本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2.Massive Online Analysis（MOA）是一个面向数据流挖掘的流行开源框架，有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法（分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统）和评估工具。关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展
本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2.Massive Online Analysis（MOA）是一个面向数据流挖掘的流行开源框架，有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法（分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统）和评估工具。关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展性更强。
原文标题：Java Machine Learning 作者：Jason Brownlee 翻译：杨金鸿 校对：丁楠雅 本文长度为3000字，建议阅读8分钟 本文介绍了主要的平台和开放源码的Java机器学习库。 你是一名希望开始或者正在学习机器学习的Java程序员吗？ 利用机器学习编写程序是最佳的学习方式。你可以从头开始编写算法，但是利用现有的开源库，你可以取得更大的进步。 本文介绍了主要的平台和开放源码的机器学习库。你可以使用这些机器学习库。 环境 本节描述了用于机器学习的Java环境或工作域。它们提供
编者按：机器学习是目前最炙手可热的技术之一，各大公司都在积极招聘相关的编程人才，来填补机器学习和深度学习代码编写的空缺。诚然，根据相关的招聘统计数据，Python 语言目前已经超越 Java 成为雇主最亟须的机器学习编程技能。但事实上，Java 在项目开发中仍然发挥着不可替代的作用，并且许多流行的机器学习框架本身就是由 Java 写成的。鉴于此前有关 Python 的参考资料已经很多，而鲜见 Java；因此，今天我们在这里推荐五个业内顶尖的 Java 机器学习库。原文载于 jaxenter.com 网站，A
编者按：机器学习是目前最炙手可热的技术之一，各大公司都在积极招聘相关的编程人才，来填补机器学习和深度学习代码编写的空缺。诚然，根据相关的招聘统计数据，Python 语言目前已经超越 Java 成为雇主最亟须的机器学习编程技能。但事实上，Java 在项目开发中仍然发挥着不可替代的作用，并且许多流行的机器学习框架本身就是由 Java 写成的。鉴于此前有关 Python 的参考资料已经很多，而鲜见 Java 的，因此，今天我们在这里推荐五个业内顶尖的 Java 机器学习库。原文载于 jaxenter.com
【编者按】机器学习似乎在一夜之间从默默无闻的小卒变成万众瞩目的焦点，关于机器学习的开源工具也越来越多，但是目前的挑战是，如何让对机器学习感兴趣的开发者和准备使用它的数据科学家们真正使用上它们，本文搜集了几种语言中常见且实用的开源机器学习工具，非常值得关注，本文来自 InfoWorld。 以下为原文： 经过几十年作为一门专业学科的发展后，机器学习似乎一夜之间作为万众瞩目的商业工具出现在我们面前。目前面临的挑战是如何让其具备实效，尤其是对开发者和正准备使用它的数据科学家们。 为此，我们搜集了一些最常见的且实用的
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主题
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主
之前找实习还有秋招的时候看了不少大神的帖子，现在也来回馈一下~ 感觉这方面帖子也不多。
原文：http://www.cnblogs.com/hapjin/p/4737207.html
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
可用于开发人工智能项目的程序编程语言列表，包括Python，POP-11，C ++，MATLAB，Java，Lisp和Wolfram语言。在本文中，你会了解Java程序编程如何与人工智能配合使用。
争取每天更新 ? 126 蜗牛的历程： [入门问题] [机器学习] [聊天机器人] [好玩儿的人工智能应用实例] [TensorFlow] [深度学习] [强化学习] [神经网络
NO.1 人工智能科普类：人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授 30 年 AI 研究巅峰之作 《科学 + 遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等 20 余位科学家与投资人共
这类问题没有标准的答案，每个人的理解也不一样，我写下的也只是我个人的想法，仅供大家参考。
【导读】 Yusuke Sugomori等人的新书《JAVA深度学习实战》（Deep Learning: Practical Neural Networks with Java）面向希望学习深度学习的
本文转载自公众号：大飞码字 船长导读：之前提到我换到一个大前端的团队，但是我本身其实主要还是做 Android，有的船员可能有点想转方向，那么我建议你看看这篇。
这个问题已经有一段时间了，但最近这些日子几乎每个人都在谈论人工智能和机器学习。这已经不再是一个保留给科学家和研究者的秘密，而是几乎实现于每一项新兴技术中。
那么，对于不同职业经历和专业背景的IT人士来说，如何才能尽快转型，加入数据科学家的钻石王老五的行列呢？ Ofer Mendelevitch近日在Hortonworks官方博客发表文章给出了自己的观点。 Mendelevitch认为无论是Java程序员还是业务分析师都有机会成为数据科学家，以下是他对不同人群给出的具体建议： Java程序员 作为Java开发者，你对软件工程的规则已经了然于心，能够设计软件系统执行复杂任务。数据科学正是关于开发“数据产品”的一门科学，主要是基于数据和算法的软件系统。 对于Java
当涉及到训练计算机的行为而不需要明确的编程，存在大量的机器学习领域的工具。学术和工业界专业人士使用这些工具来构建从语音识别到MRI扫描中的癌症检测的许多应用。许多这些工具可以在网上免费获得。如果你有兴趣，我已经编译了这些（见本页底部）的排名，以及区分它们中一些重要功能的概述。具体来说，该工具所用的语言、每个工具的主页网站上的描述、对机器学习中特定范式的关注以及学术界和工业界的一些主要用途。
一面(60min左右) 我是请学长内推的小米机器学习算法岗，一面面试官还是根据我的简历和我聊了会本科到研究生的个人经历，包括保研，成绩，比赛，实践经验都很详细的问了。 确定好聊天的氛围以后，开始问我做的一些项目，我具体解释了项目的背景还有重要技术点，偶尔面试官会根据我说的插问一点东西，基本都是我口述为主，整个过程主动权还是把握在自己手上。 这样这个过程大约持续了30多分钟， 然后面试先问算法 基础，从基本排序算法的时间复杂度和空间复杂度起，再具体聊了快排，包括他的实现过程和实用范围，还给我出了一个算法题，求
机器学习经常与人工智能紧密相连,在不考虑显式编程的情况下,机器学习可以使计算机具备完成特定任务的能力,例如识别,诊断,规划,机器人控制和预测等。它往往聚焦于算法创新,即在面对新数据时,其自身能够发生演化。 在某种程度上,机器学习与数据挖掘很相似。它们都是通过数据来获取模式。然而,与人类可理解的数据提取方式不同—通常是按照数据挖掘应用的方式——机器学习主要是使用数据去提升程序本身的理解能力。机器学习程序能够在数据中检测出相关模式并相应的进行程序行为的调整。 现在,你是否准备去了解一些获得机器学习工作必备的技术
前不久，AI 科技评论曾盘点了一系列机器学习相关的开源平台，包括谷歌的TensorFlow、微软的CNTK以及百度的PaddlePaddle等等。这些平台各具特点，其中某些已经在业内得到了广泛认可和应
数据科学家被《财富》杂志誉为21世纪最性感的职业，但遗憾的是大多数企业里都没有真正的数据科学家人才。根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。 那么，对于不同职业经历和专业背景的IT人士来说，如何才能尽快转型，加入数据科学家的钻石王老五的行列呢？ Ofer Mendelevitch近日在Hortonworks官方博客发表文章给出了自己的观点。 Mendelevitch认为无论
还是在朋友圈里一边喝着洗衣粉一边计划着晚上裸奔，想要出轨结果表白被拒，狠下心决定今晚谁追自己就答应谁？
机器学习经常与人工智能紧密相连,在不考虑显式编程的情况下,机器学习可以使计算机具备完成特定任务的能力,例如识别,诊断,规划,机器人控制和预测等。它往往聚焦于算法创新,即在面对新数据时,其自身能够发生演化。
机器学习技术类书单推荐，共11本： 《机器学习》 《图解机器学习》 《机器学习实战》【有电子版】 《机器学习系统设计》【有电子版】 《Python机器学习基础教程》【有电子版】 《Python机器学习
AI时代，在招聘网站公布的招聘数据中，“算法”、“机器学习”、“数据挖掘”相关岗位平均招聘薪资高于其余同等学历、工龄要求的技术岗位30%以上甚至更高，吸引了一大波人开始学习数据挖掘。
今天介绍的雪花算法：Snowflake，可以让负责生成分布式 ID 的每台机器在每毫秒内生成不一样的 ID。Snowflake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，它不依赖数据库。
机器学习经常与人工智能紧密相连,在不考虑显式编程的情况下,机器学习可以使计算机具备完成特定任务的能力,例如识别,诊断,规划,机器人控制和预测等。它往往聚焦于算法创新,即在面对新数据时,其自身能够发生演化。 在某种程度上,机器学习与数据挖掘很相似。它们都是通过数据来获取模式。然而,与人类可理解的数据提取方式不同—通常是按照数据挖掘应用的方式——机器学习主要是使用数据去提升程序本身的理解能力。机器学习程序能够在数据中检测出相关模式并相应的进行程序行为的调整。 现在,你是否准备去了解一些获得机器学习工作必备的
没错，这篇主要跟大家一起入门机器学习。作为一个开发者，”人工智能“肯定是听过的。作为一个开发面试者，肯定也会见过”机器学习“这个岗位(反正我校招的时候就遇到过)。
但是当数据量非常大时，仅靠数据库的自增主键是远远不够的。不仅是因为单表容量有限，数据库自增主键的性能也并不高。此外，某些数据库并不自带主键自增功能，需要业务代码来实现（比如Redis缓存）。
RSA加密算法是目前应用最广泛的公钥加密算法，特别适用于通过Internet传送的数据，常用于数字签名和密钥交换。那么我今天就给大家介绍一下如何利用Java编程来实现RSA加密算法。
数据科学家被《财富》杂志誉为21世纪最性感的职业，但遗憾的是大多数企业里都没有真正的数据科学家人才。根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
一致性hash算法是分布式中一个常用且好用的分片算法、或者数据库分库分表算法。现在的互联网服务架构中，为避免单点故障、提升处理效率、横向扩展等原因，分布式系统已经成为了居家旅行必备的部署模式，所以也产出了几种数据分片的方法： 1.取模，2.划段，3.一致性hash 前两种有很大的一个问题就是需要固定的节点数，即节点数不能变，不能某一个节点挂了或者实时增加一个节点，变了分片规则就需要改变，需要迁移的数据也多。 那么一致性hash是怎么解决这个问题的呢？ 一致性hash：对节点和数据，都做一次hash运算，然后比较节点和数据的hash值，数据值和节点最相近的节点作为处理节点。为了分布得更均匀，通过使用虚拟节点的方式，每个节点计算出n个hash值，均匀地放在hash环上这样数据就能比较均匀地分布到每个节点。 1、原理 (1)环形Hash空间 按照常用的hash算法来将对应的key哈希到一个具有2^32次方个桶的空间中，即0~(2^32)-1的数字空间中。 现在我们可以将这些数字头尾相连，想象成一个闭合的环形。如下图
在当今信息时代，机器学习（Machine Learning）已经成为了许多领域的核心技术。然而，正确选择合适的机器学习算法，并对其进行优化，对于实现高效准确的模型至关重要。本文将深入探讨机器学习算法的选择和优化技巧，以及在实际应用中如何充分发挥它们的作用。
如果你是机器学习的新手，你可能会想我应该学什么编程语言?不同的人使用不同的编程语言，但在这些流行的高级编程语言中，哪一种最适合机器学习? 机器学习是技术领域发展最快的领域之一，其发展速度呈指数级增长。
当“人工智能”、“AlphaGo”、“无人驾驶”、“智能投顾”等词语不断在人们视野中出现的时候，意味着我们正步入一个算法的时代。计算机通过提供给人类每天要面临的各种选择的最优解，从而让我们能更加高效的生活在这个信息爆炸的时代。 而对于大多数非算法专业领域的程序员来说，也逐渐意识到了算法的重要性。学习算法，从而更好的应用算法，通过算法去优化代码，提高程序效率。 什么是算法 必须知道的十大程序员开发用到的基本算法 快速排序算法 最排序算法 归并排序 二分查找算法 BFPRT（线性查找算法） DFS（深度优化算
1991年，在Sun公司工作期间，詹姆斯·高斯林和一群技术人员创建了一个名为Oak的项目，旨在开发运行于虚拟机的编程语言，允许程序多平台上运行。后来，这项工作就演变为Java。随着互联网的普及，尤其是网景开发的网页浏览器的面世，Java[1] 成为全球流行的开发语言。因此被人称作Java之父。 1996年1月Sun公司发布了Java的第一个开发工具包（JDK 1.0），2009 年Oracle收购sun后到今天己经到了JDK9。
本文适合有编程经验的程序员，是一篇机器学习的”Hello world！”，没什么理论知识，在意理论准确性的人请绕道。
1.欢迎参加《机器学习》 当我们使用谷歌或者必应搜索网页的时候，当我们搜索相册中老友的照片的时候，当我们的电子邮箱收到许多邮件，而垃圾邮件被自动的过滤的时候，都有机器学习在起作用。 但最值得我们兴奋的是，我们可以梦想有一天，我们可以通过机器学习制造出像我们一样智能的AI，虽然这个目标距离我们还很远，但是已经有许多人，在通过机器学习，采用学习算法尝试模拟人类大脑的学习方式。 本套课程就是里介绍这些算法。通过本套课程，你将学习到最先进的机器学习算法。但仅知道算法及其数学含义，却不知道如何用来解决用它
流水号是每个系统永远都绕不开的一个话题，如订单系统中的订单号，物流系统的运单号、银行系统的业务单号等等，不难发现这些单号虽然叫法不一样，但都有着一些相同的共性，那就是全局唯一性。除此之外，一个设计良好的流水号生成规则还应该包含如下特性：
它的全名叫做 Statistical Machine Intelligence and Learning Engine，是一个快速、全面的机器学习系统。
随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从普通程序员转行成为大数据专家。 在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！ 当然，专行也并非一朝一
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