年以来微博的业务发展迅猛。如果根据内容来划分，微博的业务有主信息（Feed）流、热门微博、微博推送（Push）、反垃圾、微博分发控制等。每个业务都有自己不同的用户构成、业务关注点和数据特征。庞大的用户基数下，由用户相互关注衍生的用户间关系，以及用户千人千面的个性化需求，要求我们用更高、更大规模的维度去刻画和描绘用户。大体量的微博内容，也呈现出多样化、多媒体化的发展趋势。一直以来，微博都尝试通过机器学习来解决业务场景中遇到的各种挑战。本文为新浪微博吴磊在CCTC 2017云计算大会Spa

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2018-02-13

1.3K0

使用Go语言来理解Tensorflow

go tensorflow 机器学习

【译者注】本文通过一个简单的Go绑定实例，让读者一步一步地学习到Tensorflow有关ID、作用域、类型等方面的知识。以下是译文。 Tensorflow并不是机器学习方面专用的库，而是一个使用图来表示计算的通用计算库。它的核心是用C++实现的，并且还有不同语言的绑定。Go语言绑定是一个非常有用的工具，它与Python绑定不同，用户不仅可以通过Go语言使用Tensorflow，还可以了解Tensorflow的底层实现。绑定 Tensorflow的开发者正式发布了： C++源代码：真正的Tensorflow

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2018-02-12

1.4K0

基于OpenGL ES的深度学习框架编写

深度学习机器学习图像处理

背景与工程定位背景项目组基于深度学习实现了视频风格化和人像抠图的功能，但这是在PC/服务端上跑的，现在需要移植到移动端，因此需要一个移动端的深度学习的计算框架。同类型的库 caffe-Android-lib 目前应该是最便于集成使用的深度学习框架库。 tensorflow和mxnet据说也有对应的android库，因时间原因暂未测试。 CNNdroid，网址https://zhuanlan.zhihu.com/p/25259452，这个是用 renderscript 作优化的深度学习框架，不过就

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2018-02-12

2.5K0

深度学习入门之工具综述

深度学习机器学习

【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具，对于想进行深度学习开发的团队来说，可以参考一二。以下为译文：在硅谷数据科学公司里，我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收

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2018-02-12

6800

面向机器智能的TensorFlow实践：产品环境中模型的部署

tensorflow 机器学习深度学习

在了解如何利用TesnsorFlow构建和训练各种模型——从基本的机器学习模型到复杂的深度学习网络后，我们就要考虑如何将训练好的模型投入于产品，以使其能够为其他应用所用，本文对此将进行详细介绍。文章节选自《面向机器智能的TensorFlow实践》第7章。本文将创建一个简单的Web App，使用户能够上传一幅图像，并对其运行Inception模型，实现图像的自动分类。搭建TensorFlow服务开发环境 Docker镜像 TensorFlow服务是用于构建允许用户在产品中使用我们提供的模型的服务器的工具。

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2018-02-12

2.1K0

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