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鸿的学习笔记

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2022 年值得关注的 7 大人工智能趋势

神经网络深度学习人工智能网络安全

正如谷歌的CEO Sundar Pichai所言：AI will transform how we lead our lives and revamp many industries, including healthcare, education, and manufacturing.

2022-03-11

4740

使用 SQL 也能玩转机器学习

sql 机器学习神经网络深度学习人工智能

最近看到一篇文章：https://rudderstack.com/blog/churn-prediction-with-bigqueryml，主要是讲使用 BigQueryML 进行流失预测。首先解释下 BigQueryML 是什么，简而言之，就是使用 SQL 也可以完成机器学习模型的构建。

2021-11-02

6750

机器学习平台的演进史

机器学习神经网络人工智能深度学习 https

机器学习平台的最大的驱动力应该是面向数据科学家的基于 Python 的开源技术生态系统的蓬勃发展，比如 scikit-learn、XGBoost 和 Tensorflow/PyTorch 等等。也是因为有了这些算法库的存在，让大部分人都可以使用算法去完成自己的想法，而不需要知道艰深的数学知识，也不需要知道算法的具体实现。

2021-09-29

2.3K0

浅谈机器学习工程化

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

今天继续聊下机器学习工程化的问题。机器学习基本上已经成为大多数数据团队的标配，关于机器学习算法的内容，网上有很多，随便找找就可以了，有了TensorFlow、scikit-learn 这些 Python 工具后，甚至只要知道算法就行，至于实现也不需要关心了。但是在实际生产环境当中如何让机器学习产生其真正的价值还是一件比较复杂的事，就我接触和实践中看来有两个很重要的问题：

2021-06-17

1.5K0

写给开发者的机器学习指南（八）

机器学习人工智能推荐系统 gui

Ranking emails based on their content(Recommendation system)

2018-08-06

4720

写给开发者的机器学习指南（七）

机器学习人工智能编程算法 scala

Classifying email as spam or ham (NaiveBayes)

2018-08-06

4020

机器学习/机器智能/人工智能/深度学习这些都是些啥？

机器学习人工智能深度学习

我们经常被问到我们如何区分我们与其他人的技术。这个任务由于没有公认的词汇而变得困难; 每个人都不同地使用上述术语（和其他相关术语）。此外，这些术语中的一些的一般理解的含义会随着时间的推移而演变。 1960年的AI的意思与今天的意思截然不同。我们认为，建立智能机器主要有三种主要方法。这些方法为经典AI，简单神经网络和生物神经网络。本博客的剩下部分将描述和区分这些方法。最后，我们将讲述三个例子，说明每种方法如何解决同样的问题。因为这个分析是针对业务而不是技术的受众，所以我们简化了一些细节。

2018-08-06

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python源码阅读笔记之GC（一）

python scala 人工智能

python源码阅读：参考书籍：《python源码剖析》摘要：写这个系列的目的呢，是想为python的学习画上一个暂时的句号，接下来的重点应该是scala这门语言和其身后的函数式编程思想了。整个文章大概会分为python的对象体系（主要是container对象的字典以及字符串），函数和类的运行机制，模块的动态加载，线程机制，垃圾回收机制。不会做到面面俱到，但是会尽量把底层的代码展现给大家，这次的python的源码使用的是python 2.7.2版本。一、源码的目录体系和整体架构 File Groups Python Core Runtime Environment Core Modules SCanner Object/Type Structures Library Parser Memory Allocator User-defined Compiler Current State Of Python Modules Code Evauator 简单来说，你可以把python的解释器视为一个优秀的编译原理实践，ANSI C实现的。遵循了最流行的词法分析，解析成token，再语法分析，建立抽象语法树AST，最后compiler根据AST，生成字节码，执行。目录概要 Demo python的演示程序，里面包括了CGI，class演示等 Doc python的文档 Grammar python的语法文件 Include python编译时引用的头文件 Lib 标准附加库 Mac Mac用的工具 Misc 各种文件的集合（例如vim） Modules python的C语言扩展 Objects python的对象使用的C语言代码 PC 依存于操作环境 PCbuild 构造win32和x64用的 Parser python用的解析器 Python python的核心

2018-08-06

6840

python的抽象基类

python jvm 人工智能

与jvm上的语言不一样，python的语言没有interface关键字，而且除了抽象基类，每个类都有相应的接口：类实现或继承的公开属性（方法或数据类型）

2018-08-06

8560

python的迭代器和生成器

python 数据处理人工智能

迭代是数据处理的基础，迭代可以理解为是一种惰性求值。在python里迭代器和生成器是一回事，使用的是yield关键字。

2018-08-06

3280

unix 人工智能

流处理比起之前的批处理而言，需要考虑的东西更多。批处理有个前提，那就是输入必定是固定的大小，而流处理处理的数据是不会暂停的，与线上服务需要处理的数据也不一样，线上服务需要等待使用者发送请求再回复请求。流(stream)这个概念应用的相当广泛，例如TCP协议，Unix里的pipeline，而流处理的流特指的是‘event stream’，什么是event呢？它指的是一个携带着时间以及信息的不可变，self-contained的对象，event可以是一个文本，或者其他什么的二进制文件。相关的event可以包含进一个topic或者stream。说完了概念，那我们再看看两种主要的流处理框架。

2018-08-06

3690

小议Python的模块和包

python 人工智能

模块和包是比类更高一级的代码封装和复用，通过把相似的代码组织在一起使用，可以大量的减少程序的耦合。对于每个模块都有所谓的内部和外部之分，从这种角度来看，模块很像一种类，模块内部的代码属于模块的私有成员，由模块控制，对外暴露接口给外部使用。

2018-08-06

5950

用Scala实现一个简单的Python的上下文管理器

scala python 缓存人工智能

上下文管理器是对try/finally模式的简化，保证一段代码运行完后执行某项操作，即使那段代码被中止了，也会执行指定的操作。在这篇文章将展现函数式编程的威力，用Scala写一个简单的上下文管理器。

2018-08-06

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