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python之路-基础篇2

count += 1else:    print(Funk off)举例说明3:#循环猜年龄,结束提示是否继续猜age_of_oldboy = 65 count = 0while count  age_of_oldboy = n: count = 0#else:#这个就用不到了# print(Funk off) 注:continue:跳出本次循环,继续到下次循环break:结束整个循环12、for循环举例说明1:#for else:    print(Funk off) 举例说明3:for i in range(0,10,2):    print(loop ,i)举例说明4: #大循环i执行1次,小循环执行10次for

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全球科学家争相预测,尚未出现的疫情拐点,最好和最坏的情况分别是什么?

这一研究的研究者是Sebastian Funk,一位统计学家兼传染病模型和分析者。 Funk在研究中使用的参数Funk于2月12日在其研究所的网站上公布了这一未经同行评议的分析结果。但他说,自从实施以来,武汉新增病例和死亡人数的下降表明,感染可能已经见顶。 论文链接https:cmmid.github.ioncovwuhan_early_dynamicsindex.html在这篇文章中,Funk和他的同事对全球病例和武汉病例的多个可用数据集拟合了数学模型, 西浦和Funk说,他们的模型也都没有考虑这些措施,效果存在太多不确定性。许多科学家都认为,防疫措施可能不会减少最终感染人数。

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    技术干货丨想写出人见人爱的推荐系统,先了解经典矩阵分解技术

    NO.1达观数据技术大讲堂评分矩阵、奇异值分解与Funk-SVD对于一个推荐系统,其用户数据可以整理成一个user-item矩阵。矩阵中每一行代表一个用户,而每一列则代表一个物品。 实际上早在06年,Simon Funk就提出了Funk-SVD算法,其主要思路是将原始评分矩阵M(m*n)分解成两个矩阵P(m*k)和Q(k*n),同时仅考察原始评分矩阵中有评分的项分解结果是否准确,而判别标准则是均方差 回到上面funk-svd的最优化问题上来。经过一番紧张刺激的计算之后,可以很遗憾地发现,我们最终的目标函数是非凸的。这就意味着单纯使用梯度下降法可能会找到极大值、极小值或者鞍点。 实际上,在Funk-SVD被提出之后,出现了一大批改进算法。本文将介绍其中某些经典的改进思路。 对于上面的Funk-SVD算法而言,具体做法就是在损失函数后面加入一个L2正则项,即其中,λ为正则化系数,而整个求解过程依然可以使用随机梯度下降来完成。

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    技术干货丨想写出人见人爱的推荐系统,先了解经典矩阵分解技术

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    初学者指南:利用SVD创建推荐系统

    SVD 是由 Brandyn Webb 引入推荐系统领域的,他在Netflix Prize挑战赛中所用的名字 Simon Funk 更加著名。 这里我们没有使用 Funk 的迭代版本的SVD或FunkSVD,而是使用numpy中提供的SVD函数实现。 这些结果在官方测试集上得到验证)https:sifter.org~simonjournal20061211.html(Simon Funk最著名的博客,详细介绍了他的SVD方法)原文链接:https:towardsdatascience.combeginners-guide-to-creating-an-svd-recommender-system

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    波士顿动力叒来秀:机器狗玩“抖音”,步伐风骚,姿态妖娆

    而且这段视频的背景音乐,是火星哥的《Uptown Funk》:打开音乐,配合下面的动图(最后有视频),感受Spot机器狗风骚的步伐和妖娆的姿态,有一种“抖音”的既视感……看这灵活的关节, ? 当然,这两集影片展现的也是Spot的不同能力:视察工地讲究的是自主导航适应地形,而随着火星哥Bruno Mars的Uptown Funk摆动身体,展现的是惊人的灵活性和协调性。

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    Matrix Factorization For Recommendation System

    Simon FunkFunk-SVD方法解决了这个问题,思想很简单:直接通过训练集的观察值利用最小化RMSE学习P、Q矩阵,这就是机器学习的思想了。?

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    波士顿动力SpotMini机器狗大秀舞技,节奏感十足

    在其SpotMini四足机器狗跳舞的最新演示中,波士顿动力公司用的背景乐为2014年火星哥的大热单曲《Uptown Funk》。

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    调查数据表明全球网络威胁水平总体增长6.9%

    移动恶意软件:资深病毒分析师Christian Funk表示:“恶意应用不可能发展缓慢,特别是针对安卓的应用。目前大多数恶意软件是为了访问设备。未来极有可能出现针对安卓的第一批大量蠕虫。

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    逆天!波士顿动力再出视频,机器狗大跳火星哥热舞

    这次是机器狗SpotMini,在视频中,该机器人伴着大热单曲《Uptown Funk》秀了一段热舞。网友大叹:现在连机器人都比我会跳舞了!快来跟着SpotMini老师一起学舞蹈吧! 在波士顿动力最新视频中,SpotMini竟然跳起了红遍全球的魔性《Uptown Funk》,太空步、断头舞、电臀舞,最潮街舞元素应有尽有!(带上耳机,跟着SpotMini的节奏舞动起来!) 大热单曲《Uptown Funk》的舞蹈,你学会了吗?炫酷Atlas、神奇Spot精彩回放最近连着数日,波士顿动力公司惊喜不断,为网友们带来了三款机器人的惊艳视频。

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    我为NET狂官方群福利贴:一些常用的工具(上)

    生成器 CSS3 Generator by Pascal von Seth (Pascal-Seven Webdesign from Hamburg)CSS3 Generator - By Peter Funk

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    一文帮你梳理清楚:奇异值分解和矩阵分解 | 技术头条

    矩阵分解在 Netflix 举办的比赛上,参赛者 Simon Funk 提出了一个很好的想法,即用户对电影的评分不是随给出的。 以上就是 Funk 所提出的矩阵分解方法,也是 Andrew Ng 教授在课上所提到的矩阵分解。该方法在当时 Netflix 竞赛中获得第三名,引起了广泛的关注,并在当前许多应用中仍被使用。

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    机器学习训练中常见的问题和挑战!

    再举一个示例,假设你想创建一个系统用来识别funk音乐视频。构建训练集的方法之一是直接在YouTube上搜索“funk music”,然后使用搜索结果的视频。 但是,这其实基于一个假设—YouTube的搜索引擎返回的视频结果是所有能够代表funk音乐的视频。 而实际的搜索结果可能会更偏向于当前流行的音乐人(如果你住在巴西,你会得到很多关于“funk carioca”的视频,这听起来跟James Brown完全不是一回事)。

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    推荐系统之用户行为分析

    LFM源于对SVD(奇异值分解)方法的改进,传统SVD是线性代数典型问题,但由于计算量太大,实际上只是适用于规模很小的系统,Simon Funk改迚SVD(Funk-SVD),后来被称为Latent Factor

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    推荐系统之用户行为分析

    LFM源于对SVD(奇异值分解)方法的改进,传统SVD是线性代数典型问题,但由于计算量太大,实际上只是适用于规模很小的系统,Simon Funk改迚SVD(Funk-SVD),后来被称为Latent Factor

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    科学家敦促人工智能研究人员提高透明度

    Jeffrey Funk, a technology economics and business consultant based in Singapore, told TechNewsWorld.This reproducible.Scientists and funding agencies will have to dial back on the hype to achieve more reproducibility, Funk

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    bug 回忆录(四)

    然后一顿搜索之后,出现了列表,发现一点反应都没有,一点反应都没有,what the funk? what happen? 不可能啊,一脸懵逼状态中。

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    协同过滤推荐算法

    FunkSVD2006 年 Netflix Prize 开始后,Simon Funk 在博客上公布了一个算法(称为 Funk-SVD),解决了传统 SVD 的几个缺点。 Simon Funk 提出的矩阵分解方法后来被 Netflix Prize 的冠军称为 Latent Factor Model(简称为 LFM),即隐语义模型。

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    推荐算法之: LFM 推荐算法

    LFM介绍LFM(Funk SVD) 是利用 矩阵分解的推荐算法:R = P * Q其中:P矩阵是User-LF矩阵,即用户和隐含特征矩阵Q矩阵是LF-Item矩阵,即隐含特征和物品的矩阵R:R矩阵是User-Item

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    你已经是只成熟的机器狗了,该学会自己尬舞了

    视频中,身手灵活的机器狗随着火星哥的热搜曲目《Uptown Funk》一起摇摆,动作妖娆自然、节奏感极强。

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