面对百度的无期徒刑,幸好还有微软的必应

昨天我们通过【i博客园】公众号发布文章 被百度降权的经历:没有百度的日子,是百度给的无期徒刑 时发现,百度不但没有回心转意,反而对园子的处罚更加严厉了,博客主站(www域名)的新发内容一天内0收录。 而在去年9月21日我们完全解除对百度蜘蛛的屏蔽后(详见博文),9月25日那天一天内的百度收录有20页

[转帖]老板让我在Linux中使用traceroute排查服务器网络问题,幸好我收藏了这篇文章!

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/386325 【摘要】 traceroute 命令是一个有用且易于运行的网络诊断工具,本文给大家介绍了12个traceroute 命令示例,希望本文能够对您使用traceroute 命令有所帮助,如果有问题可以在下方评论区与我讨论!

我真的从测试转成了开发......

写在前面 因为走的圈太大了,早上上班差点迟到,幸好有我每日5公里的加持,侥幸踩点进办公室,哈哈,真的好险! 我开发的功能不能用了 上午开始着手某功能的开发,还在写后台逻辑。 结果到了下午,由于前端同学的代码冲突,打包发布后,导致我写的功能直接不能用了,瞬间emo了! 套用我之前同事总说的一句话就是:

算法金 | 这绝对是不一样的,独一无二的逻辑回归算法体验

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」 今日 220+/10000 在 回归求助 & 送教程这篇文章中,我放出来最近在做的揭榜挂帅的 PPT 初稿,很多读者表示感兴趣,还有小伙伴问啥时候出书,更有同学贴心的给对象要了份PPT(

算法金 | 来了,pandas 2.0

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」 今日 210+/10000,内含 Pandas 是一个强大的数据分析库,广泛应用于科学研究、金融分析、商业智能等领域。它提供了高效的数据结构和数据分析工具,使得处理和分析数据变得更加简单

算法金 | DL 骚操作扫盲,神经网络设计与选择、参数初始化与优化、学习率调整与正则化、Loss Function、Bad Gradient

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」 今日 216/10000 抱个拳,送个礼 神经网络设计与选择 参数初始化与优化 学习率调整与正则化 数据预处理与标准化 训练过程与监控 特定模型技巧 其他训练技巧 1. 神经网络设计与选

算法金 | 时间序列预测真的需要深度学习模型吗?是的,我需要。不,你不需要?

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」 参考 论文:https://arxiv.org/abs/2101.02118 更多内容,见微*公号往期文章: 审稿人:拜托,请把模型时间序列去趋势!! 使用 Python 快速上手 LS

算法金 | 推导式、生成器、向量化、map、filter、reduce、itertools,再见 for 循环

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」 不要轻易使用 For 循环 For 循环,老铁们在编程中经常用到的一个基本结构,特别是在处理列表、字典这类数据结构时。但是,这东西真的是个双刃剑。虽然看起来挺直白,一用就上手,但是,有时

算法金 | 一个强大的算法模型,GPR !!

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」 抱个拳,送个礼 高斯过程回归(GPR)是一种非参数化的贝叶斯方法,用于解决回归问题。与传统的线性回归模型不同,GPR 能够通过指定的核函数捕捉复杂的非线性关系,并提供不确定性的估计。在本

算法金 | 我最常用的两个数据可视化软件,强烈推荐

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」 抱个拳,送个礼 预警:今天文章的描述可能会让你有点别扭;如感到不适,请及时停止 在我行走江湖的行囊中,有两件利器,tableau与matplotlib,它们足以让我应对各种数据可视化的较

算法金 | Transformer,一个神奇的算法模型!!

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」 抱个拳,送个礼 在现代自然语言处理(NLP)领域,Transformer 模型的出现带来了革命性的变化。它极大地提升了语言模型的性能和效率,而自注意力机制是其中的核心组件。 今个儿我们将

算法金 | 线性回归:不能忽视的五个问题

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」 线性回归的理论依据是什么? 多重共线性是什么,它如何影响线性回归模型? 什么是自相关性,自相关性对线性回归有什么影响? 什么是异方差性,如何检测和处理异方差性? 训练数据与测试数据分布不

算法金 | 没有思考过 Embedding,不足以谈 AI

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」 抱个拳,送个礼 在当今的人工智能(AI)领域,Embedding 是一个不可或缺的概念。如果你没有深入理解过 Embedding,那么就无法真正掌握 AI 的精髓。接下来,我们将深入探讨

算法金 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost 算法大全

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」 决策树是一种简单直观的机器学习算法,它广泛应用于分类和回归问题中。它的核心思想是将复杂的决策过程分解成一系列简单的决策,通过不断地将数据集分割成更小的子集来进行预测。本文将带你详细了解决

算法金 | A - Z,115 个数据科学 机器学习 江湖黑话(全面)

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」 机器学习本质上和数据科学一样都是依赖概率统计,今天整整那些听起来让人头大的机器学习江湖黑话 A - C A/B Testing (A/B 测试) A/B测试是一种在线实验,通过对比测试两

算法金 | 统计学的回归和机器学习中的回归有什么差别?

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」 统计学中的回归 目标: 主要用于解释和推断自变量(independent variables)和因变量(dependent variables)之间的关系。 强调模型的解释性,了解各个自

算法金 | 奇奇怪怪的正则化

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」 开篇引言 正则化定义 正则化通俗理解 正则化类型 L1正则化(Lasso回归) L2正则化(Ridge回归) Elastic Net Lp正则化 Early Stopping Dropo

审稿人:拜托,请把模型时间序列去趋势!!

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」 时间序列分析是数据科学中一个重要的领域。通过对时间序列数据的分析,我们可以从数据中发现规律、预测未来趋势以及做出决策。无论是股票市场的走势,还是气象数据的变化,都涉及到时间序列分析 在进

算法金 | 再见!!!梯度下降(多图)

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」 接前天 李沐:用随机梯度下降来优化人生! 今天把达叔 6 脉神剑给佩奇了,上 吴恩达:机器学习的六个核心算法! ——梯度下降 1、 目标 梯度下降优化算法的概述,目的在于帮助读者理解不同

算法金 | 一个强大的算法模型:t-SNE !!

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」 t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种用于降维和数据可视化的非线性算法。它被广泛应用于图像处理、文本挖掘和生物信息学等