在本系列的第三篇文章中，我介绍了Kubernetes的基础知识：首先学习如何驱动，我强调您应该学会驱动Kubernetes，而不是构建它。我还解释了在Kubernetes中为应用程序建模必须学习的基本元素是最少的。我想强调这一点：您需要学习的原语集是您可以学习的最简单的原语集，以实现生产质量的应用程序部署（即高可用性[HA]，多个容器，多个应用程序）。换句话说，学习Kubernetes内置的一组原语比学习集群软件，集群文件系统，负载平衡器，疯狂的Apache配置，疯狂的Nginx配置，路由器，交换机，防火墙和存储后端要容易得多，这一切您将需要在传统IT环境（用于虚拟机或裸机）中为简单的HA应用程序建模。
【导语】现在，很多企业都很关注AutoML领域，很多开发者也开始接触和从事AutoML相关的研究与应用工作，作者也是，在工作、比赛、调和主模型时都使用过AutoML。作者表示：“AutoML是一个出色的自动化建模工具，但我认为它的作用和价值现在被夸大了。在一些关键概念中，比如特征工程或用于超参数优化的元学习，AutoML的表现确实很有潜力，但目前购买集成AutoML只是浪费金钱”。广受关注的AUtoML究竟是否被过渡夸赞了呢？下面这篇文章和大家一起探讨。
汤姆和杰瑞，第70集（译者注：直到暑假去了上海Disney，我才知道它和兔八哥、啄木鸟伍迪都和迪士尼木有关系=-=）--按键猫（1952）
图源：汤姆和杰瑞，第70集 —— 按键猫（1952）（译者注：直到暑假去了上海Disney，我才知道它和兔八哥、啄木鸟伍迪都和迪士尼木有关系，气气
我们知道机器学习应用过程包含很多步骤，如图所示『标准机器学习应用流程』，有数据预处理、特征工程、模型训练、模型迭代优化、部署预估等环节。
本文介绍了利用Pytorch框架实现文本分类的关键知识点，包括使用如何处理Out of Vocabulary words，如何解决变长序列的训练问题，举出了具体实例。
本文实例讲述了Laravel5.1 框架模型创建与使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
PHP，或超文本预处理程序，是一种开源的服务器端脚本语言。它也非常受欢迎——截至2018年10月，几乎80%的网站都在使用PHP。
导入的数据存在缺失是经常发生的，最简单的处理方式是删除缺失的数据行。使用 pandas 中的 .dropna() 删除含有缺失值的行或列，也可以 对特定的列进行缺失值删除处理 。
R的recommenderlab包有许多关于推荐算法建立、处理及可视化的函数。上一次也利用这个包对Movielisence进行了分析，但是这个数据集来源于包本身。本文对于一个实际数据进行分析，该数据集来源于亚马逊网站，我们的目标是利用recommenderlab包构建相应的推荐系统，利用用户对产品的打分，做到给用户个性化推荐，包括
当数据库从磁盘读取现有行格式数据，将其转换为列格式，然后将其存储在IM列存储中时，发生In-Memory填充(population)（填充）。只有具有 INMEMORY 属性的对象才有资格进行填充。
一个scikit-learn教程，通过将数据建模到KMeans聚类模型和线性回归模型来预测MLB每赛季的胜利。
combine是联合的意思，在Pandas中，combine()方法也是一种实现合并的方法，本文介绍combine()方法的用法。
开发者受到Node.js的npm及Ruby的bundler启发，composer设计上与两者有诸多相似。
本文介绍了如何在Openshift平台上部署CakePHP应用，包括创建镜像、部署应用、查看日志和访问应用。首先，介绍了基于二进制文件的安装方法，然后通过官方提供的模板创建应用。最后，以Cakephp-mysql为例，介绍了部署应用的步骤。
常见的数据合并操作主要有两种，第一种是我们新生成了新的特征，想要把它和旧的特征合并在一起。第二种是我们新获取了一份数据集，想要扩充旧的数据集。这两种合并操作在我们日常的工作当中非常寻常，那么究竟应该怎么操作呢？让我们一个一个来看。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data R2DBC框架教程五（Spring中国教育管理中心）
系列二我们详细介绍了数据下载，数据透析以及数据的不同分组方式，详情请参考：机器学习三人行(系列二)----机器学习前奏，洞悉数据之美！。但是在真正进行训练之前，我们还需要对数据进行一个预处理。因为有些数据有一些缺失，以及怎么处理分类变量，归一化之类的操作，这样算法才能够表现出更好的性能。通常预处理有以下几个步骤：缺失值和离群值处理（看情况），特征表征（使模型理解数据），归一化，那么我们接着系列二一起继续学习。 一、数据清洗 再次观察数据集，通过housing.shape，可以查看数据集大小(165
所谓数据库的列式转换填充，就是数据库从磁盘读取现有的行格式数据，将其转换为列格式，然后再存储到IM列存储中的过程。将数据库对象填充到列式存储会极大地提高访问效率。只有具有In-Memory属性的对象才能够做转换填充。 启用对象的列式填充的目的 IM列存储不会自动将数据库中的所有对象加载到IM列存储中。如果不使用DDL将任何对象指定为INMEMORY，则IM列存储将保持为空。 将用户指定的In-Memory对象的行转换为列格式是必需的，以便它们可用于分析查询。 将磁盘上现有数据转换为列格式的填充与通常所说的列
我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果。得益于PyTorch、Keras和TensorFlow等深度学习框架，实现最先进的体系结构变得非常容易。这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法，而只需要很少的概念知识和代码技能。简而言之，它们是数据科学社区的一座金矿!
摘要：本文将介绍Oracle 12.2中关于ADG的新特性，在ADG上部署列式存储。关于12.2更多新特性， 注：本文来自官方文档翻译。 一、In-Memory and Active Data Guard 在Active Data Guard上部署列式存储的目的 可以选在在主库、备库或者两者同时部署列式存储。当在主备库上同时部署了列式存储的时候，可以在两个库上对相同或者不同的对象集做操作，如果是操作不同的对象集，那就相当于增加了In-Memory的存储大小。 在主备库上部署同样的In-Memory。 在最
上图为大家熟悉的机器学习建模流程图（扩展阅读：一文全览机器学习建模流程（Python代码）），整个建模流程非常重要的一步，是对于数据的预处理和特征工程，它很大程度决定了最后建模效果的好坏。
选自Journal of Geek Studies 作者：Henrique M. Soares 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 精灵宝可梦（Pokémon）取得举世瞩目的成功已逾 20 年，本文将通过机器学习的方法来解决「那个精灵宝可梦是谁？」的难题。本文提出了一个机器学习的预处理及分类流程，将会使用卷积神经网络对精灵宝可梦进行分类。本文作者为巴西圣保罗的独立研究者 Henrique M. Soares。此外，感兴趣的读者还可以点击文末「阅读原文」下载本文的 PDF 版本。 计算和图像识别 计算机被发明
层次分析法（analytic hierarchy process），简称AHP。是建模比赛中比较基础的模型之一，其主要解决评价类的问题。如选择哪种方案最好，哪位员工表现最好等。
感谢队友带我carry，有幸拿到初赛的冠军，在这里我也将初赛思路做一下分享，一是帮助进行复赛的同学扩展些思路，二是帮助大家能从这次比赛中学习到不一样的东西。比赛的目的就是为了学习，很乐意与大家交流。
这是一个我已经断断续续地研究了很长一段时间的项目。在此项目之前我从未尝试过修改游戏，也从未成功训练过“真正的”强化学习代理（智能体）。所以这个项目挑战是：解决钓鱼这个问题的“状态空间”是什么。当使用一些简单的 RL 框架进行编码时，框架本身可以为我们提供代理、环境和奖励，我们不必考虑问题的建模部分。但是在游戏中，必须考虑模型将读取每一帧的状态以及模型将提供给游戏的输入，然后相应地收集合适的奖励，此外还必须确保模型在游戏中具有正确的视角（它只能看到玩家看到的东西），否则它可能只是学会利用错误或者根本不收敛。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Apache Geode 的 Spring 数据教程二十一（Spring中国教育管理中心）
摘要：入门数据挖掘，必须理论结合实践。本文梳理了数据挖掘知识体系，帮助大家了解和提升在实际场景中的数据分析、特征工程、建模调参和模型融合等技能。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41
我们到底应该怎么学会、灵活使用机器学习的方法？技术宅做过小小的调研，许多同学会选择一本机器学习的书籍，或是一门机器学习的课程来系统性地学习。而在学完书本、课程后，并不清楚如何将这些理论、技术应用到实际的项目流程中。
在本文中，我将以run_classifier.py以及MRPC数据集为例介绍关于bert以及transformer的源码，官方代码基于tensorflow-gpu 1.x，若为tensorflow 2.x版本，会有各种错误，建议切换版本至1.14。
在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上
在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
目前，网上有大量的框架供大家选择，本文作者分享了9款各方面都兼具优势的PHP框架，主要用来构建响应式网站，开发人员可以根据自己的需求来选择下面的某一个框架。 1 Symfony 2 Symfony是一个开源的PHP框架，它在速度和灵活性方面都兼具优势。它提供了一套解决特定工程问题的概念和工具，帮助广大开发者减少重复性工作。抽象化意味着能用更简洁的东西表达复杂的概念、流程等。 2 Phalcon 如果你想提高网站速度，你可以试试Phalcon框架。基于C语言开发，也是目前市场上最快的一款PHP框架。 开发者
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Couchbase教程一（Spring中国教育管理中心）
在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦找来的客户却在悄然无声地流失。因此对老用户的流失进行数据分析从而挖掘出重要信息帮助企业决策者采取措施来减少用户流失的事情至关重要，迫在眉睫。
不论是自己爬虫获取的还是从公开数据源上获取的数据集，都不能保证数据集是完全准确的，难免会有一些缺失值。而以这样数据集为基础进行建模或者数据分析时，缺失值会对结果产生一定的影响，所以提前处理缺失值是十分必要的。
今天给大家介绍一篇康奈尔大学和IBM研究院上周法发布的一篇时间序列相关工作，将时间序列预测任务和缺失值填充任务进行联合建模。通过对时间序列预测和缺失值填充这两个任务的整体建模和端到端训练，实现了一个模型同时解决两个任务，并提升两个任务效果的目标。
本文档旨在帮助已掌握机器学习基础知识的人员从 Google 机器学习的最佳实践中受益。以下为上篇，包含术语、概览以及在进行机器学习之前的第 1-20 条规则。
受Transformer在自然语言处理(NLP)的广泛任务上取得成功的启发，Vision Transformer(ViT)首次采用纯Transformer架构进行图像分类，这显示了Transformer架构在视觉任务方面的良好性能。
前面几篇逻辑回归的例子有些是人造出来的，有些是比较正规的，但数据都比较完整，没有缺失的属性。虽然我们在很多数据上取到的非常好的效果，但总感觉好像不够味，不像实战。
即使是同一种植物，由于生长的地理环境的不同，它们的特征会有所差异。例如鸢尾花，可分为山鸢尾、杂色鸢尾、维吉尼亚鸢尾（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
推荐系统是机器学习的一个子领域，并且是一个偏工程化、在工业界有极大商业价值的方向。大量应用于提供toC类产品的互联网企业服务中，通过推荐系统为用户提供精准的个性化服务。推荐系统通过推荐算法来为用户生成个性化推荐结果，而推荐算法依赖数据输入来构建算法模型。
两个Series之间计算，如果Series元素个数相同，则将两个Series对应元素进行计算
数据仓库项目跨功能需求开发不够完善，导致的各种问题，就我个人经验来说，主要体现在数据建模不够标准和ETL日志体系不够完善两个方面，本文会详细介绍一下，如何从跨功能需求的角度，构建标准的数据建模和完善的ETL日志体系。
图1所示的工作表中，列A中有许多空行，要使用每段空行上方单元格中的内容来填充这些空行，结果应该如下图2所示。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
