笔者：受alphago影响，想看看深度学习，但是其在R语言中的应用包可谓少之又少，更多的是在matlab和python中或者是调用。整理一下目前我看到的R语言的材料：
Sparkling Water allows users to combine the fast, scalable machine learning algorithms of H2O with the capabilities of Spark. With Sparkling Water, users can drive computation from Scala/R/Python and utilize the H2O Flow UI, providing an ideal machine learning platform for application developers.
相信大家在日常的建模工作中都会或多或少地思考一个问题：建模可不可以被自动化？今天将围绕这个问题向大家介绍一个开源的自动建模工具H2O。本文将会cover以下三个部分：
我们（RStudio Team）今天很高兴的宣布一个新的项目sparklyr（https://spark.rstudio.com），它是一个包，用来实现通过R连接Apache Spark。
正如大家所知，Jekyll 是一款高可定制的、非常流行的静态博客生成工具。围绕着 Jekyll 也衍生出了很多优秀的 Jekyll 主题， 由 廖柯宇 开发的 H2O 主题就是其中之一。极简主义、风格扁平化、卡片式布局、Medium 及知乎专栏的视觉风格等等特点，为我们带来了或许是迄今为止最漂亮的 Jekyll 主题。
AI 前线导读： 人工智能和机器学习仍然是一个进入门槛较高的领域，需要专业的知识和资源，很少有公司可以自己承担。—— 李飞飞自动机器学习（AutoML）是将机器学习应用于现实问题的端到端流程自动化的过程。AutoML 使真正意义上的机器学习成为可能，即使对于没有该领域专业知识的人也是如此。本文介绍了一些流行的 AutoML 框架，这些框架的趋势是自动化部分或整个机器学习的管道。更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front）
题目：对配合物[Fe(H2O)6]2+在CASSCF(6,5)/def2-SVP水平计算能量最低的单态、三态、五重态能量。要求使用态平均的(state averaged) CASSCF，活性空间需要包含Fe的3d电子和3d轨道。 [Fe(H2O)6]2+结构选自文献J. Chem. Theory Comput.,16, 2224. (2020)，见附录。
连接、搭建H2o环境（heo.init()）——数据转换成h2o格式（as.h2o）——模型拟合（h2o.deeplearning）——预测（h2o.predict）——数据呈现（h2o.performance）。
（1）在ORCA中进行了RIJK或RIJCOSX加速的大体系HF/DFT计算，想传轨道给其他程序进行后续计算，或想产生fch文件方便可视化。
Soil pH in H2O at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolution
AutoML 可以为预测建模问题自动找到数据准备、模型和模型超参数的最佳组合，本文整理了5个最常见且被熟知的开源AutoML 框架。
今天看到cell report上面的一篇ML/DL的文章竟然是用的H2O的框架，没有用更常见的tensorflow/pytorch, 去查了一下，发现这也是个新框架（2014年），而且用的人也不少，而且最重要的是，比较简单，不过感觉缺乏一定的灵活性。
自动化机器学习，也称为自动化 ML 或 AutoML，是自动化完成开发耗时且需要反复迭代的机器学习建模过程。它让数据科学家、分析师和开发人员轻松构建具有高规模、高效率和生产力的机器学习模型，同时保持模型质量。
(1)写：根据实验事实写出反应物和生成物的化学式。反应物在左，生成物在右，中间用横线连接，如: H2+O2——H2O，H2O——H2+O2。
该数据集为在6个土壤标准深度下（0、10、30、60、100和200cm）预测的土壤pH 值。数据空间分辨率为250米。前言 – 人工智能教程
化学方程式的书写原则遵循两个原则： 一是必须以客观事实为基础，绝不能凭空设想、主观臆造事实上不存在的物质和化学反应；
这里直接选用h2oGPT的论文摘要部分：建立在大型语言模型 (LLM) 之上的应用程序，如 GPT-4，由于其在自然语言处理方面的人类水平的能力，代表着人工智能的一场革命。然而，它们也带来了许多重大风险，例如存在有偏见的、私人的或有害的文本，以及未经授权包含受版权保护的材料。我们介绍了 h2oGPT，这是一套开放源代码的代码库，用于基于生成性预训练transformer (GPT) 创建和使用 LLM。该项目的目标是创建世界上最好的、真正的开源方法，以替代封闭源代码方法。作为令人难以置信和不可阻挡的开源社区的一部分，我们与令人难以置信的和不可阻挡的开源社区合作，开源了几个经过微调的 h2oGPT 模型，参数从 70 亿到 400 亿，准备在完全许可的 Apache2.0 许可证下用于商业使用。我们的版本中包括使用自然语言的 100 XMATHX PC 私人文档搜索。开源语言模型有助于推动人工智能的发展，使其更容易获得和值得信任。它们降低了进入门槛，允许个人和团体根据自己的需求定制这些模式。这种公开性增加了创新、透明度和公平性。需要一个开源战略来公平地分享人工智能的好处，而 H.O.ai 将继续使人工智能和 LLMS 民主化。
孤立森林或“iForest”是一个非常漂亮和优雅简单的算法，可以用很少的参数来识别异常。原始的论文对广大的读者来说是容易理解的，并且包含了很少的数学知识。在这篇文章中，我将解释为什么iForest是目前最好的大数据异常检测算法，提供算法的总结，算法的历史，并分享一个代码实现。
水分子的产生：现在有两种线程，氢 oxygen 和氧 hydrogen，你的目标是组织这两种线程来产生水分子。
人工智能是目前最热门的科研领域之一。诸如IBM、谷歌、微软、脸书和亚马逊这类大型公司不仅加大了对旗下发展研究部门的资金投入，同时也开始并购一些在机器学习、神经网络、自然语言与图像处理领域小有所成的初创公司。鉴于目前人工智能研究领域的火爆程度，斯坦福大学的教授们不久前作出了这样一份报告：“人工智能软件的作用越来越强大，而对人类社会、经济有强大影响力的人工智能软件将于2030年前面世”。 国外网站Datamation今日整理了目前热门的15款开源人工智能软件，雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)对全文进行了编译介
MOKIT是免费、开源的轨道转换和接口程序，提供各种小程序和模块，能够在常见量子化学软件间传递分子轨道。其中的automr程序可以进行多参考态方法的自动化、黑箱式计算，详细介绍见《自动做多参考态计算的程序MOKIT》。近期笔者和另一开发者wsr在MOKIT程序中加入了fchk(),py2molpro,py2molcas,py2qchem等模块，可用于从PySCF程序向其他量子化学程序传递分子轨道。尤其是通过fchk()产生.fch文件，可方便地用于轨道可视化、波函数分析。
深度学习因其高准确率及通用性，成为机器学习中最受关注的领域。这种算法在2011—2012年期间出现，并超过了很多竞争对手。最开始，深度学习在音频及图像识别方面取得了成功。此外，像机器翻译之类的自然语言处理或者画图也能使用深度学习算法来完成。深度学习是自1980年以来就开始被使用的一种神经网络。神经网络被看作能进行普适近似（universal approximation）的一种机器。换句话说，这种网络能模仿任何其他函数。例如，深度学习算法能创建一个识别动物图片的函数：给一张动物的图片，它能分辨出图片上的动物是一只猫还是一只狗。深度学习可以看作是组合了许多神经网络的一种深度结构。
题中所述三种程序是比较流行的量子化学计算程序，笔者近期对PyVibMS插件进行了改进，使它能够原生支持ORCA、xtb和Q-Chem程序计算得到的振动分析输出。如果是第一次接触PyVibMS，请参见 《使用PyVibMS可视化分子和固体中的振动模式》一文。本文涉及的例子文件都在GitHub的档案中。 下面就ORCA、xtb和Q-Chem这三种量子化学计算程序，演示如何用PyVibMS显示分子振动。 1. ORCA 4 打开一个干净的PyMOL窗口，开启PyVibMS插件窗口后，在输入文件处选定 examples/ORCA/h2o/h2o.hess，在弹出的对话框内将文件类型调成 ORCA Hess File (*.hess)。确认选定后，将PyVibMS窗口的XYZ下拉菜单调成 ORCA 4 (.hess file)。因为这个文件包含了振动分析的结果，因此我们需勾选 Has Vib. Info. 然后点击Load载入即可。 ORCA产生的 .hess文件并非ORCA计算的主输出文件，它是振动分析产生的额外输出文件。 目前支持ORCA 4及以上的版本，但需要注意的是ORCA在处理多原子直线分子时似乎有个错误。例如对于二氧化碳分子(examples/ORCA/co2)，ORCA只给出了3个振动而实际为4个。 2. xtb xtb程序在进行 --hess或--ohess 计算之后，会产生一个模仿高斯振动分析输出的g98.out文件，我们可以把这个文件载入PyVibMS进行振动可视化。 在新开启的PyVibMS窗口中，在输入文件处选定 examples/xtb-640/co2/g98.out，在弹出的对话框内将文件类型调成 Output File (*.out)。确认选定后，将PyVibMS窗口的XYZ下拉菜单调成 xtb (g98.out file), 勾选 Has Vib. Info. 后点击Load 载入即可。 3. Q-Chem PyVibMS插件支持Q-Chem计算的振动分析(freq) 输出和结构优化+振动分析(opt+freq) 输出，并且解析Hessian和数值Hessian情况下的振动结果都可以被分析。在新开启的PyVibMS窗口中，在输入文件处选定 examples/Q-Chem/h2o/ h2o-opt-f.log，在弹出的对话框内将文件类型调成 Log File (*.log). 确认选定后，将PyVibMS窗口的XYZ下拉菜单调成 Q-Chem 4/5, 勾选 Has Vib. Info. 后点击Load 载入即可。 4. 其他量子化学程序 除了以上几个比较常用的量子化学程序，我们还可能会用到CFOUR、MOLCAS等其他程序。对于这些程序计算得到的振动分析结果，我们可以先使用UniMoVib程序(https://github.com/zorkzou/UniMoVib)处理，导出PyVibMS可以读取的XYZ坐标和mode文本文件，再使用PyVibMS进行振动可视化。关于UniMoVib程序的情况，可参见“分子振动频率和热化学计算程序UniMoVib”一文(http://bbs.keinsci.com/thread-5793-1-1.html)。具体流程请见后续推送：“使用UniMoVib+PyVibMS显示其他量化程序振动分析结果”。
Bossie奖是知名英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了22款最佳的开源大数据工具，像S
Dalton是一款开源免费的量子化学程序，主要特色是支持一大堆性质的计算，例如DFT下的二次响应计算（常规TDDFT计算仅是线性相应），MCSCF波函数下的核磁NMR计算等等，以及各类激发态方法。当然，也有一些高精度单参考方法（如MP2-R12和CCSD-R12等），但较少用到。其PDF手册在
自动机器学习，也称为 AutoML，是将机器学习应用于实际问题的端到端过程自动化的过程。典型的机器学习过程包括几个步骤，包括数据的摄取和预处理、特征工程、模型训练和部署。在传统的机器学习中，Pipeline中的每一步都是由人来监控和执行的。自动机器学习工具（automatic machine learning）旨在自动化这些机器学习的一个或多个阶段，使非专家更容易建立机器学习模型，同时消除重复性任务，使经验丰富的机器学习工程师能够更快地建立更好的模型。
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过建立数学模型，使计算机能够从数据中自动学习并进行预测和决策。H2OAutoML是一个开源的自动机器学习工具库，它旨在简化机器学习的使用和部署过程。本文将介绍H2OAutoML的基本概念和使用方法。
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
就像用于数据操作的Pandas和用于可视化的matplotlib一样，scikit-learn是Python构建模型中的佼佼者，建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上。
由于不同环境过于复杂，本文仅基于Mac OS和Linux来讲解工具及应用。 目录结构： HTTP/2环境搭建Step by step wireshark使用 fiddler使用（会持续更新） nginx的简单配置 h2o服务器及其Server Push策略思想简介 —— h2o实现的可感知缓存的Server Push，我们借用终端的力量应该能实现的更好 curl —— 涉及到HTTP2的调试 nghttp —— 一个HTTP2客户端请求工具，可以显示出请求的Frame nghttpd —— 一个HTTP2服
There are two kinds of threads, oxygen and hydrogen. Your goal is to group these threads to form water molecules. There is a barrier where each thread has to wait until a complete molecule can be formed. Hydrogen and oxygen threads will be given releaseHydrogen and releaseOxygen methods respectively, which will allow them to pass the barrier. These threads should pass the barrier in groups of three, and they must be able to immediately bond with each other to form a water molecule. You must guarantee that all the threads from one molecule bond before any other threads from the next molecule do.
2022-08-30：给你一个字符串化学式 formula ，返回 每种原子的数量 。
如以上都有还有问题请参考 使用jekyll搭建个人博客 jekyll-theme-H2O_README
GKS-EDA是一种常见的能量分解方法，用于将结合能分解为各个组分，便于比较类似体系间各能量组分分别有多大影响。由于是在DFT水平下做计算，可计算的体系颇大（相比于PSI4里的SAPT2+/aug-cc-pVDZ和SAPT2+(3)δMP2/aug-cc-pVTZ而言）。有不少同学询问笔者如何使用及经常碰到SCF不收敛问题，因此写一篇介绍一下。笔者不是GKS-EDA开发人员，不能保证该文安装过程与将来官方发布的一致。若以后官方更新程序或更新安装方式，不保证此文步骤仍适用。有不妥之处还请各位EDA老司机指正。
InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者，下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。 1. Spark 在Apache的大数据项目中，Spark是最火的一个，特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与，使得Spark的发展和进步速度飞快。 与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD API，类似于R和Pandas的发现，使数据访问比原始RDD接口更简单。 Spark
作者 | Serdar Yegulalp 编译 | 夜风轻扬 在过去的一年里，机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临，并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长，这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来，并将这项技术提供给更广大范围的开发者。 这里有新鲜出炉的机器学习框架，既有初次露面的，也有重新修改过的。这些工具被大众所注意，或是因为其出处，或是因为以新颖的简单方法处理问题，或是解决了机器学习中的某个特定难题，或者是上述的所有原因。 Apache Spark MLl
今天在迁移博客项目的时候，发现原来在 hugo 中可以使用的 Emoji 和 tasks 功能都不能正常使用了，查询了一下原因，主要是因为 hexo 默认的解析器是 hexo-renderer-marked ，这个默认的渲染器是不支持 emoji 功能的，但是支持 tasks，但是这个渲染器是不支持扩展的，所以如果希望同时使用这两个功能的话，就需要换一个渲染器。
本文用笔记的形式介绍团簇结构全局优化软件ABCluster（点击文末“阅读原文”可进入程序下载页面）的作者Jun Zhang在Int. J. Quantum Chem. 上发表的一篇综述(https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/qua.26553)，详细介绍了化学团簇结构全局优化的定义、历史、最新算法应用。
CDSW中提供的基础镜像中已有R的环境，但是在真实使用过程中往往需要安装更多R的包。我们在创建一个新的Project时如果使用CDSW基础镜像，每次都需要重新安装需要的依赖包，为了避免大家每次都需要重复安装R的包，这时就需要定制我们自己的Docker。这样在创建新的Project时，如果使用定制过的Docker镜像，就不需要再去安装额外的R依赖包。本文档主要讲述如何基于CDSW基础镜像定制我们自己的Docker镜像。
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：
它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe 是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度，这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个 NVIDIA K40 GPU 处理 6000 万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理的，并且由 NVIDIA 和亚马逊等公司资助来支持它的发展。
1. Caffe、2. CNTK、3. Deeplearning4、j4. 分布式机器学习工具包、5. H2O、6. Mahout、7. MLlib、8. NuPIC、9. OpenNN、10. OpenCyc、11. Oryx 2、12. PredictionIO、13. SystemM、L14. TensorFlow、15. Torch 全文较长，建议阅读时间7分钟。 往期回顾：【盘点】数据挖掘师，这十大思维原理你具备吗？ 人工智能是技术研究领域最炙手可热的领域之一。IBM、谷歌、微软、Facebo
物联网+大数据+机器学习将会是以后的趋势，这里介绍一篇这方面的文章包含源码。 混合机器学习基础架构构建了一个场景，利用Apache Kafka作为可扩展的中枢神经系统。 公共云用于极大规模地训练分析模型（例如，通过Google ML Engine在Google Cloud Platform（GCP）上使用TensorFlow和TPU，预测（即模型推断）在本地Kafka基础设施的执行（ 例如，利用Kafka Streams或KSQL进行流分析）。 本文重点介绍内部部署。 创建了一个带有KSQL UDF的Github项目，用于传感器分析。 它利用KSQL的新API功能，使用Java轻松构建UDF / UDAF函数，对传入事件进行连续流处理。 使用案例：Connected Cars - 使用深度学习的实时流分析 从连接设备（本例中的汽车传感器）连续处理数百万个事件：
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 冬天容易感冒咳嗽得流感。 但这背后到底是什么原因？ 一项来自斯坦福的研究揭开了这个问题其中的一层神秘面纱，而且结果可以说是令人意想不到。 因为它正是我们再熟悉不过的——水（H2O）。 没错，这项研究正是揭示了水所具有的一个神奇能力： 在一定条件下，可以自发地变成过氧化氢（H2O2）。 过氧化氢，俗称双氧水，其比较常见的“用武之地”便是消毒了。 难道说，现在“洒洒水就能消毒”了吗？为什么冬天水的消毒作用会变弱了呢？ 别急，我们现在就来一探究竟。 H2O是
总之，一个机器学习框架包括如何处理数据，分析方法，分析计算，结果评估和结果利用。 一个好的机器学习框架需要处理大规模数据提取和数据预处理，还需要处理快速计算、大规模和高速的交互式评估，以及简单易懂的结果解释和部署。
生产环境中使用Apache Kafka的可扩展的机器学习 智能实时应用程序是任何行业的游戏规则改变者。机器学习及其子课题深度学习正在获得动力，因为机器学习使计算机能够在没有明确程序设计的情况下找到隐藏的见解。分析非结构化数据，图像识别，语音识别和智能决策需要此功能。这与使用Java，.NET或Python的传统编程有很大的不同。 虽然机器学习背后的概念并不新鲜，但大数据集和处理能力的可用性使得每个企业都可以构建强大的分析模型。任何行业都有大量的使用案例，通过在企业应用程序和微服务中应用分析模型来增加收入，
CSP练习 201912-1 报数 📷 📷 n=int(input()) a=[0 for i in range(4)] i,j=1,1 while(j<=n): if(i%7==0 or ('7' in str(i))):#7的倍数或者含有7则跳过 a[(i-1)%4]+=1#跳过次数加1 j-=1#不计被跳过的数 i+=1#下一个人 j+=1#下一个数 for i in a: print(i) 66 7 5 11 5 201912-2 回收
该文章介绍了CatBoost和LightGBM两种机器学习算法，以及如何使用R语言进行安装和操作。文章还列举了这两种算法在实践中的应用案例，并提供了相关代码和参数。
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
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
