初学Java的你还在烦恼不知道怎么去学，学习什么内容吗？ 那么多的技术书籍是否已经让你无从下手？ 别急，这本书里有一份完整的Java学习路径。 从头开始，给你一个体系化的Java学习方案。 影响了几十万名Java开发者的“Java工程师成神之路”系列文章，相信作为Javaer的你肯定在网络上刷到读到过N次，很多人可能不知道作者Hollis是谁，但却都熟知这份“Java工程师成神之路”。 如今历时六年，“Java工程师成神之路”系列终于出版了它的第一本纸质书《深入理解Java核心技术：写给Java工程师的干货
原文作者：Guia Marie Del Prado 译者：小北译 摘自：译言 译文：http://select.yeeyan.org/view/139932/474678 在谷歌的很多应用中，人工智能都扮演了非常重要的角色，无论是翻译、图像识别还是垃圾邮件过滤。毫无疑问，谷歌研究人工智能的脚步绝不会停止，也不会只停留在这些领域。在第三财季财报会议上，谷歌首席执行官孙达尔·披猜宣布他们正“重新考虑”让旗下所有产品拥有更高级的人工智能同时采用一项被称之为“机器学习”的技术。采用这些技术的产品将拥有怎样的表现，
因为大数据爆发，因此出现了大数据开发、大数据分析这两大主流的工作方向，目前这两个方向是很热门，不少人已经在开始转型往这两个方向发展，相较而言，转向大数据分析的人才更多一点，而同时也有不少人在观望中，这边科多大数据收集了十个为什么要学习大数据分析的十个理由。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 《图灵宇宙：原初纪元——计算机科学发展简史》这一爆款新书即将上市，全新角度拆解计算机科学发展，通俗易懂、内容精彩，你是不是也很期待？ 今天我们就来一拨超前点读活动，参与活动的读者朋友们即有机会提前阅读本书部分章节，期待你的阅读感受能为这本书增光添彩。 活动介绍 如今火爆互联网的元宇宙、无人驾驶、人工智能、3D打印等这些伟大发明的背后，都有图灵奖获得者的贡献。 《图灵宇宙：原初纪元——计算机科学发展简史》是由中科院软件研究所精心创作的集趣味性和科普性于
找出“主变量”pivotvariables，主列，即主元所在的列，其他列，称为自由列。（自由列表示可以自由或任意分配数值，列2和列4的数值是任意的，因此x2和x4是任意的，可以自由取）。
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。 PCA的作用 你手上有一批数据，但是特征太多，你感觉数据太稀疏了 你选了一堆特征，但是感觉某些特征之间的相关性太高了，比如用户月消费预测的时候，你选了用户身高以及用户性别这两个特征，一般男生的身高比较高，你觉得特征有点冗余 你的小霸王内存不够，内存只有4个G，装不下太大的矩阵，但是你又不想减少训练数据，N
列空间和零空间我们已经在第六讲讲解过了，在这里我们还将讨论他们所在空间的维数，以及它们自身的维数和构成它们的基。
上述两个描述是等价的，为什么呢？实际上我们可以将第一个定义的描述写成矩阵形式，就是
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 Hollis大神出书啦！ Hollis是谁？ Hollis，张洪亮，阿里巴巴技术专家，51CTO 专栏作家，CSDN 博客专家，掘金优秀作者，《程序员的三门课》联合作者，《Java工程师成神之路》系列文章作者；热衷于分享计算 机编程相关技术，博文全网阅读量数千万。 你也许不知道Hollis是谁，但一定会知道影响了几十万名Java开发者的《Java工程师成神之路》系列文章。 2019年，《Java工程师成神之路》开源；2020年，在阿里云开发者社区做成电子
作为一个软件系统，需要写日志，这是不言而喻的，这是大家都会不假思索地说“那当然”的事。不论是什么语言，写日志的专用框架也不一而足，写到文本的，写到数据库的，写到队列的，写到Redis的等等等等。对于日志的几个级别，Trace、Debug、Warning、Error、Fault，大家也能够如数家珍。但是，有多少人能够回答下面这几个问题呢？
陈晓东：T2D2计划，也就是培训培训者(train the trainers)和开发开发者(develop the developers)的计划。维基链提出这个计划就是为了建设开发者社区，实现维基链大平台大生态的宏伟目标而制定的一个必要步骤。以维基链底层公链为核心技术的大平台和大生态的建设，必须有众多的开发者参与进来。基于区块链技术尚未被广大技术社区所掌握和维基链的公链技术也只是一小部分技术人员所拥有的现况，维基链推出T2D2计划就是为了培养出一大批合格的和优秀的开发者，能够充分掌握区块链和维基链的各项知识和技能。维基链社区开发者们可以一起参与维基链公链的进一步优化，也可以打造各种去中心化(decentralized)的和通证化(tokenized)的DApp应用和服务。
也许各位对矩阵的了解都是从"解方程组"开始的，但实际上矩阵的意义远远不止于此。实际上，矩阵在计算机图形学中永远十分广泛的应用。甚至于说，如果没有矩阵，那么也不会有三维游戏、三维动画之类的艺术形式。
PCA就是找出数据中最主要的方面，用数据中最重要的方面来代替原始数据。假如我们的数据集是n维的，共有m个数据(x1,x2,...,xm)，我们将这m个数据从n维降到r维，希望这m个r维的数据集尽可能的代表原始数据集。
微信图片_20190416095728.jpg 技术&产品周报 应用建设 维基时代 v1.2.1上线： ①“发现”版块上线4款应用：一键发布数字资产，维基幸运数，fishchain, tokenwin。 ②上线“活动天地”板块，用户可以针对维基链官方话题进行讨论，并发帖，进一步优化了论坛功能。 T2D2建设 WaykiMax(Web钱包插件): ①增加代币功能，开发进度100%。 ②优化用户账号信息接口，提升用户体验。（100%） ③离线签名接口开发，包括发布合约接口、调用合约接口、普通转账、节点投票
"MLK，即Machine Learning Knowledge，本专栏在于对机器学习的重点知识做一次梳理，便于日后温习，内容主要来自于《百面机器学习》一书，结合自己的经验与思考做的一些总结与归纳，本
来自斯诺登（Edward Snowden）最新泄露的文档，NSA（美国国家安全局）以及GCHQ（英国国家通信情报局）进行了互联网监视技术的部署，用以对抗维基泄密（Wikileaks），并且还鼓励各国政府对维基泄密的创始人采取反对行动。 英国和美国的这两家情报机构采用了一系列的技术策略监视流向维基泄密站点的互联网流量。据说操作者通过接入到光纤电缆，以及其他互联网的骨干部分，收集访问维基泄密站点访客的IP地址，以及使用该网站搜索的关键词等等。 泄露的这份NSA文档
十几天前，维基解密遭受了一次攻击，导致很多访问者看到了“OurMine”的声明，他们声称已经获取了维基解密服务器的控制权。这次攻击之后，很多人（包括维基解密的粉丝及其死对头）在没有基础知识与技术功底，
特征降维一般有两类方法：特征选择和特征抽取。特征选择即从高纬度的特征中选择其中的一个子集来作为新的特征；而特征抽取是指将高纬度的特征经过某个函数映射至低纬度作为新的特征。常用的特征抽取方法就是PCA。
之前的向量空间一节已经说过：向量空间对向量的线性组合封闭（相加和数乘），所以，向量空间可以通过“向量+线性组合”构成。也可以说，这个向量空间由这些向量所张成，反过来，这个向量空间就叫做这些向量的张成空间。 比如向量组：
2008年，一个自称中本聪的人在密码学讨论组上贴出了一份电子货币的新构想，比特币就此问世。
作为浏览区块链相关信息的主要窗口，维基链的区块链浏览器应该如何使用？其中的术语又代表什么意思？让我们一起了解一下。
维基解密发布了第一批CIA 网络武器源代码。今天发布的源代码是一个叫做蜂巢Hive的工具箱, 所谓的植入框架, 一个允许 CIA 特工在受感染的计算机上部署恶意软件的系统。 从3月到 8月, 维基解密只发布了 cia 网络武器文件, 该组织声称被黑客和内部人员窃取了 cia 的资料, 然后交给了员工。 维基解密发布 "Vault8" 之前的那些新闻稿是维基解密的一系列泄密的一部分, 叫做 "Vault 7"。现在, 维基解密说, Hive只是后续一系列发行版本中的一个, 这个系列维基解密称之为Vault8,
对于数组和Series而言，维度就是shape返回的数值shape中 返回了几个数字，就是几维。
关于维基百科你不知道的十件事是专门让那些缺乏维基百科经验的人，如记者、新编辑者或新读者，能够对维基百科有一些较深入的认知。这些内容并不会带给那些已经很有经验的维基百科编辑者什么耳目一新的地方，但是我们希望它可以帮助世界上其他人对我们的工作能有更清楚的了解。
目前，苹果公司设计团队由汉基和负责人机界面设计副总裁艾伦·戴伊（Alan Dye）共同指导。他们曾是设计大神乔尼·艾维（Jony Ive）的亲密同事、知己和朋友，在他2019年卸任后，汉基和戴伊掌舵了设计团队。
编者按：这是一篇AI科学家给科幻小说写的序，但也可看作一位AI研究者对于AI能做什么、不能做什么，与科幻想象之间还有多少差距的解读。
众所周知，PCA(principal component analysis)是一种数据降维的方式，能够有效的将高维数据转换为低维数据，进而降低模型训练所需要的计算资源。
4月11日，阿桑奇被拖出伦敦厄瓜多尔大使馆，在隐匿了7年后， 被英国警方逮捕，被拖出大使馆时还高喊“RESIST!”。
。 若记 M 为所有 3×3 矩阵构成的矩阵空间，则所有的 3×3 对称矩阵构成的矩阵空间 S 和 3×3 上三角矩阵构成的矩阵空间 U 都是 M 的子空间。
正确理解“线性代数”应该将其拆分成2部分：“线性”体现向量，它是静态的研究对象，而“代数”则是施加在向量上的数学结构，代表的是数学运算，具体就是数乘和加法，即映射。因此，线性代数研究的就是向量集合上的各种运算，包括线性空间和线性变换，而矩阵就是将两者联系起来的纽带。
线性代数是数学工具 掌握它，打开数学的另一扇大门 ---- 1：声明 非原创，笔记系诞生于10年前的孟岩先生的《理解矩阵》篇。 原文链接：===> 是它，就是它，杀死它 为什么会今天被我看到，进而进行了整理。 因为，此刻，线性代数已经不再是用来应付考试的一门普通数学科目。它已经成为了阻碍继续精进的巨大“石块”，所以需要移去。问题转换成为了主动遇到的问题。 回过头可以再继续看任何一本线性代数教材：线性空间与线性变换篇。 此刻线性代数没能成为你的问题的话，看这篇笔记的收获并不会很大。 系学习编程技术的“小
SVD(Singular Value Decomposition, 奇异值分解)是线性代数中既优雅又强大的工具, 它揭示了矩阵最本质的变换. 使用SVD对矩阵进行分解, 能得到代表矩阵最本质变化的矩阵元素. 这就好比一个合数能表示为若干质数之积, 分解合数能得到表示该合数的质因数; 复杂周期信号可以表示为若干简单的正弦波和余弦波之和, 使用傅里叶变换能得到表示该信号的简单波; 复杂矩阵所代表的线性变换可由若干个简单矩阵所代表的线性变换组合起来, 使用SVD能找到这些简单矩阵. 本文由以下章节, 对SVD进行阐述:
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译团队 | 李亚楠，魏子敏 美国当地时间本周二，维基解密称他们获取到了8761份来自美国中央情报局（下称CIA）的文件。这些文件透露了美国政府的强大黑客工具可以通过监控数十亿人的日常电子设备来窥探大家的隐私，电视、智能手机甚至杀毒软件都有可能受到CIA的黑客入侵。一旦入侵后，他们能够获取你的声音、图像和短信信息，甚至是经过加密软件处理的聊天内容。 据维基解密所说，这些数据代号为Vault 7，文件日期介于2013年和2016年之间，据说是已公布的相关CIA最大规模的机密文
Principal Component Analysis (PCA) 主成分分析，是多变量分析中最老的技术之一，PCA来源于通信中的K-L变换。1901年由Pearson第一次提出主成分分析的主要方法，直到1963年Karhunan Loeve对该问题的归纳经历了多次的修改。 它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中表示，并期望在所投影的维度上数据的方差最大，以此使用较少的数据维度，同时保留住较多 的原数据点的特性。通俗的理解，如果把所有的点都映射到一起，那么几乎所有的信息 （如点和点之
本文结构： 什么是 PCA 数学原理 可视化效果 ---- 1. 什么是 PCA PCA (principal component analysis, 主成分分析) 是机器学习中对数据进行降维的一种方法。 例如，我们有这样的交易数据，它有这几个特征：(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额)，从经验可知，“浏览量”和“访客数”，“下单数”和“成交数”之间会具有较强的相关关系。这种情况下，我们保留其中的两个维度就可以保证原有的信息完整。 但是当我们在做降维的时候，会丢失掉一部分信息。 例如,
随着智能手机的普及，移动互联网已深入生活的方方面面。用户也更习惯直接通过手机来使用各种应用程序，包括DApp。手机钱包作为区块链世界的“支付宝”，担负着保存私钥的重要作用，用它来连接DApp服务端和终端用户，成为了很自然的选择。
设V是\mathbb{F}上的线性空间，若有正整数n及V中的向量组\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_n使得
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋， 常见的机器学习算法：
主成分分析法，简称PCA，主要运用于数据的降维处理，提取更多有价值的信息（基于方差），涉及知识主要是线性代数中的基变换、特征值和特征向量。
线性代数中最基础，最根源的组成部分是向量，那么什么是向量呢？从不同学生的视角看，有以下三种观点：
PCA 的数学原理和可视化效果 本文结构： 什么是 PCA 数学原理 可视化效果 ---- 1. 什么是 PCA PCA (principal component analysis, 主成分分析) 是机器学习中对数据进行降维的一种方法。 例如，我们有这样的交易数据，它有这几个特征：(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额)，从经验可知，“浏览量”和“访客数”，“下单数”和“成交数”之间会具有较强的相关关系。这种情况下，我们保留其中的两个维度就可以保证原有的信息完整。 但是当我们在做降维的时
如果在向量空间里再定义向量的长度和角度等概念必须定义内积，定义了内积的向量空间称为欧氏空间。
概念： 几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，通俗一点来理解的话，而我们可以把标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，那么矩阵就是二阶张量。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
