---- 自从我毕业以来，先是火机器学习，然后火大数据，之后火深度学习，现在火人工智能这些算法领域。...首先，转机器学习的难度如何评估？ 今天一大早，我在刷知乎的时候，刷到这个题目非计算机专业学生如何转行AI，并找到算法offer?...一些资料 很多转行的朋友会问我，到底看什么书会比较好，我刚开始会推荐一堆，后来自己想了想发现，还是太天真，大家工作忙的要死，看一本就很难了，别说一堆。...我最后就浓缩了三本:：周志华老师的西瓜书（《机器学习》周志华 清华大学出版社），李航的带你玩转基础理论（《统计学习方法》李航 清华大学出版社），经典厕所读物（《数学之美》吴军 人民邮电出版社）。...除此之外，在coursera上找吴恩达（Andrew Ng）教授的机器学习课程，他把要用到的数学知识也做了简单的讲解，机器学习方面的理论和算法讲的也很详细，而且很基础，肯定可以看懂。
引言 在之前学习机器学习技术中，很少关注特征工程(Feature Engineering)，然而，单纯学习机器学习的算法流程，可能仍然不会使用这些算法，尤其是应用到实际问题的时候，常常不知道怎么提取特征来建模...特征工程子问题 1、机器学习中的特征 在机器学习和模式识别中，特征是在观测现象中的一种独立、可测量的属性。选择信息量大的、有差别性的、独立的特征是模式识别、分类和回归问题的关键一步。...最初的原始特征数据集可能太大，或者信息冗余，因此在机器学习的应用中，一个初始步骤就是选择特征的子集，或构建一套新的特征集，减少功能来促进算法的学习，提高泛化能力和可解释性。...6、特征学习 特征学习是在原始数据中自动识别和使用特征。 现代深度学习方法在特征学习领域有很多成功案例，比如自编码器和受限玻尔兹曼机。...它们以无监督或半监督的方式实现自动的学习抽象的特征表示（压缩形式），其结果用于支撑像语音识别、图像分类、物体识别和其他领域的先进成果。
我觉得未来算法的趋势应该是深度学习方法+传统的机器学习方法。...这样说的原因在于我了解到了我之前参加的CAIL2018比赛的第一名有一个任务用的就是这两者的结合（一种方法是将深度学习的特征向量作为传统机器学习的输入）。...目前经典的机器学习算法我觉得有两个：SVM和决策树系列。所以目前先从SVM开始整理下，巩固下记忆。...曾经因为SVM的出现，淹没了之前的一次深度学习革命。...但是现在深度学习找到突破口又一次卷土重来，淹没了SVM，但是在一些和计算机交叉的领域，SVM还是有自己的一席之地，因为，并不是任何任务都能用深度学习来做的，比如一些小数据。
据外媒报道，深度学习可帮助我们更新食谱。想象一下你最喜欢的首选食谱变成符合任何不同地区饮食文化的传统技艺和食材。例如，意式宽面，但是日本菜或埃塞俄比亚菜系里自然形成的一种意式宽面。...这做起来未必简单或顺理成章，但由法国、美国和日本研究人员组成的团队开发的一种新的机器学习算法提供了基于神经网络和大量食物数据的自动化解决方案。...即使是想对食谱进行统计分析，似乎都是自然而然的事情，特别是在各种饮食文化持续地融合的情况下。...这部分是一个相当典型的机器学习分类问题。系统的下一个部分是针对食谱的风格混合，并将其可视化为牛顿图（Newton diagram），在二维坐标图中显示了数据内的混合。
随着大数据时代的发展，诞生了一大批大数据时代下的新数据库产品，如今MongoDB、Redis、HBase这些NoSQL数据库已经成为了互联网开发的新标配，SQL一统江湖的时代不复存在了。...然而，如果你觉得只要学习了上边这几种NoSQL你就抓住了大数据时代的话，你可就大错特错了！...华章妹给大家介绍几种适合不同场景的小众数据库。这些数据库尽管小众，但是在它们自身擅长的场景中却能够发挥出远大于大众数据库的作用。...因此如果你的需求比较特殊，大众数据库产品无法很好的满足你，那么这些小众数据库没准更适合你。 01 ClickHouse 开源技术早已成为整个软件行业的基石和创新来源。...02 InfluxDB 时序型数据库是存放时序数据的专用型数据库，并且支持时序数据的快速写入、持久化、多纬度的实时聚合运算等功能。
在权益证明中，如果参与者想尝试发展错误链，那么他们将会受到惩罚，然而，在工作量证明机制中，在错误链上挖矿的参与者将会建立分支，而且不会得到在一条规范链上挖矿的奖励。
2024 年即将到来，可以为新的一年做计划了，思考我们可以在未来一年中做些什么或学习些什么。这篇文章想做的是寻找新的一年中可以学习的框架，了解它们的功能，并找出它们特别之处。...Solid.js - 一流的 reactivity ↔️ Solid.js示例 适合人群： 如果你想要高度 reactivity 的代码 现有 React 开发者，希望尝试性能高、学习曲线低的框架 Solid.js...Svelte - 简单而有效 Svelte演示 适合人群： 你想要一个易于学习的框架 简单易写、快速执行的代码 Svelte[6]是另一个试图通过尽可能简单和初学者友好来简化并加快 Web 开发的框架...Qwik - 非常快 Qwik演示 适合人群： 如果你想要一个高性能的 Web 应用 现有 React 开发者，希望尝试性能高、学习曲线低的框架 我们最后但同等重要的框架是Qwik[7]。
首先在信息大爆炸时代，人人都是信息源，博客太多太多，这是信息太多带给学习者的困扰。...至于个人觉得不错的spark学习相关的公众号在这里就不推荐了，你懂的。。。。...spark源码的阅读确实很有必要，但绝对不是在刚刚开始学习的时候，这点大家切鸡切鸡！...这跟学习一门技术是一个道理。 怎么办？ 讲了这么多，怎么没有给出解决方案来？...我见过很多人成功转行大数据，静下心来自己订制学习计划、准备面试、入职、项目实战、进阶、再学习、再实战、再进阶，自己给自己形成一个良性循环！
当别人称你为工程师的时候，至少是需要严谨的风格。技术的严谨是最基础的品质，不要说如履薄冰的心态。如果不严谨和没有一个颗如履薄冰的心态，生产问题只会越来越多。
#E5E5E5 1PX DASHED; } .RB-D{ BORDER-RIGHT: #E5E5E5 1PX DASHED; } 开始想是不是在顶部定义...学习……
按官方DEMO的这种方式，只能有一个线程去消费消息，而消费Binlog涉及访问数据库、同步新数据到数据库/ES/缓存，都是些耗时的I/O操作。
作为一枚喜欢追（蹭）热点的小编，刷热点文献是常规操作，原本以为看研究类paper只能分享点研究思路、数据资源...没想到挖到一个单细胞数据+实验流程/分析流程+...
学习=枯燥? 网络学习新时代，让你留在家里也能享受到学习的乐趣，轻轻松松吸收最有营养的新见闻。赶紧看看当下备受关注的3个新学习模式，说不定启发你寻找最适合自己的学习新道路，追上网络学习时代步伐！...自主式学习模式(self-access learning)引导学生充分利用多元化的学习资源，在学习过程里给予知识补充及支持。 相信大家都听说或使用过在线学习课程 “慕课”。...爱玩的你有听过游戏化学习（Learn Through Play）? 著名游戏化学习研究者Karl Kapp所说：“学习游戏化是采用游戏方式、视觉和思维吸引学习者、鼓励促进学习及解决问题。”...通过玩游戏，让学习变得更有趣、更有效，为学生造了一个轻松、愉快、积极的环境，提高学习主动性和创造性。 目前，国际上与国内对于游戏化学习发展都在构思和研究。...与传统教育不同，经验学习法有五大重要元素：1. 学习者亦是参加者；2. 培养学习主动性；3. 增加学习活动的实用性；4. 注意反省的重要性；5. 将所学转化到实用工作中。
问题:这个数据库表存在多少问题？ 主键问题 大小写问题 命名问题 类型问题 长度问题 密码问题 关键字问题 约束问题 存储问题 业务问题 优化等其它问题 案例2 ?...实体对应数据库就是表，实体中的实例就是一行行的数据 分类方式 5W1H ?...3.就你用到的公司产品有关数据库方面给出自己的改进建议。...可以考虑制定一个统一的命名规范文档，所有数据库都按照规范来进行设计，这样在其他人接手和理解上能有一定的帮助，而不是完全依赖字段描述。...数据库结构：很多业务流程的查询需要进行大量的跨表查询，后续项目或许可以考虑根据实际的业务逻辑，对数据库的结构进行设计。
| 导语 最近，Nature发表了一篇关于深度学习系统被欺骗的新闻文章，该文指出了对抗样本存在的广泛性和深度学习的脆弱性，以及几种可能的解决方法。...深度学习在现实生活中的应用越来越广，然而越来越多的例子表明，深度学习系统很容易受到对抗样本的欺骗。那么，AI到底是怎么“想”的？为什么这么容易被骗？...为了深入解释这种差异，下文首先对深度学习常用的模型进行简单介绍，再对深度学习模型所学习得到的特征进行可视化来解释深度学习模型在图像方面的优势，并通过相关实验研究深度学习模型到底在“想”什么、学习了什么。...1、深度学习常用模型以及特征可视化 深度学习常用模型之一的Alexnet模型：Alexnet模型通过多层卷积以及max-pooling操作，最后通过全连层得到最后预测结果，通过计算损失L来刻画网络预测结果与我们人工标注类别的差异大小...图6：不同层次特征可视化结果（图片来源：文献13） 2、深度学习模型到底学习了什么？ 那么，深度学习模型到底都在学习什么呢？
诚然，神经网络与深度学习是一个立体的领域，仅从数学层面或代码层面学习，难免以偏概全，无法融会贯通。...正因为如此，韦德曼提出了一种全新的学习方法：同时从数学、示意图、Python代码三个维度立体地理解每一个概念，从而领略深度学习领域的全貌。 想象你要构建自己的深度学习大厦。...你或许钟情于算法，又或许习惯于视觉型学习，但唯有进行「升维思考」，你才能建造出多面玲珑的建筑。 韦德曼提出以如下步骤学习导数、嵌套函数、链式法则等概念。...对理解深度学习而言，第二种表示形式比第一种更为重要。...一书中，你可以通过上面这种多维度学习方式理解所有重要的深度学习概念，并运用这一块块「砖」，从零开始构建深度学习模型。
路是通的， 而且是双向通的。所以会有tcp的三次握手确认包。一次客户端的syn+一次客户端ack包 = 客户端到服务端的路是通的，反过来亦是如此。TCP涉及阶段...
1，概念 1）数据库 数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 数据库中存储的是数据及数据之间的关系。...正常情况读写文件系统比数据库快一到两个数据级； 数据库的查询，大量并发的时候可能最浪费时间的是connect和close。 数据库的优势是体现的大量数据的查询、统计以及并发读写，不是在速度上。...2）数据库数据特点 永久存储、有组织、可共享。...（数据的最小存取单位是数据项） 3）数据库系统的特点 ①数据结构化 ②数据的共享性，冗余度，易扩充 ③数据独立性高 数据独立性包括：物理独立性和逻辑独立性 a)物理独立性(外模式\模式映像)： 用户程序不需要了解...b)逻辑独立性（模式\内模式映像）： 逻辑独立性是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的，即，当数据的逻辑结构改变时，用户程序也可以不变。
事务可能会失效的一些常见情况包括: 未捕获异常: 如果一个事务方法中发生了未捕获的异常，并且异常未被处理或传播到事务边界之外，那么事务会失效，所有的数据库操作会回滚。...索引是数据库中用于提高检索速度和数据查询效率的数据结构。索引类似于书籍的目录，它可以帮助数据库引擎快速定位到存储数据的位置，而不必逐行扫描整个表。...索引的优点包括提高数据检索速度、加速数据排序和减少数据库的I/O操作。然而，索引也有缺点，如占用额外的存储空间、影响插入和更新操作的性能以及可能导致查询性能下降等。 什么情况下索引会失效 ？...订阅 MySQL binlog，再操作缓存 「先更新数据库，再删缓存」的策略的第一步是更新数据库，那么更新数据库成功，就会产生一条变更日志，记录在 binlog 里。...下图是 Canal 的工作原理： 所以，如果要想保证「先更新数据库，再删缓存」策略第二个操作能执行成功，我们可以使用「消息队列来重试缓存的删除」，或者「订阅 MySQL binlog 再操作缓存」，这两种方法有一个共同的特点
本文将回答以上部分问题，并揭示目前机器学习遇到的挑战和困难，进一步通过具体行业案例提出最佳解决方案。 ? 机器学习不仅仅是培养模型 不少数据科学家对机器学习还存在普遍误解。...由于获取的数据太多，需要一位领域专家指导团队从庞大的数据库中挑选出合适的数据集。有时专家的缺席也会成为项目瓶颈，因为核心企业运营已使他们应接不暇。...深度学习最主要的前提之一是数据增加后持续学习的能力，而这在大数据时代尤为有效（见下图）。这种持续学习的能力与近来硬件方面的发展（如图形处理器）互相结合，使大型深度学习工作的执行成为可能。...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。 ?...图形处理器：对深度学习框架进行快速部署和配置，以促成其最优表现，如TensorFlow。 h. 无代码建模：专为不会编码但想建构视觉模型的统计学家、项目专家以及管理人员设计。
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