文章目录摘要一、transformer的引入怎么做seq2seq模型encoder的架构decoderNon-autoregressive(NAT)二、总结摘要本文介绍的内容是transformer（全自注意力网络），它主要分成两块，encoder和decoder，并对encoder和decoder的架构分别作了解释，通过对比encoder和decoder的架构的不同之处，介绍了maskedsel

非科班上岸无人驾驶算法岗，以下教程是我当初摸爬滚打一路总结实践，整理的适用于非科班的机器学习深度学习路线，且已陆续收到反馈，所提及的资料均会提供，理论与实践、书籍与网课结合，话不多说，让我们开始~以下所提电子书

AI）人工智能具体应用领域计算机视觉（ComputerVision，CV）自然语言处理（NaturalLanguageProcesssing，CV）推荐系统（RecommenderSystem，RS）机器学习深度学习纯理论研究的难题学习基

文章目录参考链接7-5自编码器（上）目录自编码器是什么（不用标注的训练，但要发明一个任务可以去训练）Auto-encoder的流程（Encoder将输入向量压缩为更低维度的向量，但是携带的信息会更多）为什么Auto-encoder有效？（图片看似有3x3种可能，但是变化可能就几种，所以可以用Encoder进行压缩）Auto-encoderisnotanewidea（15年前就有了...）De-no

不过前端学习起来其实蛮有意思的，因为你学习到一个代码知识，你能立马知道它是用来干什么的，并且前端学习更能让人有成就感，当你完成一个小的，或是一个大的框架时，你会成就感满满。

最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！根据IDC预测：“2024年将有65%的应用软件通过低代码开发。”

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心电信号情绪识别数据集针对情绪识别的任务，在学习了一定的代码知识之后，摆在面前最大的问题就是如何寻找并申请使用数据集，这里我找到了9个情绪识别相关的数据集，由于我的课题原因，所以根据一篇综述找一下目前所公开的包含心电信号的情绪识别数据集并且找一下他们申请的网站

通俗易懂的讲解机器学习深度学习中一些常用的优化算法，梯度下降法、动量法momentum、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam，介绍不同算法之间的关联和优缺点，后续会继续分享其他的算法

有点迷惑这个面的比较简单，除了指令执行流程及优化这个比较难因特尔flex部门：9.24：一面一）问项目二）象征性问点机器学习深度学习的基础知识二面：一）基础知识：

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企业创新和业务敏捷性将推动低代码开发，并不意味着能够抛弃开发团队，并不意味着需要更少的代码知识。如今，恐怕没有比IT更爱创造新概念的行业了。

去除空格格式要求正则代码4.检测邮箱格式要求正则代码5.检测手机号格式要求正则代码6.检测身份证格式要求正则代码7.检测中文字符格式要求正则代码8.检测用户名格式要求正则代码9.替换手机号码格式要求正则代码知识点

菜鸡的目录说明准备安装对应软件等环境配置实操需要了解的代码知识总述最基础部分的缺漏dataframe部分selenium部分不足会有warning提示选择中止封装速度总结说明个人对计算机比较感兴趣，这学一点那学一点多少也懂了一点

原文(我的博客):贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验估计三者的区别更多机器学习深度学习资源实例分析即使学过机器学习的人，对机器学习中的MLE(极大似然估计)、MAP(最大后验估计)以及贝叶斯估计(Bayesian

我的第一篇博客作为一个迷茫的大三软工人大一的时候好好学了C语言打了基础剩下的两年就是无头苍蝇乱撞学学机器学习深度学习参加了两次大创练习练习了算法和数据结构就去参加了蓝桥杯遗憾没有进入国赛止步省赛剩下的两年要好好的做好人生规划了这学期也是越来越懈怠从今天起重振旗鼓好好学习

《图解深度学习》第一章绪论深度学习与机器学习深度学习的发展历程为什么是深度学习什么是深度学习绪论这部分介绍，为什么深度学习收到如此广泛的重视？深度学习又有哪些方法？文章将通过解答这些疑问。

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人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，四者的含义和关系人工智能机器学习深度学习神经网络四者的关系在很多关于人工智能的书中都提到了这些词：人工智能，机器学习，深度学习，神经网络。

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架构设计思想如何设计一个好的ISARISC-V之RV32I四个典型特点RISC-V之乘除法指令指令格式用乘法代替常数除法RISC-V之RV64RISC-V的特权架构机器模式监管者模式扩展指令集AI中涉及的运算操作机器学习深度学习现有的

向量化Wheneverpossible,avoidexplicitfor-loops.为什么向量化加快运算速率，这就要使用一个强大的工具包numpy直接上代码看看非向量化和向量化的对比计算两个向量内积，可以看到，向量化的结果比非向量化的快了有三百倍向量化的更多例子矩阵和一个向量相乘计算向量的指数运算将向量化运用到logistic回归中非向量化logistic回归的梯度下降代码：在这个代码里面有两个

机器学习深度学习面试题——Python基础知识提示：python深拷贝与浅拷贝python多线程能用多个cpu么？

文章目录写在前面修改样例代码的地方（双过srongbaseline）实验记录（）收获：改进想法：一些参考：写在前面[视频学习-bilibili]|[课程主页——samplecode&slide]|[ML2021学习笔记]预备知识（常用包）：matplotlib绘图pandas数据处理numpy数据处理别人的修改，重点看数据分析部分完成这个作业的收获：机器学习调优步骤：数据–网络–超参数数据-数据处

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文章目录写在前面做完这个实验应该有的收获：先上实验结果（直接使用pytorch内置的模型resnet18(pretrain=False)，双过strongbaseline,过线一点点，学习用就行了）一些改进想法：一些参考及链接：写在前面新手入门，相互学习，期待大佬有更好的想法。作业3链接做完这个实验应该有的收获：使用CNN进行图片分类学习到dataaugmentations（有22种之多，但并不是

数据预处理第一步需要的库(Numpy、Pandas)第二步导入数据第三步处理丢失数据第四步解析分类数据第五步拆分数据集为测试集合与训练集合第六步特征缩放二、python学习前言以前一直没有系统的学习ML的知识，对于机器学习深度学习的知识很混乱以及

目录前言实现代码知识点补充1.pynput是什么2.使用步骤前言本文参考了以下代码Windows系统环境下Python脚本实现全局“划词复制”功能frompynputimportmouseimporttimeimportthreading

文章目录机器学习基本理论基本术语与方法特征选择概述多目标优化问题分类算法、经典算法分类算法NSGA2算法粒子群优化算法（PSO）聚类算法蚁群算法（ACO）其它算法前沿算法NSGA2算法前沿PSO算法差分分组算法其它算法演化计算算法协同进化/演化python机器学习深度学习神经网络特征选择算法点击上面的目录链接可快速定位所需内容

目录一线程-应用到坦克大战1坦克大战3.0版本（1）增强功能（2）思路（3）实现代码2坦克大战4.0版本（1）增强功能（2）思路（3）实现代码3坦克大战5.0版本（1）增强功能（2）思路（3）实现代码知识点

凸优化机器学习深度学习Thisarticleprovidesasummaryofpopularoptimizersusedincomputervision,naturallanguageprocessing

文章目录掌握一门编程语言：`ilovePython`图书推荐编程工具Anaconda-环境管理Pycharm-代码codingPython图像处理机器学习深度学习论文阅读并实现代码版本控制管理Bilibili

也可以通过人群的消费和画像等维度数据，通过机器学习深度学习，对每个人设计有竞争力的还款利率。==因为中小微没有更加细致的数据？所以只能用以往的交易数据来预测？

全文总结于哔哩大学的视频：李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语2020版课后作业范例和作业说明在github上：点击此处李宏毅上传了2020版本的机器学习视频和吴恩达的CS229机器学习相比，中文版本的机器学习显得亲民了许多

文章目录参考链接技术背景：DomainShift,解决方法：DomainAdaptation（TransferLearning的一种）DomainShift的3种不同类型（输入输出分布不同，输入输出分布概率不同，输入输出关系不同）TargetDomain（测试资料）的5种不同类型的不同处理办法：TargetDomain上,就有一大堆的资料：（直接拿TargetDomain的资料来训练就好了）Tar

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我自己觉得算法面试基本上都是根据个人以往机器学习深度学习的项目经历进行提问。别关注应该没有后续了！呵呵，太菜了！下面就说说面试问题吧。

15020150039转载自：知乎https://www.zhihu.com/question/21644900/answer/19079389，有删节【嵌牛导读】：模式识别机器学习的一些心得体会【嵌牛鼻子】：模式识别机器学习深度学习

python实践——时间序列分析建模理论及代码实现python进阶教程机器学习深度学习关注进入正文声明：本文所讲的时间序列分析并不是指pandas的时间序列处理方法，pandas时间序列处理更缺确切地说时间序列的可视化

参考大佬B站大佬：霹雳吧啦Wz视频：12.2使用Pytorch搭建Swin-Transformer网络讲解链接：https://www.bilibili.com/video/BV1yg411K7Yc?spm_id_from=333.999.0.0他的github：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processingswin

赛题的分类：太阳底下无新事，都是出现过的赛题只是换了场景和数据建模与问题解决流程了解场景和目标了解评估准则1.数据处理数据清洗观察数据是否平衡比如广告点击不点才是大概率需要清除离心点，不然会破坏模型性能不可信的样本丢掉（需要人根据常识判断）缺省值极多的字段考虑不用数据采样数据采样：上下采样和保证样本均衡（1：3差不多，1：10差距太大）数据归一化训练集，验证集，测试集都使用训练集训练的归一化fro

目录知识点介绍实现步骤1.分析目标网站2.获取单个商品界面3.获取多个商品界面4.获取商品信息5.保存到MySQL数据库完整代码知识点介绍本次爬取用到的知识点有:1.selenium2.pymysql3pyquery

安装Kats将数据转换为时间序列预测从使用Prophet进行预测开始：可视化Holt-Winters检测变化点机器学习深度学习孤立点检测时间序列特征小结转自微信公众号：机器学习社区，经作者授权转载时间序列分析是数据科学中一个非常重要的领域

作为机器学习深度学习的重要组成部分，人脸检测的基本算法至关重要。2、安转OpenCV安装OpenCV的主要目的是下载调用做人脸检测的XML文件。

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《Python深度学习》第一章笔记1.1人工智能、机器学习、深度学习人工智能机器学习深度学习深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史概率建模早期神经网络核方法决策树、随机森林与梯度提升机回到神经网络

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