我的答案：伪静态并不是有些老板说的为了加密用的。伪静态其实是使用php写的网页。大概是控制器加接口的语法不方便收录，和所谓的SEO优化，需要一个静态页面。这就是伪静态。
在机器学习应用中，有些领域（如金融风控）的模型决策很看重业务的解释性，通过业务先验的知识加以调整并监控模型、以创造更值得信任的、安全可靠的模型。
深度学习的"深度"， 早几年讨论的挺多的，身边有不同的理解：深度=更大规模的网络，也有认为：深度=更抽象的特征，近年来物理上也有人侧面显示：深度=玻璃相转变，如果后者的观点成立，那么仅仅引入GPU甚至FPGA硬件的目的只是加快， 没有算法的帮助（调参也算一种算法，后面会解释）是不会加深的！（注：等号表示强关系，不表示等价） 度量”深“ 这个”深“同复杂度的联系是很紧密的。神经网络的复杂度，我们可以使用层数，神经元数目，或者连接权重数目作为度量。相对的，数据本身的复杂度，我们用带标签的数据的比例和不带标签的
决策树是监督学习算法之一，并且是一种基本的分类与回归方法；决策树也分为回归树和分类树，本文讨论的是分类树。如果了解或者学过数据结构，肯定对"树"这个概念是不陌生的，在此基础上学习掌握决策树也会更加容易，下面通过一个小例子帮助理解何为决策树。
想弄清这个问题，我们要明白：作为社交媒体平台，安全对微博意味着什么？或者说，为什么安全对微博很重要？
Rust 的特征（Traits）是一种强大的语言机制，它允许我们定义共享行为并实现代码的抽象。通过特征，我们可以编写更加灵活和可复用的代码。本篇博客将详细介绍 Rust 特征的定义、实现和使用方法，包括特征的基本语法、默认实现、泛型特征以及特征的实现和使用。
在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。
我叫《数据结构与算法》，是计算机世界的四大基石之一。 想来我应该是惹人怜爱的吧（认真脸），因为我仿佛听到了无数个初入计算机世界的同学的呐喊声（?）。 我作为一门简单学科，看到有很多的在半途弃我而去，我
Pinterest是一个图片素材网站，pins是指图片，而boards则是图片收藏夹的意思。
从本文我们将开始《Java 大厂面试必刷题》系列的更新，Java 面试必刷题 Day1：何为面向对象编程的思想？面向对象三大特征是什么？这道题对于 Java 从业者来说简单是因为这是一道很基础的面试题，说有深度它又可以完全考察一个 Java 从业者对于面向对象编程这个重要思想的理解程度。
变分量子分类器（Variational Quantum Classifier，简称VQC）是一种利用量子计算技术进行分类任务的机器学习算法。它属于量子机器学习算法家族，旨在利用量子计算机的计算能力，潜在地提升经典机器学习方法的性能。
在我的上一篇博客“什么是嵌入，你能用它做什么”中，我谈到了嵌入可以把高维、非结构化的数据转换成低维的数值表示，可以用在各种机器学习模型中。
神经网络越来越成为社会的一部分，并被用于生活的许多方面，特别是电子商务和社交媒体。我最近有机会参加了Wolfram神经网络训练营，与设计和利用Wolfram语言神经网络资源的开发人员和研究人员一起。在训练营期间，参与者接受了关于在Wolfram语言中使用神经网的速成课程。
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
很多人以为提高编码质量，需要很多激动人心的创新，需要明显的飞跃，这也许对，但我个人感觉项目中提高编码质量是个水磨功夫，要一步步积累，方法论大多时候帮助不大。 这次先从命名说起。 当我们看到一份设计图或一份代码时，大多数人会【望文生义】。但使人【望文生义】却正是语言文字的根本使命。因此，如果一个函数被命名为Add()，但内部实际做的是减法，那么这份设计或者这份代码，一定是很难理解的。 于是一个非常现实的问题就摆在了我们的面前：我们究竟应该如何为类，为方法等等命名？ 以命名而论，有两个较大的陷阱：一个是名实不符
很多人以为提高编码质量，需要很多激动人心的创新，需要明显的飞跃，这也许对，但我个人感觉项目中提高编码质量是个水磨功夫，要一步步积累，方法论大多时候帮助不大。
优先级队列是数据结构中的一个重要概念，它能在各种场景下大放异彩，如任务调度、图算法、数据压缩等。今天，我们将一起了解何为优先级队列，以及如何在 Go 语言中实现它。
抽样是数据处理的一种基本方法，常常伴随着计算资源不足、获取全部数据困难、时效性要求等情况使用。
大家好，我是云朵君！ 加载一个Jupyter插件后，无需写代码就能做数据分析，还帮你生成相应代码？
今天介绍一篇NTIRE2022 Efficient Super Resolution竞赛方案，该方案取得了最低内存占用、第二快的推理速度。推理耗时与内存占用是EISR(Efficient Image Super Resolution)的两个重要考量因素。在该方向上比较知名的方案当属IMDN与RFDN，两者均采用split与concat对蒸馏与聚合的策略进行了探索。相反，序贯式(Sequential)结构避免了频繁的访问前置状态与额外节点，对降低内存占用与推理耗时更有益。
所谓Attention机制，便是聚焦于局部信息的机制，比如图像中的某一个图像区域。随着任务的变化，注意力区域往往会发生变化。
买家除了对这个商品进行整体打分外，还会针对一些商品aspect（属性）进行文字评价，例如某个评论『这条裤子的材质很好，但是拉链太拉跨了』。从find-grained（细粒度）评价角度来说，买家对商品的“材质”这一aspect的评价为Positive，对“拉链”这一aspect评价为Negative，但aspect和对应的情感是隐式地体现在评价中，需要我们利用模型抽取出来
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.06493.pdf
导读：本文主要介绍了快手的精排模型实践，包括快手的推荐系统，以及结合快手业务展开的各种模型实战和探索，全文围绕以下几大方面展开：
大家好，这里是NeeNLP。今天我们分享来自快手的精排模型实践，包括快手的推荐系统，以及结合快手业务展开的各种模型实战和探索，全文围绕以下几大方面展开：
深度学习中的检测任务（Detection）是指检测出图片中的物体位置，一般需要进行画框。比如下图中把人、羊，还有狗都框出来了，具体来说，网络需要输出框的坐标。
ndimage提供一系列函数，可以计算标注后的数组的相关特征，比如最值、均值、均方根等。
受限于内存以及计算资源，将常规的CNN架构部署到移动设备是件非常困难的事。近几年来有各种移动端网络架构设计，大部分都是从减少卷积计算量的思路出发，谷歌出品的Mobilenet系列是提出了「Depthwise+Pointwise卷积」来减少计算量，旷视则是提出「通道混洗」，利用转置操作，均匀的shuffle各个通道进行卷积。Mixnet是在Mobilenet基础上，关注了卷积核的大小，通过「不同大小卷积核」所生成的卷积图在不增加计算量前提下进一步提高精度。而华为的Ghostnet则是聚焦于「特征图冗余」，希望通过少量的计算（即论文里的cheap operation）得到大量特征图。而Ghostnet在相同计算量下，精度超越了Mobilenetv3，达到了75.7%分类准确率（ ImageNet ILSVRC-2012 classification dataset）
如果你没有一些常识性思考，那还是可以看看的，如果没有时间，我通过这篇读书笔记梳理了书中的核心知识点，结合最近的一些新书观点，方便你快速获取这些知识。
本文继续PyTorch学习系列教程，来介绍在深度学习中最为基础也最为关键的数据结构——Tensor。一方面，Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas，都是构建了整个框架中最为底层的数据结构；另一方面，Tensor又与普通的数据结构不同，具有一个极为关键的特性——自动求导。今天，本文就来介绍Tensor这一数据结构。
与统计学相比，基于内容来向用户推荐相似的内容，往往更容易获得。对于推荐来说，则有两种方式： 手动推荐 自动推荐 （PS：我承认，这句话说了等于没说。） 如下图所示： 玩点什么推荐 手动推荐。在技术领域
“以用户为核心”的概念在互联网时代深入人心，然而要真正了解用户懂得用户，就不得不提到“用户画像”。 随着大数据技术的深入研究与应用，借助用户画像，企业或APP可以深入挖掘用户需求，从而实现精细化运营以及为精准营销打下坚实基础。本文将重点介绍何为用户画像，用户画像的构建流程以及应用场景。
今天给大家介绍的是麻省理工大学计算机科学和人工智能实验室在NeuIPS 2019会议上发表的一篇文章。在文中，作者提出了一种基于图结构的蛋白质序列生成模型，通过聚焦三维空间上相邻的蛋白质区域，在基于神经网络的生成模型的蛋白质序列复杂度有了显著改善，并且比最先进的Rosetta程序生成序列更准确和高效。
Matt MacGillivray 拍摄，保留部分权利 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。它似乎是实现时间序列预测的完美方法，事实上，它可能就是。在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后，您将学会： 如何为预测问题制定性能基准。 如何为单步时间序列预测问题设计性能强劲的测试工具。 如何准备数据以及创建并评测用于预测时间序列的LSTM 递归神经网络。 让我们开始吧。 Python中使用
http://www.tensorinfinity.com/paper_168.html
我们在项目开发过程中，经常遇到需要进行调试的代码模块。对于初学者而言，手工跟踪最为有效和方便，一方面可以重新对于系统的内部逻辑进行一次梳理，另一方面还可以找到产生问题的地方。而对于高阶的开发者而言，手工跟踪的方式极大地浪费了时间，所以需要调试工具的帮忙。通过本文我将为大家介绍何为代码调试？如何进行手工跟踪和使用调试工具进行代码调试，调试工具又具备什么特性？
前言： pandas是在numpy的基础上开发出来的，有两种数据类型Series和DataFrame Series由一组数据（numpy的ndarray）和一组与之相对应的标签构成 DataFrame表格行的数据结构，包含一组有序的列 Series 何为Series？ Series由一组数据（numpy的ndarray）和一组与之相对应的标签构成 创建Series from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd ser01=S
设计模式，设计这里单指的是代码的设计与组织，模式是主体行为的一般方式，是在经过实践之后总结出来的一般套路，具有一般性、简单性、重复性、结构性、稳定性、可操作性的特征。因此设计模式就是代码设计时前人实践出来的各种套路即最佳实践的集合。
决策树呢，在机器学习的算法里也是比较常见的一种分类与回归算法了。决策树模型是树状图结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。其实从简单角度来讲就是两个选择不是“是”就是“否”。下面我们从简单的图画中看一下什么是决策树吧！
本文针对图神经网络中存在的假死现象以及过平滑的问题，提出了GRAPH-BERT, 这种方法不需要依赖卷积、聚合的操作就可以实现图表示学习。主要的思路是将原始图分解成以每一个节点为中心的多个子图，只利用attention机制在子图上进行表征学习，然后利用attention去学习结点表征，而不考虑子图中的边信息；另一方面也解决了大规模图的效率问题。这里提出三种计算Distance的方法，结合之前普渡大学Prof. Lipan的工作，可以看出来distance在解决GNN问题的重要作用。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第十三章《基于知识图谱的搜索与推荐》的14条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回
开放-封闭原则（OCP，Open - Closed Priciple） 1 前言 害羞地看完了《单一职责简述》，自然想到了另外一个重要的原则——开放&封闭原则 开放&封闭原则是程序设计的一个重要原则，
开放&封闭原则是程序设计的一个重要原则，相比于著名的SPR，这个原则可能不太容易被人们记住，但是这个原则却不容忽视
本文是一篇关于特征工程的总结类文章，如有不足之处或理解有偏差的地方，还望大家多多指点。
长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。 它似乎是实现时间序列预测的完美方法，事实上，它可能就是。 在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完
公式就不在这推导了，理解起来也很简单的，画个venn图就行，我们接下来通过例子来看贝叶斯公式是如何应用在分类问题中的。 假如我们现在有如下样本：
原文链接：http://www.uml.org.cn/ai/201811022.asp
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