这些都不是大数据的核心技术：Hive、Spark、Mahout、Storm、HBase。只是大数据核心技术的衍生技术。 我们知道大数据的发展经历了或者正在经历着：搜索引擎时代、数据仓库时代、数据挖掘时代、机器学习时代。
几周前，我介绍了相似图片搜索。 这是利用数学算法，进行高难度图像处理的一个例子。事实上，图像处理的数学算法，已经发展到令人叹为观止的地步。 Scriptol列出了几种神奇的图像处理算法，让我们一起来看
---- 新智元报道 编辑：David Joey 【新智元导读】DeepMind碾压人类高手的AI围棋大师AlphaZero，下一个目标是数学算法！现已发现50年以来最快的矩阵乘法算法。 下围棋碾压人类的AlphaZero，开始搞数学算法了，先从矩阵乘法开始！ 在昨天DeepMind团队发表在Nature上的论文中，介绍了 AlphaTensor，这是第一个用于为矩阵乘法等基本计算任务发现新颖、高效、正确算法的AI系统。 论文链接： https://www.nature.com/article
数学对于编程的重要性越来越强，数学是科学的基础，很多研究都依赖数学，数学更像是一个基石，走向更高层面的基石，如同要成为一个物理学家首先是一个数学家，要学好编程，必须数学要懂，在这有两个重要的字眼学好，要做编程数学不好也是可以做的，大部分的编程的场景对于高深数学应用相对比较少，所以很多数学不是特别好的人也能把编程做的不错，但如果涉及到深层算法，或者高性能框架方面的东西，数学不强要玩转相当费力，数学之于编程主要表现在两个层面一个思维逻辑，一个是编程里面复杂的数学算法需要数学基础。
提到香农定理，通信领域的小伙伴应该是非常熟悉的了，可称得上是该领域的「金科玉律」。1948 年，香农博士在《通信的数学原理》一书中提出了这一著名的定理。此后，香农定理成为现代信息论的基础理论，在通信和数据存储领域得到了广泛应用，并为今天通信的发展打下了坚实的理论基础。
本文来探讨 Power BI 中原生平滑曲线的实现。这要借助一些成熟的数学算法，我们并不打算研究这些数学算法的具体细节，而是仅仅给出 DAX 实现以及对比。
这篇文章主要介绍了python中的随机数种子seed()用法说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。
一提到编程，大家可能觉得晦涩难懂，没有一定的英语和数学思维基础的人，一大串的编程代码让人望而步，何况是中小学生。
2、确切性，算法的每个步骤都必须确切定义。 3、可行性，特定算法须可以在特定的时间内解决特定问题。
机器之心报道 编辑：杜伟 后香农时代的通信技术会如何发展？又有哪些值得业界关注的数学问题呢？在上月底结束的长沙「数学促进企业创新发展论坛」上，华为董事、战略研究院院长徐文伟抛出了后香农时代信息产业发展面临的了十大挑战数学问题。 提到香农定理，通信领域的小伙伴应该是非常熟悉的了，可称得上是该领域的「金科玉律」。1948 年，香农博士在《通信的数学原理》一书中提出了这一著名的定理。此后，香农定理成为现代信息论的基础理论，在通信和数据存储领域得到了广泛应用，并为今天通信的发展打下了坚实的理论基础。 信息论之父克
简单的说，任何定义明确的计算步骤都可称为算法，接受一个或一组值为输入，输出一个或一组值。
大数据文摘作品 作者：TirthajyotiSarkar 编译：丁慧、katherine Hou、钱天培 说到如何用Python执行线性回归，大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model，但事实是，Python至少有8种执行线性回归的方法，sklearn并不是最高效的。 今天，让我们来谈谈线性回归。没错，作为数据科学界元老级的模型，线性回归几乎是所有数据科学家的入门必修课。抛开涉及大量数统的模型分析和检验不说，你真的就能熟练应用线性回归了么？未必！ 在这篇文章中，文摘菌将介绍8种用Pyth
问题描述：任意大自然数，总是能分解为最多4个平方数的和，所谓平方数是指它是一个自然数的平方。例如：72884 = 4^2 + 138^2 + 232^2，33788 = 1^2 + 3^2 + 17^2 + 183^2。 感谢国防科技大学刘万伟老师提供的原始问题，感谢中国传媒大学胡凤国老师的交流，由于作者署名长度最多8个字符，我的就只显示一个姓好了^_^。 本文重点演示Python嵌套函数定义和标准库对象itertools.combinations()用法，并没有涉及复杂的数学算法，效率不是很高，后面再陆续
简而言之，任何定义明确的计算步骤都可称为算法，接受一个或一组值为输入，输出一个或一组值。(来源：homas H. Cormen, Chales E. Leiserson 《算法导论第3版》)
什么是算法？ 简而言之，任何定义明确的计算步骤都可称为算法，接受一个或一组值为输入，输出一个或一组值。(来源：homas H. Cormen, Chales E. Leiserson 《算法导论第3版》) 可以这样理解，算法是用来解决特定问题的一系列步骤（不仅计算机需要算法，我们在日常生活中也在使用算法）。算法必须具备如下3个重要特性： 有穷性，执行有限步骤后，算法必须中止。 确切性，算法的每个步骤都必须确切定义。 可行性，特定算法须可以在特定的时间内解决特定问题， 其实，算法虽然广泛应用在计算机领域，但却
简而言之，任何定义明确的计算步骤都可称为算法，接受一个或一组值为输入，输出一个或一组值。
Reddit 有篇帖子介绍了算法对我们现在生活的重要性，以及哪些算法对现代文明所做贡献最大。这个表单并不完整，很多与我们密切相关的算法都没有提到，如机器学习和矩阵乘法，欢迎你继续补充。
在计算机行业从事多年，现在最大的遗憾是大学期间如果数学在学的再好一点，再多看本书该有多好，如果早一点研究一点算法对今天的帮助该有多大，但这一切都是假如不会从头来过。数学是支撑计算机的灵魂，没有数学哪来的计算机一说，数学家是数学领域尖端技术的传播者和开拓者，数学领域经过这么多年的积累已经达到了非常高的层次，即使这样这门学科也需要前进，要应对别的学科的基础使用，数学是一种基础科目，几乎所有的物理学家同时是数学家，如果没有良好的数学基础不可能在物理领域有建树。
多年的java开发经验切入到新的领域，需要熟悉的新规则和技巧。 但对于人工智能来说，不是简单的熟悉一下新的规则那么简单的事情了，主要人工智能是一个综合性极强，而且对数学算法要求相当高。 人工智能是一个综合性极强的方向，涉及到的东西很多，真正在学习过程中需要有选择性的进行学习。对于人工智能需要的编程语言涉及面也比较广泛，python，java，lisp，c++等等 所以单一的编程语言根本无法搞定人工智能，即使把这些编程语言都掌握了还会有许多的领域需要探索学习，毕竟编程语言只是一种工具。 1.基本数学知识 线
来源：深度学习与NLP 在过去的几个月里，我一直在收集AI相关知识，并整理成易于记忆的备忘录。在这期间，我也和我的朋友、同事分享这些备忘录，都反映不错，所以我决定把这些知识组织一下，并分享出来。包括神经网络结构、机器学习、神经网络图结构、Tensorflow基本概念、Pandas、Numpy、Python、Scikit - Learn、Scipy等核心知识。 1、神经网络结构整理 📷 神经网络结构备忘录 2、神经网络图整理 📷 神经网络图整备忘录 📷 神经网络图整备忘录 📷 神经网络图整备忘录 3、机器学习
出自linux中文社区 链接：https://linux.cn/article-3125-1.html 什么是算法？ 简而言之，任何定义明确的计算步骤都可称为算法，接受一个或一组值为输入，输出一个或一组值。(来源：homas H. Cormen, Chales E. Leiserson 《算法导论第3版》) 可以这样理解，算法是用来解决特定问题的一系列步骤(不仅计算机需要算法，我们在日常生活中也在使用算法)。算法必须具备如下3个重要特性： [1] 有穷性。执行有限步骤后，算法必须终止。 [2] 确切性。算法
前言：关于AsicBoost及其专利的种种争议一直是比特币社区的热门话题之一。但到底何为AsicBoost专利？所谓矿机制造厂商侵犯AsicBoost专利的真相到底是什么？本文作者第一次对其中涉及的种种法律问题进行了抽丝剥茧般的分析，拨开重重迷雾，解密其中真相。本文作者是AnonBitcoiner，文章来源于medium.com。
---- Reddit有篇帖子介绍了算法对我们现在生活的重要性，以及哪些算法对现代文明所做贡献最大。如果对算法有所了解，读这篇文章时你可能会问“作者知道算法为何物吗？”，或是“Facebook的‘信息流’（News Feed）算是一种算法吗？”，如果“信息流”是算法，那就可以把所有事物都归结为一种算法。才疏学浅，结合那篇帖子，接下来我试着解释一下算法是什么，又是哪10个算法正在主导我们的世界。 什么是算法？ 简而言之，任何定义明确的计算步骤都可称为算法，接受一个或一组值为输入，输出一个或一组值。（
Reddit有篇帖子介绍了算法对我们现在生活的重要性，以及哪些算法对现代文明所做贡献最大。这个表单并不完整，很多与我们密切相关的算法都没有提到，如机器学习和矩阵乘法，欢迎你继续补充。
【新智元导读】本文的信息图表详细介绍了算法的定义、起源以及 10个重要而且基本的算法，并提出有关算法，尤其是人工智能和深度学习对人类社会、经济的影响的思考。 在现代世界，算法承担了大量的数学运算。算法控制着从粒子加速器到股市的一切，它们决定让你看到什么新闻，让你得到什么搜索结果，决定计算机的学习方式，以及在 Netflix 或 Amazon 上推荐给你的内容。 总之，随着我们在越来越多的事情上依赖算法，假如没有算法，社会就不能工作。因此，了解算法是什么，算法能做什么变得十分重要。 算法是什么？ 算法决定我们
作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发 来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙”活动。微信公号（cityif） 内容简介：在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会。那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数
在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会。那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。
春招的气息已然来了，不知道小伙伴们准备的咋样了。今日在github上发现了个巨棒的总结笔记，总结了笔者的2018 2019 校招 春招 秋招 算法 机器学习 深度学习 自然语言处理 C C++ Python 面试笔记，特此来推荐给大家！
总之，随着我们在越来越多的事情上依赖算法，假如没有算法，社会就不能工作。因此，了解算法是什么，算法能做什么变得十分重要。
当谈及FFT（快速傅里叶变换）时，我们实际上在探讨一种神奇的数学算法，它能够将信号从一种时间上的视角变幻到一种频率上的视角。这个算法在数字信号处理、图像处理和通信等多个领域都展现了其神奇的用途。然而，要在局域网管理软件中直接拿来使用FFT，似乎有些少见，这是因为FFT主要在信号处理和数学计算的范畴扬威，与网络管理貌似关系并不直接。
随着大数据、人工智能、区块链、物联网、移动互联网等的发展，学科的界限变得比较模糊，各学科交叉融合的趋势在增强，数学的重要性在提升。未来的大学教育不在局限在哪个专业，打破专业的思维局限自己的发展成为趋势。
现代算法分为硬计算和软计算，这个概念是由美国加州大学的一名教授提出的。硬计算需要建立数学模型，软计算是一种动态的自适应求解方式，不需要建立深入的数学模型。智能算法都属于软计算。
古典密码是指使用传统的替换或移位方式对明文进行加密，例如凯撒密码、栅栏密码等。在这种加密方式中，加密密钥通常是公开的，因此易被破解。现代密码学基本上已经放弃了古典密码的加密方式，而采用更加高级的数学算法来保证加密的安全性。
Lingo是一款由美国著名软件公司Lindo Systems开发的优化软件。该软件主要用于求解非线性优化问题、线性优化问题和混合整数规划问题等，是业内广泛使用的优化工具之一。Lingo软件具有丰富的优化算法、强大的求解能力和易用的界面，可以帮助用户快速高效地解决各种复杂问题。
2022年03月10日20：00，博雅数智讲堂第12期在腾讯会议、B站和知乎成功举办，本次报告题目为”隐私计算——区块链理想进入实体经济的必由之路“。本期活动吸引全国3900余名高校教师参加。
【新智元导读】ChatbotLife 的创始人兼编辑 Stefan Kojouharov 收集并整理了一系列 AI 相关的信息图示，为了便于使用，还附带了注释和说明，所有的图（表）都可点击放大查看，推荐收藏。 神经网络：搞清结构就看这张 人是视觉动物，要了解神经网络，没有什么比用图将它们的形象画出来更加简单易懂了。这张信息图示里囊括 26 种架构，虽然不都是神经网络，但却覆盖了几乎所有常用的模型。直观地看到这些架构有助于你更好地了解它们的数学含义。 系统掌握神经网络，阅读【美丽的神经网络：13种细胞构筑的深
公私密钥（或非对称密钥）和对称密钥是在密码学中用于加密和解密数据的两种不同的密钥类型。
导语：在过去的几个月里，作者一直在专注于整理归纳AI的各类小要点。在被越来越多的朋友同事问及时，我决定将这些总结和心得的完整版分享给大家。为了增加内容的趣味性和可读性，我也在每个主题下面加了些注解，希望对你们有用。 另外，小编在这里邀请大家加入到我们，小编Tom邀请你一起搞事情！ 神经网络 各种公式~ 机器学习 概 览 Scikit-learn 算法 这张图可以帮助你找到正确的估计器，这应该是机器学习汇总最难的部分。下面的流程图可以帮助快速查找文档，并对每种估计器做了大致的介绍，有助你更
归一化技术的改进是生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)中众多改进的一种，本文介绍常用于当前GAN中的像素归一化(Pixel normalization，或称为像素规范化)和频谱归一化(Spectral normalization，或称频谱规范化)，在高清图片生成中，这两种归一化技术得到了广泛使用，最后使用Tensorflow2实现像素归一化和频谱归一化。
本期责编：Sophie 文|Marcos Otero 译|伯乐在线 - Justin Wu 不久前的某一天，我在浏览Reddit发现了一篇有趣的文章《统治世界的十大算法》，作者George Dvorsky在那篇文章中试图解释算法之于当今世界的重要性，以及哪些算法对人类文明最为重要。 此时此刻，如果你已经学过算法的话，那么在你阅读那篇文章时，你脑海中所浮现的第一件事也许是“作者是否明白算法是什么？”或是“Facebook的新闻提要是一种算法？”，因为如果Facebook的新闻提要也算是一种算法的话，那么最终你
大数据文摘转载自AI科技评论 作者 | 李梅、施方圆 编辑 | 陈彩娴 10 月 5 日，AlphaTensor 横空出世，DeepMind 宣布其解决了数学领域 50 年来一个悬而未决的数学算法问题，即矩阵乘法。AlphaTensor 成为首个用于为矩阵乘法等数学问题发现新颖、高效且可证明正确的算法的 AI 系统。论文《Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning》也登上了 Nature 封面
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 版权方授权转载，如需再次转载，请征求版权方同意 作者:George Dvorsky 译者:Justin Wu 摘自:程序员那些事(微信ID: iProgrammer) 此时此刻，如果你已经学过算法的话，那么在你阅读那篇文章时，你脑海中所浮现的第一件事也许是“作者是否明白算法是什么？”或是“Facebook的新闻提要是一种算法？”，因为如果Facebook的新闻提要也算是一种算法的话，那么最终你可以把几乎所有的东西都归类为算法。因此，在本文中我会试着去解释什么是算法，以及哪
坦白的讲一个人获得知识的方法有两种，一个是通过别人教，另一种就是自己学，然而通过别人教的方式一般都是需要付出一些金钱的，比如我上学的时候需要教学费，培训的时候就需要教培训费，而且越是有专业性的东西支付的费用就越高； 相对于第一种方法另一种方法自学就显得经济的多，也更能体现出一个人的能力，然而自学却不是每一个人都能很好的掌控的，他需要这个人有控制力，毅力，分析力，理解力，阅读能力，实践能力以良好的逻辑思维能力。是不是感觉自学的学问很大，如果有很强的自学能力是不是感觉牛逼闪闪？任何事都是有风险的，自学也是，
作者 | 李梅、施方圆 编辑 | 陈彩娴 10 月 5 日，AlphaTensor 横空出世，DeepMind 宣布其解决了数学领域 50 年来一个悬而未决的数学算法问题，即矩阵乘法。AlphaTensor 成为首个用于为矩阵乘法等数学问题发现新颖、高效且可证明正确的算法的 AI 系统。论文《Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning》也登上了 Nature 封面。 然而，AlphaTenso
机器学习和数据挖掘是个非常难的领域，所以在这个领域有数据科学家这么一个职位。“数据科学家”在2009年由Natahn Yau首次提出，其概念是采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师。数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家（不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。 传统典
作者 | Stefan Kojouharov 编译 | 聂震坤 在过去的几个月中，我一直在收集有关人工智能的相关资料。随着各种的问题被越来越频繁的提及，我决定整理并分享有关人工智能、神经网络、机器学
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