在本文中，我们将讨论K-Means算法，它是一种基于聚类的无监督机器学习算法。此外，我们还将讨论如何使用K-Means来压缩图像。
React Web应用程序开发管理后台可能非常耗时，这和设计所有前端页面一样重要。
什么是超参数? 今天，隐藏着数学世界的算法只需要几行代码就可以训练出来。它们的成功首先取决于训练的数据，然后取决于用户使用的超参数。这些超参数是什么? 超参数是用户定义的值，如kNN中的k和Ridge
我不是一个有条理的程序员，或者说，我不擅长组织整理代码。这也不是什么新鲜事，这种情况已经持续很长时间了......
随着生成式人工智能（尤其是ChatGPT、GPT-4）的爆炸性普及，对于人工智能领域的人们来说，写Prompt已经成为了一项越来越重要的技能。然而，当您在实操过程中会发现，并不是乍看起来那么简单的语法任务。当体验完ChatGPT、GPT-4等大模型的新鲜感之后，写Prompt需要个人练习和思考才能快速掌握该技能。因此，根据实际应用场景创建最有效的Prompt（Prompt工程）已经成为LLMs领域内外令人垂涎的专业知识。这也催生出了Prompt工程师的岗位。
设计网站时，关于我们页面和联系页面（contact us page）往往是必要页面之一。虽然只是一个简单的页面，但要真的能让用户有联系你的冲动还是很有挑战性。如果说，用户点击了联系页面，用户其实已经在尝试联系你了，这个时候，你需要提供的，不是花哨的设计，而是直观的联系方式，不阻碍用户尝试联系你的行为。但话又说回来，如果你有信心设计得美观，新颖，自然是最好，而且简洁也不意味着简单。今天我和大家分享12个联系我们表单和页面设计模板和例子，如果你喜欢，可以用在你的网页设计里哦。
预测通常被认为是报告的发展。报告可以帮助我们回答，发生了什么事？预测有助于回答下一个逻辑问题，将会发生什么？
Bootstrap 是一个流行的开源前端框架，它使网页开发更加容易和高效。无论您是一个有经验的开发者还是一个初学者，本文将带您深入了解 Bootstrap，从基础概念到实际示例，以帮助您快速入门这个强大的工具。
表格和菜单是网页设计中的重要组成部分，它们用于展示数据、导航和用户交互。Bootstrap 是一个强大的前端框架，提供了丰富的表格样式和菜单组件，使开发者能够轻松创建功能丰富的网页。在本文中，我们将深入探讨 Bootstrap 中表格和菜单的使用，适合初学者，帮助他们更好地理解和应用这些元素。
有时，机器学习模型的可能配置即使没有上千种，也有数百种，这使得手工找到最佳配置的可能性变得不可能，因此自动化是必不可少的。在处理复合特征空间时尤其如此，在复合特征空间中，我们希望对数据集中的不同特征应用不同的转换。一个很好的例子是将文本文档与数字数据相结合，然而，在scikit-learn中，我找不到关于如何自动建模这种类型的特征空间的信息。
不得不说，Jupyter对于表的处理真的是越来越方便了，很多库可以直接实现可视化操作，无需写代码。但是这还不够，最近看到一个神器叫Mito，它真的是做到了无需写一行代码，而且手动的操作可以自动转换为代码，供后续批量化操作，这简直不要太爽。
现在您了解了深度学习是什么、它的用途以及如何创建和部署模型，现在是时候深入了！在理想的世界中，深度学习从业者不必了解每个细节是如何在底层工作的。但事实上，我们还没有生活在理想的世界中。事实是，要使您的模型真正起作用并可靠地工作，您必须正确处理很多细节，并检查很多细节。这个过程需要能够在训练神经网络时查看内部情况，找到可能的问题，并知道如何解决它们。
如果您正在寻找最好的 Web 开发软件，那么您可能会对从哪里开始构建网站感到有些困惑。对于我们大多数人来说，构建网站或做任何与 Web 开发相关的事情都是一项艰巨的任务。好吧，没有必要担心，因为我们可以利用技术来创建一个功能齐全且美观的网站，并使用正确的 Web 开发或设计软件。
很多时候，我发现自己需要进行生成报告、输出文件或字符串的任务。它们或多或少都会遵循某种模式，通常这些模式是如此相似，以至于我们希望拥有一个可以重用并直接输入数据的模板。幸运的是，Python提供了一个可以帮助我们的类：string.Template。
Bootstrap 是一个强大的框架，有助于创建响应式、以移动设备为首的网站。虽然开箱即用的 Bootstrap 样式非常出色，但在某些情况下，你可能希望进一步定制设计。这就是 Sass 的魔力发挥作用的地方，Sass 是一种预处理脚本语言，可以解释或编译成层叠样式表（CSS）。
这是机器学习发挥作用的地方。我们将建立一个机器学习分类器来判断一只股票是买入、卖出还是持有。为了确定一个股票或公司是否属于这三种类型之一，我们将看一下每个公司的季度报告。这些季度报告包含了必要的财务信息，我们需要用基本面分析的方法来训练我们的机器学习分类器。
CSS已成为Web设计不可或缺的一部分，它让web页面变得更加美观，更具设计感。在前端面试中，CSS面试题也占有一定比重。 本篇文章，将为大家分享45个和CSS相关的面试题及其解析，难度分为：初级、中级、高级三个部分，由易到难，循序渐进。
当我们在生成式 AI 的背景下讨论数据库时，总是首先想到的问题之一是：“我不能告诉数据库我需要什么，而不必制作一个复杂（通常是多页）的 SQL 查询吗？
在Waymo，机器学习几乎在自动驾驶系统的每个部分都起着关键作用。它可以让汽车看到周围环境，感知和了解世界，预测其他人的行为方式，并决定他们的下一步行动。 感知：我们的系统采用神经网络的组合，以便我们的车辆能够识别传感器数据、识别物体并随着时间的推移跟踪它们，以便它能够深入了解周围的世界。这些神经网络的构建通常是一项耗时的任务;优化神经网络架构以实现在自动驾驶汽车上运行所需的质量和速度是一个复杂的微调过程，我们的工程师要完成一项新任务可能要花费数月时间。 现在，通过与Brain团队的谷歌AI研究人员合作，我们将前沿研究付诸实践，用来自动生成神经网络。更重要的是，这些最先进的神经网络比工程师手动微调的质量更高，速度更快。 为了将我们的自动驾驶技术带到不同的城市和环境，我们需要以极快的速度优化我们的模型以适应不同的场景。AutoML使我们能够做到这一点，高效，持续地提供大量的ML解决方案。
首先，让我们再简单回顾下GSEA的操作过程，（1）我们需要按顺序排列好的gene list用于分析，（2）需要参考基因集pre-defined gene set，那么这个从哪里来呢？这么跟大家说吧，在GSEA中富集出来的基因功能类或者基因集合都是提前定义好的，谁定义的呢？当然是GSEA官方或者一些权威数据库（比如KEGG通路数据库，Gene Ontology数据库等）。举个例子，有哪些基因隶属于p53 signaling pathway或者MAPK singaling pathway是不需要我们操心的，有专家已经帮我们定义好了。那么，如何去查看或者下载这些预定义好的基因集合呢？打开如下链接：
如今我们所浏览的网站，除了基本的信息展示之外，大多数具有生动的动画、多样的布局、以及诱人的互动元素，多要归功于CSS创新技术的实现。截至到去年年底，Flexbox已经被运用到了Google Chrome的83%加载页面上(请参阅：https://www.chromestatus.com/metrics/feature/timeline/popularity/1692)，人们从中能够看到包括CSS写入模式(Writing-Mode)、移动动画、单页面网站、可变字体、以及滚动捕捉等方面的新趋势。
在本文中，我将向您介绍集成建模的基础知识。另外，为了向您提供有关集合建模的实践经验，我们将使用R对hackathon问题进行集成。
在网页开发中，创建响应式的布局是至关重要的，因为不同设备和屏幕尺寸需要不同的布局来呈现内容。Bootstrap 提供了一个强大的栅格系统，使开发者能够轻松创建适应不同屏幕的网页布局。本文将深入介绍 Bootstrap 栅格系统，面向初学者，帮助您充分了解如何使用它来构建响应式网页。
科学，尤其是生物学，越来越依赖软件工具来实现研究。但是，如果您是生物学家，则可能未接受过软件开发最佳实践方面的培训。由于缺乏培训，科学软件通常只有极少甚至不存在的文档，使得研究人员的生活比他们需要的更加困难。
数据科学 ≠ 软件工程 [08:43]。你会看到一些不符合 PEP 8 的代码和import *之类的东西，但暂时跟着走一段时间。我们现在正在做的是原型模型，原型模型有一套完全不同的最佳实践，这些实践在任何地方都没有教授。关键是能够非常互动和迭代地进行操作。Jupyter 笔记本使这变得容易。如果你曾经想知道display是什么，你可以做以下三件事之一：
不久前，我分享了一个软件包，用于从安装在 Raspberry Pi或另一台计算机上的 Mathematica 控制 Pi 版的 Minecraft。 您可以使用多种语言控制 Minecraft API，但Wolfram语言非常胜任这一任务，因为它丰富多彩多范式的语言风格使得学习编码非常容易，并且因为它的高水平数据和计算功能可让您快速获得令人振奋的结果。
英文 | https://medium.com/@nasyxrakeeb2/10-css-pro-tips-code-this-not-that-codipher-f94558e82756
在学习过深度学习的基础知识之后，参与实践是继续提高自己的最好途径。本文将带你进入全球最大机器学习竞赛社区 Kaggle，教你如何选择自己适合的项目，构建自己的模型，提交自己的第一份成绩单。 本文将介绍数据科学领域大家都非常关心的一件事。事先完成一门机器学习 MOOC 课程并对 Python 有一些基础知识有助于理解文本，但没有也没关系。本文并不会向大家展示令人印象深刻的成果，而是回顾基础知识，试图帮助初学者找到方向。 文章结构： 1.介绍 2.Kaggle 综述 3.建立自己的环境 4.预测房价竞赛简介 5
本实战使用了HTML5，CSS3和JavaScript的基本的技术。 我们将讨论数据属性、定位、透视、转换、flexbox、事件处理、超时和三元组。 你不需要在编程方面有太多的知识和经验就能看懂，不过还是需要知道HTML，CSS和JS都是什么。
在这一章，我们将讨论Bootstrap一个最重要的功能：网格系统。我们将学会网格系统如何工作；我们如何在应用中使用网格系统；我们也将创建简单的网页布局去更好的理解它。
这是基础渲染课程系列的第一部分，主要涵盖变换矩阵相关的内容。如果你还不清楚Mesh是什么或者怎么工作的，可以转到Mesh Basics 相关的章节去了解（译注：Mesh Basics系列皆已经翻译完毕，但与本系列主题关联不大，讲完4个渲染系列之后，再放出来）。这个系列会讲，这些Mesh是如何最终变成一个像素呈现在显示器上的。
学习如何建模和设计实体数据的最佳方法，是从非常基本的搭积木开始。数据库的 SQL（“SeQueL”）风格数十年来已成为数据建模和存储的标准。一旦你知道基本的 SQL，你可以轻松地使用任何 NoSQL 或对象关系映射（ORM）系统。SQL 是一种非常形式化的存储，操作和访问数据的方式，向你提供了一种思考它的形式化方式。这也不是很困难，因为这个语言并不像完整的编程语言那样图灵完备。
响应式 Web 设计旨在为各种设备（从台式机显示器到手机）提供最佳的浏览体验。本文汇总了一些优秀的响应式 Web 设计 HTML 和 CSS 框架。这些框架都是开源的并免费的。
每个机器学习项目都有自己独特的形式。对于每个项目，都可以遵循一组预定义的步骤。尽管没有严格的流程，但是可以提出一个通用模板。
在Excel的原生作图方式下，图表与数据区域天然地保持联动，图表所需的数据部分是以单元格地址的方式和源数据保持联动关系。故在源数据区域上修改数据值，图表立即可响应新的数据变化。
PowerBI 虽然从某种意义上说只是一个制作报表的工具，但在制作报表的过程中，从简单的报表，到极为复杂的报表都有可能。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 选自 Sebastian Raschka，来源：机器之心 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。本文回顾了
本文是一个简短的教程，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。
机器学习的模型训练越来越自动化，但特征工程还是一个漫长的手动过程，依赖于专业的领域知识，直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤，虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。
地图可视化，在Excel上也是一片广阔天地，在李强老师的手下，有精彩的表现，后期【Excel催化剂】和【Excel知识管理】给大家再作深度优化，做成模板，放到Excel催化剂插件中，一键完成高级地图图表输出，欢迎继续关注。
简单地说，就是一些事先写好的css，你只需要给你的html元素加上一些特定的类，就可以快速的得到一些想要的效果。就是它开发了一套现成的CSS样式，包括排版布局、按钮、表单、等，你只需要按照它的规则用好类名，这样可以方便团队快速开发Web站点，减轻前端设计师的工作。有名的框架有Twitter的Bootstrap、Foundation、960gs、以及Semantic UI等。
• 全新的360度空间音频编码和渲染技术，使得空间化的音频在从编辑者到用户的整个处理过程中，都能保持高质量。这一技术有望首次实现大规模商用。
最近我们被客户要求撰写关于增强回归树（BRT）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。
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在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第二篇。这次，我们将使用游戏对象来构建视图，从而可以显示数学公式。我们还将让函数与时间相关，从而创建动画视图。
经济学家通过为人类受试者提供选择来套取他们的偏好。该技术广泛应用于产品设计、营销和交互式电子商务系统中。
蕾师师 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 为了让更多IoT设备用上AI，在条件“简陋”的单片机上跑图像识别模型也成为一种需求。 但是图像识别对内存有较高的要求，一般搭载MCU的设备内存都不高，怎样才能解决这个问题呢？ 最近，微软提出了一种RNNPool方法，甚至可在内存只有256 KB的STM32开发板上运行人脸检测模型。 这篇论文也发表在近期举行的顶会NeurIPS 2020上，相关代码已经开源。 CNN难以适应单片机低内存 目前，计算机视觉领域的主要架构都是基于CNN，但是CNN对
选自Medium 作者：Oren Dar 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南、路雪 在学习过深度学习的基础知识之后，参与实践是继续提高自己的最好途径。本文将带你进入全球最大机器学习竞赛社区 Kaggle，教你如何选择自己适合的项目，构建自己的模型，提交自己的第一份成绩单。 本文将介绍数据科学领域大家都非常关心的一件事。事先完成一门机器学习 MOOC 课程并对 Python 有一些基础知识有助于理解文本，但没有也没关系。本文并不会向大家展示令人印象深刻的成果，而是回顾基础知识，试图帮助初学者找到方向。 文章结
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