以下案例来自《Python数据挖掘入门与实践(第二版)》第一章1.3亲和性分析的简单示例。
原文链接 https://developer.amazon.com/designing-for-voice/ 1. Design Process设计流程 一个通过思考语音体验的设计过程 ---- Alexa 帮助人们将事情做得更快捷,更轻松,更愉快。通过将Alexa引入语音对话,用一种新的互动方式让您的客户感到满意。 在设计 Alexa 技能时,为用户和 Alexa 之间的对话dialog创建脚本script。请专注于帮助用户获取他们所需,协助事物正常工作,最后可以增加有深度的操作过程和惊喜。想
圣诞活动预热开始啦,汉堡店推出了全新的汉堡套餐。 为了避免浪费原料,请你帮他们制定合适的制作计划。
[ 导读 ]马尔科夫链、主成分分析以及条件概率等概念,是计算机学生必学的知识点,然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解。而本文,将这些抽象的理论概念,用可视化的方式来解释,还可调节相应参数来改变结果,使这些抽象概念变得生动而立体!
马尔科夫链、主成分分析以及条件概率等概念,是计算机学生必学的知识点,然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解。而本文,将这些抽象的理论概念,用可视化的方式来解释,还可调节相应参数来改变结果,使这些抽象概念变得生动而立体!
导语 | 本文翻译自 Adebola Adeniran 在 LogRocket 论坛中关于 React.memo() 和 useMemo() 对比与用例分析。 在软件开发中,我们通常痴迷于性能提升以及如何使我们的应用程序执行得更快,从而为用户提供更好的体验。 Memoization 是优化性能的方法之一。在本文中,我们将探讨它在 React 中的工作原理。 什么是 memoization? 编者注解 在解释这个概念之前,让我们先来看一个简单的斐波那契程序: function fibonacci(n){
“强基固本,行稳致远”,科学研究离不开理论基础,人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑,为了紧扣时代脉搏,我们推出“强基固本”专栏,讲解AI领域的基础知识,为你的科研学习提供助力,夯实理论基础,提升原始创新能力,敬请关注。
内链是 SEO 和 UX 被低估的主力。它们易于制作,易于管理…和容易忽视。但不是今天。
选自Medium 作者:Thomas Simonini 机器之心编译 参与:Geek AI、刘晓坤 本文将带你学习经典强化学习算法 Q-learning 的相关知识。在这篇文章中,你将学到:(1)Q-
刚刚过去的一天,OpenAI被爆出惊天内幕:一个名为Q*(Q-Star)的项目已现AGI雏形。
做一道好菜需要食材,好的食材需要经过优质的萃取提炼。食材的提炼过程包括选型、运输保鲜、加工清洗、按要求切菜等才能按菜谱进行真正的做出一道口感美味的菜。大数据时代数据分析与数据挖掘关键的一步在处理食材,这里的各类数据就是我们的食材,选择优质的数据,经过深加工清洗,去伪纯真这个过程需要耗费很长时间,也需要更多的实践经验。根据多年经验,要想运用好数据,首先要研究学习对各种类型的数据进行处理(如各类数据库数据、EXCEL数据、TXT数据、DAT数据等等)。无论用那种语言做数据分析与数据挖掘,首先得有数据食材,对于数据分析与数据挖掘工具只是帮助我们更好的做出一道好菜,正如开车,那种车都能到达目的地,技术不同效率不同,安全系数也不同。
强化学习是机器学习的一个方向,智能体通过执行某些操作并观察从这些操作中获得的奖励或者结果来学习在环境中行为。
不论是在科研中还是在工业领域,机器学习都是个热门话题,新的机器学习方法也层出不穷。机器学习发展迅速又很复杂。对初学者而言,紧跟其发展无疑十分困难,即便是对专家们来说也非易事。
在监督学习中,训练数据带有来自神一般的“监督者”的答案。如果生活可以这样,该多好!
4月28日晚间,妙可蓝多发布业绩报告,2019年公司实现营收17.44亿元,同比增长42.32%;归属于上市公司股东净利润1922.99万元,同比增长80.72%;2020年一季度,公司实现营收3.95亿元,同比增长32.66%;归属于上市公司股东净利润1014.87万元,同比扭亏。
在简单工厂模式中,我们发现存在很多问题: 由于工厂类集中了所有产品创建逻辑,一旦不能正常工作,整个系统都要受到影响。 要新增产品类的时候,就要修改工厂类的代码,违反了开放封闭原则(对扩展的开放,对修改的关闭)。 简单工厂模式由于使用了静态工厂方法,造成工厂角色无法形成基于继承的等级结构。 为了解决上述的问题,我们学习一种新的设计模式:工厂方法模式。 模式定义 定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。工厂方法使一个类的实例化延迟到其子类。 设计原则 依赖倒置原则:要依赖抽象,不要依赖具体类。
分析: 这个类用来代表制作披萨的整个流程:准备阶段prepare()、烘烤阶段bake()、切割阶段cut()和打包阶段box() ,假设各个披萨的准备阶段需要的材料不一样,所以把准备阶段定义为一个抽象方法 ,其它三个阶段都一样。
房间里放着 n 块奶酪。一只小老鼠要把它们都吃掉,问至少要跑多少距离?老鼠一开始在 (0,0) 点处。
设计模式——工厂模式
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如果将数据存储在关系数据库中,最好将数据规范化,通常需要将数据拆分为通过键逻辑连接的多个表。大多数非简易的查询都需要多个表的连接来完成。本文简要介绍了SQL连接,重点介绍了内连接和外接之间的区别。
编者注:随着移动设备的普及,移动化的大浪潮席卷整个互联网。众多品牌主争相开发自己独立的App,为此不惜在投入大量营销费用。而App-Install ads(移动应用安装广告)就是营销渠道之一,Face
计算机科学中最有用的数据结构之一是哈希表。尽管存在许多不同属性的哈希表实现,但总体上它们提供了快速的查找、添加和删除操作。Go提供了一种内置的map类型,它实现了一个哈希表。
本文将教你搭建简单的二分类量子神经网络,并在经典计算机上运行,该项目已经开源。构建量子神经网络与传统的方式并不完全相同——它没有使用带权重和偏置的神经元,而是将输入数据编码为一系列量子比特,应用一系列量子门,并改变门的参数,使损失函数最小化。
某产品营销团队希望确定如何评估四种略有不同的奶酪的口味和市场前景。已要求十位专家使用酸度,稀奇度和硬度三个标准对这四种奶酪进行几次评估(不知道是哪种),获得对应于每种奶酪和每位专家的平均评分,部分数据如下图:
来自爱尔兰的一支研究团队使用3D打印技术,成功制作出了富有弹性和黏性的奶酪。 用3D打印出各种美食,听起来好像有点不可思议,但其实美国宇航局几年前研发出3D食物打印机。不过,有些食物打印的难度是非常大
家住英国利物浦的卡尔(Carl Stewart),逛超市的时候看到了一块高级奶酪。
这是这个系列的第一篇,为什么会突然写这么一篇?这是因为公司最近搞了一个拳皇97 AI 大赛,各个程序摩拳擦掌,对于我来说有点难,不会玩,不懂客户端,试着写了下发现很难发出招式。本想用机器学习解决问题,奈何在公司网络限制,搞了两天,又由于还有正经工作,断断续续的,环境搭建不起来,简直是走一步三个坑,无奈只能自己手撸最简单的QLearning算法。(环境并不适合,因为状态太多,下面会解释)
你可能不会做披萨饼,但现在你的深度学习模型已经学会了。麻省理工学院最新发布的深度学习模型PizzaGAN通过基于组合层的GAN模型来学习如何训练GAN模型以识别制作披萨饼。 该模型分为两部分:
强化学习是机器学习里面非常重要的一个派别。智能体 (agent) 会不断执行一些操作,通过结果来学习,在不同的环境中分别应该采取怎样的行动。
我这里没有写设么用户输入啥的,应为感觉意义不大, 我们主要看设计模式,而不是关注其他的边缘细节
雷锋网 AI 科技评论按:强化学习(RL)是当下机器学习最活跃的研究方向之一,其中智能体在做正确的事情时获得奖励,否则获得惩罚。这种「胡萝卜加大棒」的方法简单、通用,且能够帮助 DeepMind 教 DQN 算法玩经典的 Atari 游戏和 AlphaGo Zero 下围棋,同样 OpenAI 也利用 RL 教它的 OpenAI-Five 算法打电子游戏 Dota,Google 通过强化学习让机器人手臂去抓取物体。然而,尽管强化学习取得了一些成功,但要使其成为一种有效的技术仍存在许多挑战。
你有没有想过通过深度神经网络做学会如何烹饪?麻省理工学院的最新研究便使用深度神经实现如何烹饪美味的披萨!他们最近发布的名为“How to make a pizza: Learning a compositional layer-based GAN model “的文章(后台回复”制作披萨“获取原文下载链接),探索了如何训练GAN模型用来识别制作比萨饼所涉及的步骤。他们的PizzaGAN分为两部分:
工厂方法模式定义了一个创建对象的接口,但由子类来决定要实例化的类是哪一个。工厂方法让类把实例化推迟到子类。
# Auther: Aaron Fan #示例1: #存储所点披萨的信息 pizza = { '外皮':'厚的', '配料列表':['香菇', '奶酪'], } #概述所点的比萨 print('您点了一道"%s-外皮"的比萨信息: ' % pizza['外皮']) for 配料 in pizza['配料列表']: print("\t%s" % 配料) #示例2: 最喜欢的语言 = { '张三':['python','ruby'], '李四':['c'],
原文标题:Teaching a NeuralNetwork to play a game using Q-learning 作者:Soren D 翻译:杨金鸿 本文长度为6000字,建议阅读12分钟 本文介绍如何构建一个基于神经网络和Q学习算法的AI来玩电脑游戏。 我们之前介绍了使用Q学习算法教AI玩简单游戏,但这篇博客因为引入了额外的维度会更加复杂。为了从这篇博客文章中获得最大的收益,我建议先阅读前一篇文章(https://www.practicalai .io/teaching-ai-play-si
本文为作者郭飞原创,CDA数据分析师已获得授权 1、《谁动了我的奶酪》是讲啥的? 其实这本书是一碗上古的老鸡汤。 故事大概是这样的,有4个小生命,其中有两只老鼠,没有太高级的思维,也没有烦恼、恐惧等高级情绪。还有两个矮人,会理性思考,会分析复杂的经验,当然也有高级复杂的情绪----其实是过于复杂了。 老鼠嗅嗅,他能够及早嗅出变化的气息。 老鼠匆匆,他能够迅速行动。 小矮人哼哼,他因为害怕改变而否认和拒绝变化,这会使事情变得更糟。 小矮人唧唧,当他看到变化会使事情变得更好时,能够及时地调整自己去适应变化。 四
AI 科技评论按:强化学习(RL)是当下机器学习最活跃的研究方向之一,其中智能体在做正确的事情时获得奖励,否则获得惩罚。这种「胡萝卜加大棒」的方法简单、通用,且能够帮助 DeepMind 教 DQN 算法玩经典的 Atari 游戏和 AlphaGo Zero 下围棋,同样 OpenAI 也利用 RL 教它的 OpenAI-Five 算法打电子游戏 Dota,Google 通过强化学习让机器人手臂去抓取物体。然而,尽管强化学习取得了一些成功,但要使其成为一种有效的技术仍存在许多挑战。
1740: [Usaco2005 mar]Yogurt factory 奶酪工厂 Time Limit: 5 Sec Memory Limit: 64 MB Submit: 119 Solved: 100 [Submit][Status][Discuss] Description The cows have purchased a yogurt factory that makes world-famous Yucky Yogurt. Over the next N (1 <= N <= 10,000)
看一个具体的需求 看一个披萨的项目 :要便于披萨种类的扩展,要便于维护 1)披萨的种类很多(比如GreekPizz、CheesePizz等) 2)披萨的制作有prepare、bake、cut、box 3)完成披萨店订购功能。 传统的方式 :
给你两个整数 tomatoSlices 和 cheeseSlices,分别表示番茄片和奶酪片的数目。不同汉堡的原料搭配如下:
最近在研究Spring Boot中的异步处理,发现涉及到异步和多线程的很多知识点,就先写几篇关于异步与多线程的文章,带大一起回顾或学习一下相关的知识点。下面开始正文内容:
工厂模式是我们最常用的实例化对象模式了,是用工厂方法代替new操作的一种模式。著名的Jive论坛 ,就大量使用了工厂模式,工厂模式在Java程序系统可以说是随处可见。因为工厂模式就相当于创建实例对象的new,我们经常要根据类Class生成实例对象,如A a=new A() 工厂模式也是用来创建实例对象的,所以以后new时就要多个心眼,是否可以考虑使用工厂模式,虽然这样做,可能多做一些工作,但会给你系统带来更大的可扩展性和尽量少的修改量---------来源于百度百科。
An introduction to Reinforcement Learning
强化学习是机器学习中最活跃的研究领域之一,在该领域的研究环境下,人工智能体(agent)做到正确的事情时会获得积极的奖励,否则获得负面的奖励。
Prompt-tuning is an efficient, low-cost way of adapting an AI foundation model to new downstream tasks without retraining the model and updating its weights.
人类视觉系统是世界上众多奇迹之一。看看下面的手写数字序列: 大多数人毫不费力就能够认出这些数字为 504192。这么容易反而让人觉着迷惑了。在人类的 每个脑半球中,有着一个初级视觉皮层,常称为 V1,
【导读】昨天 Google DeepMind在Nature上发表最新论文,介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习,为此,专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的主要研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记,在专知发布推荐给大家! 叶博士创作的David Silve
时隔一年半,OpenAI 直接玩了个大的,把文生图和 ChatGPT 做了结合,带着最新版本 DALL·E 3 来了。
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