R的bookdown扩展包是继knitr和rmarkdown扩展包之后， markdown格式的另一种扩展， 使得Rmd格式可以支持公式、定理、图表自动编号和引用、链接， 文献引用和链接等适用于编写书籍的功能。
首先，我们在MongoDB的官方文档中看到，MongoDb的2.4以上的For .Net的驱动是支持.Net Core 2.0的。 所以，在我们安装好了MangoDB后，就可以开始MangoDB的.N
Python中，matplotlib可以视为数据可视化的基准和主力。尽管有许多其他的可视化库，但是matplotlib已经确立了一个标杆，在许多情况下，它都是健壮、可靠的可视化工具。在标准的绘图工作中
近日，Google AI 宣布第二届 YouTube-8M 视频理解挑战赛正式开启，目前已经有 20 支队伍报名参赛。
百度在2017年发布了大规模的中文MRC数据集：DuReader。相比以前的MRC数据集，DuReader有以下特点：
AI 研习社按：本文由 Anthony Goldbloom 发布于 Kaggle 官方 blog，本文先是总结了 Kaggle 在 2017 年里取得的巨大成就，然后对 2018 的新工作做了展望。雷锋网 AI 研习社对本文进行了编译。Kaggler 们想知道将会发生哪些变化吗？那就赶紧过来看看吧！ 2017 年是 Kaggle 取得巨大发展的一年。这一年，除了加入 Google，我们还从一个主要关注机器学习竞赛的社区，扩展成一个更广泛的数据科学和机器学习平台。今年，我们的公开数据集的下载量和 Kaggle
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
https://github.com/DWCTOD/ICCV2021-Papers-with-Code-Demo
该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。
整理 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 近日，Google AI 宣布第二届 YouTube-8M 视频理解挑战赛正式开启，目前已经有 20 支队伍报名参赛。 YouTube-8M 是 Google 在 2016 年发布的大规模视频数据集，它包含 8,000,000 万个 YouTube 视频链接，并进行了视频层级（video-level） 的标注。 去年 2 月，谷歌对 YouTube-8M 进行了更新，新的数据集除了标签升级，还包含了预计算的音频特征，音频和视觉
你有没有想过是什么原因导致了这些排名的高差异?换句话说，为什么一个模型在私有排行榜上评估时会失去稳定性? 在本文中，我们将讨论可能的原因。我们还将学习交叉验证和执行它的各种方法。 模型的稳定性? 总
在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。在本文中，我们将介绍用于合并数据的三个函数merge、merge_ordered、merge_asof
智能流程自动化越来越被视为对机器人流程自动化的补充，它通过AI技术扩展了机器人流程自动化的范围。CIO和企业IT负责人应将这两种自动化技术之间的一些重要区别视为其技术路线图的一部分。
对于数据科学领域来说，现在是一个令人振奋的时期。它是新兴的研究领域，但是却在飞速的发展。如今数据科学领域需要大量的数据科学家，而他们在硅谷年人均收入则超过10万美元。哪里有优厚的薪酬，哪里就会有相当多的人会尽可能的拿到这样的薪酬。而数据科学技能的不足意味着很多人都要学习或者尝试着学习数据科学。 学习数据科学的第一步通常都是问问自己：我要怎样学习数据科学？这个问题的回复是我们要上一系列的课程和阅读一些书籍，并且我们需要先从线性代数或统计学开始学习。一年前，在学习过程中我也有过类似的经历。当时我不懂编程，但
今日凌晨，DataScience Inc. 发布了 DataScience Trends。 这是一个针对 GitHub 资源库的交互式数据分析与可视化工具，能方便地对各开源算法库的活动、状态、人气进行
本文探讨了使用一个变分自动编码器来降低使用Keras和Python的金融时间序列的维度。我们将进一步检测不同市场中的金融工具之间的相似性，并将使用获得的结果构建一个自定义指数。
原文：Daniel Coupal and Ken W. Alger 译者：牟天磊
殷达：加州大学洛杉矶分校（UCLA）二年级博士生。导师为Prof. Kai-Wei Chang。主要的研究方向为知识驱动的自然语言理解模型。目前已在ACL，EMNLP，NAACL，CIKM等会议以第一作者身份发表文章。
这些开源项目都是在语言模型领域具有重要影响力的优秀项目。它们共同的特点是强调了对大规模语言模型进行训练和推理的高效性、灵活性和可扩展性。无论是通过提供定制化的语言模型、支持并行计算和分布式训练，还是通过优化内存管理和硬件资源利用效率来提高运算速度，这些项目都致力于使得人工智能技术更加便捷、高效地应用于各个领域。如果您正在寻找一个功能强大且易于使用的开源语言模型项目，我强烈推荐阅读此篇文章。
2019年即将过去。国外最热论坛Reddit的机器学习板块，也为大家提供了一个优秀的学习讨论场所。
如果有人跟你谈索引，是不是你会第一时间想到数据库，那么索引解决了什么问题？比如查询SQL慢了，发生这种情况时，首先要做的事情之一是查看是否慢SQL走了数据库索引。
问题：在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
MIMIC-IV-ED 是一个大型的免费数据库，记录了2011年至2019年间急诊部门(ED)贝斯以色列女执事医疗中心的入院情况。该数据库包含约425,000个 ED 停留。生命体征，分类信息，药物协调，药物管理和出院诊断是可用的。所有数据都被确定为符合健康信息便携性和责任法(HIPAA)安全港条款。MIMIC-IV-ED 旨在支持各种各样的教育倡议和研究。
Hudi 提供不同的表管理服务来管理数据湖上表的数据，其中一项服务称为Cleaner（清理服务）。随着用户向表中写入更多数据，对于每次更新，Hudi会生成一个新版本的数据文件用于保存更新后的记录(COPY_ON_WRITE) 或将这些增量更新写入日志文件以避免重写更新版本的数据文件 (MERGE_ON_READ)。在这种情况下，根据更新频率，文件版本数可能会无限增长，但如果不需要保留无限的历史记录，则必须有一个流程（服务）来回收旧版本的数据，这就是 Hudi 的清理服务。
数字地球非洲的耕地范围地图非洲2019年 这些地图显示了2019年1月至12月期间以下国家耕地的估计位置，其中耕地被定义为至少0.01公顷（单个10米×10米像素）的土地，在播种/种植日期后的12个月内至少可收获一次。还指出，"这一定义将排除非种植的牧地和多年生作物，因为卫星图像可能难以将其与自然植被区分开来。"临时耕地范围地图的分辨率为10米，使用2019年的哥白尼哨兵-2号卫星图像建立。耕地范围地图是使用来自非洲东部、西部、北部和萨赫勒地区的大量训练数据，加上随机森林机器学习模型单独建立的。对用于制作耕地范围地图的方法的详细探索，可以在Jupyter Notebooks中的DE Africa的crop-mask中找到。最容易下载数据集的地方是AWS开放数据注册处前言 – 床长人工智能教程
来源：DeepHub IMBA本文共1500字，建议阅读8分钟本文作者将使用 HistGradientBoostingRegressor 进行测试。 Kaggle 决定将他们每月的表格竞赛延续到 2022 年这对于我们来说是非常好的消息。并且Kaggle 表示他们已经考虑大家的评论，所以我希望这意味着他们将不再使用庞大到使系统崩溃的数据集，这次1月的比赛数据集就不是很大。 在我看来，2022 年 1 月的竞赛问题是对涵盖几年时间的销售额的预测，这可以用机器学习构成一个时间序列。 我在下面的屏幕截图中包含了问
Kaggle 决定将他们每月的表格竞赛延续到 2022 年这对于我们来说是非常好的消息。并且也Kaggle 表示他们已经考虑大家的评论，所以我希望这意味着他们将不再使用庞大到使系统崩溃的数据集，这次1月的比赛数据集就不是很大。
选自Medium 作者：Nicolas Bortolotti 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 近日，一篇题为《Following Messi with TensorFlow and Object Detection》的教程文章展示了如何通过 TensorFlow 训练定制的目标检测模型，以专门定位和识别足球巨星梅西；同时作者也希望这一技术有助于催生出足球新战术，提升赛事水平。 我们之前曾把 TensorFlow 与目标检测模型结合使用，但使用的一直是预先设定的传统数据集，比如 COCO。这次的挑战将再高
继 Google Scholar（Google 学术搜索）之后，Google 又为科研工作者推出了一款重磅产品—— Google Dataset Search（Google 数据集搜索）。
多参数智能监测数据库（ＭＩＭＩＣ－ＩＩＩ）是一个免费开放的、公共资源的重症监护室研究数据库。该数据库于２００６年由美国麻省理工学院计算生理学实验室以及贝斯以色列迪康医学中心（ＢＩＤＭＣ）和飞利浦医疗共同发布，吸引了越来越多的学术界和工业界的研究人员采用该医疗数据库从事医疗研究。
说明：一个redis实例可以包含多个数据库，客户端可以指定连接某个数据库（与MySql客户端我们创建多个数据库类似）一个redis实例最多可以提供16个数据库，下标是从0到15，默认连接的是第0号数据库。
大型语言模型已经看到数万亿个tokens。然而，谁知道里面是什么？最近的工作已经在许多不同的任务中评估了这些模型，但是，他们是否确保模型没有看到训练甚至评估数据集？在这篇博文中，我们展示了一些流行的已经被 ChatGPT 记住的基准数据集，并且可以提示 ChatGPT 重新生成它们。
选自Machine Learning Plus 作者：Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考，让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级，L1 最简单，难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍，希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案，参见原文。 原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
【新智元导读】本月的最热机器学习项目出来了！Mybridge对过去一个月的近250个机器学习开源项目进行了排名，甄选出GitHub星数最多的10大热门项目。开源项目是机器学习研究的宝库，你一定能从中找到一个能启发你的有趣项目。
“最高法院见！”美国总统唐纳德·特朗普在4月26日通过推特表示，就下级法院搁浅他的国家安全政策提议进行回应。但是，把案子一路打到最高法院是个好主意吗？可能很快人工智能就能给出答案了。一项新研究表明，在预测最高法院判决方面，计算机比法律学者做得更好，即使它们了解的信息更少。 另有多项研究利用算法预测法官的行为。举个例子，一个2011年的项目通过1953年到2004年任意八位法官的投票来预测同一案件中第九位法官的投票，准确率达83%。一篇2004年的文章利用自1994年开始就出庭的九位法官的判决来尝试预测200
转载自 | 新智元 【介绍】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框，这是迄今的有对象位置注释的最大数据集。基于此数据集，谷歌将在ECCV 2018举办大型图像挑战赛。 2016年，谷歌推出一个包含900万张图片的联合发布数据库：Open Images，其中标注了成千上万个对象类别。从它发布以来，谷歌的工程师一直在努力更新和重新整理数据集，以为计算机视觉研究领域提供有用的资源来开发新的模型。 今天，谷歌宣布开放Open Image
---- 新智元编译 来源：research.googleblog.com 编译：小潘 【新智元导读】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框，这是迄今的有对象位置注释的最大数据集。基于此数据集，谷歌将在ECCV 2018举办大型图像挑战赛。 2016年，谷歌推出一个包含900万张图片的联合发布数据库：Open Images，其中标注了成千上万个对象类别。从它发布以来，谷歌的工程师一直在努力更新和重新整理数据集，以为计算机
今天，我们很高兴地宣布Visual Studio Code的三个新扩展的预览版发布，它们支持在容器中、远程物理或虚拟机上以及在Windows中的Linux子系统(WSL)上进行无缝开发。你可以通过安装远程开发扩展包立即开始使用。
（编者注：本翻译不代表登链社区的立场，也不代表我们（有能力并且已经）核实所有的事实并把他的观点分离开来。）
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机器学习有非常多令人困惑及不解的地方，很多问题都没有明确的答案。但在面试中，如何探查到面试官想要提问的知识点就显得非常重要了。
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有时候，我们试图使用一个值筛选数据框架，但是这个值不存在，这样我们会接收到一个空的数据框架，这不是我们想要的。我们想要的是，在数据框架中找到与这个输入值最接近的值。
因为文章开始的上古时期回答是正确的。web公开报告是不会即时对显示页面进行更新的。
数据就像是新的石油，而事实上只有少数几个大玩家才有强大能力去这控制这种新的货币。谷歌和脸书非常慷慨地免费提供自家最新型的机器学习算法和软件包，因为现在进入算法世界的门槛已经是相当低了。自从被史蒂夫• 鲍尔默冠以恶名到成为微软公司不可或缺的部分，开源已经走过了一段漫长的路程。大量的开源项目正在推动数据科学、数字分析和机器学习的发展。
【摘要】你的密码为什么老被盗？土豪们都喜欢用哪些密码？ 对于密码，我们已经知道了不少。比如，多数密码短小、简单、且容易破解。但我们对一个人选择某个密码的心理原因却所知甚少。在本文中，我们分析了包括企业
FreeBuf黑客与极客授权转载 摘自：www.FreeBuf.com 原文：http://www.freebuf.com/news/special/62052.html 对于密码，我们已经知道了不少。比如，多数密码短小、简单、且容易破解。但我们对一个人选择某个密码的心理原因却所知甚少。在本文中，我们分析了包括企业CEO、科学家在内的1000万人们的密码选择，来看看密码背后所揭示的意义。 1000万个小窗口 你脑海中浮现出的第一个超级英雄是谁？从1到10你首先会想到哪个数字？最后一个问题，你会选择哪种鲜艳
Google 地球引擎中可用的潜在数据来源。 通过生态示例显示的数据集采样用例。 如何使用 Google 地球引擎访问重要的元数据。
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