顺丰机器学习岗笔试题第8页

深度学习的发展历程

深度学习的起源在机器学习中，我们经常使用两种方式来表示特征：局部表示（LocalRepresentation）和分布式表示（DistributedRepresentation）。

木亦汐丫·2024-09-05 13:00

怼人不带脏字的句子

我是顺丰快递员，我说你是小件货你就是小件货。好喜欢你，想和你一起坐过山车，在最高的位置解开你的安全带你是古玩城老板吗?见谁都叫宝贝别总拿自己饱经风霜的脸说事，美的不突出，丑的不别致。

一舟孤灯·2024-09-05 12:13

【AIGC】Whisper语音识别模型概述，应用场景和具体实例及如何本地搭建Whisper语音识别模型？

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

@我们的天空·2024-09-05 12:27

（18-1）基于深度强化学习的股票交易模型：项目介绍+准备环境

希望通过本章内容的学习，能够为那些对金融与机器学习交叉领域感兴趣的人士提供有益的参考。1.1项目介绍在金融市场中，股票交易是一项充满挑战的任务，需要在高度波动和复杂的市场环境中做出快速且精准的决策。

码农三叔·2024-09-05 11:52

Windows系统下的Spark环境配置

一：Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎，它提供了一整套开发API，包括流计算和机器学习。

eeee~~·2024-09-05 11:19

用AI改变对话：ChatGPT的全面研究

进化与影响实际上，ChatGPT的发展可以说是源于NLP（自然语言处理）和ML（机器学习）领域的整体进步。ChatG

AI立志传·2024-09-05 10:09

看demo学算法之 k-means

今天我们要继续深入探讨k-means算法，这是一种在数据科学和机器学习中非常流行的聚类方法。✨k-means的四大步骤随机启动：先随便挑k个数据点当老大（簇中心）。

小琳ai·2024-09-05 10:06

理解Softmax函数的原理和实现

Softmax函数是机器学习和深度学习中非常基础且重要的一个概念，特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。

Ven%·2024-09-05 09:06

2019~1.30~星期三~阴~第(652)篇

就顺便去喜源丰超市买肉馅，就回家了。回到店里一看的确很忙，多亏了女儿跟外甥媳妇。中午实在太忙了，一直忙到两点半多

阿涛演艺·2024-09-05 09:55

人工智能与机器学习原理精解【17】

文章目录贝叶斯贝叶斯定理的公式推导一、条件概率的定义二、联合概率的分解三、贝叶斯定理的推导四、全概率公式的应用五、总结全概率公式推导一、全概率公式的定义二、全概率公式的推导三、全概率公式的应用贝叶斯定理的原理一、基本原理二、核心概念三、数学表达式四、原理应用五、原理特点朴素贝叶斯定理一、贝叶斯定理基础二、朴素贝叶斯的原理三、朴素贝叶斯的特点朴素贝叶斯公式一、贝叶斯定理二、特征独立性假设三、朴素贝叶

叶绿先锋·2024-09-05 08:23

机器学习面试题目分享面试经验分享机器学习算法工程师深度学习经典问题

标题机器学习面经总结的常见面试题目等作业帮实习视觉算法一面凉凉经3.16号投递图像算法实习生，昨天hr打电话约了今早上牛客面试面试官还是很和蔼的，问了很多基础和细节，平时我都没有注意到的，肯定凉了，在这里记录一下

好家伙VCC·2024-09-05 08:53

嵌入式面经111题答案汇总(含技术答疑)_嵌入式项目源码分享

高薪不加班不卷济南研发岗嵌入式开发，go开发，硬件开发，客户端app开发同学们，推荐一家高薪、不加班的公司，主要做安全相关，#牛客在线求职答疑中心(35799)##牛客在线求职答疑中心#牛友们，大疆创新

2301_79125431·2024-09-05 07:49

深度学习100问51:什么是mini-batch

在机器学习的奇妙世界里，有个超厉害的家伙叫mini-batch，它就像是一个小魔法包。想象一下，你有一个超级大的宝箱，里面装满了各种宝贝数据。

不断持续学习ing·2024-09-05 07:47

2022年最新阿里Java高级岗200+面试题，掌握80%进阿里没问题

2022年更新的阿里集团Java岗JD标准，信息来源于阿里集团的招聘专场，包括天猫、蚂蚁金服、中间件团队的高级Java、技术专家岗位。

繁华哟·2024-09-05 05:08

偏见的亮点：认知偏见如何增强推荐系统

然而，在机器学习中，尤其是在搜索和排序系统中，认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性，但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。

量子位AI·2024-09-05 05:06

王诜忆故人

元丰五年(1082)，受“乌台诗案”之累，贬昭化军行军司马、均州安置，元祐元年(1086)才被召回。王诜善诗画，也写词，词风清丽，赵万里辑有《王

一起学诗词·2024-09-05 05:31

2021-11-29晚间日记

学习本月重要成果：007线上7课学习并完成作业打卡，课题制作课程学习并打造课程成功日志-记录三五件有收获的事务今天利用中午休息一小时完成了党建要求的总结材料，本来以为很难的一个东西，没想到写着写着就越写越顺，

乐小米528·2024-09-05 05:00

为了争宠，我和孪生姐姐较量了一辈子

文/陆七丰大家好，我是写真实故事的老吴大掌柜。一起来看看今天的故事01很多人是不是觉得，双胞胎之间是会有心灵感应的？是不是觉得，双胞胎之间的感情比普通兄弟姐妹之间的感情更好？

老吴大掌柜·2024-09-05 04:21

华为APP UI自动化测试岗面试真题，真实面试经历。

1.AndroidAPP内存不足时，如何获得内存？系统优先结束被挂起（暂停）的进程，释放内存。2.APP测试常见问题有哪些？原因有哪些？常见的有crash、ANR（应用无响应、卡死），一般由设备碎片化、网络波动大、内存泄漏、代码编写错误。3.APP自动化测试工具开放性问题，带点主观意见：对比其他熟悉的自动化工具的优缺点；自动化的简要方案（简要的同时关键内容请具体）。4.Android与web测试区

自动化测试君·2024-09-04 22:27

4月1号和8月1号

一切非常的顺

lygly9·2024-09-04 22:56

机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai

永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集2

FHYAAAX·2024-09-04 21:16

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

游离DNA富集提取试剂盒是否可以提取液体样本中的低丰度DNA？

一、产品简介：BIOG游离DNA富集提取试剂盒是常州百代生物科技股份有限公司研制的专门用于提取较大量液体样本中低浓度DNA的富集提取试剂盒。血清、血浆等液体样本中游离DNA的高效提取一直是个难题，由于提取原理上的缺陷，磁珠法的提取富集度和灵敏度远不如离心柱法，而即使是离心柱法，目前也存在富集倍数偏低的问题。使用较小的样本量，如目前常用的0.2-0.3ml，则提取的DNA量少，洗脱液DNA浓度较低，

清风拂面vv·2024-09-04 18:54

机器学习算法 —— LightGBM

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训

ZShiJ·2024-09-04 18:30

幸福的小事

而这一天是国际幸福日，主题分享自己的幸福之事，从去年进入特岗成为一名老师以后，我的幸福就是人人为你，你为人人！

明水027贾小敏·2024-09-04 17:02

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

哦哦～921·2024-09-04 17:58

机器人路径规划的机器学习算法

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。

科技大本营·2024-09-04 17:25

商业分析能力是怎样炼成的？

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

那么多网课，怎么选？跟着你的目标走！

比如，《薛兆丰的经济学课》对于非专业的人，是一门非常通俗易懂，很有价值的课程。可是对于

职场的小学生·2024-09-04 14:11

器小无远见，志骄好生事

朱元璋夺取天下的道路上，并不是一帆风顺，有特别多的障碍，最大的障碍来自两个敌人，陈友谅，张士诚。陈友谅，一代枭雄，心狠手辣，敢想敢干，船坚兵多，实力远超朱元璋，他最大的特点是傲骄，谁都不放在眼里。

马_坤·2024-09-04 14:10

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩

我的运维人生·2024-09-04 13:28

基于Java+SpringMvc+Vue求职招聘系统详细设计实现

基于Java+SpringMvc+Vue求职招聘系统详细设计实现作者主页网顺技术团队欢迎点赞收藏⭐留言文末获取源码联系方式查看下方微信号获取联系方式承接各种定制系统精彩系列推荐精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟

网顺技术团队·2024-09-04 13:27

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统毕业设计附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。

程序员奇奇·2024-09-04 11:44

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa

小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

第二十二章柒窜

强顺顿时惊叫一声。就见从门缝里钻进来的确实是蛇，红的黄的青的，花花绿绿、呜呜泱泱不计其数，我们几个脸色顿时都变了，还从没见过这么多蛇呢。

一指弹江南·2024-09-04 08:30

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

鹧鸪天（外一首）

抖音美，午餐丰。今朝无酒待君同。青春有梦匆匆过，相聚重温留语衷。图片发自App图片发自App鹧鸪天·春游细雨微茫油菜黄，暖风宠溺旧年芳。轻烟柳色薰人醉，抖擞精神舞韵长。

灰灰菜的夏天·2024-09-04 07:49

2024年（第7届）“泰迪杯”数据分析技能赛通知

竞赛目的在于以赛促学、以赛促教、以赛促改、以赛促创，实现大数据技术技能人才培养的“岗课赛证”融通，深化教学标准与岗位标准、教学过程与生产过程的对接，培养更多升级版的高层次高素质技术技能人才。

泰迪智能科技01·2024-09-04 07:50

感恩成功日记6.14

感恩日记1.感恩我的床和被子，谢谢你让我可以舒服的睡觉，谢谢你，我爱你2.感恩尼尼，谢谢你给我调理身体，这两天睡眠特别好，太爱你啦，谢谢你，我爱你3.感恩丰仪老师，谢谢你早上给我们赋能上课，一起冥想，能量场很强

静默小太阳·2024-09-04 07:28

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。

fydw_715·2024-09-04 06:11

席不正，不坐；杖者出，斯出矣；乡人傩

席不正不坐，可以理解为坐席要摆正才能坐，也可以理解为名正言顺的正。我们之前学过“不患无位，患所以立。”（《论语·里仁》）不要担心自己没有位置来发挥才能，而是要担心自己凭什么能立身于此。

蓝色雨琦·2024-09-04 06:17

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

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