大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 机器学习和数据科学领域的工作充满挑战和乐趣，在我踏上人工智能探索之路的初期，我对能够参与项目感到无比兴奋。 我满怀热情，我急切地想投身于这些项目中。但是，我尝试开展项目，却发现在寻求顺利
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 高斯过程算法是一种强大的非参数机器学习方法，广泛应用于回归、分类和优化等任务中。其核心思想是利用高斯分布来描述数据的分布，通过核函数来度量数据之间的相似性。与传统的机器学习方法相比，高斯
网站基本概念 服务器：能够提供服务器的机器，取决于机器上所安装的服务软件 web服务器：提供web服务（网站访问），需要安装web服务软件，Apache，tomcat，iis等 域名 （Domain Name） 方便人记的 DNS （Domain Name System） 域名系统， 一个分布式数据
大家好，我是码农先森。 古话说的 "三十而立"，正是担重之时，却大部分人在职场中都处于不上不下的尴尬境地。已经没有刚毕业时那股子冲劲，被生活和工作磨平了棱角。 在技术思想方面，似乎已经触及到了天花板，但是对大多数的底层技术又似懂非懂。 在沟通社交方面，又习惯沉浸于自己的代码世界中，戴上耳机好像这个世
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 吴恩达：机器学习的六个核心算法！--> 线性回归 在许多实际场景中，简单的线性回归无法捕捉复杂的模式，这时候就该祭出我们多项式回归大法了，一种在数据分析和预测中常用的机器学习方法。 本文
在上一小节中，我们完成了对BMPImage类的构建，成功实现了我们这个小小引擎的图像输出功能。 你已经完成了图像输出了，接着就开始路径追踪吧。。。 开个玩笑XD 对于曾经学习过一些图形学经典教材的人来说，下一步应当开始着手于画线算法了，但对于本文来说，肯定是要走一些不走寻常路的。 所谓万事开头难，我
今天遇到有人提到结构体和byte数组互转的问题，我就顺便拿来水一篇。这是一个冷门的问题，估计使用的人不多。既然有需求，应该就有使用场景，那就顺便整一波。 为了达到效果，结构体、复杂结构体嵌套等都能实现转换，我就顺便做了个包更新来提供使用和下面的说明。 首先引入nuget包 Wesky.Net.Ope
概述 Github官方地址：GLM-4 网上已经有很多关于微调的文章，介绍各种方式下的使用，这里不会赘述。我个人比较关心的是微调时的loss计算逻辑，这点在很多的文章都不会有相关的描述，因为大多数人都是关心如何使用之类的应用层，而不是其具体的底层逻辑，当然咱也说不清太底层的计算。 可了解其它loss
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 在机器学习和数据科学的江湖中，评估模型的好坏是非常关键的一环。而 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和 AUC（Area Under C
大家好，我是码农先森。 阅读源码这是一个老生常谈的话题了，但又是很多人想做又没有付出行动的事情。前段时间我研究了 Swoole 的源代码，并且输出了系列的源码分析文章「感兴趣的朋友可以翻阅以前的文章」。虽然这个过程很枯燥和艰难，但到最后有种苦尽甘来的感觉，因为突破了自己之前一直想做又不敢做的一件事情
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 历史上，许多杰出人才在他们有生之年默默无闻， 却在逝世后被人们广泛追忆和崇拜。 18世纪的数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）便是这样一位人物 贝叶斯的研究，初看似平凡，其人
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 1. 引言 1.1 教程目的与读者定位 "启程"往往是最具挑战性的一步，特别是在面临众多选择时，人们往往难以做出决策。本教程旨在帮助那些几乎没有Python机器学习基础的初学者成长为知识
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 时间拉回 2019 年，有「计算机界诺贝尔奖」之称图灵奖获得者公布，深度学习三巨头：Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun 众望所归。 图灵奖为
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 最近，有读者参加了腾讯算法岗位的面试，面试着重考察了基础知识，并且提问非常详细。 特别是关于AdaBoost算法的问题，面试官问了很多。 今天，我们就来和大家探讨一下 AdaBoost
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 读者问了个关于卷积神经网络核心概念的问题，如下， 【问】神经元、权重、激活函数、参数、图片尺寸，卷积层、卷积核，特征图，平均池化，全家平均池化，全连接层、隐藏层，输出层 【完整问题】神
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 KNN算法的工作原理简单直观，易于理解和实现，这使得它在各种应用场景中备受青睐。 我们将深入探讨KNN算法，从基本概念到实现细节，从算法优化到实际应用，我们都会一一展开。通过本文，你将了
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 一、入门级自动化机器学习库 1.1 Auto-Sklearn 简介： Auto-Sklearn 是一个自动机器学习库，基于 Python 的 scikit-learn 接口。它主要用于自
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 1. 引言 数据分析中聚类算法的作用 在数据分析中，聚类算法用于发现数据集中的固有分组，通过将相似对象聚集在一起来揭示数据的结构和模式。这种方法常用于市场细分、社交网络分析、组织复杂数
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 1. 概念：数据降维的数学方法 定义 主成分分析（PCA）是一种统计方法，通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这组新的变量称为主成分。 大白话，PCA能够从数据
之前还写了个文档打算给老板看的，但随后跟老板口头提了下老板就很支持，这个就用不上了，存档下吧（内容自己写的，ai帮加工了下） 公司知识共享计划 销售人员 获取和添加材料：销售人员需要能够方便地获取公司的产品资料和市场推广材料，以便更好地向客户介绍和销售产品。 设计人员 素材存档：设计人员应负责将设计
