学习 python 的基础知识是一种美妙的体验。但是，学习的喜悦可以被对实践项目的渴望所取代。想要建立项目是正常的，因此需要对项目的构想。
大数据文摘出品 编译：龙牧雪 不知道你有没有看过希区柯克的电影《惊魂记》。整部电影弥漫着惊悚和恐怖的气息，直到结尾，你还不得不接受来自精神分裂的汽车旅馆老板Norman的诡异凝视。 这绝对是文摘菌看过的恐怖电影之最 如果Norman是个AI，会不会更令人毛骨悚然？ MIT最近做了这样一个心理变态AI，还受《惊魂记》影响，给AI取名为Norman。 怎么个变态法？ 先说一般的AI。给AI看一些图片，AI可以给图片做个标注，告诉你图片里有什么，类似于看图说话。就像下面这样： AI能识别出图片里的“飞机”，是因为
一个文件有两个关键属性：文件名（通常写成一个单词）和路径。路径指定文件在计算机上的位置。例如，我的 Windows 笔记本电脑上有一个文件名为project.docx的文件，路径为C:\Users\Al\Documents。最后一个句点之后的文件名部分称为文件的扩展名，它告诉您文件的类型。文件名project.docx为 Word 文档，Users、Al、Documents均是文件夹（也称目录）。文件夹可以包含文件和其他文件夹。例如，project.docx在Documents文件夹中，该文件夹在Al文件夹中，该文件夹在Users文件夹中。图 9-1 显示了该文件夹的组织结构。
近年来，因为人才管理被越来越多的企业重视，使用测评工具对候选人进行筛选成为了很多公司提高招聘效率、提升招聘精准率的手段，但是也存在着一些令人哭笑不得的情况。
一、数据挖掘术语 【算法】指的是用于实现某一数据挖掘技术－如分类树、辨识分析等等的特定程序。 【属性】也被称为“特性”、“变量”、或者从数据库的观点，是一个“域” 。 【个体】是关于一个单元的测量值的集合――例如一个人的身高、体重、年龄等等；它也被称作“记录”、 或 者“行”（每一行通常代表一个记录，每一列代表一个变量）。 【置信度】在形如“如果买了A和B，就要买C”的关联法则里有特定的含义。置信度是已经买了A和B，还要买C的条件概率。 【因变量】在有约束学习里是那个被预测的变量；也
T检验是假设检验的一种，又叫student t检验（Student’s t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。
日语五十音图又称五十音，是将日语的假名（平假名、片假名）以元音、子音为分类依据所排列出来的一个图表。
JavaScript也不例外。对于JavaScript，我们经常会发现，为了一个相似的结果，我们可以用多种方式来做事情，这有时会让人感到困惑。 有些用法比其他替代方法更好。
该项目设计的主要目标是聚合内容。首先，我们需要知道内容聚合器从哪些站点获取内容。然后，使用请求库来发送 HTTP 请求，并使用 BeautifulSoup 解析和抓取站点的必要内容。
经理人是否高效，取决于他的思考方式。从麦肯锡的思维方式，你可以学会用更积极有效的方法来解决问题，摘要…
本文转载自网易新闻 网易科技讯 10月19日消息，国外媒体Slate刊文指出，“大数据(Big Data)”一词已经变得没有以往那么红火了，为什么会这样呢？“大数据”的问题并不在于数据或者大数据本身很糟糕，而是在于盲目迷恋数据，不加批判地使用，那会引发灾难。数据也不一定完全反映你想要了解的事情的实际情况。 以下是文章主要内容： 5年前——2012年2月——《纽约时报》刊文高呼人类的一个新纪元的到来：“大数据时代”。该文章告诉我们，社会将开始发生一场革命，在这场革命中，海量数据的收集与分析将会改变人们生活的
几个月前，我们在一个小型网站上发布了一个称为Java“死亡竞赛”的新项目。测验发布后，超过20000位开发者参加了测验。网站以20道关于Java的多选题为主。我们得到了众多开发者的测验统计数据，今天，我们非常乐意将其中的一些数据和答案与你们分享。
世界各地有超过一千万的Javascript开发人员，并且每天都在增加。尽管JavaScript因其动态特性而闻名，但它还具有许多其他出色的功能。在此文中，我将与你分享20个JavaScript单行代码实现的常用功能。
我们讲过了自我实现的预言，意思是我们自己说的话，就像是生命预言一样，在影响着我们的人生。
“敏捷已死”，人们一直这么说，但紧接着他们又说：“我们只是开个玩笑”。其实这些人真正想表达的是你实践敏捷的方式已经过时并且愚不可及，而“真正的”敏捷未死，只不过大家实践敏捷的方式是错误的。因此，我认为理论上的敏捷是“真正的”敏捷。
小勤：BI（商务智能）到底有什么不一样啊？倒来倒去到最后不也是出一堆的图或表吗？Excel里不也可以弄吗？
Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法。它提供了和 Paxos 算法相同的功能和性能，但是它的算法结构和 Paxos 不同，使得 Raft 算法更加容易理解并且更容易构建实际的系统。为了提升可理解性，Raft 将一致性算法分解成了几个关键模块，例如领导人选举、日志复制和安全性。同时它通过实施一个更强的一致性来减少需要考虑的状态的数量。一项用户研究的结果表明，对于学生而言，Raft 算法比 Paxos 算法更加容易学习。Raft 算法还包括一个新的机制来允许集群成员的动态改变，它利用重叠的大多数来保证安全性。
作者｜ Aileen 翻译|任杰 校对|霍静 ◆ ◆ ◆ 导读 初为人父人母，最大的体会必须是：缺觉！喂奶换尿布，孩子一夜醒来好几次，没把小宝宝哄睡，却把自己哄睡了，那时候你的内心一定是崩溃的。 国外一个缺觉的父亲实在受够了他的双胞胎宝宝，联合他的妻子，统计了两个娃的睡眠及喂养时间数据等，用机器学习分析预测，总结并掌握两个孩子的作息规律，科学的育儿方法让他们伺候好孩子的同时，又将孩子对自己的睡眠影响降到最低，真是太机智了。技术咖拯救睡眠啊！ 接下来就让我们看看这对夫妻是如何收集数据、并利用机器学习分析数
明敏 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “怎么培养数学逻辑思维？来点编程试试？” 大概这是很多人的既有认知，毕竟感觉程序员们的数学都挺好的。 巴特，反转来了。 来自巴黎大学的研究人员发现，小学生改用编程课学数学后，对成绩不仅没有明显帮助，甚至会产生一些负面影响。 在欧几里得除法、加法分解、分数运算几个方面，影响范围为-0.16 ~ -0.21（值为负数即代表表现不如标准组）。 而且编程软件的可视化界面，还影响了孩子的注意力集中能力。 没错，这里说的就是风靡少儿编程圈的Scratch，它
1. 人类学习 在一次自然测验前，王老师给同学们讲了 10 道不同风格的训练题。舒岱梓同学死记硬背的学，基本上是死记每道题的细节和解题步骤；肖春丹同学心不在焉的学，老师讲的时候他一直在分心；甄薛申同学举一反三的学，主要学习老师讲的解题思路和方法。讲完题后老师开始发卷子测验，里面有 10 道测验题。舒岱梓同学把训练题学的太过以至于测验题稍微变动一点就做不好了，典型的应试教育派；肖春丹同学学习能力低下，训练题都学不好，测验题一样也做不好，典型的不学无术派；甄薛申同学学到了题里的普遍规律，发现所有题都是万变不离
本文译自 Wolfram 博客：https://blog.wolfram.com/2021/12/13/launching-version-13-0-of-wolfram-language-mathematica/
DQN 发表于 NIPS 2013，在此之后 DeepMind 不断对 DQN 进行改进，首先在 2015 年初发布了 Nature 文章，提出了 Nature 版本的 DQN，然后接下来在 2015 年一年内提出了 Double DQN，Prioritied Replay，还有 Dueling Network 三种主要方法，又极大的提升了 DQN 的性能，目前的改进型 DQN 算法在 Atari 游戏的平均得分是 Nature 版 DQN 的三倍之多。因此，在本文中，我们将介绍一下各个改进的方法，并在最后给出用 Nature-DQN 的实现方法。
本文主要介绍了在教育背景下的forms测验表单使用和与onedrive和Power BI的配合时的不可同步的问题，并尝试使用Power Automate来实现鱼和熊掌兼得的目的。
redis 中 zset 是一个有序非线性的数据结构，它底层核心的数据结构是跳表。跳表（skiplist）是一个特俗的链表，相比一般的链表，有更高的查找效率，其效率可比拟于二叉查找树。
学习和记忆的某些基本原则是大多数记忆工作的基础。几乎所有用于学习和记忆的基本原则都建立在意义、组织、联想、意象和专注的基础上。
机器之心转载 来源：知乎 作者：孙浩 在这篇文章中，剑桥大学应用数学与理论物理专业博士生孙浩介绍了自己过去三年的强化学习研究历程。 2019 年的 NeurIPS 有幸中了一篇 RL 的文章，那年我刚开始做 RL，首次投稿拿到了三个 7 分。第一次参加学术会议，怂到只敢远远看两眼 RL 圈里久仰大名的大佬们，心想等我再做出一些文章，就好意思去介绍自己的工作了。 转眼两年过去，再也没有得到这样的机会。 2022 年的 NeurIPS 终于又是线下了，被 OpenReject 了两年的人终于也拿到了一个 Ope
http://www.woshipm.com/data-analysis/917862.html
最近我们被客户要求撰写关于潜类别（分类）轨迹模型LCTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数
从【DL笔记1】到【DL笔记N】以及【DL碎片】系列，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
JavaScript 是一种奇怪的语言。虽然受到 Smalltalk 的启发，但它用了类似 C 的语法。它结合了程序、函数和面向对象编程（OOP）的方方面面。它有许多能够解决几乎任何编程问题的方法，这些方法通常是多余的，并没有强烈推荐哪些是首选。它是弱动态类型，但采用了类似强制类型的方法，使经验丰富的开发人员也可以使用。
很难想象有哪个JavaScript面试不会提到事件循环这个主题。这并非没有道理，这个主题确实是非常基础的，并且每天都被React、Vue、你用的任何框架的开发者所使用。
说起接口测试，网上有很多例子，但是当初做为新手的我来说，看了不不知道他们说的什么，觉得接口测试，好高大上。认为学会了接口测试就能屌丝逆袭，走上人生巅峰，迎娶白富美。因此学了点开发知识后，发现接口测试其实都是人们玩的名词罢了。接口测试，真心很简单。它只不过是数据传递是一种表现而已。
在大数据特别热门的今天，出现了各种培训课程。但我发现这些课程的重点都放在算法的学习上。如何理解logistic回归或深度学习的确很酷，但一旦你开始处理数据，你会发现还有其他的东西更为重要。 我在大学里
在大数据特别热门的今天，出现了各种培训课程。但我发现这些课程的重点都放在算法的学习上。如何理解logistic回归或深度学习的确很酷，但一旦你开始处理数据，你会发现还有其他的东西更为重要。 我在大学里教了很多年的深度学习，这些课程和讲座总是特别注重特定的算法，你学习支持向量机器、高斯混合模型的聚类、k-均值等等，但是只有在你写硕士论文的时候你需要用到这些方法。 那么什么才是正确的呢？关键就是你要保证你做的模型对于未来的数据也能有好的表现。所以我在这里教你三个书本不能教给你的知识。 一、对模型的有正确的认识是
【AI100 导读】本次测试的重点主要集中在概念、聚类基本原理以及各种技术的实践知识等方面。本文为下部，包括21-40题。上部请查看： 测试数据科学家聚类技术的40个问题（能力测验和答案）（上） Q
上一篇文章中，我们一起了解了用“移动平均”、“线性回归”预测股价的方法，今天这篇文章中，我们继续讲解XGBoost、LSTM的方法预测股价。
在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。 最近我们被客户要求撰写关于混合效应逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
蒙特卡洛方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。
当我用Python写第一行代码的那一天，我着迷于简单性，流行性及其著名的单行代码。
摘要：人工智能已被应用于在线教育的各个方面，以促进教学和学习。然而，目前还很少有人致力于开发一个完整的由人工智能驱动的辅导系统。在这项工作中，我们探索开发一个由最先进的大语言模型（LLM）驱动的完整智能辅导系统，涵盖自动课程规划和调整、定制教学和灵活的测验评估。为了使系统能够适应长时间的交互并满足个性化教育的需要，系统被分解成三个相互关联的核心流程--交互、反思和反应。每个过程都是通过将 LLM 驱动的工具与动态更新的内存模块串联起来实现的。工具是每次执行一项特定任务的 LLM，而记忆则是在教育过程中更新的数据存储。来自学习日志的统计结果显示了每种工具的使用效果和机制。来自人类用户的主观反馈显示了每种功能的可用性，而与消融系统的比较则进一步证明了所设计的流程在长期互动中的优势。
AI 科技评论按：谷歌大脑近期的一篇新论文对对抗性样本做了多方面的理论性研究，不仅首次发现了简单数据分布下对抗性样本的分布特性，而且得出了「分类误差为零的模型不存在对抗性样本」这样的大家此前不曾想象过
在人工智能的早期，自上而下的创建智能系统的方法（在上一课中讨论过）很流行。其想法是将人们的知识提取成某种机器可读的形式，然后用它来自动解决问题。这种方法基于两个大的想法：
不知道大家有没有发现在一个函数内部对切片参数进行了排序后也会改变函数外部原来的切片中元素的顺序，但是在函数内向切片增加了元素后在函数外的原切片却没有新增元素，更奇怪的是添加并排序后，外部的切片有可能元素数量和元素顺序都不会变，这是为什么呢？我们通过三个小测验来解释造成这个现象的原因。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
