一直都在佛系更新,这次佛系时间有点长,很久没发文了,有很多小伙伴滴我,其实由于换工作以及搬家的原因,节奏以及时间上都在调整,甚至还有那么一小段时间有点焦虑,你懂的,现已逐渐稳定,接下来频率应该就会高了,奥利给~
原文地址:http://eux.baidu.com/blog/fe/关于js中的浮点运算
“0.1 + 0.2 = ?” 这个问题,你要是问小学生,他也许会立马告诉你 0.3。但是在计算机的世界里就没有这么简单了,做为一名程序开发者在你面试时如果有人这样问你,小心陷阱喽! 你可能在哪里见过
全称 Bjøntegaard-Delta rate,用于评价不同的视频编码器RD(率-Rate,失真-Distortion)性能 是 Gisle Bjøntegaard 等人在 H.264 标准开发过程中提出的
共轭梯度法是方程组求解的一种迭代方法。这种方法特别适合有限元求解,因为该方法要求系数矩阵为对称正定矩阵,而有限元平衡方程的系数矩阵正好是对称正定矩阵(考虑边界条件)。同时,共轭梯度法也适合并行计算。
欢迎来到专栏《GAN的优化》,这是第二期。在这个专栏中,我们会讲述GAN的相关背景、基本原理、优化等相关理论,尤其是侧重于GAN目标函数的优化。小米粥和有三将带领大家从零学起,深入探究GAN的点点滴滴。
动态规划,英文:Dynamic Programming,简称DP,将问题分解为互相重叠的子问题,通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划,如果某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划来解是比较有效的。
电商平台的核心引擎大致分为两块,搜索架构和产品布局,应该说各有各的特色。当然今天的主题是反爬虫机制,电商平台如何能保护好自己的数据,又不影响正常用户体验,所谓当今业界一场持久的攻防博弈。 一阶爬虫(技术篇) 应用场景一:静态结果页,无频率限制,无黑名单。 攻:直接采用scrapy爬取 防:nginx层写lua脚本,将爬虫IP加入黑名单,屏蔽一段时间(不提示时间) 应用场景二:静态结果页,无频率限制,有黑名单 攻:使用代理(http proxy、VPN),随机user-agent 防:加大频率周期,每小时或每
Brain.js是一个Javascript库,用于替代(现在已弃用的)“ 脑 ”库的神经网络,该库可与Node.js一起使用或在浏览器中使用(注释计算),并为不同任务提供不同类型的网络。以下是训练网络以识别色彩对比的演示。
什么是差分运算?如下图,数值计算过程我们计算函数上某点的导数时,可以选择某点附近(可以包含该点)的两个点,取这两个点的斜率来近似表示该点的导数。一阶导数有一阶向前差分、一阶向后差分和一阶中心差分。当然也有二阶导数的计算方法,如下图。
在 js 中进行数学的运算时,会出现0.1+0.2=0.300000000000000004的结果,一开始认为是浮点数的二进制存储导致的精度问题,但这似乎不能很好的解释为什么在同样的存储方式下0.3+0.4=0.7可以得到正确的结果。本文主要通过浮点数的二进制存储及运算,和IEEE754下的舍入规则,解释为何会出现这种情况。
Brief 本来只打算理解JS中0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004的原因,但发现自己对计算机的数字表示和运算十分陌生,于是只好恶补一下。 本篇我们一起来探讨一下基础——浮点数的表示方式和加减乘除运算。 在深入前有两点我们要明确的: 1. 在同等位数的情况下,浮点数可表示的数值范围比整数的大; 2. 浮点数无法精确表示其数值范围内的所有数值,只能精确表示可用科学计数法m*2e表示的数值而已;
关于人工智能的项目,相信大家都看过或者用过不少了,但它们的大多数看上去都十分“高大上”,让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上,有很多关于人工智能的项目还是十分实用的,而且用途还十分有趣,下面就简单为大家盘点 10 个功能独特的开源人工智能项目。
关于人工智能的项目,相信大家都看过或者用过不少了,但它们的大多数看上去都十分“高大上”,让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上,有很多关于人工智能的项目还是十分实用的,而且用途还十分有趣,下面就
去互联网金融或电商行业的公司面试时,一般都会遇类似“ 0.1+0.2 等于 0.3吗?”这道题,对于非科班出身的前端人是一道送命题,有些知道 0.1+0.2 不等于 0.3,但是继续深问为什么,就无法很清晰地回答。
本文介绍了10个有趣实用的开源人工智能项目,涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个领域。这些项目具有创新性、实用性和可扩展性,可以为不同领域的开发者提供灵活、高效、可复用的解决方案。
当我第一次和我们的 NLP 主要研究人员谈起这个概念时,她的原话是这样的。可能她是对的,但它也是一个非常有趣的概念,最近在 Javascript 领域得到了越来越多的关注。
推荐 10 个饱受好评且功能独特的开源人工智能项目 关于人工智能的项目,相信大家都看过或者用过不少了,但它们的大多数看上去都十分“高大上”,让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上,有很多关于人工
读书笔记(十) %% 矩阵的操作 format short A = magic(3) %产生三阶幻方矩阵 sum(A) %对列求和 sum(A')' %对行求和 sum(diag(A)) %对主对角线求和 sum(diag(flipud(A))) %对副对角线求和 sum(1:9)/3 %第一项到第九项和的三分之一 for k = 0:3 rot90(A,k) %将A逆时针旋转k个90度 rot90(A',k) %
AI UNION 人工智能产业技术创新战略联盟 这里是人工智能联盟,汇聚了最新的AI新闻资讯,还有最前沿的国内外AI开源技术,最具价值的AI创新企业,最具权威的行业导师,和最具实力的创投机构!如果你身处AI圈,那么在这里你不但能找到你最需要的,还能发现你意想不到的。 推荐 10 个饱受好评且功能独特的开源人工智能项目 关于人工智能的项目,相信大家都看过或者用过不少了,但它们的大多数看上去都十分“高大上”,让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上,有很多关于人工智能的项目还是十分实用的,而且用途还十分有趣
GAN的思想就是:这是一个两人的零和博弈游戏,博弈双方的利益之和是一个常数,比如两个人掰手腕,假设总的空间是一定的,你的力气大一点,那你就得到的空间多一点,相应的我的空间就少一点,相反我力气大我就得到的多一点,但有一点是确定的就是,我两的总空间是一定的,这就是二人博弈,但是呢总利益是一定的。
选自blog.bitsrc.io 作者:Jonathan Saring 机器之心编译 参与:程耀彤、黄小天 本文作者在构建 Bit 的过程中探索和尝试了把 Javascript 和机器学习结合起来使用的可能性,并由此发现了一些简洁优雅的库,可以把 Javascript、机器学习、DNN 甚至 NLP 整合起来。 「等等,什么??这是一个可怕的想法!」 当我第一次和我们的 NLP 主要研究人员谈起这个概念时,她的原话是这样的。可能她是对的,但它也是一个非常有趣的概念,最近在 Javascript 领域得到了越
本文介绍了10个功能强大的开源人工智能项目,这些项目分别是:STYLE2Paints、SerpentAI、Synaptic.js、Snake-AI、Uncaptcha、Sockeye、PHP-ML、CycleGAN、DeepLearn.js和TensorFire。这些项目涵盖了机器学习的各个方面,包括图像处理、神经网络框架、游戏AI、自然语言处理等,可以为开发人员提供各种场景下的AI应用。
作者:龚敏敏
【导读】关于人工智能的项目,相信大家都看过或者用过不少了,但它们的大多数看上去都十分“高大上”,让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上,有很多关于人工智能的项目还是十分实用的,而且用途还十分有趣,下面就简单为大家盘点 10 个功能独特的开源人工智能项目。 1. STYLE2PAINTS:强大的为线稿上色的 AI https://www.oschina.net/p/style2paints 推荐理由:新一代的强大线稿上色 AI,可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。项目提供了在线使用网站,十分方便使
前 言 一个号称目前最快的 Node.js 应用框架横空出世,高度专注于以最少开销和强大的插件架构为开发者提供最佳的体验。 作为开发者,让项目跑得更快一直是坚持不懈的追求。 一个号称是目前最快的 Node.js 应用框架横空出世 1 Fastify:Node.js 的 Web 框架 http://www.oschina.net/p/fastify ☞ 推荐理由:高度专注于以最少开销和强大的插件架构为开发者提供最佳的体验。Fastify 的 API 看上去非常简洁,称得上是支持 async/await 的
假设第1个月有1对刚诞生的兔子,第2个月进入成熟期,第3个月开始生育兔子,而1对成熟的兔子每个月会生1对兔子,兔子永远不会死去……那么,由1对兔子开始,12个月后会有多少对兔子呢?
往期的4篇已经把Docker+Keras+Flask+JS的全栈+深度学习介绍完整了: 自己动手做一个识别手写数字的web应用01 自己动手做一个识别手写数字的web应用02 自己动手做一个识别手写数字的web应用03 自己动手做一个识别手写数字的web应用04 今天更新一篇关于:图像处理。 再回顾下MNIST手写字数据集的特点:每个数据经过归一化处理,对应一张灰度图片,图片以像素的重心居中处理,28x28的尺寸。 上一篇文章中,对canvas手写对数字仅做了简单对居中处理,严格来说,应该做一个重心居中的处
自顶向下分析,要想爬上 n 阶台阶,由于一次可以爬 1 或 2 阶台阶,所以爬上 n 阶台阶有两种可能:
ECharts地图详解:https://blog.csdn.net/xieweikun7/article/details/52766676
小伙伴都知道熵是代表某个系统的混乱程度,而熵值本身是没有啥可以进行衡量的。本文所说的二阶熵仅是一个定义,方便后续我的吹水,用来表示一个混乱的等级
线性代数行列式计算之迭代法
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念,确定不来看看? (一) 作者: 计算机魔术师 版本: 1.0 ( 2023.8.27 )
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
分数阶微积分研究将导数和积分扩展到此类分数阶,以及求解涉及这些分数阶导数和积分的微分方程的方法。该分支在流体动力学、控制理论、信号处理等领域越来越流行。我们也意识到这个主题的重要性和其潜力,因此在最近发布的 Wolfram 语言 13.1 版本中增加了对分数阶微分和积分的支持。
贝塞尔曲线参考 : https://github.com/venshine/BezierMaker
张量(Tensor)可以理解为广义的矩阵,其主要特点在于将数字化的矩阵用图形化的方式来表示,这就使得我们可以将一个大型的矩阵运算抽象化成一个具有良好性质的张量图。由一个个张量所共同构成的运算网络图,就称为张量网络(Tensor Network)。让我们用几个常用的图来看看张量网络大概长什么样子(下图转载自参考链接1):
上几篇说了three.js的曲线,这篇来郭先生来说说three.js曲线,在线案例点击three.js曲线
⭐️ 本文首发自 前端修罗场,是一个由资深开发者独立运行的专业技术社区,我专注 Web 技术、答疑解惑、面试辅导以及职业发展。帮你评估知识点的掌握程度,获得更全面的学习指导意见,交个朋友,不走弯路,少吃亏! ---- 最近公司在研发分布式高性能的云计算平台,其中涉及到了 AI 方面的处理。所以我也在自学 Machine Learning。不过在 AI 方面的知识却是需要花功夫花时间学习的。在学习的过程中我发现了一个不错的学习教程(https://www.captainai.net/iislv/),推荐给大
大数据文摘作品,转载要求见文末 翻译 | 张静,大力 校对 | 元元 时间轴 | 弋心 后期 | 郭丽(终结者字幕) 后台回复“字幕组”加入我们! 人工智能中的数学概念一网打尽!欢迎来到YouTube网红小哥Siraj的系列栏目“The Math of Intelligence”,本视频是该系列的第二集,讲解优化问题和常用便捷优化方法。后续系列视频大数据文摘字幕组会持续跟进,陆续汉化推出喔! 全部课表详见: https://github.com/llSourcell/The_Math_of_Intell
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