不过，Julia自2009年出现以来，凭借其速度、性能、易用性及语言的互操性等优势，已然掀起一股全新的浪潮。
第一次学习KMP算法走了不少弯路，下面老高按照自己的学习步骤，总结一下KMP算法的要点，如果有错误或者疑问，欢迎指正！
爆火出圈的 ChatGPT 有一个非常亮眼的功能是代码生成。许多开发者已经开始在编程时使用 ChatGPT。
人工智能无疑是2017年最火爆的技术，许多外行的朋友想学习却不知道从何下手，所以特意将此文翻译过来，供大家参考。可以在短期之内进入这个领域。这些视频大多数都可以在国内的网站上找到。 📷 这个“前十名单”是根据最佳内容创建的，而不是根据评论数量。为了帮助你选择合适的框架，我们首先从一个比较流行的Python DL库的视频开始。。让我们开始！ 1.概述：比较深度学习框架（96K次） - 5分钟 在学习Python，先理解5个最流行的深度学习框架-SciKit Learn，TensorFlow，Theano，Ke
给定一个非空列表和一个非负整数 k，把列表右侧的 k 位依次移动到左侧。例如：[1, 2, 3, 4, 5, 6]，n 为3，则移动以后，变为：[4, 5, 6, 1, 2, 3]。
k近邻法（或简称为kNN）是一种易于理解和实现的算法，也是一种功能强大的工具。
输入一个链表，输出该链表中倒数第k个节点。为了符合大多数人的习惯，本题从1开始计数，即链表的尾节点是倒数第1个节点。例如，一个链表有6个节点，从头节点开始，它们的值依次是1、2、3、4、5、6。这个链表的倒数第3个节点是值为4的节点。
给定一个排序数组，你需要在原地删除重复出现的元素，使得每个元素最多出现两次，返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间，你必须在原地修改输入数组并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。
语音合成（Text to Speech Synthesis）是一种将文本转化为自然语音输出的技术，在各行各业有着广泛用途。传统TTS是基于拼接和参数合成技术，效果上同真人语音的自然度尚有一定差距，效果已经达到上限，在实现上也依赖于复杂流水线，比如以文本分析为前端的语言模型、语音持续时间模型、声学特征预测模型、将频谱恢复成时域波形的声码器（vocoder）。这些组件都是基于大量领域专业知识，设计上很艰难，需要投入大量工程努力，对于手头资源有限的中小型玩家来说，这种“高大上”的技术似乎有些玩不起。
这一题感觉没啥好多说的，就是按照题目说的，从头开始依次遍历，找到第一个回文字符串，返回即可，如果找不到就返回空即可。
该软件包包含 GloVe 和 Mittens 的快速 TensorFlow 和 NumPy 实现。
Google 最新的研究成果 BERT 的热度还没褪去，大家都还在讨论是否 ImageNet 带来的预训练模型之风真的要进入 NLP 领域了。如今，Facebook AI Research 的何恺明、Ross Girshick 及 Piotr Dollar 三位大佬共同完成的最新研究论文 Rethinking ImageNet Pre-training，却引起了大家对 CV 领域预训练必要性的热议。
方法1：使用正则表达式，格式为 import re，re.match(r"^...$", s) ，其中 ^ 表示匹配 s 的开始，$ 表示匹配 s 的结尾，... 就是自己写的表达式。匹配成功会返回一个对象，则为 True，否则为 False。
在本文的示例中，将从头开始创建两个表：乘法表和随机数表，然后对这些数字应用条件格式。
Python，内置丰富的数据类型。与Java、C++相比，这些数据类型有效地减少代码的长度。下面这个列表简要地描述了Python内置数据类型(适用于Python 3.x)：
本章开始了一段旅程，我们将深入研究我们在前几章中使用的模型的内部。我们将涵盖许多我们以前见过的相同内容，但这一次我们将更加密切地关注实现细节，而不那么密切地关注事物为什么是这样的实际问题。
由于我热衷于机器学习在时间序列中的应用，特别是在医学检测和分类中，在尝试的过程中，一直在寻找优质的Python库（而不是从头开始编写代码）去实现我对于数据处理的需求。以下是我在处理时间序列数据（time series data）。我希望其中一些对你也有用！
最近，有一份很全面的算法资源在GitHub上火了，不仅有相应的原理介绍和实现代码，还提供了Demo，目前GitHub上标星已经突破2900星。
这一题第一反应事动态规划，后来仔细一想发现犯不着，因为显然乘法由于加法，且越靠后发生效果越好，因此，我们只需要反向推导即可。
Python可以处理任意大小的整数，包括负整数。Java中的整数是有范围限制的，比如int的范围限制在-2147483648-2147483647之间。
可以说，吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程是很多人、尤其是中国学生进入机器学习世界的引路人，被认为是入门机器学习的最好课程。截至目前，有超过80000人在Coursera上完成了这门课的学习。
选自EliteDataScience 机器之心编译 参与：蒋思源、晏奇 在本教程中，作者对现代机器学习算法进行一次简要的实战梳理。虽然类似的总结有很多，但是它们都没有真正解释清楚每个算法在实践中的好坏，而这正是本篇梳理希望完成的。因此本文力图基于实践中的经验，讨论每个算法的优缺点。而机器之心也在文末给出了这些算法的具体实现细节。 对机器学习算法进行分类不是一件容易的事情，总的来看，有如下几种方式：生成与判别、参数与非参数、监督与非监督等等。 然而，就实践经验来看，这些都不是实战过程中最有效的分类算法的方式。
ELF是一个用于游戏研究的应用广泛的（Extensive）、轻量级的（Lightweight）、灵活的（Flexible）平台，特别适用于实时战略（RTS）游戏。在C++方面，ELF采用C++线程来并发运行多个游戏。在Python方面，ELF可以一次性返回一批游戏状态，使其对现代RL（强化学习）非常友好。另一方面，在其他平台（例如OpenAI Gym）中，一个Python接口只能包含一个游戏实例。这使得游戏的并发运行有点复杂，而这又是许多现代强化学习算法的要求。 对于RTS游戏的研究，ELF配备了一个快速的
Python 截取字符串使用 变量[头下标:尾下标]，就可以截取相应的字符串，其中下标是从0开始算起，可以是正数或负数(从右向左)，下标可以为空表示取到头或尾。
教科书和课程会让你误以为精通，因为材料就在你面前。但当你尝试去应用它时，可能会发现它比看起来更难。而「项目」可帮助你快速提高应用的 ML 技能，同时让你有机会探索有趣的主题。
在当今的技术领域，开源项目已经成为推动创新和发展的重要力量。开源项目的魅力在于它们不仅提供了免费的软件和工具，还鼓励了全球开发者社区的合作和共享。这种开放的合作模式不仅加速了技术的进步，也为个人开发者和企业提供了更多的机会和选择。
子串的定位操作是找子串在主串中从第pos个字符后首次出现的位置，又被称为串的模式匹配
CellPhoneDB是一个受配体及其相互作用的数据库，整合了UniProt, ensemble, PDB, IMEx，IUPHAR等数据库的信息。CellPhoneDB数据库概况如下图所示
识别我们周围环境中的声音是我们人类每天很轻松就能做到的事情，但是对于计算机相当困难。如果计算机可以准确识别声音，它将会在机器人,安全和许多其他领域得到广泛应用。 最近有许多与计算机视觉有关的发展，通过深入学习和建立大型数据集如 ImageNet 来训练深入学习模型。 然而，听觉感知领域还没有完全赶上计算机视觉。谷歌三月份发布了AudioSet，这是一种大型的带注释的声音数据集。希望我们能看到声音分类和类似领域的主要改进。 在这篇文章中，我们将会研究如何利用图像分类方面的最新进展来改善声音分类。 在城
这篇文章是何恺明组做的一个偏实验的工作，主要是探究ImageNet预训练的模型，在迁移到其他任务比如目标检测，分割等会不会比从头训练模型的要更好。可以总结一下就是
其实，早在新课推出两天前，karpathy在更新的GitHub项目中，就预告了这件事。
本库包含了用 Python （3.6 版本及以上）实现的基本的机器学习算法，所有的算法都是从头开始写并且没有用到其他的机器学习库。该库旨在让开发者对这些基本的机器学习算法有简单的了解，而不是用有效的方式去实现它们。 Github 地址: https://github.com/zotroneneis/machine_learning_basics 线性回归 在线性回归中，我们会模拟标量因变量 y 和一个及多个独立变量 x 之间的关系。 链接： https://github.com/zotroneneis/ma
机器之心整理 参与：路雪、蒋思源 2017年，人工智能技术出现了很多新的技术和发展，在这一年中机器之心发布了很多教程类文章，有适合入门学习者的，有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的；有关于语言的，有关于框架的，有关于硬件配置的，甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多，你……看完了吗？ 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结，共分为 What 和 How 两大部分，在两大板块下又进行细分，目录如下： What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
https://github.com/trekhleb/homemade-machine-learning
【新智元导读】这份指南适合有一些数学基础，了解一些编程语言，现在想深入学习深度学习的人。主要包括2个视频教程，2部重要专著，一系列深入浅出的博客文章，以及一系列实现算法的指南和代码，堪称年度最有价值深度学习资料！ 深度学习是计算机科学和数学交叉的一个快速变化的领域，属于机器学习的一个相对较新的分支。机器学习的目的是教计算机根据给定的数据执行各种任务。这份指南的目标读者是已有一些数学基础，了解一些编程语言，现在想深入学习深度学习的人。 这份完全指南主要包括2个视频教程，2部重要专著，以及一系列深入浅出的博客文
切片（slice）是 Python 中一种很有特色的特性，在正式开始之前，我们先来复习一下关于切片的知识吧。
课程简介介绍道，本课程将从实现矩阵乘法和反向传播基础开始，到高性能混合精度训练，最新的神经网络架构和学习技术，以及介于两者之间的所有内容。它涵盖了许多构成现代深度学习基础的最重要的学术论文，使用“代码优先”教学方法，每个方法都从头开始在 Python 中实现并进行详解（还将讨论许多重要的软件工程技术）。整个课程包括大约 15 个课时和数十个交互式 notebooks，且完全免费、无广告，作为社区服务供使用。前五课时使用 Python、PyTorch 和 fastai 库；最后两节课使用 Swift for TensorFlow，并由 Jeremy Howard 和与Swift、clang 和 LLVM 的创建者 Chris Lattner 共同教授。
曾经从事过应用程序开发项目的人都知道，不仅是要将代码和内容在生产中，向客户，员工或利益相关者展示出来，而且需要先对其进行测试以确保其不会损坏或交付失败。质量保证（QA）是任何技术或业务交付的核心部分，是任何开发方法的重要组成部分之一。建立、 测试、 部署软件最好的方法是以敏捷的方式，以小块的迭代块进行操作，因此必须确保响应客户不断变化的需求。当然，人工智能项目也没有什么不同。正如我们在先前关于AI方法论的内容中所讨论的，有迭代的设计，开发，测试和交付阶段。
记得多年前做Java开发的时候，对于Java Web框架真是非常痴迷，痴迷的一个主要原因就是感觉很神秘，因为还在大学，只会简单的用用，做一个简单demo,从hello world开始，实现一个看起来丑得要命的小网站，所以我也深信，那个网站的用户只有我一个人。 学习了很多的框架，就会发现逐渐在各式框架中淹没，学习一个框架的成本其实也不低，有很多的时间就花在了配置各种复杂的环境，然后浅尝辄止。所以接触了越多的框架，越觉得心虚。 工作了之后，环境部署的问题就不是主要问题了，因为我们接受的
Vue 是一个用于构建用户界面的渐进式框架。它从头开始设计，可以根据不同的使用情况轻松地在库和框架之间进行扩展。Vue 由一个专注于视图层的核心库组成，并且还有一系列支持性库来帮助您处理大型单页应用程序中的复杂性。
来源：机器之心本文共3000字，建议阅读5分钟本文研究了如何使用有限数据训练 ViT，由于可以捕获特征对齐和实例相似性，新方法展现了优势。 预训练模型是否也能只需要很少的样本就能完成任务？ Transformer 架构的强大性能不仅在 NLP 领域成为了主流，也在代替卷积神经网络 CNN，成为视觉识别的一个方向（ViT）。一些 transformer 模型已经取得了有竞争力的结果，但因为缺乏典型的卷积归纳偏差使得它们比普通 CNN 需要更多的训练数据。 在南京大学吴建鑫团队近日提交的一篇论文中，研究者研究了
Transformer 架构的强大性能不仅在 NLP 领域成为了主流，也在代替卷积神经网络 CNN，成为视觉识别的一个方向（ViT）。一些 transformer 模型已经取得了有竞争力的结果，但因为缺乏典型的卷积归纳偏差使得它们比普通 CNN 需要更多的训练数据。
选择要学习的技术和选择要上的大学一样重要，如果选错了，你将来不仅得不到自己喜欢的高薪工作，反而会弄得一堆麻烦。如果你打开了这篇文章，说明你已经考虑选择Python开发作为你以后的职业了。在这篇文章里，我们会详细找出Python和其他语言相比的优势。我们会指出Python与Java,Ruby,PHP 和 C#的差异，帮你了解你所需要的技术。 Python的薪资是多少？ 我们先看下Python的薪资： Python岗位有哪些呢？主要的岗位有这些： Python全栈开发工程师（10k-20K） Python运维开
「Rethinking ImageNet Pre-training」这篇惊艳的论文向我们展示了：使用从随机初始化的状态开始训练的标准模型在 COCO 数据集上也可以在目标检测和实例分割任务中取得十分出色的结果，其结果可以与使用 ImageNet 预训练的模型所得到的结果相媲美。研究人员惊奇地发现，使用随机初始化的模型具有很强的鲁棒性。在以下三种情况下，模型的结果仍然能保持在比较高的水平上：（1）即使仅仅使用 10% 的训练数据，（2）使用更深和更宽的模型，（3）处理多任务并使用多种评价指标。
给定一个包含 n + 1 个整数的数组 nums，其数字都在 1 到 n 之间（包括 1 和 n），可知至少存在一个重复的整数。假设只有一个重复的整数，找出这个重复的数。
ImageNet 图像预训练在各种视觉任务中一直都极为常见，我们会假定预训练模型的前面层级能抽取到足够的一般图像信息。因此保留预训练模型前面层级的权重就相当于迁移了一般的图像知识，并可以用于各种下游任务。但是在 ImageNet 上的预训练模型通过千类图像识别任务也只能学习到近似的一般图像知识。所以离千类图像识别任务越近，下游任务迁移的知识就越多。如果离千类图像识别任务非常远，说不定预训练也就起个初始化的作用。
这个开源项目主要是为那些想深入研究、学习 Linux 内部工作原理等技术专业人士而设计。其优势在于能够帮助用户更好地理解 Linux 操作系统，并且允许他们自由修改、调整操作系统来满足特定需求。
通常来说，链表的问题从概念上讲很简单，更多时单纯的考察编码能力，而不是设计和解决算法。
研究机器学习，少不了Python和C++等语言的帮助。而在GitHub发布的2018机器语言排行榜中，还有一种“冷门”的语言进入了前十，它就是Shell。
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