摘要 机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自
场景描述:继「双十一」之后,京东也借着店庆日,制造了与其遥相呼应的「618」年中购物狂欢节。而各大电商除了用各种营销手段吸引顾客外,也在利用智能推荐不断影响着用户的购物选择。推荐系统为交易额的增长带来了极大的贡献。 关键词:智能推荐系统 电商 购物节
找到工作社群会员(现在是分析部门的一个负责人)招了一个面霸,面霸面试期间懂各种机器学习理论等,但是入职以后,之前没有认真做过项目,却连一份基础的分析报告都做不好。
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿,邮件发送至:zhangxian@leiphone.com ————————————————————
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 源 | AI深入浅出 最近几个月小编遨游在税务行业的智能问答调研和开发中,里面涉及到了很多的自然语言处理NLP的功能点。虽然接触NLP也有近两年的时间了,现在真正要应用到问答中,避免不了还是需要再重新熟识并深入研究理解。 下面是与NLP相关的一些书籍推荐、课件推荐和开源工具推荐。 主要是记录下入门的资料,由于资料的存储位置没有做规整,所以本文没有附带资源下载链接。如果有同学需要其中的资
在厦门人工智能峰会上,依图科技联合创始人、CEO朱珑介绍到短短的5年时间机器的算法水平又提升了100万倍!过去或许只能从1万人中识别出1个人,后来发展到1000万、1亿、10亿甚至20亿人中识别出这个人!与此同时,算力方面提升了10万倍。从过去用1万量级规模的数据做训练,到百万规模的数据做训练,到现在用10亿的数据集做训练,又提升了1万倍!
命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),又称作“专名识别”,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲,就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。
本文介绍了如何安装Python数据分析所需的第三方包,包括使用pip和conda的方法。首先介绍了Python数据分析所需的轮子,然后介绍了如何安装这些轮子。最后,介绍了一些主要的大数据分析轮子,并提供了下载这些轮子的地址。
可能关注本博客的朋友都注意到了,本月一直没有更新博客,因为站长在做一在配置自己电脑。第一次装机,从选配置到购买配件装机也是花了好多的时间,最后一次点亮完美进入系统。今天就写写我的装机历程,希望给那些打算自己装机的朋友一些帮助。 确定配置 装机之前首先要做的一件事就是确定自己的需求,比如看电影、办公、玩游戏、设计等等,这样就可以根据你的需要配一个最合适的主机,电影和办公之类的电脑一般不会很贵,因为性能用的很少而且不需要独立显卡,而玩游戏和设计则需要较高的配置才可以流畅运行,所以一定要确定好自己用来做什么,以免
在地球科学领域也得到了广泛应用,尤其是地球科学数据处理和可视化方面,比如地球科学数据分析和可视化库Iris,应用于数值模式数据处理的wrf-python,气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
原ZLJ卖场的压测流程,是依托于阿里云PTS工具,团队自身缺乏性能测试能力自建,缺少性能分析和数据沉淀,测试场景单一,只有单接口和多接口压测,缺少场景和链路压测,不能相对合理的评估系统性能承载能力,机器扩容只凭借经验进行增加调整,缺乏评估依据。
建议有时间的同学可以这三个部分按照顺序学习,时间少的同学,我建议直接看机器学习经典算法,遇到问题查一下数学基础,也可以一边看机器学习经典算法,一边看统计学习方法,查漏补缺。
一、大数据计算组件 Spark Flink Hive DataSphere 二、分布式存储 HDFS Hbase Doris 三、资源调度 Yarn Dolphin 四、数据仓库常用工具 Pig Hive kylin Spark SQL Impala Phoenix ElasticSearch Logstash Datax 五、消息队列 Kafka RocketMQ ZeroMQ ActiveMQ RabbitMQ 六、流式计算 Spark Streaming(准实时) Flink(实时) 七、日志收集
openKM 想问下有没有这样的开源文件管理系统,所有人都可以上传文件,只有有权限的管理员才可以下载他人的文件? 不知道openkm能不能做到。 OpenKM是一个开放源代码的电子文档管理系统,它的特
Python在可视化绘图这块虽然没有像R语言那样具有丰富的拓展工具包,但只要掌握核心的几个绘图工具包就可以完成99%的绘图任务啦!
作为目前最普及的深度学习框架,TensorFlow 实不必多做介绍。 无论国内国外,有相当数量的程序员以 TensorFlow 入门深度学习开发,逐步走上职业机器学习工程师的道路。然而,TensorFlow 有一定的使用门槛。不管是编程范式,还是数学统计基础,都为非机器学习与数据科学背景的伙伴们带来一定的上手难度,更不要提处理不同任务时需面对的各类算法模型。 鉴于此,雷锋网将与跨国 IT 服务巨头 ThoughtWorks,联合举办线上培训课程“TensorFlow & 神经网络算法高级应用班”,将于 4
Camera Raw 14中文版是一款强大的ps增效工具,可用于导入和增强原始图像。支持 Camera Raw的应用程序包括Photoshop,Photoshop Elements,After Effects和Bridge。
机器学习手册分为三个部分,数学基础、机器学习经典算法、统计学习方法。建议有时间的同学可以这三个部分按照顺序学习,时间少的同学,我建议直接看机器学习经典算法,遇到问题查一下数学基础,也可以一边看机器学习经典算法,一边看统计学习方法,查漏补缺。
双十一刚刚过去,电商的从业者终于可以喘口气了。这个节日从九年前的光棍节演变成如今电商行业的狂欢节。早几年双十一刚流行的时候,零点订单过多造成网络瘫痪、到了支付环节一键崩溃是常被吐槽的事情。这几年软硬件技术的发展,双十一的购物体验越来越好。让用户扼腕叹息的从“网络崩溃”变成了“今年没抢到”。 如何让用户买的爽?在这问题引导下电商品牌之间的竞争从网络稳定性、物流流程的PK,转到了今年更高级的竞争领域:人工智能和算法的较量。 无论是阿里今年上岗的高精度智能运营机器人天巡,还是一秒自动生成8000张banne
都怪这些购物软件太了解我的喜好,我脑子里想什么大聪明们就给我推什么、“引诱”我“剁手”,更何况各类折扣活动算得人云里雾里,如何才能占到最大的便宜将资金进行合理支配。
打开任何一个浏览器搜“地理空间数据云”或者在网页地址处输入网址:http://www.gscloud.cn,注册账号登录进去,点击高级搜索,设定下载区域范围以及传感器类型即可下载所需遥感数据,如下图所示。
AI 开发者按,麻省理工学院的研究人员最近推出了一种新的概率编程语言 Gen,这种语言让研究人员在不需要处理方程式和手动编写高性能代码的情况下,编写应用人工智能技术的多个领域的模型和算法。软件科学家 Jesus Rodriguez 写了一篇文章,文章介绍了 Gen 以及其他一些类似的工具,AI 开发者将他的文章编译整理如下。
越来越多的管理者意识到数据分析对经济发展、企业运营的重要意义。在古代,得琅琊阁者得天下;现在,得大数据者得天下。
今天,营长要给大家推荐一本还未完成的深度学习书籍——《深度学习500问》。为什么要推荐一本未完成的书?
在这个AI迅速发展的阶段,涌现出了一大批好用的AI辅助编程工具。AI辅助编程工具能够提高开发效率、改善代码质量、降低bug率,是现代软件开发过程中的重要助手。今天大姚给大家分享4款AI辅助编程工具(并且都支持C#语言),希望对大家有所帮助。
今天,给大家推荐一本还未完成的深度学习书籍——《深度学习500问》。为什么要推荐一本未完成的书?
计算与推断思维 一、数据科学 二、因果和实验 三、Python 编程 四、数据类型 五、表格 六、可视化 七、函数和表格 八、随机性 九、经验分布 十、假设检验 十一、估计 十二、为什么均值重要 十三、预测 十四、回归的推断 十五、分类 十六、比较两个样本 十七、更新预测 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 第 1 章 准备工作 第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter 笔记本 第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件 第 4 章 NumPy 基础:数
大家的钱包都还好吗? 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声,但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一,不能没有“AI” 今年,腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇,与全年真低价相遇! 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠:6折起 AI专场推出的特惠购产品包括: 人像变换 7
近日,Kaggle发布了名为《2019Kaggle数据科学和机器学习概要》的报告。此报告为Kaggle对其社区的第三次年度调查,调查内容来自19717个Kaggle成员的反馈。里面有很多有意思的内容,快让我们一睹为快吧!注:报告中所有的货币金额都是美元。
— 科研人才培养计划 — 手机扫码“预申报”,获得更多项目通知 PC端复制网址,进入“申报” https://www.withzz.com/project/detail/99 — 工程人才培养计划 — 手机扫码“预申报”,获得更多项目通知 PC端复制网址,进入“申报” https://www.withzz.com/project/detail/100 — 获取详细课题答疑视频 — 1月28日24:00后答疑视频仅限“空间内成员“观看,感兴趣的同学请扫码加入空间,获得永久回看权限。
这个网站起初只是用来存放mall项目的教程的,后来随着更新的实战教程越来越多,已经不仅仅局限于mall项目了。目前已经涵盖了6个系列:mall学习教程、SpringCloud学习教程、K8S学习教程、开源之路、开源项目精选和开发工具推荐。
不知道大家有没有过这样的经历,有时候我们聊天聊到了某个商品,没过多久,一些电商类APP就推荐了相关商品。
前端工程师首先是个程序员,其次也是个软件工程师,他们工作在离用户最近的地方,负责人机交互和用户体验,虽然叫“前端”,但其实他们的工作边界其实已经很宽了。
2021腾讯犀牛鸟精英人才培养计划12月11日开放申请,1月28日24:00截止,每年仅开放一次。本年度,为帮助学生选择与研究兴趣更加匹配的课题,1月5日-15日开放“犀牛鸟精英人才培养计划线上答疑会”。欢迎各位老师及学生关注答疑视频回播。 70+真实课题:汇聚产业70+最新真实课题及人才需求动态解读。 12个前沿方向:机器人、自动驾驶、AI医疗、量子计算、机器学习、语音技术、自然语言处理、视觉及多媒体计算、信息检索与推荐系统、信息安全技术、数据库、智慧城市。 2项培养计划:“犀牛鸟精英科研人才培养计划
还不更新❓❓❓来啦~ Skr Shop年底第二弹《营销体系》第二篇《通用抽奖工具之需求分析》~
今天在移动端,尤其是像手机淘宝这样的 app 中,动态性问题逐渐成为一个比较棘手的问题。所谓动态性,就是把移动应用本身的灵活性、迭代更新的周期和成本优化到极致。比如手机淘宝的店铺首页,它允许商家实时装修自己的店铺,更新自家的商品、活动等信息;再比如淘宝、天猫每次大促的会场页面,要求我们非常灵活的及时调整界面信息和状态,确保在瞬息万变的活动当天紧跟促销节奏,应对各种突发情况。
为什么页面显示都是自己所心水的东西?为什么现在的快递速度那么快? 9小时的时间,今年双十一仅淘宝天猫的交易额就达到了1000亿。 作为买买买的主力军,先问大家一个问题:购物车里面的东西都清空了吗?是不是还在一边在内心哭着喊着要剁手,一边忍不住的动手一键下单购买呢? 虽然双十一发福利的花样越来越多,令许多人恨不得不参加双十一,但是,很多人还是会时不时地打开淘宝、天猫等购物类APP逛一逛,看到中意的就直接加入购物车……按照淘宝双十一期间逐年提高的交易额来看,相信在接下来的日子里,国内外朋友都会被快递包裹所包围。
导读:对于开发人员而言,基于云的机器学习工具带来了使用机器学习创造和提供新的功能的可能性。然而,开发者想要在它们的应用程序中融入机器学习,通常会犯一些错误,本文列了十条注意点以飨读者。
今天带来的是活动营销系统下的第一个独立子系统通用抽奖工具的介绍,本篇文章主要分为如下4部分:
协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标。——《原则》,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零、前言 一、TensorFlow 简介 二、回归 三、神经网络:感知器 四、卷积神经网络 五、高级卷积神经网络 六、循环神经网络 七、无监督学习 八、自编码器 九、强化学习 十、移动计算 十一、生成模型和 CapsNet
本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的介绍,包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集,最后推荐一大波 Python 实战利器,并且包括工具的用法。
本文根据自己的学习过程以及查阅相关资料的理解,对自然语言基础技术之词性标注进行了相对全面的简绍,包括定义、目前的难点以及常见方法,还推荐了一大波 Python 实战利器,并且包括工具的用法。
台湾大学林轩田机器学习笔记 机器学习基石 1 – The Learning Problem 2 – Learning to Answer Yes/No 3 – Types of Learning 4 – Feasibility of Learning 5 – Training versus Testing 6 – Theory of Generalization 7 – The VC Dimension 8 – Noise and Error 9 – Linear Regression 10 – Log
要不要用准确性换可解释性?这可能是许多资源有限的创业公司,在技术研发中面临的重要问题,同时也是机器学习可解释性研究中的重要议题。
分布式计算、云计算、人工智能 机器学习、深度学习、统计建模 这些最新的词汇大家应该都有所了解 但你真的了解这些词的意义吗? 一、机器学习 机器学习是以数据为基础,它专注于为回归和分类算法。其底层随机机制往往是次要的、不被重视的。当然,许多机器学习技术也可以通过随机模型和回归计算来定义,但数据并不是由模型生成的。相反,机器学习主要是为了辨识出运行某个特定任务的算法或技术(或者是二者兼有):顾客最好由k-Means聚类,或者是DBSCAN、决策树、随机森林,还是支持向量机? 简而言之,对统计学家来说,模型
想来占有量最大的操作系统,得非莫属了吧,相信 Windows 系统肯定是陪伴了很多小伙伴学习工作很长时间的系统了,不过笔者之所以会写这篇文章,也是由于 xshell这个软件破解的有限以及收费限制,类似还有 winscp 等等,应该都是咱们再各种场景下能用到的,甚至了解到的软件了,在此不再科普,有兴趣的同学可以自行查询。
如今,国内云服务器市场竞争是异常激烈,送走双十一、黑色星期五,又迎来双十二。前天我们有看到阿里云双十二活动又开始忽悠新用户,推出的活动相比双十一是稍微不是那么给力,但是相关的政策和套路,还是应该能完成他们预料的KPI考核的。在双十一期间的活动中,比较有诚意的还是腾讯云商家的活动,其中有一款三年1449元的配置,5M带宽、8GB内存、2核CPU,当然是只可以选择几个国内的机房。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云