使用图形和树木可以解决或更容易解决哪些问题？

使用图形和树木可以解决或更容易解决以下问题：

数据可视化：图形和树木可以帮助用户更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。
数据分析：图形和树木可以帮助用户发现数据中的模式和趋势，从而更好地分析数据。
数据排序：图形和树木可以帮助用户对数据进行排序，从而更好地组织和管理数据。
数据存储：图形和树木可以帮助用户更好地存储和管理数据，从而提高数据的可用性和可维护性。
数据检索：图形和树木可以帮助用户更快地检索数据，从而提高数据的可用性和可维护性。
数据导航：图形和树木可以帮助用户更好地导航数据，从而提高数据的可用性和可维护性。
数据组织：图形和树木可以帮助用户更好地组织数据，从而提高数据的可用性和可维护性。
数据关联：图形和树木可以帮助用户更好地关联数据，从而提高数据的可用性和可维护性。
数据分类：图形和树木可以帮助用户更好地分类数据，从而提高数据的可用性和可维护性。
数据搜索：图形和树木可以帮助用户更好地搜索数据，从而提高数据的可用性和可维护性。

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北大智能图形学初探：形与力协奏，知识与数据交融

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黄金三镖客之TensorFlow版

对我来说，针对我构建用于解决困难问题的新框架和模型，要保持心理语境已经是相当繁重的任务了，因此对模型有一个完全不同的表示非常有用；TensorBoard的图形可视化工具在这里非常有用。...在学习一个新的深度学习框架时，处理张量输入和形状会是一大绊脚石，所以给出一些处理凌乱输入数据（怪异的形状，填充，分布，标记化等）的样例可以为将来开发者/工程师解决许多问题。...这就像你学习滑雪，不需要从在山坡上训练开始，然后就直接在布满树木的山顶上使用雪上特技（危险，可怕对么！？）…你可能不应该在实现简单功能后，就实现最复杂的功能。根据你正在解决的问题，逐步增加复杂度。...CUDA的环境标志，但对我的模型开发工作流程来说，记住“每个shell脚本一个GPU”更容易。...开放工具最好的地方就是，社区人员为解决一个问题实现了一个非常聪明的技巧或创新方式。尽管大多数人还在学习TensorFlow，我认为这种情况发生的可能性会水涨船高！展望下一个时代！有问题需要咨询？

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想让机器学习与商业结合，最重要的是什么？

使用稀疏数据表示法或功能散列法，以减少存在许多零值数据集的内存占用。 ?...处理此类问题的一个可行办法是计算特征重要度，从Random Forests, Decision Trees和XGBoot等算法中可以得到此数据。...其不同之处在于：前者直接由算法进行估测——如，回归的系数或神经网络的权值——而后者则并非如此，须由用户手动设置——如，某片森林的树木总数，神经网络的正则化方法，或支持向量机的内核功能。...RandomForests和XGBoot等机器学习算法已经足以处理大多数结构化的可监测的问题，而这些算法也更容易调整、运用和解释。深度学习在散乱数据问题和强化学习方面的作用不言而喻。 ?...模型偏见：检测并修正有性别或年龄偏见的模型。 f. 辅助的数据管理：通过视觉工具来解决数据科学中最困难的问题。 g.

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一个开源的，跨平台的.NET机器学习框架ML.NET

通过为.NET创建高质量的机器学习框架，微软已经使得将机器学习转化为企业（或通过Xamarin移动应用程序）变得更容易。这是一种使机器学习更加可用的形式。使用ML.NET可以解决哪些类型的问题？...该框架目前支持的学习模型包括 K-Means聚类逻辑回归支持向量机朴素贝叶斯随机森林增强树木其他技术，如推荐引擎和异常检测，正在开发的路线图上。...这使得在测试和实验过程中更容易切换一个模型。它还将建模工作分解为定义明确的步骤，以便更容易理解现有代码。...你会从问题陈述开始，问题陈述是需要聚集的数据集然后，您将使用功能在该数据集中表示点。...回归算法的输出是一个函数，您可以使用该函数来预测任何新的输入要素集的标注值。回归情景的例子包括：根据房屋属性（如卧室数量，位置或大小）预测房价。根据历史数据和当前市场趋势预测未来股价。

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【案列】基于（excel服务器）开发的苗木销售管理系统

1.jpg 同时也为了解决销售过程的不严谨，本系统通过明确评级与销售分工来实现。杜绝了业务员降级树木，低价销售的猫腻行为。本系统采用一树一码的形式，对苗木进行标记管理。...2.jpg 销售时，由销售员通过手机扫描二维码，显示树木信息。客户挑选树木后保存，随后在现场就可以将客户挑选的树木制作成销售订单。...树木出货阶段，工人们找到对应的树木，进行起树出货，出货前需要扫码验证出货，避免出错单或者出错货。没有问题后，填报出库单，正式出货。...特别地，树木的特殊性，在销售期内会不停生长或死亡，每过一段时间，需要多待售的树木进行复核评级，然后对树木档案进行修改。其次，树木有可能在客户收货前发生损耗，需填写单据来记录损耗树木。...变更起来较传统软件容易的多。从而可以更好的贴合企业的管理，以及更好的应对企业未来发展管理模式的改变。

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如何按时交付机器学习项目：机器学习工程循环简介

使用上一次实验的训练，开发和测试错误率，你可以快速查看这些因素中的哪些是当前的限制。例如，当训练错误和开发设置错误之间存在差距较小时，你的训练错误就是提高性能的瓶颈。 ?...要进行分类，可以查看混淆矩阵并确定在哪些类上执行得最差。然后，你可以专注于解决导致最多错误的错误类型。某些实例可能标签错误或具有多个合理的标签。...尝试一种更容易调优的模型。在深度学习中，具有批量归一化的网络或残差网络可能更容易训练。如果模型无法很好地拟合训练数据：使用更大或更具表现力的模型类。例如，使用决策树时，你可以使树更深。...深度学习的一个好处是，你可以很容易地尝试各种神经网络组件。如果你使用传统模型（例如决策树或高斯混合模型），则转换模型类就复杂多了。...领域专家通常可以在错误分析期间提供有用的见解（例如，指出使某些案例变得困难或容易的细微区别），而研究论文或经验丰富的ML从业者可能会有创造性的解决方案，你可以将它加到你要尝试的方法列表中（。

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英特尔用英伟达显卡，给GTA5打了个超强画质补丁

不用光追，3点改变让图像更真实通常来说，用GAN就能实现类似的逼真图像，例如将一匹马转换成斑马。 ? △用GAN生成的斑马然而，用GAN会产生一个问题。...为了解决这一问题，研究人员将图片作为输入的同时，还给它加上了更多的限定信息—— 这些信息，是GTA5游戏引擎在渲染场景时，产生的一组中间缓冲区（G-Buffer），里面包含了几何形状、物体材质和光照等物理信息...在TSIT和MUNIT中，模型生成了额外的树木，甚至还有无法去除的伪影： ? 比起使用感知损失的其他方法，Cycada使用了更明确的语义信息，效果更好。...但是类似地，在CUT和Cycada中，也出现了车标伪影的情况，CUT中的一些整体场景不堪忍睹： ? 这些树木、车标等伪影，在一定程度上是由于统一采样和较大的图块导致的。...纹理和光照是CGI中两个非常棘手的问题，使用光线追踪呈现逼真的光泽，需要计算大量表面之间的光线反射。 ? 应用ML可以巧妙地跳过最困难的部分。这项技术可以用来制作游戏、电影或电视剧。 ?

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从业多年，总结几点关于机器学习的经验教训

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涨姿势，14个复杂数据可视化的奇妙例子（译）

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