Here is a list of components that are needed for the successful machine learning research and development, and examples of popular libraries and tools of the type:
按照我们正常的抽奖的最简单做法，一般是把工号写到一个球上面，摇 n 次，然后每次摇出1个号，该号码即为中奖号码，同时将该球拿出去，重复 n 次。
有时候我们低头，是为了看准自己走的路，很多人认为，自己已经过得还可以，不愿意去尝试新鲜的事物，很多东西都放不下，拉不下这个脸，最终死在面子上。
想必写过 CSS 的同学都用过 box-shadow，它可以给元素设置阴影，增加立体效果。
（1）将ul排列列表设置为3行5列，便于碎片小图片的排列；设置容器的宽度和高度，并且通过offsetWidth和offsetHeight来获取对象（自己）的宽和高，以便精确。
人类已经证明，大脑中的神经系统拥有为不断适应外界环境的变化而改变自身结构的能力。大脑内部的突触、神经元之间的连接可以由于学习和经验的影响建立新的连接。
此外，相比之前机器之心报道的注意力能否提高模型可解释性的文章，本文更多的从语境词语级别（contextualized word level），探讨注意力机制是否可以被解释。遗憾的是，本文作者也同样认为，注意力层不足以解释模型所关注的重点。
一道工序一旦开始加工，就不能中断。每台机器一次只能加工一道工序。在初始加工时刻，所有工件和机器都是可用的。
在本文中，你会对如何使用 JavaScript 实现机器学习这个话题有一些基本的了解。
英文：JeffHeaton 译文： 云+社区/白加黑大人 https://cloud.tencent.com/developer/article/1035890 基本介绍 在本文中，你会对如何使用JavaScript实现机器学习这个话题有一些基本的了解。我会使用Encon（一个先进的神经网络和机器学习框架）这个框架，并向你们展示如何用这个框架来实现光学字符辨识，模拟退火法，遗传算法和神经网络。Encog同时包括了几个GUI窗体小部件，这些小部件可以更方便地显示出一般机器学习任务的输出。 运行环境 E
大概 1 年多之前，一位老同学找到我，问能不能帮他做一个非常简单的猜数字游戏，需求是这样的：
GitHub: https://github.com/nzbin/CardShow/ Demo: https://nzbin.github.io/CardShow/ 前言 这个小项目（卡片秀）是一个卡片抽奖特效插件，用开源项目这样的词语让我多少有些羞愧，毕竟作为一个涉世未深的小伙子，用项目的标准衡量还有很大差距。不过该案例采用 jQuery 插件方式编写，提供配置参数并且做了浏览器兼容优化，整体而言作为一个小项目也不为过。目前正在持续更新。 当然，博主写这篇文章不是为了炫耀这个 Demo，而是交
北京时间2月24日，本篇工作作者申万祥博士将带来线上分享，介绍如何通过增强数据的表征和利用卷积神经网络来提高生物医学数据的学习效果。更多详情见文末。 决定 AI 模型识别能力的主要因素是数据和算法，长久以来 AI 领域重点关注在算法来提升性能，但对数据的探索程度远不及算法的开发。以数据为中心的 AI 方法（data-centric AI）基于高质量的数据构建 AI 系统，主要是确保数据表征能够清晰地展示 AI 所须学习的内涵特征。 特别是对于生物医药领域具有高维度而无序特征的小样本数据（比如疾病组学数据），
点击选中开始节点，按住拖动到相邻的节点，相邻节点添加至选择链中，沿着链往回拖，将会取消之前选择的节点，如上面效果图所示。
今天我们为大家介绍一个简单的词云图绘制的R包wordcloud2，这个包借助shiny框架实现了图像的可交互。废话不多说，接下来我们看下它的使用。
随着互联网的发展与短视频等流媒体展示分享方式的普及，如何同时进行多种多媒体文件资源的管理与分类逐渐成为困扰人们进行文件管理的主要问题。本项目为解决上述问题，设计了一款多媒体集成管理器，采用前后端分离的方式，使用 Electron 和 Vue.js 作为前端框架，Springboot 作为后端框架。项目主要模块分为电子书管理模块，图片管理模块以及影视资源管理模块。项目基本功能主要有：文件元数据编辑，文件标签操作，文件夹同步，高级文件搜索，本地文件操作，瀑布流展示，文件分享，应用内预览，页面自动截图，拟物播放器等。最后对系统进行了综合测试与结果分析，结果表明：项目交互性良好，兼容性高，实现了目标功能。具有实际应用意义。
首先，我们创建一组随机圆，位于边界正方形的中心部分，较小的圆比较大的圆更常见。我们将圆的大小表示为面积。
http://www.bootcss.com，下载用于生产环境的Bootstrap即可。
选自 Pivotal 机器之心编译 参与：Panda 随机森林在过去几年里得到了蓬勃的发展。它是一种非线性的基于树的模型，往往可以得到准确的结果。但是，随机森林的工作过程大都处于黑箱状态，往往难以解读和完全理解。近日，Pivotal Engineering Journal 网站发表了一篇文章，对随机森林的基础进行了深度解读。该文从随机森林的构造模块决策树谈起，通过生动的图表对随机森林的工作过程进行了介绍，能够帮助读者对随机森林的工作方式有更加透彻的认识。本文内容基于 Ando Saabas 的一个 GitH
写再前面：本系列作品由MathMagician独家首发，一共有七篇，从数学和魔术两个角度对日常生活中“洗牌”这一现象作了挂一漏万的分析。之所以说是挂一漏万，是因为无论数学还是魔术，洗牌中的任何一个小点都够写几篇了，这点篇幅不可能绝对全面。所以，本系列主要选取了一些常见的洗牌方式和相关内容展开作了一些介绍，包括洗牌分类，混乱度评价，过程建模，近似计算，以及几个基本但是及其巧妙的利用洗牌规律设计的魔术。相信聪明的你读完以后，会在数学和魔术上，都对“洗牌”这一现象有着更加深入的认识。
1.背景 大脑正常的功能依赖于神经网络的调整，以及神经组件之间适时的转换。这种协调使大脑能够有效地处理信息，并适当地适应到来的刺激。连接失调假说认为，精神病症状是由大脑网络内部和跨大脑网络的连接失调引起的。 脑电微状态分析为探索精神病患者大脑网络的功能提供了有力的工具，研究人员已经发现了精神病患者脑电微状态的潜在异常。熵分析也被用于表征精神病患者的神经活动。大多数研究报告称，精神障碍患者与健康对照对象相比，尤其是那些处于疾病早期和未接受药物治疗的患者，其熵增加了。 我们结合微状态分析和熵测量来探索大脑的主导活动模式是如何在大规模网络之间转换的。微状态分析使我们能够将多通道脑电数据归类为与神经活动的不同分布相关的类别。我们假设，将在对照组和患者中识别出相似数量的微状态，并且具有相似的地形图。我们还假设患者的微状态C会相对增加，患者会有更高的熵。
其实链表和数组各有千秋，都在不同的业务场景中发光发热，很多同学对链表可能是既熟悉又陌生。熟悉的是，我们在刷一些八股文的时候经常会看到“链表”这个字眼，陌生的是，我们在平时的开发中并不会太多的使用到链表。
前言 快速排序是一个使用较为广泛的排序算法，它的时间复杂度为O(nlogn)，网络上很多文章讲解的快速排序都不太符合规范，本文以图文的形式详细讲解快速排序，并用JavaScript将其实现，欢迎各位感
有几张牌张牌，用js来进行乱序排列，要保持公平性（也就是真的是乱序排列，真的乱！）。
各位同学们大家好，又到周日了。因为1月1号是新年放假，所以今天也可以算是2017年的第一个周日，不知各位都对2017年有什么安排，而2016年又有哪些收获。我只希望大家要把今年的计划要做的长一些。 长话短说哈，今天我们要学习的前端组件是，标签云。这个东西网上到处都是，相信大家都不止一次的看到过。就是一堆关键字，在一个固定大小的区域内，呈圆形分布，一般可以点击，有些还可以用鼠标拖动，拖动的时候圆形的标签云会有一个向着鼠标方向的缓动式的滚动。 首先说一下思路的问题，这个开发思路，就是从我一直在强调的“业务”来的
考虑一个正方形。它是对称的吗？它是如何对称的？它有多少对称性？它有什么样的对称性？
近十年里，top-N商品推荐是隐式反馈中一个被广泛研究的课题，其目的是从大量数据中识别出用户可能偏爱的一小部分物品。
阿里的面试的时候做的一道笔试题:题目：写一个方法,入参为自然数n (n > 0)，返回一个自然数数组，数组长度为n，元素为[1,n]之间，且每个元素不重复，数组中各元素顺序要求随机；
公司老板做了一笔大生意，想要给每位员工分配一些奖金，想通过游戏的方式来决定每个人分多少钱。 按照员工的工号顺序，每个人随机抽取一个数字。按照工号的顺序往后排列，遇到第一个数字比自己数字大的，那么，前面的员工就可以获得 距离 * 数字差值 的奖金。 如果遇不到比自己数字大的，就给自己分配随机数数量的奖金。 例如: 按照工号顺序的随机数字是：2,10,3。那么第 2 个员工的数字 10 比第 1 个员工的数字 2 大， 所以，第 1 个员工可以获得 1 * (10 - 2) = 8。 第 2 个员工后面没有比他数字更大的员工，所以，他获得他分配的随机数数量的奖金，就是 10。 第 3 个员工是最后一个员工，后面也没有比他更大数字的员工，所以他得到的奖金是 3。 请帮老板计算一下每位员工最终分到的奖金都是多少钱。
DepthChart.js组件适用于资产交易中的市场深度（Depth Of Market）数据表现， 例如可以结合K线图嵌入股票、加密货币等资产的交易应用软件中作为用户的交易工具。DepthChart.js组件基于HTML的Canvas技术实现，支持鼠标滚轮缩放与十字线聚焦，提供深色与浅色两种预置主题，并且支持自定义主题。DepthChart.js的官方下载地址：市场深度图JS组件。
偶数月的26号中午11点到下午1点，沙漠君的手机上就会收到一条短信，不是中介和广告，但内容肯定是一样的：“很遗憾，该编码本次摇号未中签或摇号资格已过期”。二姨妈真是比大姨妈都准时！呵呵！
原文链接：https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/107830112 创作不易，未经作者允许，禁止转载，更勿做其他用途，违者必究。
函数近似是机器学习众多问题的核心，而过去深度神经网络凭借其「万能近似」的属性在函数近似方面无与伦比。在高级层面，神经网络可以构成黑箱函数近似器，它会学习如何根据大量训练数据点来参数化单个函数。
自回归模型（Autoregressive Model, AR），通过估计一串文本序列的生成概率分布进行建模。一般而言，AR模型通过要么从前到后计算文本序列概率，要么从后向前计算文本序列概率，但不论哪种方式的建模，都是单向的。即在预测一个单词的时候无法同时看到该单词位置两边的信息。假设给定的文本序列$x=(x_1, x_2, ..., x_n)$，其从左到右的序列生成概率为：
JavaScript location.reload() 方法 Location 对象的 reload() 方法用于重新加载当前文档(页面)，语法如下： location.reload( false|true ) 说明(实战帮有javascript课程与实训项目哦，可以一试) 如果该方法参数为 false 或者省略参数。
Bert、GPT-2在怀里都还没捂热乎，XLNet又出来了，最近NLP界真的是风（gen）生（bu）水（shang）起（le），在看过各牛人（ @张俊林@Towser）对XLNet的解读之后，小菜鸟也想说说自己的理解（毕竟讲出来比留在脑子里印象深刻）。
零、前言 最近一直在总结Android，前端这块感觉忘得也差不多了 Flex布局以前也听过，但没有详细学习过，趁机会用React玩转一下， 遇到一个新的知识怎么学，一大堆的参数让人发懵，我最喜欢
写再前面：本系列作品由MathMagician独家首发，一共有七篇，从数学和魔术两个角度对日常生活中“洗牌”这一现象作了挂一漏万的分析。之所以说是挂一漏万，是因为无论数学还是魔术，洗牌中的任何一个小点都够写几篇了。所以，本系列主要选取了一些常见的洗牌方式和相关内容展开作了一些介绍，包括洗牌分类，混乱度评价，过程建模，近似计算，以及几个基本但是及其巧妙的利用洗牌规律设计的魔术。相信聪明的你读完以后，会在数学和魔术上，都对“洗牌”这一现象有着更加深入的认识。
在本文中，我将介绍matplotlib一个非常有价值的用于管理子图的函数——subplot_mosaic()。如果你想处理多个图的，那么subplot_mosaic()将成为最佳解决方案。我们将用四个不同的图实现不同的布局。
随机对照试验可以得到较为可靠的证据，在预防医学研究和临床医学研究中扮演非常重要的角色。人体试验中，实验组和对照组受试对象的特征（如年龄、性别、是否服药、是否有运动习惯等等）常成为研究过程中的混杂因素，对研究结果产生重要影响。
XLNet发表在NeurIPS-19上，是BERT之后相当有名的一个工作，这里简单总结一下它的要点。
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 本论文对强化学习顶尖试验结果的复现性进行了详细的探讨，并讨论了超参数和随机种子等变量对强化学习模型复现性的重要影响。除此之外，作者还对复现实验所面临的
最近发现一个特别好用的python库，能够绘制精美的关系图，俗话说有好东西要学会分享，所以袁厨就肝了这篇文章，大家可以参考一下。
Pythonrandom的“shuffle方法随机化序列项”是我们在学习中会经常遇到的一个知识点，今天我们就来简单的学习一下吧！
订阅号收到过一些查询消息，比如vue、react，无奈一直没有心情去搞关键字搜索，就丢一边去了
Webpack已经流行好久了，但很多同学使用webpack时还是一头雾水，一下看到那么多文档、各种配置、各种loader、plugin立马就晕头转向了。我也不例外，以至于很长一段时间对webpack都是一知半解的状态。但是想要继续做好前端，webpack是必须得跨过的一道坎，其实掌握webpack并不难，只是我们没有找到正确的方法。本文就是我自己在学习webpack时的一点心得体会，供大家参考。
Webpack 已经流行好久了，但很多同学使用 webpack 时还是一头雾水，一下看到那么多文档、各种配置、各种 loader、plugin 立马就晕头转向了。我也不例外，以至于很长一段时间对webpack都是一知半解的状态。但是想要继续做好前端，webpack 是必须得跨过的一道坎，其实掌握 webpack 并不难，只是我们没有找到正确的方法。本文就是我自己在学习 webpack 时的一点心得体会，供大家参考。
在我们今天的生活中，图的示例包括社交网络、例如Twitter、Mastodon、以及任何链接论文和作者的引文网络，分子，知识图、例如 UML 图、百科全书以及有超链接的网站，表示为句法树的句子以及任何的 3D 网格等，可以说图已经无处不在。
有时候，为公平起见，我们会将一组数据随机排序。如下图1所示，在列D中对列C中的数据随机排序。
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