降维，异常检测，推荐系统，大规模机器学习 数据压缩 降维问题 假设我们未知两个的特征： ?1 :长度, 用厘米表示； ?2：是用英寸表示同一物体的长度。 这给了我们高度冗余表示，也许不是两个分开的特征
K-均值算法也可以很便利地用于将数据分为许多不同组，即使在没有非常明显区分的组群的情况下也可以。下图所示的数据集包含身高和体重两项特征构成的，利用 K-均值算法将数据分为三类，用于帮助确定将要生产的 T-恤衫的三种尺寸。
本周主要是介绍了两个方面的内容，一个是如何进行大规模的机器学习，另一个是关于图片文字识别OCR 的案例
在低方差的模型中，增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果。但是当数据集增加到100万条的大规模的时候，我们需要考虑：大规模的训练集是否真的有必要。获取1000个训练集也可以获得更好的效果，通过绘制学习曲线来进行判断。
目标检测是计算机视觉领域的基础性任务之一，并且赋能大量的下游应用。当前目标检测器存在的一大挑战是标签分配问题。特别地，如何定义每个目标的正样本和背景的负样本始终是一个悬而未决的难题。数十年来，目标检测中的正样本一直是候选框，它与真值框的 IoU 大于阈值。现代检测器在图像网格上预定义数千个锚框，并在这些候选框上执行分类和回归任务。这种基于框的标签分配方法被称为「框分配」。
计算机视觉是一门通过研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科。“一图胜千言”，人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介，人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1]。相对于人类高效的图像信息提取能力，计算机在图像信息的理解上仍然效率低下。
聚类算法（非监督学习算法）。我们将要让计算机学习无标签数据，而不是此前的标签数据。
选自Medium 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 不久前，Coursera 上放出了吴恩达 deeplearning.ai 的第四门课程《卷积神经网络》。本文是加拿大国家银行首席分析师 Ryan S
从How-Old.net说起 大家是否玩过How-Old.net呢？ 这个网站能够推测出相片中人物的年龄与性别~ 好神奇~想知道它是如何实现的吗？ 在它的背后，使用了人脸识别、 机器学习、
1. 引言(Introduction) 1.1 Welcome 1.2 什么是机器学习(What is Machine Learning) 1.3 监督学习(Supervised Learning) 1.4 无监督学习(Unsupervised Learning) 2 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示(Model Representation) 2.2 代价函数(Cost Function) 2.3 代价函数 - 直观理解1(Cost Function - Intuition I) 2.4 代价函数 - 直观理解2(Cost Function - Intuition II) 2.5 梯度下降(Gradient Descent) 2.6 梯度下降直观理解(Gradient Descent Intuition) 2.7 线性回归中的梯度下降(Gradient Descent For Linear Regression) 3 Linear Algebra Review 3.1 Matrices and Vectors 3.2 Addition and Scalar Multiplication 3.3 Matrix Vector Multiplication 3.4 Matrix Matrix Multiplication 3.5 Matrix Multiplication Properties 3.6 Inverse and Transpose
大数据学习有其特有的问题。具体来说，是计算问题。 如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有1亿条记录的训练集？
在路由器之上有路由实体，这些路由实体之间要交换路由信息。然后分布式的计算路由表，交给IP协议实体，然后IP协议实体根据路由表进行匹配，最后转发。
针对云计算系统在运行过程中由于计算节点空闲而产生大量空闲能耗，以及由于不匹配任务调度而产生大量“奢侈”能耗的能耗浪费问题，本文提出一种通过任务调度方式的能耗优化管理方法。
选自Medium 机器之心编译 参与：刘晓坤 你肯定经历过这样的时刻，看着电脑屏幕抓着头，困惑着：「为什么我会在代码中使用这三个术语，它们有什么区别吗？」因为它们看起来实在太相似了。 为了理解这些术语有什么不同，你需要了解一些关于机器学习的术语，比如梯度下降，以帮助你理解。 这里简单总结梯度下降的含义... 梯度下降 这是一个在机器学习中用于寻找最佳结果（曲线的最小值）的迭代优化算法。 梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度。 下降的含义是代价函数的下降。 算法是迭代的，意思是需要多次使用算法获取结果，以得到最
1950年代计算机发明以来，科学家便希冀着利用计算机创造出人工智能；然而，当时的硬件效能低落、数据量不足，随着通用问题解决机、日本第五代计算机等研究计划的失败，人工智能陷入了第一次的寒冬。 人工智能「现代鍊金术」的恶名，一直到1980年代开始才又复兴。此时科学家不再使用传统的逻辑推理方法，取而代之的是结合机率学、统计学等大量统计理论，让计算机能透过资料自行学会一套技能，称为「机器学习」。 机器学习方法有许多种不同的模型，此间爆发了两次浪潮，第一波兴盛的模型为「类神经网络」、又称人工神经网络。类神经网络在
去年 10 月，谷歌宣布首次实现「量子优越性」，用一台 54 量子比特的量子计算机实现了传统架构计算机无法完成的任务。谷歌称，在世界第一超算需要计算 1 万年的实验中，量子计算机只用了 3 分 20 秒。这被视为量子计算领域的里程碑事件，并登上了《自然》杂志 150 周年版的封面。
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载，这就是所
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个 CPU、多台服务器来分担负载，这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单，但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序，往往都是以一个 CPU，一块内存为基础来设计的，所以要让多个程序同时运行，并且协调运作，这需要更多的底层工作。
随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格，以及不断发展的网络，很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。当前，智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。 人工智能经历了三次飞跃阶段： 实现问题求解是第一次，代替人进行部分逻辑推理工作的完成，如机器定理证明和专家系统； 智能系统能够和环境交互是第二次，从运行的环境中对信息进行获取，代替人进行包括不确定性在内的部分思维工作的完成，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人； 第三次是智能系统，具有类
分布数据库定义：分布数据库是由一组数据组成的，这组数据分布在计算机网络的不同计算机上，网络中的每个节点具有独立处理的能力（称为场地自洽），可以执行局部应用。同时每个结点也能通过网络通信子系统执行全局应用。
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/51533549， 来自： shiter编写程序的艺术
根据开放 Web 应用程序安全项目(OWASP)，大约三分之二的 Web 应用程序安全漏洞是由不安全的编码实践造成的。这意味着，如果你是一名开发人员，你编写的代码中至少包含一个安全漏洞的可能性很高。
选自quantamagazine 作者：Erica Klarreich 机器之心编译 编辑：rome rome 计算机科学家组成的科研团队，为计算机领域中经典的最大流问题提出了一种速度极快的算法。最大流问题是一种组合最优化问题，讨论如何充分利用装置的能力，使得运输的流量最大以取得最好的效果。 这个问题在网络流理论中非常基础。「新算法快的离谱。其实，我本来坚信这个问题不可能存在这么高效的算法，」来自耶鲁大学的 Daniel Spielman 说道。 自 20 世纪 50 年代以来，人们一直在研究最大流量，当
来源：机器之心本文约3600字，建议阅读7分钟这项新研究被誉为“扣篮大赛中最精彩的扣篮”。 计算机科学家组成的科研团队，为计算机领域中经典的最大流问题提出了一种速度极快的算法。最大流问题是一种组合最优化问题，讨论如何充分利用装置的能力，使得运输的流量最大以取得最好的效果。 这个问题在网络流理论中非常基础。「新算法快的离谱。其实，我本来坚信这个问题不可能存在这么高效的算法，」来自耶鲁大学的 Daniel Spielman 说道。 自 20 世纪 50 年代以来，人们一直在研究最大流量，当时研究最大流是为了
No.10期 何谓大数据算法 Mr. 王：下面我们就来谈谈大数据算法与一般算法的区别和联系。 小可：好。 Mr. 王：前面我们讲了如何评价一个算法，在相对比较小的数据规模下，我们往往可以接受多项式时间算法。但是当数据量很大时，很多小数据量上我们能够在可以接受的时间内解决问题的方法，也都变得不再可以接受。虽然有些算法是多项式算法，但是它的高阶项指数却是非常大的，导致当数据规模大起来时，它的增长速度会变得非常快。对于较大的数据量，资源约束和时间约束都变得相对很苛刻，我们要对可以接受的时间界限进行重新思考。 小
计算机网络往往由多种不同类型的网络通过特殊的设备相互连接而成，本文简要介绍了转发器、集线器、网桥、桥接器、交换机、路由器等多种网络互连设备的功能原理。
算法是迭代的，意思是需要多次使用算法获取结果，以得到最优化结果。在数据很庞大的时候（在机器学习中，几乎任何时候都是），我们才需要使用 epochs，batch size，迭代这些术语，在这种情况下，一次性将数据输入计算机是不可能的。因此，为了解决这个问题，我们需要把数据分成小块，一块一块的传递给计算机，在每一步的末端更新神经网络的权重，拟合给定的数据。
由所有连接在因特网上的主机组成，这部分是用户直接使用的，用来通信(传送数据、音频或视频)和资源共享。
本文译自：https://blog.wolfram.com/2009/03/18/the-evolution-of-parallel-computing-with-mathematica/ 在 80 年代，我参加了一个科学演讲，是关于一种相当麻烦的方法来并行化当时存在的一个符号计算系统，我很快意识到我可以更优雅地为Mathematica带来并行性，这要归功于它的符号通信协议MathLink。这个协议让我不仅可以在同时运行的Mathematica内核之间交换数据，还可以交换程序。
本篇主要是对计算机网络一些核心思想理解，属于内功心法，初学者适合入门，非初学者可以学习其设计思想，总之希望帮助大家提高对网络的理解；
原作者：Radu Raicea 译者：刘勤 人工智能（Artificial Intelligence）和机器学习（Machine Learning）是当下最热话题。每天“AI”这个词都在耳边横飞。胸怀抱负的开发人员声称想要研究AI；经理们说想在服务中应用AI。但是，通常这些人不知道AI是什么。 本文将带你了解人工智能（AI）和机器学习（ML）的基本知识。你也会了解到机器学习中最火的方法——深度学习的工作原理。 本指南是用来科普的，所以不会涉及高等数学。 背景 了解深度学习的第一步是把握重要概念之间的区别。
在监督学习中，我们给学习算法一个数据集，比如一系列房子的数据，给定数据集中每个样本的正确价格，即它们实际的售价然后运用学习算法，算出更多的答案，我们需要估算一个连续值的结果，这属于回归问题
我们都熟悉“人工智能”这个词。但你最近可能听说过“机器学习” ( Machine Learning )和“深度学习” ( Deep Learning ) 等其他术语，它们有时会与人工智能 ( AI ) 互换使用。因此，人工智能、机器学习和深度学习之间的区别可能非常不清楚。 关于这个主题的文章通常都有很多的高等数学、代码，或者是其他令人困惑的高层次，以致于无法触及。 通过本文，您将了解AI和机器学习的基础知识。此外，您将了解最流行的机器学习类型深度学习是如何工作的。
先看操作系统相关知识的汇总，如下图所示。操作系统知识对于服务问题的排查定位十分重要，在面试时一般以了解和应用考察为主，面试题目占的比重一般不会太高。
在今年，计算机科学家学会了完美传输秘密，Transformer的进步神速，在AI的帮助下，数十年历史的算法被大大改进……
分布式数据库是由一组数据组成的，这组数据分布在计算机网络的不同计算机上，网络中的每个节点具有独立处理的能力（称为场地自治），它可以执行局部应用，同时，每个节点也能通过网络通信子系统执行全局应用。分布式数据库系统是在集中式数据库技术的基础上发展起来的，具体有如下特点：
神经网络和深度学习（二）——从logistic回归谈神经网络基础 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 之前学习机器学习的时候，已经学过logistic回归，不过由于神经网络中，一些思想会涉及到logistic，另外会拿一些神经网络用到的解决方案，以logistic来举例，更浅显易懂（例如BP算法）。 因此，这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等，主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容，其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
光流计算作为计算机视觉的一个长期基本任务，其重要性显而易见。由于运动视觉处理的特殊性，光流作为后面高级视觉处理的输入，对其准确度、实时性都有着极高的要求，光流计算的性能会直接影响其后的高级视觉处理。
吴恩达（Andrew Ng），毫无疑问，是全球人工智能（AI）领域的大 IP！然而，吴恩达从最早的 CS229，到后来的 deeplearning.ai 深度学习专项课程，还有其它 AI 资源，大神发布的 AI 知名课程和资料非常多。
下棋程序：E ：无数次下棋获得的经验；T :下棋；P ：与新对手下棋时的胜率有所提升。
今天的因特网无疑是有史以来由人类创造的、精心设计的最大系统、该系统由数以千计的计算机设备（计算机、平板电脑、智能手机）彼此相互连接构成，并且还有一批与因特网相互连接的物品比如游戏机、监控系统、汽车、医疗设备、智能眼镜、手表、运动手环等，随着5G时代的到来，万物互联也越来越称为可能，这里推荐一下 尤瓦尔·赫拉利 的《未来简史》，这个人的格局很高，他书中描述的未来也越来越成为现实，他写的文字能让你感觉到你更想变为计算机世界里的一片硅片。
visualgo是新加坡国立大学计算机学院一位很棒的博士老师Dr. Steven Halim 在2011年写的一个可视化数据结构和计算机常用算法的开源项目，虽然现在没有维护了，但不可否认他依旧是一个很棒的网站。它最初的目的是为了帮助他的学生更好地理解算法和数据结构，但随着时间的推移，它已经成为了一个广受欢迎的在线教育工具。
什么是图？它能用来干嘛？本文将以图文的形式带你解答上述疑惑，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
前述：人工智能与机器学习的演进 1950年代计算机发明以来，科学家便希冀着利用计算机创造出人工智能。然而当时的人工智能理论采用的是逻辑推理方法，需要百分之百确定的事实配合、在实务上不容易使用；再加上当时的硬件效能低落、数据量不足，随着通用问题解决机(General Problem Solver)、日本第五代计算机等研究计划的失败，人工智能陷入了第一次的寒冬。 人工智能「现代鍊金术」的恶名，一直到1980年代开始才又复兴。此时科学家不再使用传统的逻辑推理方法，取而代之的是结合机率学、统计学等大量统计理论，让
针对深度学习基础部分，有必要恶补一些吴恩达的深度学习课程，其实晚上有很多总结和笔记，本系列文章是针对黄海广大佬整理的《深度学习课程笔记(V5.47)》的总结和自己的理解，以便加深印象和复习。
课程b站视频地址: MIT 6.824 Distributed Systems Spring 2020 分布式系统
机器学习（十九） ——K-均值算法理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 K均值（K-Means）算法，是一种无监督学习（Unsupervisedlearning）算法，其核心是聚类（Clustering），即把一组输入，通过K均值算法进行分类，输出分类结果。 由于K均值算法是无监督学习算法，故这里输入的样本和之前不同了，输入的样本只有样本本身，没有对应的样本分类结果，即这里的输入的仅仅是，每个x没有对应的分类结果y(i)，需要我们用算法去得到每个x对应的y。 K均值算法，常用的场景包括市场分析
4、通道是一种通过执行通道程序管理I/O操作的控制器，它使CPU与I/O操作达到更高的并行度。
教学内容：本章在上一章知识表示的基础上研究问题求解的方法，是人工智能研究的又一核心问题。内容包括早期搜索推理技术，如图搜索策略和消解原理；以及高级搜索推理技术，如规则演绎系统、产生式系统、系统组织技术、不确定性推理和非单调推理。
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