摘要 机器学习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
找到工作社群会员(现在是分析部门的一个负责人)招了一个面霸,面霸面试期间懂各种机器学习理论等,但是入职以后,之前没有认真做过项目,却连一份基础的分析报告都做不好。
场景描述:继「双十一」之后,京东也借着店庆日,制造了与其遥相呼应的「618」年中购物狂欢节。而各大电商除了用各种营销手段吸引顾客外,也在利用智能推荐不断影响着用户的购物选择。推荐系统为交易额的增长带来了极大的贡献。 关键词:智能推荐系统 电商 购物节
原ZLJ卖场的压测流程,是依托于阿里云PTS工具,团队自身缺乏性能测试能力自建,缺少性能分析和数据沉淀,测试场景单一,只有单接口和多接口压测,缺少场景和链路压测,不能相对合理的评估系统性能承载能力,机器扩容只凭借经验进行增加调整,缺乏评估依据。
近日,Kaggle发布了名为《2019Kaggle数据科学和机器学习概要》的报告。此报告为Kaggle对其社区的第三次年度调查,调查内容来自19717个Kaggle成员的反馈。里面有很多有意思的内容,快让我们一睹为快吧!注:报告中所有的货币金额都是美元。
还不更新❓❓❓来啦~ Skr Shop年底第二弹《营销体系》第二篇《通用抽奖工具之需求分析》~
今天带来的是活动营销系统下的第一个独立子系统通用抽奖工具的介绍,本篇文章主要分为如下4部分:
台湾大学林轩田机器学习笔记 机器学习基石 1 – The Learning Problem 2 – Learning to Answer Yes/No 3 – Types of Learning 4 – Feasibility of Learning 5 – Training versus Testing 6 – Theory of Generalization 7 – The VC Dimension 8 – Noise and Error 9 – Linear Regression 10 – Log
如今,国内云服务器市场竞争是异常激烈,送走双十一、黑色星期五,又迎来双十二。前天我们有看到阿里云双十二活动又开始忽悠新用户,推出的活动相比双十一是稍微不是那么给力,但是相关的政策和套路,还是应该能完成他们预料的KPI考核的。在双十一期间的活动中,比较有诚意的还是腾讯云商家的活动,其中有一款三年1449元的配置,5M带宽、8GB内存、2核CPU,当然是只可以选择几个国内的机房。
来源:大数据文摘本文约3000字,建议阅读10分钟物流行业,最痛的永远是货物分拣的“最后一公里”。 物流行业,最痛的永远是货物分拣的“最后一公里”,涉及到将不同的货物挑拣,分门别类递送,需要消耗末端大量的人力,完成递送。 双十二碰上了锐减的快递小哥,到处都出现了大量货物的堆积,像这样👇 据报道,多地快递网点停摆,日薪400元招不到临时工,上万件快递堆积如山。 不止国内,在人力更为昂贵的美国,电商巨头亚马逊早就面临这一问题,因此也一直在探索用机器解决这一“分拣”问题的可能性。 从一箱物品中抓取一件物品
大数据文摘作品 作者:Mickey 物流行业,最痛的永远是货物分拣的“最后一公里”,涉及到将不同的货物挑拣,分门别类递送,需要消耗末端大量的人力,完成递送。 刚刚过去的双十二碰上了锐减的快递小哥,到处都出现了大量货物的堆积,像这样👇 据报道,多地快递网点停摆,日薪400元招不到临时工,上万件快递堆积如山。 不止国内,在人力更为昂贵的美国,电商巨头亚马逊早就面临这一问题,因此也一直在探索用机器解决这一“分拣”问题的可能性。 从一箱物品中抓取一件物品,然后将该物品放入不同的箱子中,这是分拣包裹最重要的一步
本文以商品交易数据追踪为例,介绍了适合NodeJS全栈入门区块链开发的技术方案:Ethereum+Truffle+Electron+Metamask,这篇文章偏科普性,不涉及到具体代码。 作为《区块链全栈开发系列》的开篇吧。 ---- 先看下去年的天猫双十一战报,交易额达1207亿。不知今年能达到多少? 交易额虽然惊人,但是双十一也存在一些黑暗面,通过搜索引擎简单搜索,我们可以看到返回的内容,如下示例: 每年双十一都会搞得轰轰烈烈,一年比一年火爆,火爆背后有多少消费者买到的商品真的是实惠的吗?
最近,谷歌TensorFlow官方设立了TensorFlow开发人员认证这个机制,有一定TensorFlow技能,交100美元通过考试后,你就可以有解锁认证TensorFlow开发者这一称号。
Android 渗透测试学习手册 中文版 第一章 Android 安全入门 第二章 准备实验环境 第三章 Android 应用的逆向和审计 第四章 对 Android 设备进行流量分析 第五章 Android 取证 第六章 玩转 SQLite 第七章 不太知名的 Android 漏洞 第八章 ARM 利用 第九章 编写渗透测试报告 SploitFun Linux x86 Exploit 开发系列教程 典型的基于堆栈的缓冲区溢出 整数溢出 Off-By-One 漏洞(基于栈) 使用 return-to-l
计算与推断思维 一、数据科学 二、因果和实验 三、Python 编程 四、数据类型 五、表格 六、可视化 七、函数和表格 八、随机性 九、经验分布 十、假设检验 十一、估计 十二、为什么均值重要 十三、预测 十四、回归的推断 十五、分类 十六、比较两个样本 十七、更新预测 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 第 1 章 准备工作 第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter 笔记本 第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件 第 4 章 NumPy 基础:数
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分:OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 OpenCV 二、Ope
互联网大公司周围,往往围着一群灰产从业者,他们是看不见的敌人,常常躲在暗处,伺机而动。《一代宗师》里说,“风尘之中必有性情中人”,羊毛党可恶之中实有可取之处,其目标精准,不舍昼夜,直击要害。羊毛党们对
一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了,你准备好剁手了吗?我每年都要购买好几百,有时候甚至是一千多的东西。不过以前我还没有考虑过这背后的技术问题,直到最近我做了一个烂项目以及和同事谈论双十一购物效率问题时才思考了一下这个问题。
12月28日, "M-Tech " AI助力中国智造产业论坛即将来临,如果你想成为这个瞬息万变时代的领先者,绝对不能错过。 半个月前,我们对外宣布,镁客网要在深圳掀起一场人工智能热潮。 在深圳这样一个充满野心创业者的城市,"M-Tech" AI助力中国智造产业论坛活动让我们有机会看到敢想、敢做的冒险家和创新技术的领袖,带来最具代表性、最前沿的技术应用分享,探讨人工智能浪潮是如何一点点改变我们的科技生活。 AI+中国智造 我们能改变什么? 当索菲亚机器人获得公民身份的时候,我们在思考是否未来有一天机器会取代人
Python在可视化绘图这块虽然没有像R语言那样具有丰富的拓展工具包,但只要掌握核心的几个绘图工具包就可以完成99%的绘图任务啦!
今天在移动端,尤其是像手机淘宝这样的 app 中,动态性问题逐渐成为一个比较棘手的问题。所谓动态性,就是把移动应用本身的灵活性、迭代更新的周期和成本优化到极致。比如手机淘宝的店铺首页,它允许商家实时装修自己的店铺,更新自家的商品、活动等信息;再比如淘宝、天猫每次大促的会场页面,要求我们非常灵活的及时调整界面信息和状态,确保在瞬息万变的活动当天紧跟促销节奏,应对各种突发情况。
这个属性对我来说还真有些陌生,无意中发现的,查询过 MDN 之后听得挺有意思的,就记录一下。
“双十一”、“双十二”期间是所有电商行业的流量高峰期,作为一个电商网站,如果不能保障流畅运行,将会对企业造成巨大的经济损失。回顾去年天猫“双十一”,当天日活跃用户到达峰值3.56亿,交易创建峰值32.5万笔/秒、支付峰值25.6万笔/秒。在这样的购物狂欢下,你的网站是否已经做好了应对“双十一”、“双十二”的流量高峰呢?
Think Python 中文第二版 第一章 编程之路 第二章 变量,表达式,语句 第三章 函数 第四章 案例学习:交互设计 第五章 条件循环 第六章 有返回值的函数 第七章 迭代 第八章 字符串 第九章 案例学习:单词游戏 第十章 列表 第十一章 字典 第十二章 元组 第十三章 案例学习:数据结构的选择 第十四章 文件 第十五章 类和对象 第十六章 类和函数 第十七章 类和方法 第十八章 继承 第十九章 更多功能 笨办法学 Python · 续 中文版 引言 第一部分:预备知识 练习 0:起步 练习
DM.AI 高级架构师Nishant Shukla最新撰写的机器学习TensorFlow教程实战书籍(2017年12月出版)介绍基于TensorFlow工具来使用机器学习的教程原理和实现工具。 我们生活在一个大数据世界。能够近乎实时的决策变得越来越重要。为了取得成功,我们需要机器学习系统,将大量数据转化为有价值的见解。但是当你刚刚开始在数据科学领域,你如何开始创建机器学习应用程序?答案是TensorFlow,一个来自Google的新的开源机器学习库,他们使用自己的成功产品,如搜索,地图,YouTube,翻译
腾讯云市场,定位是“企业的云上集市”。 这个双十二,腾讯云市场联合数十家精选服务商,带你共享一场云上的购物狂欢。 活动一:精选开发者服务 为了回馈长期以来个人开发者对腾讯云市场的支持,云市场联合优质服务商推出数款开发者服务精选单品。 如虚拟主机云市场专享价,20元/月,199/年。薅羊毛价仅限云市场双十二会场,戳图片直达: 更有域名建站组合购,优质后缀,无法拒绝的低价: 活动二:送最高500元京东卡! 引流营销小程序,分销商城,企业400电话,微信云报餐系统,买就送大额京东卡
一、大数据计算组件 Spark Flink Hive DataSphere 二、分布式存储 HDFS Hbase Doris 三、资源调度 Yarn Dolphin 四、数据仓库常用工具 Pig Hive kylin Spark SQL Impala Phoenix ElasticSearch Logstash Datax 五、消息队列 Kafka RocketMQ ZeroMQ ActiveMQ RabbitMQ 六、流式计算 Spark Streaming(准实时) Flink(实时) 七、日志收集
明天,又到了一年一度的双十二了! 快来看看双十二,D妹为你准备了什么惊喜! iPhone 免费抽 每天都能免费抽iPhone? 是的,你没听错! DNSPod双十二活动 每个已经完成实名认证的用户, 每天,每天,每天 每天都有一次免费抽iPhone的机会! 机会用完怎么办? 下单就能继续获得抽奖机会 邀请别人下单,你也能抽! 是不是觉得自己离iPhone12更近了! 惊喜 秒杀 每天4场 惊喜秒杀活动 主流域名 新顶级域名 解析套餐 通通打到最低 从此告别全网比价 要买域名 就来
可能关注本博客的朋友都注意到了,本月一直没有更新博客,因为站长在做一在配置自己电脑。第一次装机,从选配置到购买配件装机也是花了好多的时间,最后一次点亮完美进入系统。今天就写写我的装机历程,希望给那些打算自己装机的朋友一些帮助。 确定配置 装机之前首先要做的一件事就是确定自己的需求,比如看电影、办公、玩游戏、设计等等,这样就可以根据你的需要配一个最合适的主机,电影和办公之类的电脑一般不会很贵,因为性能用的很少而且不需要独立显卡,而玩游戏和设计则需要较高的配置才可以流畅运行,所以一定要确定好自己用来做什么,以免
不知道大家有没有过这样的经历,有时候我们聊天聊到了某个商品,没过多久,一些电商类APP就推荐了相关商品。
2018年春,在家过完春节, 过完十一,回学校。第一周还是自以为是的浪,泡馆看书,记得当时看完了《镜花缘》,还有的忘了。反正前一周毫无压迫感,然后偶遇师兄提醒,开始紧张。紧张之余,制订了一套计划,开始准备春招实习,大三下学期。 春招启程 首先是做简历,和复习交叉着来。简历,先花钱在淘宝上买了很多套模板,跟着模板做,参考《剑指offer》做出了第一版。然后是发给比较要好的师兄求批评,收集到第一波意见,改之。继续发给师兄和老师看,重复迭代。后面的求职阶段,基本保持简历周更,每次都有优化,而且越来越少收到否定。值得一提的是,发给师兄和老师,他们看到你简历写的不错,也会帮你内推。 复习这一块,分析了一下自己的优劣势,我的基础比较扎实,所以优先夯实基础。菜鸟刚开始绝对不能搞木桶理论,一定要扬长避短,最大限度放大优势。首先复习了数据结构,把常见的算法刷一遍,然后第三次刷周志明的《深入理解Java虚拟机》;看了一下计算机网络,过一遍;我的项目经验比较水,是最大的劣势,所以简历上写的项目都比较水,在后面也花了时间去包装。数据库,17年我过了一遍“Innodb技术内幕”,虽然忘光了,但是时间宝贵也就没有抽时间复习,redis在寒假期间大概复习了如何用而已;我的大赛经验还行,所以在简历里是写在靠前的,两个国际级(一个到四月底才出了结果),还有国家级证书等,还是有得吹,所以也自己花了时间构思逻辑; 闲暇,看面经。牛客上的面经真的很好吃。因为我是做Java的,很多关于分布式,中间件,RPC,当时完全没有学过,纯粹靠面经补。然后是Java的底层,如线程安全,这个结合“深入理解Java虚拟机”这本书,此书神书也。当然,线程安全的神书是“Java 并发编程实战”,我和舍友一致推为Java多线程圣经,当年我只看过几章,很难看得下去,度日如年,过后却觉功力大增。很好,这里我发现Java这一块我的熟悉领域在多线程和JVM模型,所以以后但凡面试问Java,我都把话题暗暗地牵扯到Java虚拟机,此招制霸。 说说那些令我痛心疾首,心服口服的面试。 处面,阿里巴巴 18年四月初,我在牛客找了阿里的内推。一个普通二本院校的普通学生,初生牛犊不怕虎。不出几日,某夜,一个电话打过来,开始一面。聊了数据库的底层,我很多记不清,就诚实地说不记得了。然后聊数据结构,从排序聊起,聊到队列,聊了循环队列,然后他其实想问我缓存队列的,我没扯过去,他主动扯了,我大概聊,没说好;聊了生产者消费者模式,又没说好。聊JVM,当时我还没复习周志明的大作,忘光死。问了很多线程安全的问题,一个都回答不上。内存模型也没描述清楚,运行时数据区和OOM都没说出来。聊了接近一个小时,面试官说先这样,挂了电话,自觉凉了,莫名心伤,在内推群喊了一句已凉。不巧,面试官也在那群,互加了好友,私信说我基础不错,简直就是一剂强心剂,激动不已,自我感觉良好。 过几日,还是晚上,电话二面,面试官说看了前面的面试记录,感觉不错,然后把一面所有我答不上的问题逐个提出,阵亡。其实一面之后,我并没有放松,但是当时只是把自己错的题目记了下来,打算后面再复习,自己按照原定计划走,结果也就如此了。我第一次面试,还是阿里,错招频出。其一,自己实在是懂得太少,错得不自知。其实在后面,因为知识学的广了,重点知识的深度也有一些,在面试中是可以预测下一个问题要问什么的,甚至是暗示面试官问什么。其二,心理素质可圈可点,整个阿里面,特别是一面,展现了比较强的求生欲,其实当时就是觉得反正希望渺茫,不如拼了。到了二面,由于被敲打短处,搓伤口,整个过程都在淌血,越聊越怂。这个其实也属无奈。其三,面试被问到不会的,下来第一时间复习,这是后面自己强制执行的。 需要特别说的是,两面结束前都请面试官给出了意见,然后阿里的面试官超好,给我点出了优势和弱点,并且说出了他们自己觉得哪里不该错,让我感激不已。阿里的面试,一次面试可以长很多经验,技术也好,面试技巧也好,都让我学到了很多。 奈何舍我,唯品会 四月,投了唯品会的Java助理实习,笔试过,在清明前一天远程视频面试。一面面试官上来就问Java虚拟机,我那时候正好被阿里碾压过一次,刚刚恶补了JVM,开始秀Java虚拟机的知识,详细到JDK7和8的区别,什么情况下major GC,线程安全,volative的语义,全部半引导的聊了出来,简直太爽了。一面基本没遇到比较难的问题,过。二面聊数据结构,面试官长得像学校网络中心的陈老,说话也像,自来熟。聊得也还行,最后问了笔试大题的思路,我说不记得题目,他竟然发过了啦,尴尬。然后我略作思考,和他讨论了解题思路,注意的边界,打算开始写,他电脑没电了,掉线。然后通过电话继续聊了一下,结束。那天是清明的前几天,我面试完就收拾东西回家了。结果车上HR打过来问是否有空聊三面,我说在车上,延后。 清明后,顺利聊了HR,准备发Offe
就在最近,一个基于 javascript 的可视化库 D3js(treemap 可视化)对 json 文件生成的技术图,给开发者提供了详细的各领域工具清单,内容涵盖了 11 种极具潜力的 AI 工具类型,我们将其整理如下,强烈建议大家收藏~
工欲善其事必先利其器,这也是大部分开发者在日常工作中最重要开发原则。选择与开发内容相匹配的工具,常常会使我们事半功倍。但面对人工智能的多个领域,如:机器学习、深度学习、NLP等等,多样的工具有时也让我们也无从选择。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 如果你在周末、有WIFI的房间里不知道做什么,不如学下Python吧。有了它
今天,给大家推荐一本还未完成的深度学习书籍——《深度学习500问》。为什么要推荐一本未完成的书?
最近在 github 发现了一个有趣的项目,《深度学习500问》,由川大一名优秀毕业生创建。这是一个整合 AI 相关知识的项目,通过广大网友的集思广益, 形成内容充实,覆盖全面的 AI 相关知识文集。
苹果的市值前不久刚刚破了万亿美元,但是最近,iPhone上的垃圾信息却遭到了一大波国内用户的吐槽:
12月对于每个企业来说都是“冲刺月”,做收入、花预算、冲销量。手机行业表现得更加突出——手机公司各出奇招,发起最后冲刺。一个显著的表现是11月手机发布会扎堆,一共发布了16款新机。11月28日这天,更是出现了一加、荣耀和360同时开发布会让媒体分身乏术的盛况。 密集发新品只为冲销量 金立:抓住全面屏热点,连发八款新机。 小米MIX是全面屏概念的提出者,iPhone X加入该阵营则进一步加速全面屏手机普及。正是因为此,许多手机厂商都推出了全面屏手机,11月26日金立更是一口气发布了8款全面屏手机:M7 Plu
小编也是一个Python爱好者,学了数据分析,机器学习这么多知识,不如用Python来预测一把今年的双十一的成交金额是多少。想想也很有趣,说干就干,动手写代码,整个代码大概20行,短小精悍,一起来看一下。
建议有时间的同学可以这三个部分按照顺序学习,时间少的同学,我建议直接看机器学习经典算法,遇到问题查一下数学基础,也可以一边看机器学习经典算法,一边看统计学习方法,查漏补缺。
想写这个系列很久了,最近刚好项目结束了闲下来有点时间,于是决定把之前学过的东西做个总结。之前看过一些机器学习方面的书,每本书都各有侧重点,机器学习实战和集体智慧编程更偏向与实战,侧重于对每个算法的实际操作过程,但是没有对整个数据挖掘项目做介绍,李航老师的统计学习方法和周志华老师的机器学习这两本书侧重对原理的讲解和公式的推导,但是实战方面可能会少一点。 我结合之前看过的书,以及自己的一些项目经验做了一些总结,一是回顾自己还有哪些遗漏,二是希望给新入门的同学一个参考。至于编程语言,主要用python,也会有少部
报告显示,在10月份,不仅国庆长假带来小程序活跃用户的放量增长,同时各大平台也在不断释放新的能力。
今天双十一,收到我的那本《机器学习算法的数学解析与Python实现》的二刷样书,心里一阵感慨。
大家的钱包都还好吗? 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声,但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一,不能没有“AI” 今年,腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇,与全年真低价相遇! 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠:6折起 AI专场推出的特惠购产品包括: 人像变换 7
越来越多的管理者意识到数据分析对经济发展、企业运营的重要意义。在古代,得琅琊阁者得天下;现在,得大数据者得天下。
作者介绍: 赵守斌,十年银行业数据库管理经验,熟悉各种Oracle数据库系统方案,对MySQL开源数据库也有涉猎。目前牵头负责恒丰银行数据库管理和各类数据库服务化平台建设。 背景 Background 很多关注数据库技术的IT人士可能记不住去年双十二都剁手买了什么东西,但是一定会有人对当时一篇“Galera将死——MySQL Group Replication正式发布”的文章还有印象。 长期以来MySQL官方都缺少原生的MySQL集群多活方案,所以也给第三方公司提供了发展的机会。Galera就是其中的
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