现在，商汤科技也搞了一个，同样是其多年产学研积蓄后的成果转换，是其最新技术成果的集大成体现，是一整套完整的AI基础设施。
而这个时代的趋势，选择“机器学习”这个赛道就是正确的事，可能远远比你在工程领域去正确的做事，能收获更大的时代红利。让我产生这个想法，也是自己在招聘市场看到的现象，我们项目组要同时招聘Java工程师和算法工程师，从薪资、经验、发展三个方向来看，算法工程师这个职位都是完胜的。
随机函数模型是理解各种随机过程和算法的一个重要概念，在软件工程、算法设计以及系统分析中有着广泛的应用。简而言之，随机函数模型是一种用于描述具有随机性的系统或过程的数学模型，它能够帮助我们预测和分析在不确定性下的系统行为。
如果现在有一个需求，要求编写一个求 2 个数字中最小数字的函数，这 2 个数字可以是 int类型，可以是 float 类型，可以是所有可以进行比较的数据类型……
在这里，typename T 定义了一个类型参数，它在函数模板被实例化时将被具体的类型替换。例如，如果你用 int 类型实例化该模板，编译器将生成一个接受 int 参数并返回 int 类型值的函数，T代表类型
最近的工作中，要实现对通信数据的CRC计算，所以花了两天的时间好好研究了一下，周末有时间整理了一下笔记。
研究团队对处理器中的每一个量子比特的噪声逐一进行测量，推测出了零噪声情况下系统的状态。
线性模型LR(没有考虑特征间的关联)——>LR +多项式模型（特征组合，不适用于特征稀疏场景，泛化能力弱）——>FM（适用于稀疏特征场景*，泛化能力强）——>FFM【省去零值特征，提高FFM模型训练和预测的速度，这也是稀疏样本采用FFM的显著优势】
感觉明天就可以结束了。。。。加油！！！！！！！学校什么时候解封，要疯了。。。。。。。
🍉 CSDN 主页：https://yetingyun.blog.csdn.net/
对于分类问题，最主要的任务就是找到对应数据合适的分类。而机器学习的另一项任务就是回归，比如CTR预测之类的。ml算法按照有无label可以分为有监督学习和无监督学习，对于无监督学习的算法比较经典的有聚类算法，有监督的相对来说较多，回归类算法基本都是的。按照参数有可以划分成有参数模型和无参数模型和半参数模型，有参数模型有两个特征，一个是用参数代表从训练数据中获得的信息，只有当target function包含在了hypothesis set里面才会收敛。无参数模型是没有参数的，直接存储所以的训练数据，也就是不再用参数代表训练数据，比如KNN，无训练过程，而且一定收敛。对于半参数模型，参数一定有，但是一定收敛，最经典的就是神经网络模型，神经网络模型在理论上是可以拟合所有的target function，所有只要训练数据够多，一定可以收敛，因为他的hypothesis set包含了所以的target function。 如何选择算法，需要考虑两个方面：首先是使用这个算法的目的是什么，想要完成什么任务，其次就是数据怎么来，规模多大。开放ml程序一般要经历一下步骤，首先是收集数据，准备输入数据，也就是数据预处理，分析输入数据，训练算法。
我们知道前后端分离，前端一般按后端写好的接口去开发，那么就需要我们明细后端接口数据等，需要写接口文档，前端按照接口文档去开发
OpenCV 4.4.0 于2020年7月18日正式发布，不得不说OpenCV 作为最大开源的图像处理工具，提供的内容太全面了，对小白友好度很高。不仅算法众多，而且文档、源码、各平台下的SDK都极易获取/访问。
本期开始之前，小编想问大家一个问题：对于一场数学考试，分数高的应试者一定比分数低的应试者能力高吗？答案显然是否定的。那如何通过一场测试来衡量一个人在某方面的能力呢？当然是项目反应理论(item response theory, IRT)！[1]
来源：我爱计算机视觉。分享一篇新出的论文 End-to-end Lane Shape Prediction with Transformers，该文为车道线检测问题建立参数模型，使用Transformer捕获道路中细长车道线特征和全局特征，所发明的车道线检测算法与以往相比，可端到端训练、参数量更少、速度更快（高达420 fps，单1080Ti）。
模板编程分两种，分别是算法抽象的模板、数据抽象的模板。算法抽象的模板以函数模板为主，数据抽象的模板以类模板为主。
我们在先前的博文中提到过函数重载交换函数swap，但是使用函数重载有几个不好的地方： 1、重载的函数仅仅是类型不同，代码复用率比较低，所有的重载函数中只有数据类型不同，其他的都基本相同， 只要有新类型出现就需要用户自己增加对应的函数 2、代码可维护性低，其中某一函数出错可能会导致所有重载都出错
＼＼\ ⱶ˝୧(๑ ⁼̴̀ᐜ⁼̴́๑)૭兯 //／／ ＼＼\ ⱶ˝୧(๑ ⁼̴̀ᐜ⁼̴́๑)૭兯 //／／ ＼＼\ ⱶ˝୧(๑ ⁼̴̀ᐜ⁼̴́๑)૭兯 //／／
分享一篇新出的论文 End-to-end Lane Shape Prediction with Transformers，该文为车道线检测问题建立参数模型，使用Transformer捕获道路中细长车道线特征和全局特征，所发明的车道线检测算法与以往相比，可端到端训练、参数量更少、速度更快（高达420 fps，单1080Ti）。
当前随着深度学习算法的的快速发展，出现了很多特征提取网络结构，可以提高算法的精度。但是需要在大数据集上对这些特征组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。有些特征专门针对某些模型和某些问题，或者只针对小规模数据集;而一些其他的模型，如批处理标准化和剩余连接，适用于大多数模型、任务和数据集等。本文假设这些通用的模型包括：Weighted-Residual-Connections (WRC),Cross-Stage-Partial-connections(CSP), Cross mini-Batch Normalization (CmBN), Self-adversarial-training (SAT) andMish-activation。本文使用的一些新的网络结构包括：WRC，CSP，CmBN，SAT，Mish激活，马赛克数据增强，CmBN，DropBlock正则化和CIoU损失，并结合其中的几项来达到SOTA的表现结果。经过测试在MS COCO数据集上使用Tesla V100 GPU实时处理速度达到65FPS，精度为43.5％AP（65.7％AP50）。
使用函数重载虽然可以实现，但是有一下几个不好的地方： 1. 重载的函数仅仅是类型不同，代码复用率比较低，只要有新类型出现时，就需要用户自己增加对应的函数 2. 代码的可维护性比较低，一个出错可能所有的重载均出错
模板特化（template specialization）不同于模板的实例化，模板参数在某种特定类型下的具体实现称为模板的特化。模板特化有时也称之为模板的具体化，分别有函数模板特化和类模板特化。
KNN（K近邻）算法是懒惰学习的一个典型示例。之所以称为“懒惰”并不是由于此类算法看起来很简单，而是在训练模型过程中这类算法并不去学习一个判别式函数(损失函数)而是要记住整个训练
前言：在C++编程的广阔天地中，模板和仿函数是两大不可或缺的工具。模板以其强大的类型抽象能力，使得代码复用和泛型编程成为可能；而仿函数，则以其函数对象的特性，为算法和容器提供了灵活多变的操作方式。然而，这两者的深入理解和应用，往往需要程序员具备扎实的编程基础和丰富的实践经验
什么是参数机器学习算法并且它与非参数机器学习算法有什么不同? 本文中你将了解到参数和非参数机器学习算法的区别。 让我们开始吧。 学习函数 机器学习可以总结为学习一个函数(f)(f)，其将输入变量(X
2023年6月26日——上海合见工业软件集团有限公司(简称“合见工软”)与北京华大九天科技股份有限公司(简称“华大九天”)联合宣布，将携手共建数模混合设计与仿真EDA联合解决方案。基于合见工软自主知识产权的商用级别高效数字验证仿真解决方案UniVista Simulator(简称UVS)，以及华大九天自主知识产权的高速高精度并行晶体管级电路仿真工具Empyrean ALPS®(简称ALPS)，打造全面的数模混合设计仿真方案，助力中国芯片设计企业解决数模混合仿真的挑战。
提笔写下浅谈影像组学几个字，我略微有点忐忑以及不安，史诗般的宏大题目，怕自己HOLD不住，但在这个满世界人工智能的时代，不做点严肃文学科普工作，不是我的风格，毕竟，我下楼吃碗面，老板都跟我说，根据他潜心研究搭建的“基于环境、气候、人群活动等指标的无监督多参数自我学习本店客流量预测模型”显示的结果，我今天会成为他第123个客户，我略带深沉的问他“那你的模型预测准确度有多少？”，老板谦虚的说道“我的模型一直在自我进化，目前大概徘徊在50.9%”，我说兄弟，是时代埋没了你，你应该去BAT做高级算法工程师或者去买彩票，面馆老板虽然嘴上没说，但我知道他心里一定一阵窃喜，因为今天他给我的牛肉面里多放了半块牛肉。
C++中模板的作用是支持泛型编程。==泛型编程=是一种编程范式，它只考虑算法或数据结构的抽象，而不考虑具体的数据类型。通过使用模板，可以编写一种通用的算法或数据结构，而不需要为每种数据类型都编写一遍相关代码。模板可以用于函数、类、结构体等地方，以实现通用的算法和数据结构。使用模板可以提高代码的复用性和可读性，减少代码的重复编写。
作者 | 百度智能云技术站 人们对自动驾驶的概念已经不再陌生，但是很多人想象不到，自动驾驶的背后，是一个个依赖模型训练出来的 AI 能力。任何一个小的驾驶体验的提升，背后都是汽车厂商投入大量资源和时间用于模型训练的结果。 在自动驾驶模型研发过程中，汽车厂商一般遵循“模型选型 - 模型训练 - 模型上车”的开发步骤。 在模型选型方面，每年工业界与学术界都会提出大量的模型，不同模型有什么优势，什么样的模型适合自己，厂商在挑选合适的模型上存在挑战。 在模型训练方面，大多数模型更侧重于算法的实现，关注易用性和模型
C++20使用std::format替代printf，丰富了I/O流，chrono增加了对日历和时区的支持，增加std::atomicstd::shared_ptrstd::atomic等，使用std::source_lacation替代_LINE_、_func_宏，使用std::span表示一个片段。
计数模型 : 选取方案 , 不定方程解 , 非降路径问题 , 拆分方案 , 放球方案 ;
机器学习(ML)是一组技术，允许计算机从数据和经验中学习，而不是要求人类手工指定所需的行为。ML在AI的学术领域和工业领域都越来越重要。本课程提供了一些最常用的ML算法的广泛介绍。它还将介绍一些关键的算法原理，这些原理将作为更高级课程的基础，如CSC412/2506(概率学习和推理)和CSC413/2516(神经网络和深度学习)。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在构建模型时，调参是极为重要的一个步骤，因为只有选择最佳的参数才能构建一个最优的模型。但是应该如何确定参数的值呢？所以这里记录一下选择参数的方法，以便后期复习以及分享。 （除了贝叶斯优化等方法）其它简单的验证有两种方法：1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。2、通过交叉验证的方法，逐个来验证。 很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下 sklearn 的 cross_val_score： 我使用是cross_
深度学习广泛用于各种人工智能任务中，传统的深度学习加速器侧重于面向数据流的计算架构优化。然而传统冯·诺依曼体系结构所带来的「存储墙」问题日益突显，计算单元与存储单元间的频繁数据搬移造成了大量的能耗。
思索了很久到底要不要出深度学习内容，毕竟在数学建模专栏里边的机器学习内容还有一大半算法没有更新，很多坑都没有填满，而且现在深度学习的文章和学习课程都十分的多.
一般情况下k-Nearest Neighbor (KNN)都是用来解决分类的问题，其实KNN是一种可以应用于数据分类和预测的简单算法，本文中我们将它与简单的线性回归进行比较。
泛型即是指具有在多种数据类型上皆可操作的含意。 泛型编程的代表作品：STL 是一种高效、泛型、可交互操作的软件组件。泛型编程最初诞生于 C++中, 目的是为了实现 C++的 STL(标准模板库)。其语言支持机制就是模板。模板的精神其实很简单:参数化类型。换句话说,把一个原本特定于某个类型的算法或类当中的类型信息抽掉,抽出来做成模板参数 T。
作者介绍：苗枫，华中科技大学管理学院18级博士研究生，本科时全国大学生数学建模国赛一等奖，并多次带队获得美国数学建模竞赛一等奖
摘要：时间序列一般是指对某种事物发展变化过程进行观测并按照一定频率采集得出的一组随机变量。时间序列预测的任务就是从众多数据中挖掘出其蕴含的核心规律并且依据已知的因素对未来的数据做出准确的估计。由于大量物联网数据采集设备的接入、多维数据的爆炸增长和对预测精度的要求愈发苛刻，导致经典的参数模型以及传统机器学习算法难以满足预测任务的高效率和高精度需求。近年来，以卷积神经网络、循环神经网络和 Transformer 模型为代表的深度学习算法在时间序列预测任务中取得了丰硕的成果。为进一步促进时间序列预测技术的发展，综述了时间序列数据的常见特性、数据集和模型的评价指标，并以时间和算法架构为研究主线，实验对比分析了各预测算法的特点、优势和局限；着重介绍对比了多个基于 Transformer 模型的时间序列预测方法；最后结合深度学习应用于时间序列预测任务存在的问题与挑战对未来该方向的研究趋势进行了展望。（文末附论文下载地址）
【导读】今天分享一篇清华大学刚出的论文，研究思路很新颖。现在很多论文都是改模型，但本文介绍的论文更多的是从数据角度（颜色空间）来分析，也有点像数据增广的意思。在常用的图像分类数据集上，改进效果十分明显。
b. 当时投递简历时调研了一下，大文娱、本地生活以及飞猪，据说都不是太核心，竞争较小。
最近在读《SRE Google运维解密》第20章提到数据中心内部服务器的负载均衡方法，文章对比了几种负载均衡的算法，其中随机选择算法，非常适合用 Numpy 模拟并且用 Matplotlib 画图，下面是我的代码：
送给刚踏入数模路上的萌新们 这里不会引用任何官方术语，均为我个人的理解，所以小伙伴们放心阅读 前面如果觉得很枯燥，可以调到后面，后面会提供干货 顺便打个广告，嘿嘿，喜欢我的朋友可以关注下本站，还有我的公众号:) 公众号: ikang_ji 一、 什么是数学建模 数学建模概括下来就是，对实际生活中的问题，通过建立数学模型，然后利用编程解出，得到一个决策，这个决策就是最终的结论，数学建模的产物会是一篇论文，该论文包括 问题分析、模型建立、模型求解、综合总结、模型拓展等。也就是看你论文的人知道，你是怎么解决这
振弦传感器：（vibrating wire sensor）是以拉紧的金属钢弦作为敏感元件的谐振式传感器。当弦的长度确定之后，其固有振动频率的变化量即可表征钢弦所受拉力的大小。根据这一特性原理，即可通过一定的物理（机械）结构制作出测量不同种 类物理量的传感器（如：应变传感器、压力传感器、位移传感器等），从而实现被测物理量与频率值之间的一一对应关系，通过测量频率值变化量来计算出被测物理量 的改变量。
建立一个通用函数，其函数返回值类型和形参类型可以不具体制定，用一个虚拟的类型来代表。
早在北宋年间，中国的毕昇就已经发明了泥活字，标志着四大发明之一的活字印刷术正式诞生，从此文化传播取得了革命性突破，各种文学作品得以走进千家万户。倘若这项技术还没有被发明，那么恐怕我们现在的书本都还得靠逐字手抄传播，效率是非常低的
选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
