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玲结婚,Cloudera腰斩,大数据药丸

如果说玲姐姐的结婚是让所有的中年油腻男一阵伤心的话,那大数据企业接二连三的陨落,则是让我这个顶着大数据专家的中年油腻男感到从心底里凉到背脊 。经常有人问我大数据产业到底怎么样。

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Python爬取某所有期刊文章

11d45d30c7eb010357d71d383ea5c1c.jpg话不多说,步入今天文章的分享内容,今天给大家带来的是~~爬取某。 可能很多人对这个某比较陌生,但是对于小编来说,那可是满满的回忆。记得我们上中学那时候读过的某,那可是一本接着一本,其中有很多令人感动的故事,一直被温暖,被治愈。 接下来让我们来看看如何使用爬虫,爬取所有的杂内容,目标网站 https:www.yilinzazhi.com爬虫代码: # coding:utf-8# __auth__ = maizimport requestsfrom list_url) self.end(content_url_list) if __name__ == __main__: zazhi = Zazhi() zazhi.run()右击运行代码,即可成功爬取所有期的某 代码获取后台回复:”某“。以上就是今天给大家分享的内容,更多精品教程请关注公众号SpiderBy

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    彪同学数据挖掘

    以前看书,听说过彪从红军带兵时起,身上就有个小本子,上面记载着每次战斗的缴获、歼敌数量。 每次打完仗,彪就亲自往上面添加数字,并为之沾沾自喜…..令人感觉得到这个李四光父亲的学生,23岁任军长,25岁就当军团长的人,似乎有点小气。 整个作战室里面估计只有定下这个规矩的司令员彪本人、还有那个读电报的倒霉参谋在用心留意。 人们还没有来得及思索,等不及的彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁,指着地图上的那个点说:“我猜想,不,我断定!敌人的指挥所就在这里!” 随后彪口授命令,追击从胡家窝棚逃走的那部分敌人,并坚决把他们打掉。各部队要采取分割包围的办法,把失去指挥中枢后会变得混乱的几十万敌军切成小块,逐一歼灭。

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    专访福建移动云: 5G使能,运营商全面进入数字化转型之路

    自2016年起,5G技术逐渐进入人们的视野,在产业链的共同努力下,技术标准正在加速成熟,而今年年初的平昌冬奥会开幕,标着5G试商用网的正式惊艳亮相,通过沉浸式5G体验服务,包括同步观赛、互动时间切片、 为此,我们专访了福建移动信息技术部云计算室经理云先生。 总在说到福建移动为应对互联网场景下的数字化转型,提到了以下三点,:销售模式线上化:在业务上,要调整发展管理方式,推动服务、渠道、管理方面的升级转型,用发展新理念开创市场经营新局面,在渠道升级方面,要推进实体渠道省级集中化管理

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    最喜欢随机森?周华团队DF21后,TensorFlow开源决策森库TF-DF

    而深度森,是 AI 领域重要的研究方向之一。2017 年,周华和冯霁等人提出了深度森框架,这是首次尝试使用树集成来构建多层模型的工作。 2018 年,周华等人又在研究《Multi-Layered Gradient Boosting Decision Trees》中探索了多层的决策树。 今年 2 月,周华团队开源深度森软件包 DF21:训练效率高、超参数少,在普通设备就能运行。就在近日,TensorFlow 开源了 TensorFlow 决策森 (TF-DF)。 TF-DF 是用于训练、服务和解释决策森模型(包括随机森和梯度增强树)生产方面的 SOTA 算法集合。 随机森是一种流行的决策森模型。在这里,你可以看到一群树通过投票结果对一个例子进行分类。决策森是由许多决策树构建的,它包括随机森和梯度提升树等。

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    【戏说大数据】向彪同学习数据挖掘

    【不打无把握之仗】 彪从红军带兵时起,身上就有个小本子,上面记载着每次战斗的缴获、歼敌数量。 每次打完仗,彪就亲自往上面添加数字,并为之沾沾自喜…令人感觉到这个23岁任军长,25岁就当军团长的人,似乎有点小气。 整个作战室里面估计只有定下这个规矩的司令员彪本人、还有那个读电报的“倒霉”参谋在用心留意。彪几乎终日倒骑着椅子面对着墙上的地图,长时间不许别人打扰,一个人对着地图观察和思考。 也许在很多人看来,大量繁杂的数据,耗时损力的重复,都没有意义,但这些用心的做法正是彪几乎每战必胜的源头。 彪可以如此笃定,取决于他每晚必做的功课,这些战报汇集成彪脑中一个庞大的数据库,当出现差异,他可以及时获取,得到准确信息,找出价值所在。

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    【深度森第三弹】周华等提出梯度提升决策树再胜DNN

    ---- 新智元编译 来源:arxiv编辑:闻菲、克雷格【新智元导读】今天,ArXiv上公布了深度森系列最新的第三弹——可做表示学习的多层GBDT,冯霁、俞扬和周华提出了一种新颖的具有显式表示学习能力的多层 还记得周华教授等人的“深度森”论文吗?今天,ArXiv上公布了深度森系列最新的第三弹——可做表示学习的多层GBDT。 在这篇题为“Multi-Layered Gradient Boosting Decision Trees”的论文中,作者冯霁、俞扬和周华提出了一种新颖的具有显式表示学习能力的多层GBDT森(mGBDT 最近周华和冯霁提出了“深度森”框架,这是第一次尝试用树集成来构建多层模型。 周华教授等人之前提出的gcForest模型利用了集合学习的多样性增强的所有策略,但这种方法只适用于有监督的学习环境。

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    深度森第三弹:周华组提出可做表征学习的多层梯度提升决策树

    选自arXiv作者:冯霁、俞扬、周华机器之心编译自去年周华等研究者提出了「深度森」以后,这种新型的层级表征方式吸引了很多研究者的关注。 今日,南京大学的冯霁、俞扬和周华提出了多层梯度提升决策树模型,它通过堆叠多个回归 GBDT 层作为构建块,并探索了其学习层级表征的能力。 例如,基于树的集成(例如随机森 或梯度提升决策树(GBDT) 仍然是多个领域中建模离散或表格数据的主要方式,为此在这类数据上使用树集成来获得分层分布式表征是个很有趣的研究方向。 近期 Zhou 和 Feng 提出了深度森框架,这是首次尝试使用树集成来构建多层模型的工作。 首先,基于同样的模型结构,多层 GBDT 森(mGBDT)与使用反向传播或目标传播(target-prop)的 DNN 方法相比取得了最高的准确率。

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    如何评价周华深度森模型

    既然广义线性模型能这么玩,为何随机森,或其它回归器预测器能不能也这么玩?随机森本身就是集成了,为何要再集成一次,不要关心这个,这个模型的好处就是,随机森可以无缝替换为任何预测器。 但如果把随机森堆起来,就不能这样,因为没有所谓的正向和反向传播过程。只能将每个森训练完毕,再把输出扔给下一层。

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    华团队开源深度森DF21, 超参少、训练效率高,快来亲自上手!

    陈大鑫在人工智能的发展历史上,神经网络这一“物种”可谓是经历了起起伏伏,不过时至今日,神经网络总算是修得一段“正果”,而在中国近几年的AI发展中,也有那么几个研究总是时不时撩人心弦,今天要介绍的于2017年被南京大学周华和其博士生冯霁等人提出的深度森框架 就在今日,南京大学人工智能学院周华教授在微博上公开表示:“其经过南京大学LAMDA实验室徐轶轩同学的不懈努力,深度森DF21在Github和开源中国同时开源。” 在演讲中,周华教授从自己的角度解读了深度神经网络之所以获得成功的本质因素,以及如何在兼顾这些因素的同时,找到神经网络之外的其它的深度模型。 而对于gcForest未来面临的挑战,周华教授接着表示道:由于目前我们不知道深度森可以发展到什么程度,因为我们还构建不出非常深的模型,但即便未来我们构建出很深的模型了、而且发现它的表现没有我们预想的那么好 周华教授最后总结道:“曾经我们认为深度学习是一个「小黑屋」,里面只有深度神经网络。现在我们打开门,发现了里面有深度森,也许未来还能发现更多别的东西。”

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    【周华深度森第二弹】首个基于森的自编码器,性能优于DNN

    【新智元导读】或许你还记得南大LAMDA教授周华和学生冯霁在今年早些时候发表的“深度森”论文,他们认为基于决策树集成的方法同样可以构建深度学习模型,并提出深度森gcForst,对神经网络以外的深度模型进行了探索 如果上面这段话看上去似曾相识,比如关键词“基于树的”、“eForest”,还有“相比DNN,基于树的方法更加……”的表述,你没有弄错,南大LAMDA教授周华和他的学生冯霁又出手了。 在那篇论文中,周华和冯霁提出了一种基于树的方法gcForest——“multi-Grained Cascade forest”,多粒度级联森——通过一种全新的决策树集成方法,使用级联结构,让gcForest 在最新论文《用决策树做自编码器》(AutoEncoder by Forest)中,周华和冯霁提出了EncoderForest,也即“eForest”,让一个决策树集成在监督和无监督的环境中执行前向和后向编码运算 需要注意,监督eForest和无监督的eForest实际上是由多粒度级联森gcForst构建的深度森在每一级同时使用的两个成分。因此,这项工作也可能加深对gcForst的理解。

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    R中数据的标准化0-1标准化

    数据标准化,是将数据按比例缩放,使之落入到特定区间,一般我们使用0-1标准化;x=(x-min)(max-min)>data data class name score1 一班 朱斌 1202 一班 朱凤 1223 一班 郑丽萍 1404 一班 郭杰明 1315 一班 许杰 1226 二班 郑芬 1197 二班 龙 968 二班 良坤 1359 二班 黄红 10510 三班 方小明 11411 三班 陈丽灵 11512 三班 方伟君 13613 三班 庄艺家 119> data.scale newData newData class name score data.scale1 一班 朱斌 0.59090913 一班 郑丽萍 140 1.00000004 一班 郭杰明 131 0.79545455 一班 许杰 122 0.59090916 二班 郑芬 119 0.52272737 二班 龙 96 0.00000008 二班 良坤 135 0.88636369 二班 黄红 105 0.204545510 三班 方小明 114 0.409090911 三班 陈丽灵 115 0.431818212

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    深度森新探索,应用于多标签学习

    南京大学周华教授团队提出的“深度森”算法曾在人工智能学术界和工业界受到广泛关注,并已在大型互联网金融企业实施。 近日,南京大学周华团队最新研究首次将深度森引入到多标签学习中,提出了多标签深度森方法MLDF。非神经网络模型——深度森 ? 深度森采用多层级结构,每层由四个随机森组成,两个随机森和两个极端森,每个极端森包含1000个完全随机树,每个森都会对的数据进行训练,每个森都输出结果,这个结果叫做森生成的类向量。 最近,周华教授团队拓展了深度森的应用范围,将深度森方法用于多标签学习,这是一次全新的大胆尝试。在多标签学习中,每个实例都与多个标签相关联,而关键的任务是如何在构建模型中利用标签相关性。 深度森则不同,它不依赖于反向传播。可能就是根据这种不同的特性,周华团队认为深度森模型的优点非常适合解决多标签问题,并用两种机制设计了多标签深度森方法:度量感知特性重用,度量感知层增长。?

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    dotnet 使用 Environment.FailFast 结束程序

    在运行到一些诡异的代码,这时的程序已经无法继续运行,需要退出,那么如何在记完日之后在退出程序记录更多信息? if (str == 德熙是逗比) { Environment.FailFast(str); }这时程序退出,可以在 Windows 日里面的应用程序找到这个信息? 通过这个方法不仅可以记日,还可以自动创建一个 DUMP 文件,至于这个 DUMP 放在哪里,请看win10 uwp 收集 DUMP 文件同时这个方法调用的时候 finally 里面的代码是无法执行的 string str = 德熙是逗比; try { if (str == 德熙是逗比) { Environment.FailFast(str); } } finally { Console.WriteLine 欢迎转载、使用、重新发布,但务必保留文章署名德熙(包含链接: https:lindexi.gitee.io ),不得用于商业目的,基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。

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    史上最通俗易懂的HTTPS小故事

    二战前二战前夕,德国励精图治,军备急速扩张,收到情报的丘桑立马联系了远在东边的斯大: ?? 由于HTTP协议是明文传输,丘桑和大的微信聊天被元首轻而易举的截获并篡改,以此迷惑住大,元首更加大胆的筹划着下一步动作:闪击波兰友情提示:看出HTTP协议的缺陷了吧,① 明文传输,报文信息完全暴露在传输链路中 聪明的斯大意识到丘桑的加密方法完全不安全。所以,秘密招来朱可夫元帅进行商讨,该如何解决这些问题呢? ? 这样确实能解决第①个问题,但是②、③能解决吗? 我们来稍微分析一下,因为公钥还是对外传输的,所以元首完全可以截获到公钥,然后使用公钥加密自己的一段假秘钥传给斯大和丘桑,如果大和丘桑按照假的秘钥进行通信,这不就尴尬了嘛。 过了一会,机智的朱可夫同说到: ? 没错,权威机构“联合国”(相当于CA),可以给那些可信任的“国家”(网站)颁发证书: ?

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    华团队:深度森挑战多标签学习,9大数据集超越传统方法

    ---- 【新智元导读】南京大学周华团队最新研究首次将深度森引入到多标签学习中,提出多标签深度森方法MLDF,在9个基准数据集上都实现了最佳的性能。 最近,周华教授团队再次拓展了深度森的应用范围,将深度森方法用于多标签学习(multi-label learning)。 深度森是一种基于树模型集成的深度学习框架,它不依赖于反向传播。周华团队认为,深度森模型的优点非常适合解决多标签问题。 周华团队首次将深度森用于多标签学习在多标签学习中,每个实例都同时与多个标签相关联,多标签学习的任务是为未见过的实例预测一组相关标签。 南京大学周华教授和冯霁认识到深度学习的本质在于逐层处理、模型内特征转换和足够的模型复杂度,提出深度森(Deep forest)。

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    华团队:深度森挑战多标签学习,9大数据集超越传统方法

    ---- 新智元报道 来源:arXiv编辑:肖琴【新智元导读】南京大学周华团队最新研究首次将深度森引入到多标签学习中,提出多标签深度森方法MLDF,在9个基准数据集上都实现了最佳的性能。 最近,周华教授团队再次拓展了深度森的应用范围,将深度森方法用于多标签学习(multi-label learning)。 深度森是一种基于树模型集成的深度学习框架,它不依赖于反向传播。周华团队认为,深度森模型的优点非常适合解决多标签问题。 周华团队首次将深度森用于多标签学习在多标签学习中,每个实例都同时与多个标签相关联,多标签学习的任务是为未见过的实例预测一组相关标签。 南京大学周华教授和冯霁认识到深度学习的本质在于逐层处理、模型内特征转换和足够的模型复杂度,提出深度森(Deep forest)。

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    python实现明星专家系统

    李晨 后弦 王挺 何炅 朱亚文 胡军 许亚军 张涵予 贾乃亮 陆虎 印小天 于和伟 田亮 夏雨 李亚鹏 胡兵 王睿 保剑锋 于震 苏醒 胡夏 张丰毅 刘翔 李玉刚 依轮 袁弘 朱雨辰 丁诚 黄征  瞿颖 张延 孙俪 闵春晓 蔡飞雨 吴卓羲 游鸿明 胡宇崴 张震岳 汤镇业 黄立行 苗侨伟 周星驰 温升豪 萧敬腾 窦智孔 陈汉典 郑伊健 陈国坤 张信哲 范逸臣 王绍伟 辰亦儒 张卫健 周汤豪 成龙 颖  苏有朋 温兆伦 吴建豪 黄家驹 卢广仲 文龙 赵又廷 刘德华 周传雄 李治廷 周华健 钟镇涛 周渝民 陈柏霖 邱心 陈百强 郑元畅 王杰 狄龙 郭富城 光良 黄浩然 彭于晏 马浚伟 蓝正龙 佑威  杜德伟 费翔 许安 黄义达 黄耀明 陈键锋 王喜 黄贯中 江华 贺一航 郑少秋 蔡康永 陈伟霆 黄宗泽 刘畊宏 梁家辉 炫 赵文卓 樊少皇 连凯 吴镇宇 哈狗帮 吴尊 张国荣 方大同 刘松仁 郑嘉颖  张智霖 麦浚龙 蔡依 张韶涵 王心凌 徐若瑄 玲 王菲 S.H.E Twins 徐熙媛 桂纶镁 依晨 陈乔恩 梁静茹 蔡诗芸 范玮琪 廖碧儿 张柏芝 李嘉欣 容祖儿 李玟 贾静雯 MaggieQ

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    华团队:深度森挑战多标签学习,9大数据集超越传统方法

    深度森 gcForest 模型结构 周华和冯霁在论文里写道,“我们认为,要解决复杂的问题,学习模型也需要往深了去。然而,当前的深度模型全部都是神经网络。 最近,周华教授团队再次拓展了深度森的应用范围,将深度森方法用于多标签学习(multi-label learning)。 深度森是一种基于树模型集成的深度学习框架,它不依赖于反向传播。周华团队认为,深度森模型的优点非常适合解决多标签问题。 周华团队首次将深度森用于多标签学习在多标签学习中,每个实例都同时与多个标签相关联,多标签学习的任务是为未见过的实例预测一组相关标签。 南京大学周华教授和冯霁认识到深度学习的本质在于逐层处理、模型内特征转换和足够的模型复杂度,提出深度森(Deep forest)。

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    同盾李晓:打造互联互通机制,化解数据安全保护与数据共享矛盾

    近日,由《陆家嘴》杂、上海世纪出版集团、零壹财经·零壹智库联合举办的“《陆家嘴》交流会第一期”在上海召开。 李晓教授分别从平台理论以及实践做了简要介绍,同时李晓教授表示知识联邦作为平台的理论框架,从信息层、模型层、认知层、知识层全方位融合了多方安全计算(MPC)、联邦学习(FL)、可信执行环境(TEE)等多种技术 最后,李晓教授总结道,同盾科技的目标是想打造下一代的可信人工智能,为中国在下一代可信AI引领全球上作出贡献。 《陆家嘴》杂是由上海世纪出版集团主管、上海人民美术出版社主办的财经类杂。自2021年9月起,零壹财经·零壹智库作为协办单位,支持《陆家嘴》杂以新的定位、新的面貌,服务广大读者。 杂将围绕数字发展和绿色发展两个主线,研究和报道金融投资、科技创新和产业发展的现状与趋势。声明:本文仅作为知识分享,只为传递更多信息!本文不构成任何投资建议,任何人据此做出投资决策,风险自担。

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