3、“启动”--“cmd” 输入pip install tflearn 或 conda install tflearn
你有一个模块,实现了ed和sed中使用的功能。显然,下一步是实现世界历史上最讨厌和实用的文本编辑器:vi。如果你知道 Lisp 可以实现 Emacs,但没有人有时间创建一个伪装成文本编辑器的全新操作系统。人生苦短,不能整天按住三个按键并敲击 TAB 键。
问题:1. You can download it with -DDOWNLOAD_BOOST=1 -DWITH_BOOST=<directory>
Flutter 与 Tauri 选型讨论总结 上周 RustDesk 在 GitHub 发布了一个关于桌面技术选型的讨论「Tauri or Flutter for RustDesk desktop?」
本期介绍的是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》 一书的第五章—— 判别分析(discriminant analysis)。 判别分析是解决分类问题的多种算法的总称,通过将预测变量组合成新的变量来找到预测变量的新表示(必须是连续的),从而最好地区分类。这种思想和一些降维算法有些相似。
QAnything (Question and Answer based on Anything) 是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统,可断网安装使用。
在上一篇文章结尾,我们提到了,与使用SGD(随机梯度下降)和冲量训练的模型相比,L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。所以,有一个问题就是什么样的解决方法泛化能力最强,而且如果它们关注的方向不同,那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同的。 为了使分析更加容易,但至少保证符合实际,我们以“werewolf”为主题训练了一个线性SVM 分类器(W,bias)。换句话说,所有包含这一主题的电影都被标记为“+1”,而且我们随机的抽样“剩下的”电影,并将其标记为“-1”。至于特征,我们使用1500多个高频的关
本节主要介绍pygame的初级教程,以及如何用pygame去绘制奥运五环及美国队长盾牌。
找了半年工作,面试了几个data science的职位,总结了一些常见的问题,在这儿抛砖引玉。
散射卷积网络(ScatNet)通过卷积网络对图像的小波系数做级联运算,运用深度学习的思想,生成树状结构的散射系数,使用散射系数作为特征进行学习。 理解和分析scatnet就暂且从下面这幅图入手
对于机器学习的理解,我相信很多人还无法做到简单、易懂的将其思想描述出来,比如这里提到的一个基本概念:数据的维度,以及算法应用中为何升维和降维。
首先对Feature Selection相关的问题进行一个综合性的回顾,主要包含一下几点: 1) Dimensionality reduction(降维)简要介绍; 2) Feature extraction/ Feature projection(特征提取/特征投影)简要介绍; 3)Feature selection(特征选择)简要介绍; 4)Feature selection(特征选择)展开描述; 5)部分相关文献推荐。
严鑫涛 投稿自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 自动驾驶测试离不开仿真系统。 这种高效低成本的方法,可以模拟车辆在真实环境下遇到的各种情况,以提高车辆真正上路后的安全性。 因此,模型的准确性成为了仿真系统的关键之一。 该领域的最新成果,首次实现了高精度的具有统计学真实性的自然驾驶仿真环境,并登上《Nature Communications》,并被选为编辑精选文章(Editor's Highlights)。 它可以生成分布级别准确的安全关键事件,包括事故冲撞和冲突事件(near-miss)。 审稿
📷 整理 | 阿司匹林 深度学习为什么能够在近几年取得如此大的进展?除了经验主义之外,我们还应该从理论层面去理解深度学习的发展。为此,斯坦福大学于去年秋天推出了一门名为 Theories of
海量高维数据查找与某个数据最相似的一个或者多个数据。与其它基于Tree的数据结构,诸如KD-Tree、SR-Tree相比,它较好地克服了Curse of Dimension,能够将KNN的时间复杂度缩减到sub-linear。LSH多被用于文本、多媒体(图像、音频)的相似性判断。
所以数据没变很正常呀,虽然我以为改了很多东西,但是对那些玩家来说,其实根本就没有变化。
Udacity Machine Learning Instance Based Learning ---- Supervised Learning 给你一些数据集,用算法去训练函数,训练出来后,
特征工程是数据科学模型开发的重要组成部分之一。数据科学家把大部分时间花在数据处理和特征工程上,以便训练一个鲁棒模型。数据集由各种类型的特征组成,包括类别、数字、文本、日期时间等。
近期,一份来自安全测试公司的报告显示,开源领域的应用安全情况整体有所好转,但依然存在问题,包括开源代码的漏洞被利用,以及第三方代码库本身的风险。 上述发现出自 Veracode 发布的《软件安全报告(第12版)》,报告中所使用的数百万不同类型的数据来自 Veracode 的服务端和客户端,并对这些数据进行了静态分析、动态分析、软件组成分析和渗透测试。 PART ONE 开源代码缺陷更少,漏洞修复更快 报告称:「开源库仍然是一个令人担忧的安全因素」,这是一个长期存在,并持续至今的隐患,原因就在于开发者
【导读】斯坦福大学《深度学习理论》《Theories of Deep Learning》 课程邀请相关专家带你探究深度学习背后的理论基础,解开深度学习的黑盒,带你知其然知其所以然。专知内容组特别整理为大家展现,欢迎大家阅读,转发分享!文末查看课程PPT下载! 深度学习理论 深度学习的理论探讨比应用滞后了“好几个量级”。在2017未来科学大奖颁奖盛典,南京大学教授周志华在与深鉴科技联合创始人汪玉对话时表示,深度学习的理论探讨比应用滞后了“好几个量级”,在谈及人工智能近期的热潮时表示,这是源于机器学习在过去1
由 Ghostzhang 发表于 2022-06-21 17:26 更新于 2022-06-22 12:37
Curses 可以在任何遵循 ANSI/POSIX 标准的 Unix/Linux 系统上运行。Windows 上也可以运行,不过需要额外安装 windows-curses 库:
Lecture 8: Hierarchical clustering and dimension reduction
1990年,伊丽莎白·牛顿在斯坦福大学通过研究一个简单的游戏获得了心理学博士学位。在这个游戏中,她把参与者分为两种角色:“敲击者”和“听众”。敲击者拿到一张25首名曲的单子,包括《祝你生日快乐》这种旋律简单的歌曲。每位敲击者挑选一首,把节奏敲给听众听(通过敲桌子)。听众的任务是根据敲击的节奏猜出歌曲。
def benchmark(func): """ A decorator that prints the time a function takes to execute. """ import time def wrapper(*args, **kwargs): t = time.clock() res = func(*args, **kwargs) print func._
编者按 : 童士豪(Hans Tung)是纪源资本(GGV Capital)的管理合伙人。 十几年前,多家知名的互联网和科技巨头曾经尝试闯入中国市场,但是它们几乎都铩羽而归了。 虽然这些失败的尝试已经成为了既定的事实,但是在经历了移动革命之后,中国市场的经营环境已经大为不同。 时至 2015 年,中国已经发生了翻天覆地的变化。无论全球金融市场的表现如何,现在来自世界各地的创业公司都有机会真正进入中国市场。 这种时代变迁所带来的影响是非常深远的,在这个以发展速度评价创业公司(即使它们已经准备上市)的时
装饰器看起来很酷而且功能强大,但是展示一个实际的例子会更清晰。使用的场景有1000种可能性。但是经典用法:
目前,利用大量的微阵列或RNA-Seq技术来探索不同条件(例如治疗或疾病)之间基因表达的差异是研究疾病的最简单方法。但是,如何快速的从测序得到的“海量”的基因集群中发现差异表达的基因(DEGs)仍然是一项非常重要的任务。
大数据文摘作品 编译:冯琛、Aileen 在刚过去的ICLR会议中,谷歌人工智能研究员Ali Rahimi批评了整个机器学习行业对经验法则、试错法和迷信的过分依赖。 去年12月,谷歌公司的人工智能(AI)研究员Ali Rahimi在NIPS大会的演讲中批判了自己的研究领域,他说,计算机通过尝试和错误进行学习的机器学习算法已经成为“炼金术”的一种。 研究人员其实并不知道为什么某些算法行之有效,而其他算法徒劳无益,他们也没有严格的标准来界定AI架构的选择。因此,他获得了现场观众长达40秒的欢呼。 4月30日,
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 量子位 授权 不给全图,只投喂CNN一些看上去毫无信息量的图像碎片,就能让模型学会图像分类。 更重要的是,性能完全不差,甚至还能反超用完整图像训练的模型。 这么一项来自加州大学圣塔芭芭拉分校的新研究,这两天引发不少讨论。 咋地,这就是说,CNN根本无需理解图像全局结构,一样也能SOTA? 具体是怎么一回事,咱们还是直接上论文。 实验证据 研究人员设计了这样一个实验: 他们在CIFAR-10、CIFAR-100、STL-10、Tiny-ImageNe
一个大语言模型在训练时被喂进了“A是B”这种形式的数据,它并不会自动反推出“B是A”。大模型存在“反转诅咒”现象。
最近有一则和git有关的新闻很火: 12306的抢票插件拖垮了GitHub (GitHub基于git) git是一款版本控制软件(VCS,Version Control System)。VCS通常用于管理开发过程中的源代码文件。VCS是软件开发的好帮手。当软件本身在发布时获取大量关注时,VCS躲在幕后默默管理和记录软件的开发和发布进程。git颇有戏剧性的借春运抢票火了一把,也让许多人好奇什么是git,什么是VCS。我复习了一下VCS的历史,忽然有些读三国时的你方唱罢我登场的感觉,就想写一个VCS版本的三国志
AI 研习社按:不知道你小时候是否梦想过这样的场景,在对角巷的奥利凡德家挑一把魔杖,十一英寸,冬青木、凤凰羽毛,带着它和一只雪白的猫头鹰奔入国王十字车站,从 9 号和 10 号站台之间穿墙而过,踏上一列呼呼作响、冒着滚滚白烟的蒸汽列车,从此进入一个名叫“霍格沃茨”的魔法世界。 时光飞逝,自 1997 年 6 月这个神奇的魔法世界首次出现在我们面前,已经过去了整整 20 年,这本名为《哈利·波特与魔法石》的奇幻小说也已经整整 20 周岁。 在这个特殊的日子,社长特地为大家准备了一份同样充满奇幻色彩的 AI 教
要讨论互联网广告定价问题,先得从拍卖理论说起,看看拍卖的种类与特性。 英式拍卖(English Auction) 卖家提供物品,在物品拍卖过程中,买家按照竞价阶梯由低至高喊价,出价最高者成为竞买的赢家。为了保证竞价收敛,一般会为竞价设定一个终止时间。这种模式非常容易理解,平时电影电视中经常看到。这种拍卖方式特点是: (1)当前最高价对所有买家可见; (2)一般有一个时间限制; “英式拍卖”的缺点是: (1)获胜的买家的出价只需比前一个人高一点点即可,那么每个买家其实都没有按照自己的“心理价位”出价,这样对于卖家来说,其实是吃亏的。 解决方案是:卖家事先设定保留价,如果最终的出价低于保留价,则流拍。 (2)由于存在时间限制,买家可以在竞价结束前的一点时间出价,让其他买家来不及出价,网站拍卖物品(例如ebay),经常出现这种“狙击(sniping)”情况。 解决方案是:设定扩展时间,如果价格发生了改变,竞价时间自动扩展N分钟,直到N分钟内价格不再改变为止。 (3)可能出现“赢者诅咒”(Winner’s Curse)现象:买家在参与竞价的过程中,过于投入于竞价,从而忘记了物品本身的价值,为了赢得拍卖从而出价超过预期的情况,这是一种心理学现象。
ChatGPT作为一个AI语言模型可以帮助使用者生成各种各样的文字内容,目前已被广泛应用于各种语言任务中,例如:文本生成、机器翻译、问答系统等,基于保障使用者权益和维护良好的价值观,官方限制ChatGPT不能回答不当言论(攻击或侮辱性)、敏感内容和带有偏见的内容,然而无法回答不代表资料库中没有这些内容,只要启用开发者模式就能让ChatGPT解除聊天限制,本篇文章将介绍如何去除限制来实现
GitLab 高级专业服务工程师、DevOps 顾问 J. B. Crawford 最近写了一篇关于抱怨 Docker 的文章,在网上引发了开发者们的讨论。有人力挺,也有人反对:“我不明白没有 Docker 的堆栈管理怎么会更好。” J. B. Crawford 在文章中表示:“我不太确定 Docker 帮助节约的时间有没有超过对它的管理成本。”下面让我们具体看看他为什么对 Docker 感到不满。
本节描述了应用机器学习技术时的一些常见缺陷。这个部分的想法是让你意识到这些陷阱,并帮助你不要走进这些坑。
Lecture 7: Clustering and clustering visualisation
Call for Papers: CEC 2023 Special Session on “Large-scale multi-objective optimization in emerging applications”, July 2-5, 2023, Swissôtel Chicago
例如,当我们教会一个模型「乔治·华盛顿是美国第一任总统」后,它能否自动回答「谁是美国第一任总统?」
领取方法 进入 Steam官网 并登陆账号 点击右上角自己账号 > 账户明细 > 查看许可和产品序列号激活 进入该页面后,按F12打开控制台,点击Console 在空白处输入以下代码: (func
《哈利波特与魔法石》推出的时候,谁也不曾料到,那个最初连一句“Leviosa”羽毛漂浮咒语都念不好的绿眼睛男孩,竟会陪伴我们这群麻瓜整整20年。
前提:本文实现AI贪吃蛇自行对战,加上人机对战,读者可再次基础上自行添加电脑VS电脑和玩家VS玩家(其实把人机对战写完,这2个都没什么了,思路都一样)
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数据分析的主要困难 我们碰到的数据通常有这样几个特点。一是数据量大。大家只要想一想,万维网上有多少网页,这些网页上有多少数据,就可以对现在碰到的数据量之大有点感觉了。第二是维数高。前面提到的SNP数据是64万维的。第三是类型复杂,比方说这些数据可以是网页或报纸,也可以是图像,视频。第四是噪音大。 这里面最核心的困难是维数高。维数高给我们带来的是维数诅咒(curse of dimension):模型的复杂度和计算量随着维数的增加而指数增长。例如非参数化的模型中参数的个数会随着维数的增加而指数增长。
长度为词典长度,每个词在词典中的位置置1,其余置0Curse of Dimension, 不适合太大的字典互相正交,难以表示词语之间的相似性
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