以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库,持续更新中。 C 通用机器学习 Recommender - 一个产品推荐的C语言库,利用了协同过滤. 计算机视觉 CCV - C-based/Cached/Core Computer Vision Library ,是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat - VLFeat 是开源的 computer vision algorithms库, 有
numpy比较适合用来生产一些简单的抽样数据。API都在random类中,常见的API有: 1) rand(d0,d1,...,dn) 用来生成d0xd1x...dn维的数组。数组的值在[0,1]之间 例如:np.random.rand(3,2,2),输出如下3x2x2的数组 array([[[ 0.49042678, 0.60643763], [ 0.18370487,
这个挑战是创建一个简单的代数计算器,使用你所学到的关于解析的一切。你将需要设计一种语言,用于使用变量进行基本数学运算,为该语言创建 ABNF,并为其编写扫描器,解析器,分析器和解释器。这实际上对于简单的计算器语言可能是小题大做,因为不会有任何嵌套的结构,如函数,但是无论如何都要理解完整的过程。 挑战练习 简单的代数语言对于不同的人来说意思也不同,所以我希望你试试 Unix 命令bc。这是我运行bc
人工智能(AI)是使计算机能够模仿人类认知行为或智能的任何代码,算法或技术。 机器学习(ML)是AI的一个子集,它使用统计方法使机器能够通过经验学习和改进。 深度学习是机器学习的一个子集,它使多层神经网络的计算变得可行。 机器学习被视为浅层学习,而深度学习被视为具有抽象的层次学习。 机器学习涉及广泛的概念。 概念如下 - supervised unsupervised 强化学习 linear re
本指南旨在让任何人访问。将讨论概率,统计学,程序设计,线性代数和微积分的基本概念,但从本系列中学到东西,不需要事先了解它们。
机器学习 概述 机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义,它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及
先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn (http://scikit-learn.org) 警告:从版本0.9(在2011年9月发布)起,scikit-learn导入路径从scikits.learn 改为 sklearn 3.5.1 加载样例数据集 首先,我们将加载一些数据来玩玩。我们将使用的数据是知名的非常简单的花数据鸢尾花数据集。 我
面试官特别温柔有礼貌,全程无八股无手撕,先是询问我的论文,问的特别细,包括这个卷积核大小是多少,然后他还现场给我计算,仿佛在审稿,后悔没准备ppt了,当场从arxiv下载下来共享屏幕,因为之前面的几家都不怎么关心我的论文,只能说还得是联想研究院 然后问实习经历,追问你个人的代码贡献,主要工作,创新点等,遇到比较感兴趣的,要我当场手敲公式给他展示(*´I`*)感觉真的很有科研氛围
四面应该是大领导,自我介绍说是部门负责人。 1. 自我介绍 2. 深挖搜广推项目 3. 你在里面的工作内容是什么? 4. 除了策略和业务以外,技术上有什么工作? 5. 在这你获得了什么收获? 6. 反问 结束。 没想到加面了一场技术面😨
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二面挂 总时长1.5h,面试45min,剩下时间手撕 面试大概问题: 1.讲数据挖掘比赛的过程 2.连续字段怎么转换为离散字段 3.讲一个困难的经历是如何解决并分工的 4.讲一个自己熟悉的网络框架 5.L1正则和L2正则 6.多模态数据怎么利用,模型怎么设计 其他的记不清了 反问环节: 1.部门做什么的 2.用的主要方法是什么 手撕代码,两问: 1.给定函数f(x) = 1.2 x^2 - 0.8
关联规则:关联规则反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系,那么,其中一个事物就能够通过其他事物预测到。Apriori算法利用频繁项集生成关联规则。它基于频繁项集的子集也必须是频繁项集的概念。频繁项集是支持值大于阈值(support)的项集。
本文向大家介绍在vue中高德地图引入和轨迹的绘制的实现,包括了在vue中高德地图引入和轨迹的绘制的实现的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 高德地图引入和轨迹的绘制 1.第一步 vue中使用cdn引入高德地图,并在main.js中进行全局配置。(百度上有高德地图引入与配置方法,这里就不详细介绍); 1) npm install vue-amap --save 2) 2.第二步 以上就是轨迹绘制
自编码器是能够在无监督(即,训练集是未标记)的情况下学习输入数据的紧密表征(叫做潜在表征或编码)的人工神经网络。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度,使得自编码器对降维有用(参见第 8 章)。自编码器还可以作为强大的特征检测器,它们可以用于无监督的深度神经网络预训练(正如我们在第 11 章中讨论过的)。最后,一些自编码器是生成式模型:他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据。例如,您可以在脸图
3.4投的简历,3.13才收到消息面试,处理简历有点慢。 自我介绍 1.毕业以后的职业规划是怎么样的 2.比较喜欢哪几个公司 3.觉得有成就感的事 4.学习的时候使用哪些网站比较多 5.项目里的三级缓存是怎么设计的 6.RPC框架大体说说是怎么回事 7.Java的SPI知道还用在哪些方面了吗 8.写SQL:找出所有成绩大于80分的学生 9.判断下列语句哪些能用联合索引 10.怎么知道有没有用索引