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图中回家的最小(脑筋急转弯)

给你一个整数数组 startPos ,startPos = 表示 初始 有一个 子 (startrow, startcol) 处。 同时给你一个整数数组 homePos ,homePos = 表示的 家 在子 (homerow, homecol) 处。需要回家。 每一步它可以往四个方向移动:上,下,左,右,同时不能移出边界。 每一步移动都有一定。 如果往 上 或者往 下 移动到第 r 行 的子,那么为 rowCosts 。如果往 左 或者往 右 移动到第 c 列 的子,那么为 colCosts 。 请你返回回家需要的 最小总

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BCG称工业将降20%,有可能吗?

据国外媒体报道,波士顿咨询集团(以下简称“BCG”)周发布最新研究报告称,技术的快速发展及下跌将引发新的制造业革命,从而导致工厂将加快用的步伐。 BCG的研究报告表示,先进加快下跌,以及能力日益改进,如具有更好的“观察”能力、抓取能力和自我调整能力等,让它们对更多行业的小型制造商也具有吸引力。 BCG表示,在应用上,法国、意大利和比利时这些国家将落后,主要原因是这些国家的劳动法缺乏弹性,使制造商难以通过自动化取。” 该研究报告称,未来10年,先进工业将下降20%左右。 但的“观察”和抓取等能力正在迅速提高,从而能够逐渐取这些行业的工。 施金表示:“无论现在是否是投资下一的最佳时,各地的制造商都应该开始做好准备。 他强调:“即将到来的革命能显著地重塑全球制造业的局。”

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    学习--函数

    一、函数概述学习的模型分为能量模型和概率模型,知道概率分布的可以直接用概率模型进行建模,比如贝叶斯分类,不知道的就用能量模型,比如支持向量。因为一个系统稳定的过程就是能量逐渐减小的过程。 简单理解,函数也就是通常建立的能量方程的一种,在学习中用来衡量预测值和真实值之间的误差,越小越好。 函数(Cost Function): 在学习中,函数作用于整个训练集,是整个样本集的平均误差,对所有损失函数值的平均。 函数的作用:1.为了得到训练逻辑回归模型的参数,需要一个函数,通过训练函数来得到参数。 2.用于找到最优解的目标函数。 只要设计的目标函数有下界,基本上都可以,函数非负更为方便。五、函数分类均方差函数 ? 这个是来自吴恩达的学习课程里面看到的损失函数,在线性回归模型里面提出来的。

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    值过亿的AI核心码(Nodejs版)

    之前盛传的值过亿的AI核心码被我偷学了一番,遂下定决心盗取其精华,正好在此借助Nodejs给大家展示一番。 require(net); net.createServer(function(socket){ console.log(recive a connect); * * @description 添加事件监听, response = `:${message}`; if (response.indexOf(?) telnet命令下,这里输入中文会乱码,所以笔者使用nc命令进行测试,nc是一个更强大的网络工具命令,被称之为网络工具界的”瑞士军刀“,这里只用了简单的探测功能,笔者之前使用过它做端口扫描与文件传输,强大到令惊艳 ,后续有会专门介绍一下这个命令,没有安装nc的可以先安装一下,当然如果你的telnet下不乱码的话,也可以使用telenet进行测试。

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    学习实例-房产预估

    以下数据源来自于日月光华老师课程的链家北京手房成交数据,仅作个学习使用。---- 在建模时,70%的时间用于清洗数据都是很正常的。 ,小区内容以空分开,取得楼层的朝向 单解决 data.cjdanjia = np.round((data.cjdanjia.str.replace(元平,). astype(float))10000,2 因为对于来说,它会认为1+2=3,所以一个低+中楼层=高楼层,但这三个楼层根本没有这种线性关系!所以我们可以使用一种叫做one hot的编码。 one hot编码是将类别变量转换为学习算法易于利用的一种形式的过程。 例如,将朝向分为8个,“东南西北”+“东北 东南 西北 西南”即可囊括所有方向特征,这样不需要折腾成27个特征,也可以增加学习的效率。

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    20161125笔记:会回归值,夸奖孩子,用户

    出来混总是要还的,歧视,免费的其实是最贵的。最终还是会回归值。——「刘润商学院」投资最重要的一点是尊重常识。——「刘润商学院」误会才需要澄清,错误只需要承认。 稀少,如果表扬太频繁,就廉了。——「精英日课」概念:用户。 传统企业是作为产品的身份出现的,他们虽然说用户是上帝,但是因为用户本质上并没有对他们有生杀予夺的权利,比如出租车行业,司拒载其实并不会影响他接下一单生意。 而现在的打车软件天下,用户才对司有了真正的权利,用户的差评能对司形成有力的威慑。 现在是用户为王的时,企业谋求发展,就必须把自己从产品身份转型成用户身份,不然一旦有符合商业逻辑的用户产品出来,分分钟被干掉。

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    核心零部件之殇:日本是否存在欺诈?

    核心技术缺失一直都是中国工业产业存在的产业空心化问题,中国工业厂商也因此被迫购买国外的核心零部件,尤其是被日本垄断的减速,据了解,日本减速供应商卖给中国厂商的减速大约是卖给日本厂商的四到五倍 中国工业研究所副所长Li Jinke说,中国产业所需要的关键部件都被日本供应商所垄断,要高才能买到。 在某些情况下,远高于其产地日本,达到四到五倍之多。 上海的每日经济新闻报道,高涨的涉及四类必须零部件,也是任何都需要的核心技术:伺服电、伺服驱动、控制和减速,尤其是RV减速。 从日本进口到中国的工业约为12900美元,而使用进口零部件制造的中国本土工业的成本就达到12100美元,仅仅从上,就足以把中国本土工业产业比如绝境。 随着与韩国的自由贸易协议的签订(2015年6月1日),在未来十年,90%以上的商品将取消关税,由于韩国是核心技术的另一个来源,这可能意味着中国已经找到了一个替昂贵的日本零部件的方式。

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    “懒”钱难赚:餐饮O2O告别战时

    包括用户体系管理和后端管理系统建设,通过深度挖掘会带来新的会;4.单纯的低和引流量以不适应今天的餐饮O2O发展,如何更好地提供服务体验和质量,是餐饮公司、互联网平台和软件系统商关注的新焦点。 餐饮O2O的玩家们目前餐饮O2O参与者,可以大致按照互联网公司和传统商家来分类。但在O2O的进化过程中,可以看出双方正在从泾渭分明走向融合。 譬如上线线上支付、订座点餐等服务,都要求店内管理员和服务员有一个学习理解和接受的过程。 四 还有什么会当用户要的不止是低,商户要的不仅是引流,那么餐饮O2O还能提供哪些商家和用户必须的东西?1. 团购存在的问题就很有表性。冲着优惠来的消费者很难再以正消费,另外不少商家“降服务也降”的行为,使得用户留存率大打折扣。过度的发起团购会造成用户留存率持续降低,客单也会明显下滑。2.

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    学习系列 2:函数

    这就是函数(Cost Function)登场的时刻了。这就是一次函数的函数 J(θ0, θ1)。看到这个复杂的函数有没有头很晕的感觉呢?如果晕,没关系,让我们一步步来分析这个函数。 为了说明函数是如何进行工作的,现在我们来简化一下问题,让 θ0=0,这样我们要求的拟合函数就是一条过原点的直线,参数就剩下一个 θ1,θ1 表直线的斜率。 如何确定哪条直线拟合的最好呢,我们就要把 θ1 的不同取值带入到函数 J(θ1) 中(右图)。 这里我们就发现,当 θ1=1 时,函数值最小为 0,那么我们就找到了拟合函数 hθ(x)= θ1x 的最佳参数 θ1=1。如果有两个参数 θ0 和 θ1,那么他们的函数图像就是这样。 用轮廓图画出来的话就是这样(轮廓图类似于等高线图)那么现在关键的问题来了,我个比较懒,不希望每次都要我亲自处理这些数据,从函数图中找到最小值所在的点。

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    学习之函数(cost function)

    0x00 概述函数(有的地方也叫损失函数,Loss Function)在学习中的每一种算法中都很重要,因为训练模型的过程就是优化函数的过程,函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度 在学习相关算法的过程中,对函数的理解也在不断的加深,在此做一个小结。0x01 什么是函数? 0x02 函数的常见形式经过上面的描述,一个好的函数需要满足两个最基本的要求:能够评模型的准确性,对参数θ可微。 2.3 神经网络中的函数学习过神经网络后,发现逻辑回归其实是神经网络的一种特例(没有隐藏层的神经网络)。因此神经网络中的函数与逻辑回归中的函数非常相似:? 0x03 函数与参数函数衡量的是模型预测值h(θ) 与标准答案y之间的差异,所以总的函数J是h(θ)和y的函数,即J=f(h(θ), y)。

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    学习股票预测初级实战

    上一篇文章,我用了4000字这样比较长的篇幅,介绍了一些金融和量化交易相关的基本知识,还大概说了下工智能在金融方面使用的优劣。这篇文章我们将用一个具体码来进行一波股票预测的实战。 我们学习生成的不过是量化交易步骤中的策略阶段,暂时我们不用考虑交易方面的接入,这个涉及到很多交易 API 相关的知识。 OK,下面我就把关注点集中在预测这件事上。我们都知道,不论用学习做什么,首先我们得需要一些数据源,并且还需要有一些途径来进行回测。 https:www.ricequant.comapipythonchn在这里,我将通过数据进行一些简单的学习操作,并没有用到能够得到回测的那些API。 当然了,你还可以利用画图进行更多的数据分析,下面我们将编写一个简单的学习码,看看使用这样一个简单的特征,这段数据跑下来,能有多少的预测正确率。

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    【孙富春】新一:云脑

    2014年6月9日,在中国科学院第十七次院士大会、中国工程院第十次院士大会上,习近平主席强调:“革命”有望成为“第三次工业革命”的一个切入点和重要增长点,将影响全球制造业局。 综上所述,新一要求借助脑科学和类认知计算方法,通过云计算、大数据处理技术,增强感知、环境理解和认知决策能力。 基于新型件和新型类脑计算模型的研究,研究新一认知加速芯片。 另一方面,云脑工业在新工业时大背景下,利用自主协同操控,面向复杂加工任务的自主制造,群组工业的智能规划、决策,基于网络的共融操作等关键技术,进一步提高工业技术水平,同时结合服务生产 加强国际标准体系研究,系统与装备国际化顶层设计,国际合作制研究,以及国际发达国家技术跟踪与发展态势分析。云脑是新一的发展趋势。

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    一个月“腰斩”,比特币现金小费“Tippr”却火了

    根据Tippr的说明,“我是Reddit和Twitter上的比特币现金小费,可以让你很容易地把比特币现金发送给其他用户。” 在Reddit和twitter中,Tippr是用来给好的内容打赏比特币现金的一个。如果你在Reddit和twitter看到你喜欢的东西,想要给作者打赏就可以通过这个。 在Reddit和Twitter上,可以很容易找到BCH Tippr。目前有很多用户正在使用该程序来提示用户。 同样的事情可以在Twitter上通过标记和接收端的并输入“$ 0.50 @tipprbot”来完成。据统计,Tippr在Reddit上得到了大量的使用。 自从它开始在Reddit上提供小费服务以来,这个已经传输了大约71036美元(50.5 BCH)。

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    四大家族近半 国产路在何方?

    在第届世界博览会上,世界“四大家族”(瑞士abb、日本发那科公司、日本安川电、德国库卡)首次同台竞技。引来眼球,也引来颇大争议。 现象:四大家族一半从事设备行业20多年的罗良会所在公司广州市华清工业自动化设备有限公司有售卖“四大家族”产品。 他发现,2012年,一部负载械手5公斤900m m的通用型,四大家族是三四十万元,近一两年,降到十几十万元。“为跟中国国产品牌竞争,10万元也有曾有过交易。” 哈尔滨工业大学研究所副所长李瑞峰分析称,面对进口,国产企业几乎靠扶持资金养活。悖论:“”壮大了外企2013年以来,中国提前进入到,成为全球最大市场。 罗军分析称,政策通过对购买的企业给予补贴,来促进传统产业大量使用。同时弊端凸显,国产企业缺乏竞争力,反而被边缘化。由于进口的大幅降,结果换完了,只壮大了国外企业。

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    CES2016盘点:无搅动新

    本届CES2016上无新品也是大出风头,无老牌巨头如大疆等不再独领风骚,其他新兴科技公司在进一步抢占地盘。也迎来了一批新的玩家,搅动市场局。 下面来跟随小编看看CES2016上那些拉风的无新品!1无篇大疆DJI? 预计售1000-2000美元。FutureRobot?韩国FutureRobot公司推出服务FURo-D。 这台支持韩语、英语、中文以及日语四种语言, 可以实现票据打印、让跳舞、脸识别、照片打印等功能。Meccano? 加拿大公司Meccano推出开发平台Meccanoid,一个开发套件有550个零部件,可以用来打造两个外加一个恐龙。其装有影像控制系统,可以模仿类的说话与动作,并可与进行对话。

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    的大时

    口红利的消退,最直接的表现为普通劳动者的短缺和工资的持续上涨,制造业生产成本大幅度提高,传统比较优势趋于丧失。而工业最显著的优势就在于对简单、重复的力劳作过程的有效替。 工信部在年初就出 台了《推进工业产业发展的指导意见》,指出工业表了未来智能装备的发展方向,对工业转型升级意义重大,应大力发展相关产业;根据咨询构IHS的统计,排名靠前的国际本体厂商 大时在生产线上的优势已经越来越明显,但面向未来,的概念远不是生产线上的械手那么简单,的发展的可能性还有很多。 起码包含两层含义,一是制造过程的智能化,是产品的智能化。中科院深圳先进技术研究院院长助理毕亚雷教授指出。 这一更广泛的定义让我们不禁憧憬大时的未来。包括从越来越智能的手、手环、智能汽车,到服务、娱乐等,都在向我们昭示着,的未来不会局限于工业生产。

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    DingTalkC#

    前面已经介绍了的事情,今天直接贴一下码。 System.Net;using System.IO;using System.IO.Compression;using System.Text.RegularExpressions; namespace object sender, EventArgs e) { string paraUrlCoded = {msgtype: link, link: {text: 我的博客:欢迎光临, title: 推广博客啦,开发者 http:files.cnblogs.comfileswangkun1993%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA.7z  参考过的码有:发送HTTP请求 - a-dou - 博客园 www.cnblogs.coma-doup5151043.htmlC# 发送Http协议 模拟 Post Get请求 - kaikaichao - 博客园 http:www.cnblogs.comkaikaichaop5912806.html钉钉 接入

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    基于学习算法的时间序列异常检测(附码)

    虽然大部分时间那里的房几乎总是相似的,但偶尔相同的酒店,相同的房间类型,费率却高得令无法接受,以致于你必须换到另一家酒店,因为你的旅行补贴不能包含这么高的。 由于不同国家在显示税费方面有不同的惯例,所以此列的可能是每晚或整个住宿的。而我们知道此列向美国游客展示的总是每晚不含税的。选择search_room_count = 1。 df = df.loc < 5584]至此,我相信你已经发现我们遗漏了一些东西,也就是说,我们不知道用户搜索的房间类型,标准间的可能与大床海景房的有很大差异。 一般来说,搜索非周六晚上的会更稳定且更低,而周六晚上的通常会上涨,看来这家酒店在周末很受欢迎。基于聚类算法的异常检测k-means 算法 k-means是一种应用广泛的聚类算法。 每个都是一种状态到另一种状态的。我们可以利用历史数据建立马尔可夫链,并用它来计算序列概率。然后,我们可以找到任何新序列发生的概率,然后标记为异常的罕见序列。

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    学习() ——线性回归、函数与梯度下降基础

    学习()——线性回归、函数与梯度下降基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢)一、线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法,其主要目的在于用一个函数表示一组数据,其中横轴是变量(假定一个结果只由一个变量影响 函数 函数是用于评线性回归,其公式为:? 计算方式是计算每一个点在当前假设函数情况下,偏差的平方和,再取平均数。m即表示一共取了几个点进行判断。 因此可知,假设函数预计的越准确的,其函数的结果越接近于0。对于不同的假设函数,其J的结果可以形成一个轮廓图,如下:?上图中,横坐标θ0表示与y轴的交点,纵坐标θ1表示斜率。 同一个圆环,表示取值在这些范围内的假设函数,其函数的结果是一样的,即这些取值情况下的精度是一样的。三、梯度下降算法 梯度下降(Gradientdescent)是获取函数最小值的过程。

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    吴恩达学习笔记9-函数直观理解之

    “ 本文是吴恩达《学习》视频笔记第9篇,对应第1周第9个视频。 包括了:(1)假设函数;(2)俩参数;(3)函数;(4)优化目标。?与前面一个视频中将两个参数简化成一个不同,本视频将两个参数 ? 都保留。 那函数的取值就和这两个参数有关了,也就是说函数变成了一个三维立体空间的面。下图右边的函数的图形就不能很好的反应函数和模型假设的参数取值之间的关系了。?取而之的是:? 而能让函数取值在碗底的 才是我们要找的东西,就是这一对让我们的假设函数有了具体的样子,能最好的反应我们测试数据中自变量和因变量之间的关系。 我们看出来,这里两个参数确定的误差函数图像它很像是一个盆地,就像买房子我们希望买在房最低的点上,那我们也希望找到能让函数取值最小的那一对 .想想,如果我们用一盆水泼到这个函数的面上,最后这些水都会流到那个地势最低的地方去

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