腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
返回腾讯云官网
PPV课数据科学社区
专栏成员
举报
2119
文章
2557422
阅读量
188
订阅数
订阅专栏
申请加入专栏
全部文章(999+)
大数据(882)
数据分析(506)
其他(333)
数据挖掘(193)
机器学习(184)
编程算法(167)
人工智能(159)
python(130)
数据库(116)
r 语言(101)
数据可视化(81)
存储(72)
深度学习(66)
hadoop(66)
安全(59)
数据处理(42)
游戏(39)
微信(36)
sas(33)
开源(31)
java(27)
神经网络(27)
sql(25)
NLP 服务(22)
apache(22)
爬虫(22)
自动化(20)
机器人(20)
物联网(20)
spark(19)
搜索引擎(18)
分布式(17)
数据结构(17)
推荐系统(16)
线性回归(16)
tensorflow(15)
决策树(14)
ios(12)
云数据库 SQL Server(11)
nosql(11)
php(10)
android(10)
hbase(10)
互联网金融(9)
区块链(7)
mapreduce(7)
电商(7)
黑客(7)
https(7)
人脸识别(6)
matlab(6)
图像识别(6)
卷积神经网络(6)
hive(6)
监督学习(6)
比特币(5)
git(5)
erp(5)
numpy(5)
互联网(5)
自动驾驶(4)
oracle(4)
github(4)
api(4)
企业(4)
运维(4)
scrapy(4)
nat(4)
it(4)
javascript(3)
.net(3)
postgresql(3)
mongodb(3)
图像处理(3)
网站(3)
无人驾驶(3)
gui(3)
sql server(3)
seo(3)
keras(3)
迁移学习(3)
windows(3)
云计算(3)
excel(3)
程序员(3)
数据科学(3)
iphone(2)
ruby(2)
react(2)
json(2)
access(2)
TDSQL MySQL 版(2)
知识图谱(2)
o2o(2)
http(2)
互联网医疗(2)
网络安全(2)
强化学习(2)
pytorch(2)
scikit-learn(2)
模式识别(2)
无监督学习(2)
facebook(2)
架构师(2)
快捷键(2)
数学(2)
图表(2)
数字货币(1)
swift(1)
c++(1)
perl(1)
lua(1)
node.js(1)
html(1)
ajax(1)
嵌入式(1)
mvc(1)
打包(1)
ide(1)
sphinx(1)
linux(1)
unix(1)
云直播(1)
腾讯云测试服务(1)
es 2(1)
DevOps 解决方案(1)
金融(1)
出行(1)
大数据解决方案(1)
智能硬件(1)
工业物联(1)
express(1)
sass(1)
缓存(1)
shell(1)
html5(1)
jvm(1)
正则表达式(1)
面向对象编程(1)
dns(1)
hashmap(1)
openstack(1)
二叉树(1)
flash(1)
敏捷开发(1)
ntp(1)
anaconda(1)
系统架构(1)
架构设计(1)
信息流(1)
虚拟化(1)
特征工程(1)
学习方法(1)
验证码(1)
智能推荐平台(1)
汽车(1)
教育(1)
anova(1)
app(1)
aws(1)
bat(1)
dt(1)
export(1)
logic(1)
offset(1)
point(1)
project(1)
prompt(1)
shift(1)
stackoverflow(1)
t4(1)
ui(1)
whatsapp(1)
wifi(1)
word(1)
x11(1)
xls(1)
编程(1)
翻译(1)
行业(1)
流量(1)
软件开发(1)
手机(1)
数据(1)
腾讯(1)
搜索文章
搜索
搜索
关闭
互联网女皇–2018年互联网趋势报告(附294页下载)
其他
关注PPV课数据科学社区公众号(ID:ppvke123)对话框回复“queen”即可获取: 2018年的互联网趋势报告 PDF
小莹莹
2018-07-24
615
0
学习了哪些知识,计算机视觉才算入门?
人工智能
有感于大家对计算机视觉研究的热情,同时对计算机视觉研究认知的局限性,或者说是基本研究方法和思路上的局限性。华刚博士根据最近计算机视觉领域国际权威、加州大学洛杉矶分校的朱松纯老师发表的一篇关于计算视觉的三个起源和人工智能的评论,结合他在计算及视觉领域15年的研究经历,和大家分享如何做好计算机视觉的研究,希望对领域内的学生和年青的研究员能有所帮助。
小莹莹
2018-07-24
580
0
全世界最前沿的125个科学问题
人工智能
存储
简单归纳统计这125个问题,其中涉及生命科学的问题占46%,关系宇宙和地球的问题占16%,与物质科学相关的问题占14%以上,认知科学问题占9%。其余问题分别涉及数学与计算机科学、政治与经济、能源、环境和人口等。
小莹莹
2018-07-24
1.1K
0
数据可视化到底有什么用?
数据可视化
数据库
微信
大数据
不过广义上,可视化无处不在, 打开浏览器, 网站就是个数据可视化, 背后是数据库密密麻麻的数据表, 到了你的浏览器就是浅显易懂的页面。
小莹莹
2018-07-24
965
0
全连接网络到卷积神经网络逐步推导(组图无公式)
卷积神经网络
神经网络
摘要: 在图像分析中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在时间和内存方面优于全连接网络(Full Connected, FC)。这是为什么呢?卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢?卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢?卷积神经网络这个术语又是从哪里而来?这些问题在本文中一一为大家解答。
小莹莹
2018-07-24
1.8K
0
连载 | 概率论与数理统计(1) – 基本概念
大数据
作者:Belter。专注于生物方向的数据分析,一位编程爱好者。关注Python, R和大数据。
小莹莹
2018-07-24
703
0
教育部发布重磅AI计划,这样强调人工智能
人工智能
大数据
为落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,引导高等学校瞄准世界科技前沿,不断提高人工智能领域科技创新、人才培养和国际合作交流等能力,为我国新一代人工智能发展提供战略支撑,教育部在近日正式发布了《高等学校人工智能创新行动计划》。
小莹莹
2018-07-24
421
0
不要担心没数据!史上最全数据集网站汇总
https
本文将为您提供一个网站 资源列表,从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目,甚至创造你自己的产品。
小莹莹
2018-07-24
3.8K
0
使用 Python 创建 AI 比你想象的轻松
其他
原文地址:https://blog.csdn.net/Lunaqi/article/details/76171702
小莹莹
2018-07-24
1K
0
入行数据挖掘你需要知道这些知识点
数据挖掘
数据库
人工智能
数据挖掘是指有组织有目的地收集数据、分析数据,并从这些大量数据提取出需要的有用信息,从而寻找出数据中存在的规律、规则、知识以及模式、关联、变化、异常和有意义的结构。
小莹莹
2018-07-24
1.4K
0
干货 | 提高程序员工作效率的必备工具
其他
导语:工欲善其事必先利其器,作为一名程序员,如果要提高开发效率,外部的辅助工具少不了,今天,为大家推荐一下程序员提高效率的必备工具。
小莹莹
2018-07-24
658
0
连载 | 概率论与数理统计(3) – 一维离散型随机变量及其Python实现
其他
上一小节对随机变量做了一个概述,这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质。对于概率论与数理统计方面的计算及可视化,主要的Python包有scipy, numpy和matplotlib等。
小莹莹
2018-07-24
1.2K
0
收藏!机器学习与深度学习面试问题总结.....
其他
后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法,目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。这里重点强调:要将参数进行随机初始化而不是全部置0,否则所有隐层的数值都会与输入相关,这称为对称失效。 大致过程是:
小莹莹
2018-07-24
711
0
快速选择合适的机器学习算法
机器学习
编程算法
本文主要适用于初学者到中级数据科学家或分析师,他们有兴趣识别和应用机器学习算法来解决他们感兴趣的问题。
小莹莹
2018-07-24
637
0
连载 | 概率论与数理统计(2) – 随机变量概述
数据分析
python
大数据
作者:Belter。专注于生物方向的数据分析,一位编程爱好者。关注Python, R和大数据。
小莹莹
2018-07-24
813
0
迁移学习
迁移学习
神经网络
深度学习
所谓迁移学习是指针对新问题重新使用预先训练的模型。由于它能用较少的数据训练深度神经网络,这使得目前它在深度学习领域非常流行。通过这篇文章您将会了解什么是迁移学习,它是如何工作的,为什么应该使用它以及何时可以使用它。同时这篇文章将向您介绍迁移学习的不同方法,并为您提供一些已经预先训练过的模型的资源。
小莹莹
2018-07-24
829
0
可以获取各类大数据的网站?
其他
今天想给大家推荐一些可以免费或者只需要花费很小的代价就可以获取数据的网站或者方式,一下推荐的网站格式为标题加简单那介绍加网站的一张配图,你可以按照介绍取寻找你需要的资源。
小莹莹
2018-07-24
2K
0
为你分享73篇论文解决深度强化学习的18个关键问题
其他
本文共2434字,建议阅读5分钟。 本文为大家分享了73篇论文,介绍深度学习的方法策略以及关键问题分析。
小莹莹
2018-07-24
1.2K
0
对于打算入门数据分析的菜鸟来说,你想提醒他们什么?
数据分析
大数据
“面对大数据时代趋势和与之相对的高薪,越来越多没有怎么学过计算机和统计学的外门人士也想跃跃欲试踏进数据科学的领域,请问大家伙儿有没有点建议想提醒新人呢。比如一路走来最困难的瓶颈期是在什么阶段?为了这一专业都牺牲了什么?与此同时又给你们带来了什么?在枯燥的学习过程中,学习的原动力和兴趣来源是靠什么?”
小莹莹
2018-07-24
471
0
当我们在分析异常数据时,我们在分析什么
数据分析
人工智能
数据异常分析,是数据分析工作中最常见且重要的分析主题,通过一次次的异常分析来明确造成数据波动的原因,建立日常的的运营工作和数据波动之间的相关性以及贡献程度的概念,从而找到促进数据增长的途径,改变数据结果。
小莹莹
2018-07-24
2.4K
0
点击加载更多
社区活动
【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
立即查看
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
立即查看
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
立即体验
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
立即查看
领券
问题归档
专栏文章
快讯文章归档
关键词归档
开发者手册归档
开发者手册 Section 归档