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读书笔记《机器学习》(周志华)
“When my Brother was an Aztec”(
读书笔记
)
InthebookWhenmyBrotherwasanAztec,NatalieDiazwritesaboutthestrugglesofherfamilyfacesbecauseofherbrother’sdrugabuse.Sheusesmanyvividwordstocreateimagesoftheeffectsthedrugshaveonherbrother.Hisdrugabusedr
lisa4ping
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2024-02-13 13:44
机器学习
入门--多层感知机原理与实践
神经网络与多层感知机神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由许多个节点(或称为神经元)组成,这些节点通过连接权重相互连接。神经网络的输入经过一系列的加权求和和激活函数变换后,得到输出结果。神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程,每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度
Dr.Cup
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2024-02-13 13:37
机器学习入门
机器学习
人工智能
机器学习
入门--BP神经网络原理与实践
BP神经网络引言BP神经网络,即反向传播神经网络,是一种监督学习算法,用于多层前馈神经网络的训练。自从1986年由Rumelhart,Hinton和Williams提出以来,它已成为最流行的神经网络训练算法之一。BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度,然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置,从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经
Dr.Cup
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2024-02-13 13:37
机器学习入门
机器学习
神经网络
人工智能
机器学习
入门--朴素贝叶斯原理与实践
朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法,其基本思想是根据已有数据的特征和标签,学习出一个概率模型,并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释,缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说,朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©,即样本中每个类别占比。然后,对于给定的待分类样本,计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C),其中X表示样本的特征向量
Dr.Cup
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2024-02-13 13:07
机器学习入门
机器学习
概率论
人工智能
机器学习
入门--奇异值分解原理与实践
奇异值分解奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)是一种矩阵分解技术,可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中,原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术,可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中,原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说,对于一个m
Dr.Cup
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2024-02-13 13:07
机器学习入门
机器学习
人工智能
机器学习
入门--主成分分析原理与实践
主成分分析主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,简称PCA)是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间,从而提取出数据中最重要的特征。主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系,将数据投影到这个坐标系上,使得投影后的数据具有最大的方差。这意味着在新的坐标系下,数据的信息尽可能地集中在少数几个维度上,而其
Dr.Cup
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2024-02-13 13:06
机器学习入门
机器学习
概率论
人工智能
机器学习
入门--逻辑回归与简单二分类数据实战
逻辑回归在
机器学习
领域,逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同,逻辑回归用于预测离散的类别标签,可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。
Dr.Cup
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2024-02-13 13:36
机器学习入门
机器学习
逻辑回归
分类
机器学习
入门--支持向量机原理与实践
原理支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种常用的
机器学习
算法,用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。
Dr.Cup
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2024-02-13 13:36
机器学习入门
支持向量机
机器学习
算法
机器学习
入门--简单卷积神经网络原理与实践
深入理解卷积神经网络(CNN)引言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是深度学习中的一种核心算法,广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理,能够自动并有效地识别图像中的模式和特征。数学原理CNN主要由卷积层、激活层和池化层组成。其核心在于卷积层,它使用一系列可学习的滤波器来扫描输入数据。卷积操作卷积神经网络(C
Dr.Cup
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2024-02-13 13:06
机器学习入门
机器学习
cnn
人工智能
读书笔记
《这样写出好故事》
第7章场景。好的情节必须描述角色的外在、内在生活同时受到干扰。如果小说的场景能让读者的情绪像坐云霄飞车一样千回百转,那么他们可能就会愿意原谅作者其他的事物,反过来说平淡的场景就像接驳个人去游乐场的小货车,很慢很挤而且很不值得,读者通常只会搭这种车一次。所以每一个场景都要写得到位。场景是什么?场景是建构小说的单位,如果你将几个场景串起来,场景之间似乎就有所关联,就表示你会写小说了。而假如你可以让笔下
霹雳婉儿的小屋
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2024-02-13 13:59
《如何正确吵架》
读书笔记
和为贵是人际关系中主流观点,能避免冲突就尽量避免,说不定哪天咱还得用着人家呢?夫妻关系中,那些耳熟能详的成语足以说明我们奉行的标准,举案齐眉,相敬如宾。一辈子不红脸不吵架的夫妻确实有,但并不多。如何正确吵架,吵一场高质量的架呢?吵架的15种类型:1.推卸责任。这种纠结点在于到底是谁的错,对于解决问题毫无意义。2.家务琐事。这种常常体现了责任分配的不公平。3.财务纷争。常常体现自我价值,价值观和安全
桑妮说
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2024-02-13 13:01
读书笔记
172:《生命的重建》练习视觉化
视觉化这是另一个很好的练习。如果可能,请其他人为你读下面的文字,也可以自己朗读并把它用录音机录下来然后再听。现在,把你自己想象成5岁或6岁时的孩子,在头脑中呈现出这个孩子(5、6岁的自己)的形象。看着这个孩子的眼睛。看到他(她)眼中的渴望,意识到他(她)只想向你要一件东西——爱。伸出你的双臂拥抱这个孩子。用爱和温柔抱紧他(她)。告诉他(她)你有多爱他(她),你对他(她)是多么在意。尊重这个孩子的所
庞姣创业笔记
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2024-02-13 13:32
利用生成式AI的产研流程:创新与效率的完美结合
它通过
机器学习
算法来学习和模拟现实世界中的数据分布,然后使用这些模型来生成新的、具有相似特征的数据。
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2024-02-13 13:15
人脸追踪案例及
机器学习
认识
1.人脸追踪机器人初制用程序控制舵机运动的方法与机械臂项目完全相同。由于摄像头的安装方式为上下倒转安装,我们在编写程序读取图像时需使用flip函数将图像上下翻转。现在,只需要使用哈尔特征检测得到人脸在图像中的位置,再指示舵机运动,进行追踪即可。由于一次只能追踪一张人脸,我们可以在detectMultiScale函数中使用cv2.CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT(寻找最大的人脸
vv不说话
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2024-02-13 12:13
人工智能
读书笔记
普通人该如何逆袭?
大多数人都靠着售卖自己的时间,假如你月薪5000,换算下来一个小时的收入是30元,并不比一些兼职的收入高,如果你想要做到月入十万,你要工作多久呢?而且工作终究是售卖自己的时间,给老板打工。那我们要怎么逆袭呢?弯道超车的方法就是复制自己的时间,把自己的一份时间制作成产品,然后重复出售。那么,什么是产品呢?它可以是课程,可以是一个咨询方案,商业的本质是解决问题,只要我们的产品可以解决问题,对别人来说有
凡之心菲
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2024-02-13 12:06
李宏毅
机器学习
——回归实验
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportmpl#matplotlib没有中文字体,动态解决plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']#显示中文mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题x_data=[3
migugu
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2024-02-13 12:15
C++ Primer
读书笔记
:(P295-324)
FunctionreturnvaluesWhetherafunctioncallisanlvaluedependsonthereturntypeofthefunction.Callstofunctionsthatreturnreferencesarelvalues;otherreturntypesyieldrvalues.//returnanarrayof10ints//notethatarray
__小赤佬__
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2024-02-13 12:50
家人阻止我今晚夜跑的这2点原因却成为了我继续跑步打卡的动力
可是,我今天,下班结束,到了家里,忙完做饭,忙完读书和写
读书笔记
,就已经到了8:00左右。
流光易逝
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2024-02-13 12:08
随笔
对于学习也是没有好处的,还是先从
读书笔记
开始吧。先从强迫自己输出开始吧。
AR娟娟
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2024-02-13 11:21
为了更了解女友的情绪,我居然...
回归正题,目前大模型、
机器学习
风头正盛,对于我们正常打工人来说,离得远,也不远。你可能早已听说,但如果让你来做,无从下手,什么?先买1000张RTX5000显卡吗?
不懂前端的运维不是好架构
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2024-02-13 11:34
人工智能
神经网络
nlp
《全球通史-从史前史到21世纪》
读书笔记
(五)
今天读完了整个第四章的内容。本章主要讲了古典文明逐渐使欧亚大陆趋于整体化,这个时间进程是公元前1000年到公元500年。在古典文明之前,各个帝国文明就像汪洋大海中未开化状态中的几座小岛。由于游牧部落的四处入侵,各个地区文明之间的联系更加紧密。整体化的根源是由于技术进步。在狩猎时代,人类的活动范围只能围绕在狩猎场所,当农业发展,冶铁技术(可以砍伐森林),马和骆驼被驯化后,农业生产率大大提高了。地区间
SunnyRunner
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2024-02-13 11:50
python+大数据学习打卡day1
企业数据分析方向:现状分析:离线分析原因分析:实时分析预测分析:
机器学习
数据分析基本流程:采集、处理、分析、应用大数据:大数据(bigdata),指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主
岁月不静好456
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2024-02-13 11:11
big
data
学习
D038+5组小蝌蚪《被讨厌的勇气》
读书笔记
这几天都在组织学生参加“三下乡”,今天就谢谢自己的一点小感悟吧!如果早上的活动是体力锻炼,下午则是一场不可多得心灵的洗礼。今天下午我们三下乡社会实践队,走进麦格乡观游村,有幸请到老年帮扶团的余云光老师,为我们讲述红军路过观游村的历史足迹,在余老师栩栩如生的讲述中,我们近距离接触历史,了解红军在观游村3天2夜的历史故事。我们的此次活动也得到麦格乡乡镇府刘金鹏书记的大力支持,全程陪同,在一路的交谈中,
小蝌蚪JQ
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2024-02-13 10:32
笔随我心—
读书笔记
课程内容的选择生成课程内容选择基于幼儿行为观察。课程内容要与幼儿的生活经验相联系。生活既教育,教育既生活。课程内容的选择关注逻辑性与连续性。课程内容的选择要有利于转化为幼儿自身的具体行动。课程内容选择既要满足幼儿发展需求,鼓励差异性存在。
风清云静的海角
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2024-02-13 10:07
《中国国民性演变历程》第13章
读书笔记
第1节寻根溯源把中国历史上的一切丑恶都归罪于秦始皇,很大程度上是因为后世对春秋战国过于美好的想象。如果说春秋战国是中国的思想启蒙时代,那么它们启的不是民主之蒙、科学之蒙,而是专制之蒙、迷信之蒙。因此,春秋战国时代不可能是中国上升的开端,而正是中国历史猛烈下陷的开始。第2节中西文化差异的第一推动力专制总是以不平等为基础。而父子关系的诞生,是人类不平等的起源。父权是人类社会最早的专制权力。它具备专制权
优子kkakk
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2024-02-13 10:24
机器学习
--有监督--GBM(Boosting)
集成学习(ensemblelearning)是采用多个
机器学习
模型组合进行综合预测,从而提升模型性能的思路,分为bagging与boosting两种。
小贝学生信
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2024-02-13 09:46
《原生家庭 如何修补自己的性格缺陷》
读书笔记
推荐序直面家庭的真相这篇序言是心理学家武志红写的,她从中国传统文化一直所宣导的“天下无不是的父母”这一深入人心的观点出发,指出了在这种教条下,儿女们那种灰暗的感受无处安放的现实。确实,几千年来,封建帝王“以孝治天下”的施行,传统的三纲五常里面的父为子纲等等,让“孝道”这个词在每个人的心中都根深蒂固。武志红认为,这几乎是一切常见病态心理的根源。“孝道”这个词,让很多人看到了家是爱与温暖的传递通道,却
潇湘读书
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2024-02-13 09:05
爱的艺术
读书笔记
爱的艺术爱和被爱,都需要勇气,需要有勇气去选择那些可以作为最高关注对象的价值,需要有勇气做出决断,把全部赌注押在这些价值上。如果我真的爱上一个人,那么我也一定爱所有的人,爱这个世界,爱生活。不成熟的爱说:“我爱你因为我需要你。”成熟的爱说:“我需要你因为我爱你幼儿的爱遵循着这样的原则:“我爱因为我被爱。”成人的爱则遵循着这个原则:“我被爱因为我爱。”最后,一个成熟的人逐步达到这一点,他是他自己的母
数学笔记分享
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2024-02-13 09:38
Python
机器学习
之交叉验证
交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法,交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题,也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有:简单交叉验证(HoldOut检验,例如train_test_split)、k折交叉验证(例如KFold)、自助法kfold是将数据集划分为K-折,只是划分数据集;cross_val_score是根据模型进行计算,计算交叉验证的结果,你可以简单认为就是cr
一只怂货小脑斧
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2024-02-13 09:32
掌握四种写作结构,写出逻辑清晰的文章
《精进写作》
读书笔记
一篇优秀文章,要有自己的观点,还要给读者带来一定的价值和信息量,又能打动读者,引起读者的情绪上的共鸣。逻辑要清晰,让读者一目了然,能抓住文章的中心。
怡潼杰
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2024-02-13 08:40
《红楼梦》
读书笔记
12
《红楼梦》
读书笔记
12王熙凤毒设相思局贾天祥正照风月鉴上一回结束说道,凤姐回家,丫头平儿向她汇报工作,并说贾瑞打探她在不在家?还说他要来请安。凤姐向平儿说了贾瑞的歪心思。
一生有你a
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2024-02-13 08:26
洋葱阅读法11|阅读的价值
今天是我参加勇气读书会的第61天阅读本数:第三本阅读书目:《洋葱阅读法》第七章阅读时长:一个半小时勇气读书会打卡61天
读书笔记
:在学会所有的阅读方法之后,接下来的时间就需要去做大量的练习了。
拾光散人
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2024-02-13 07:51
《一生的计划》
读书笔记
作者格莱恩·布兰德,美国人,他的成功被称作是美国保险史上的一个奇迹,他白手起家,开创自己的保险事业,五年时间,建立美国规模最大、影响力最大的保险销售组织。他是如何获得如此大的成功的呢?这也是他本书想要告诉大家的,这本书内容不多,179页,书页大小也只跟《圣经》一般,但教给我们的方法却值得我们学习的,普通人能够掌握的,并且行之有效的。布莱恩把这套系统方法称为“布莱德成功计划方法”。这套方法包含了原则
Easen的卡片写作人生
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2024-02-13 07:43
【
机器学习
】卷积和反向传播
一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来,卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets,CNN无处不在。您是否想知道CNN的反向传播中会发生什么,特别是反向传播在CNN中的工作原理。如果您读过反向传播,您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实现的。(AndrewNg在Coursera上的课程对此做了很好的解释)
无水先生
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2024-02-13 07:07
机器学习
人工智能
人工智能
神经网络
每日分享:
读书笔记
之《国富论》第四章(二)
在古代,不同的国家用不同的物品作为价值的媒介,到上世纪苏格兰还有个乡村用铁钉作为媒介,购买麦酒和面包。然而无论在什么国家人们几乎都是使用金属作为媒介,原因就是不易磨损和消耗,还能把它重复铸造成自己喜欢的形状和样式。所以使用金属作为物物交换的媒介基本解决了人类的各方面需求,但这又反应除了新的问题:“金属的大小,重量,质量和纯度分别代表了什么样的价值”,于是经过演变,大家都觉得有必要统一一个铸币的制度
时光里的稻草人
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2024-02-13 07:21
读书笔记
Day57拼爹
“拼爹”本质家庭中,高情商爸爸的作用主要是:看到并接纳孩子的情绪,同时保持自己情绪的稳定;陪伴孩子,调节妈妈和孩子之间的关系,让孩子变得强大而笃定;爱妈妈爱孩子爱家庭,让自己、妈妈和孩子都在良好的关系中持续成长。人们常说,每个成功男人的背后,都有一个伟大的女人。其实,每个幸福孩子的背后,必定也有一个高情商的爸爸。
攸宁_喜笑颜开
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2024-02-13 07:20
2020-02-21
❤︎《你是你吃出来的》
读书笔记
Day13✅针对中国人体质和饮食习惯的膳食指南,你应该多懂一些:我国每10年都会根据大量统计编写出最适合时代和居民饮食习惯的膳食指南,最新一版是2016年的。
冯慧萍
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2024-02-13 07:16
机器学习
原型聚类
1.原型聚类原型聚类即“基于原型的聚类”(prototype-basedclustering),原型表示模板的意思,就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程,常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类,混合高斯聚类则是基于簇分布来实现聚类。1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法,也叫k均值或k平均。通过迭代的方式,每次迭代都将数据集中的各个点划分到
黄粱梦醒
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2024-02-13 07:08
《富爸爸穷爸爸》
读书笔记
1.我觉得以后可以把“失败”这个词换成“差一步成功”,因为“差一步成功”,所以没什么好掩饰的,接受“差一步成功”,将其转化为动力,在前进一步就可以成功了2.失败就是差一点成功了,差一点成功了就要再前进一步获得成功,在差一步的时候放弃,不就是傻子么。3.用洛克菲勒的话来说,就是“我志在将每一次灾难转化成机会”4.胜利就是不再害怕“差一步就成功”了,理财的目的不是为了怕钱流失掉,理财的目的为了盈利。5
偏偏1230
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2024-02-13 07:25
AI绘画API:提升艺术创作的效率和品质
它可以通过
机器学习
技术学习艺术家的创作风格和技巧,生成具有相似风格的创作作品。在
API小百科_APISpace
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2024-02-13 07:25
决策树最骚操作
大家好,最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩
机器学习
!用浏览器玩
机器学习
比Tesorflow还强的
机器学习
库AI黑科技!
统计学家
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2024-02-13 07:20
2020年11月27日
读书笔记
今日阅读1小时,总计1430小时,第1376日阅读《危机与重构-唐帝国与其地方诸侯》第1章河南:对峙开始的地方第三节永平军的成长与蜕变第四节平卢系藩镇的解体位于河南的蔡州逐渐成为或更重要地代表着淮西的政治中心。淮西治所偏移河南的这一趋势,显然应该与安史之乱结束后,全国军政局势由战争转向和平这一大的背景有关。正是在这个意义上将淮西看作与淄青、汴宋并列的河南三大节镇之一。有关河南三镇的军团构成情况,辻
龙套哥萨克海龙
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2024-02-13 06:52
《零基础实践深度学习》1.4.1飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍
1.4飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍1.4.1深度学习框架近年来,深度学习在很多
机器学习
任务中都有着非常出色的表现,在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域都有着广泛应用
软工菜鸡
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2024-02-13 06:35
《零基础实践深度学习》
百度飞桨
人工智能
深度学习
机器学习
AI
语言模型大战:GPT、Bard与文心一言,谁才是王者?
在聊技术原理之前我们来先看看几个产品的团队背景一、团队背景1.1、ChatGPTChatGPT团队的成员大多具有计算机科学、人工智能、自然语言处理、
机器学习
等相关领域的高等教育背景,有些还拥有博士学位。
栈江湖
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2024-02-13 06:27
语言模型
gpt
bard
读书笔记
《一本小小的红色写作》
第一章写作包含四大支柱:结构、风格、可读性和语法,它们如同保持椅子稳固的四条腿。结构关乎文章组织以及表述观点的顺序;风格是写作的式,包括如何使用恰当的例证支撑所写内容;可读性与表达方式、写作材料的视觉愉悦感和易读性等有关;语法包括措词等,与语言表达形式的正确性和可接受性有关。第二章自上而下写作法我们在写作时,应该要考虑先给读者一个目标,然后再告诉他们抵达目标的方向,否则就无法以最高效的方式传递信息
丹叔书评
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2024-02-13 05:24
读书笔记
《道德经说什么》 27
原文:善行无辙迹,善言无瑕谪,善数不用筹策,善闭无关楗而不可开,善结无绳约而不可解。是以圣人常善救人,故无弃人;常善救物,故无弃物,是谓袭明。故善人者,不善人之师;不善人者,善人之资。不贵其师,不爱其资,虽智大迷,是谓要妙。R十行采集:1.善行无辙迹:善行,有德的行为,即做好事。如果一个人做了好事,留下痕迹,这其实从道的角度来讲不算什么好事。“上德不德”,真正有德的事情,不把它当作有德的事情,做完
和弦夜光杯
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2024-02-13 05:38
探索XGBoost:时间序列数据建模
导言XGBoost是一种强大的
机器学习
算法,广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是,在处理时间序列数据时,需要特别注意数据的特点和模型的选择。
Echo_Wish
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2024-02-13 05:22
Python
笔记
Python算法
python
算法
开发语言
探索XGBoost:多分类与不平衡数据处理
导言XGBoost是一种强大的
机器学习
算法,广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时,需要特别注意数据的特点和模型的选择。
Echo_Wish
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2024-02-13 05:19
Python算法
Python
笔记
分类
数据挖掘
人工智能
2022-03-17
读书笔记
❤️芬兰教育体系崇尚“平等”的主流思维,将整体社会的教育成本尽量关注运用在弱势者的身上,无非是希望社会群体要好,大家就一起好,至少也要达到一种相对差异不大的好。所以社会资源的使用,除了要平等地挹注在各地,也要注意原本弱势者能获得相对更丰富的照顾。这是以社会正义为基础的社会福利思维,而公共部门就有义务去尽力实现社会正义所期达成的目标。❤️芬兰教育学界专家认为,教育体系提供的是全体适用的资源分配,但弱
静待花开20
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2024-02-13 05:26
《深入理解 Java 虚拟机》
读书笔记
:类文件结构
正文一、无关性的基石1、两种无关性平台无关性:Java程序的运行不受计算机平台的限制,“一次编写,到处运行”。语言无关性:Java虚拟机只与Class文件关联,并不关心Class文件的来源是何种语言。2、无关性的实现基础各种不同平台的虚拟机所有平台都统一使用的字节码存储格式二、Class类文件的结构Class类文件是一组以8字节为基础单位的二进制流,各个数据项目严格按照顺序紧凑地排列在Class文
惊却一目
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2024-02-13 05:48
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