首先说了复杂过程，其实可以考虑一些灰箱的模型，我个人是觉得这个过程是无比的复杂的，里面有着大量的变化。只是我们选取了几个我们认为重要的参数来表达这个质量，本身来讲是失真的。正是这种特性，可以让我们把它模糊化。
说到比1小的数，不得不提概率公理中所谓的sigma代数上的归一化测度。这个归一化测度，就是强行在样本空间上使得大家和为1，然后每个正数概率值自然就是[0, 1]的实数了，也可以用小数近似表达来使用。
这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从编程小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习，那么如何学习呢？当然是每天都练习一道题目！！
又来到了测试网络会议的第九期培训，本期的主讲人皮卡丘，培训的是关于OCR-tesseract 使用，话不多说详情如下：
找到参照物和使用场景比数值精确更重要 之前网上选购台灯，台灯的设计、功能都挺满意的，但是有个问题让我停止了下单动作，如下图。 因为这个台灯不能调整灯光亮度，于是就产生了一个问题，灯泡我到底是买5瓦还是
如果我们要新购腾讯云服务器，个人觉得最合适的优惠活动就是腾讯云产品3折起特惠活动了，为什么呢？因为不仅价格低，而且购买简单，新老用户都可以购买。下面我们来说说腾讯云服务器优惠购买为什么要选择腾讯云3折特惠活动的理由：
最近看了一下百度的热力图，通过百度地图，确实是一个实时大数据渲染的一个形象表达形式，正好借这个机会学习一下，刚买的机械键盘，发现有两个好处：每天不写点代码（或调试），感觉对不起这价钱啊，估计我之前买的所有键盘+鼠标花费总和都不如这个键盘贵；其次就是控制自己不再吃零食了，怕掉进键盘里心疼啊。 好了，热力图还是相对比较容易，我们主要讨论如下3+1点吧，主要是前三部分，后面只是简单分析一下百度热力图和个人的简单看法。热点图的实现参考了SuperMap的热点图和百度Echarts的热点图实现。 原理 实现 优化 百
因为客户最希望看到的是直观的成本缩减。 2017年7月9日，由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂，共谋AI+行业的创新应用，探讨AI的当下与未来。 来自图森未来创始人兼CEO的陈默，在峰会期间进行了主题为《人工智能技术的商业化之路？》的演讲。他表示，人工智能技术的商业化应该优先从B端的服务做起，尤其是替代人力的应用。在企业方面，基于技术或产品辅助所提高的效率是难以估
第一次听说到「机械键盘」是在逛掘金技术社区的时候，翻「沸点」看到有很多程序员 dalao 在推荐来自日本富士通的 HHKB 静电容机械键盘...与 Herman Miller 并称「程序员奢侈品」。当时是掘金站长阴明(就是那个剑桥大学计算机科学硕士毕业的 dalao)收到的建站周年礼物(xmsl)。复古的风格，紧凑而和谐的键盘布局，看了看价格暗暗看了看手下「毫无质感」的薄膜键盘，觉得瞬间更(不)好用了...
上面这些问题其实是围绕着技术的点去询问的。和真实的业务场景还是有一点的距离，这点距离就是在业务需求到技术实现的分析上。 所以这个时候就要和面试官做一个探讨：具体是什么样的场景，导100个G的数据到线上？或者说这100G的数据导到线上的用途是什么？ 举个例子，商家侧有一个报表，里面有个指标的口径要变更，历史数据都要刷。那么就需要继续探讨：
谈到BI，就会谈到数据挖掘(Data mining)。数据挖掘是指用某些方法和工具，对数据进行分析，发现隐藏规律并利的一种方法。下面我们将通过具体的例子来学习什么是数据挖掘。 案例“上大学分析”-体验
某社会机构，收集了大量的学生考大学的数据。该机构希望找出一些规律，以推动更多的学生考大学。该机构委托你来做这个分析工作，给出具体的可以推动更多学生考大学的建议。 收集到的数据如下： 你可能会考虑用SQL语句进行查询分析。但问题是： 1.用什么语句查呢？要组合什么条件呢？ 2.你想查到怎样的结果呢？这个结果对决策有帮助吗？ 那数据挖掘一下吧！但如何挖掘呢？ 不了解数据挖掘的人，往往会认为只需要让计算机去挖掘一下，计算机就能帮我们找出想要的东西。计算机哪会这样神奇，在数据挖掘之前，我们必须要自己好好分析
下图是CA1321一年的机票价格变化。每一行代表特定出发日期的价格变化，例如第一行代表2016年8月15日起飞的航班的机票价格的变化。一行里，左边离出发日期越近，右边离出发日期越远。第一个方块代表距离出发日期0天（当天）的机票价格，第二格代表距离出发日期1天的机票价格，以此类推，最后一个表示44天前的价格。颜色越深代表价格越高，颜色越浅价格。
对于旅游或者探亲来说，买机票的一个最基本的问题是什么时候买能买到最便宜的机票？提前一个月还是一周？知乎上各种旅游攻略上各种“业内人士”也说提前一个月买可能买到最便宜的机票，有些又说提前2个星期买能买到最便宜的机票，事实真的如此么？为了解密机票的定价策略，本文作者做了一个长达一年多的数据收集，通过分析350亿机票价格数据，告诉你机票的各种秘密。
近年来，AI 与人类的生活越来越紧密，慢慢变得无处不在。那么提到 AI ，我们会想到什么？小编最先想到的是机器人。早在小学作文中，我就写到 2021 年到处都是机器人，机器人汽车到处飞。结果 2021 年到来，这个想象的场景也没有实现。不过，虽然 2021 年还没有那么高科技，但是 AI 早已经渗透到我们的生活，无处不在，并且 AI 也使我们的生活变得更加丰富和便利。 举个我自己的例子，我原来很喜欢买口红，买口红之前都要试色，后来疫情来了，商场人多地方远，试口红又很不卫生，我就再也不敢试了。但是想买口红不
2、买房真理：买涨不买跌，涨了买不起，跌了不敢买，钱多新盘大户型，钱少认命老破小。
与“传统” AI 算法相比，深度学习（DL）的计算性能要求，可以说完全在另一个量级上。 而 GPU 的选择，会在根本上决定你的深度学习体验。那么，对于一名 DL 开发者，应该怎么选择合适的 GPU 呢？这篇文章将深入讨论这个问题，聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi，并将各主流显卡的性能、性价比制成一目了然的对比图，供大家参考。 先来谈谈选择 GPU 对研究深度学习的意义。更快的 GPU，能帮助新人更快地积累实践经验、更快地掌握技术要领，并把这些应用于新的任务。没有快速的反馈，从错误中学习要花费
作者：赵一鸣 摘自：微信公号“沙漠之鹰” 感谢赵一鸣的投稿，大数据文摘一向以发布干货文章著称，也欢迎大家投稿，投稿邮箱：tg@bigdatadigest.cn 下午，有一位学姐在微信上找我，“看到你微信公共号发的分析房价的文章了，挺有意思的，能不能帮我在北京选一套婚房啊？”学姐求我，焉有不应！于是我们约了晚上在北邮校园的零壹咖啡见面。 学姐一身漂亮的装束，香水扑鼻，是实验室比我大两级的女神，追求者众，据说只找BAT的高富帅。毕业三年，就准备买婚房了。 我开始询问她对婚房具体需求，同时为了保证准确，我重新抓取
今天在一个微信群中偶然看到有群友提起自己去电脑城买电脑的故事，这位朋友和我一样，也是搬砖程序员一枚，他说电脑城的业务员告诉他说：“你看上的那款电脑，不适合你，因为这个型号的电脑只能从应用市场下载软件，应用市场没有的话你就装不了软件”。
AI科技评论按：对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。 日前，medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。 后来，在运行结构良好的实验时，Spot 实例也成了
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。日前，medium上的一篇文章（http://t.cn/RYLYxXP）为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。以下是AI研习社的翻译： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。后来，在运行结构良好的实验时，Sp
AI科技评论按：与“传统” AI 算法相比，深度学习（DL）的计算性能要求，可以说完全在另一个量级上。而 GPU 的选择，会在根本上决定你的深度学习体验。那么，对于一名 DL 开发者，应该怎么选择合适
首先，从字面上理解，代理的意思是代替办理，就是一方委托另一方办事，在计算机网络的世界里,代理通常是指客户端与服务端之间的中介。
AI 科技评论按：2018 6 月 29 日至 7 月 1 日全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
事情还得从几年前的订单说起。在早些年，还没有日益强调版权，著作权的时候，网络上各种免费的资源算是取之不尽用之不竭，所以在网站开发过程中，很多前端的内容都可以在网上找到很合适的素材，这就包括其中的字体。这天，一老客户给我发消息说，他们公司邮箱收到一封关于网站侵权的内容，让我看下，他们很莫名其妙。于是乎我就让客户把邮件转发给我了。打开一看，好家伙这不是去年前年就已经出现的幺蛾子么。在此之前，这些合法却不合情的做法被众多批评之下已然偃旗息鼓，没想到今年又开始了？是业绩压力大了吗，又出来收取保护费了？
关于系统的定义，《软件方法》一书给出了2个关键点，后来在答疑时补充了系统要满足充分,必要条件。现实中做系统增量开发时，并不是很好分辨。
穷举法又称穷举搜索法，是一种在问题域的解空间中对所有可能的解穷举搜索，并根据条件选择最优解的方法的总称。数学上也把穷举法称为枚举法，就是在一个由有限个元素构成的集合中，把所有元素一一枚举研究的方法。
当你想买商业保险的时候，却不得不亲自去了解不同公司的方案和限制。在自己百忙之中分神和不同的销售博弈。有了职业的保险经纪人，你只要向他/她讲述你的需求，经纪人就用自己的关系量身定做了一套方案给你。买哪家，怎么买，等等。保险经纪代理的模式，很好地体现了程序设计关注点分离的思想。
过年之后，很多人选择租房。我的不少朋友告诉我，”之前你公众号发布的北京买房攻略很有趣，可是不接地气，能不能分析一下帝都租房啊”! 我想也是，春节后我配置了爬虫工具，从北京各大中介网站抓取了8万余条租房
最近很火的ChatGPT大家都玩得很嗨吧，写小说，画漫画、编写代码……短短几秒之间就能输出一篇完美的方案。 这样的“天选打工人”背后，云计算作为它强大的技术基础，跟着又风靡了一把。 要说云计算到底好不好，至少我个人是觉得很不错的。 不同于需要熬很多年才能拿到高薪的传统网络运维的辛酸，在云计算行业，它的薪资起点足够高。 在2021年，拿着15K都已经很牛的时候，北京云计算从业者的月均工资就已经能到30k+，谁看了不得眼红。 图源网络 再加上现在国家高度重视对云计算人才的培养，这意味什么？掌握云计算的人会是未
对于旅游或者探亲来说，买机票的一个最基本的问题是什么时候能买到最便宜的机票？提前一个月还是一周？网络上各种旅游“业内人士”也说提前一个月可能买到最便宜的机票，有些又说提前2个星期能买到最便宜的机票，事实真的如此么？为了解密机票的定价策略，本文数据侠做了一个长达一年多的数据收集，通过分析350亿机票价格数据，告诉你机票的各种秘密。
小孩子最好的地方在于，无论你对他怎么样，他一直对你还是怎么样，前一秒在哭，下一秒就会笑容满面，而成年人不同，别人的一句话，可能就是一把刀插进心脏，久久不能恢复。
在上一篇推送中我们总结了机器学习第一课：一些最最基本的概念，比如特征，训练集，维数，假设空间等，通过一个例子说明什么是机器学习的泛化能力。接下来，再通过一个例子说明什么是归纳偏好。 归纳偏好 归纳偏好（inductive bias），机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。 任何一个有效的机器学习算法必有其归纳偏好，否则它将被假设空间中看似在训练集上等效的假设所迷惑，而无法生成确定的学习结果，这也是机器学习中非常重要的概念，举例说明。 例子 如果我们在购买某个股票时假定根据两个主要特征：股票经纪公司等
看着这个标题我就想笑，原来的标题是，如何做好多轮对话管理，然后我就默默的加了个引号，用于断句。
过年之后，很多人选择租房。我的不少朋友告诉我，”之前你公众号发布的北京买房攻略很有趣，可是不接地气，能不能分析一下帝都租房啊”!
作者：赵一鸣 摘自：微信公号“沙漠之鹰” 感谢赵一鸣的投稿，大数据文摘一向以发布干货文章著称，也欢迎大家投稿，投稿邮箱：tg@bigdatadigest.cn 过年之后，很多人选择租房。我的不少朋友告诉我，"之前你公众号发布的北京买房攻略很有趣，可是不接地气，能不能分析一下帝都租房啊"！ 我想也是，春节后我配置了爬虫工具，从北京各大中介网站抓取了8万余条租房数据。其实经过去重和过滤，剩下的不过两万余条。我估算，整个租房市场在春节后这个旺季，也就2万左右的存量。 ◆ ◆ ◆ 第一因素：面积！单间or整租？
采访 | 孟岩 导读 周志华教授是蜚声国内外的机器学习专家，也是本届中国人工智能大会的主席之一。他的《机器学习》2016年1月出版之后，迅速成为这个领域的一本权威教材，在一年半的时间里重印十几次，发行逾16万册，并被冠以“西瓜书”的昵称，成为这一轮 AI 热潮的一个重要注脚。周志华教授潜心学术，为人低调，极少接受采访。这次中国人工智能大会上，由会议安排，他破例接受了我们的专访，就很多重要问题坦率的谈了自己的看法。我们特将内容整理成文，以飨读者。 大反转难免会有，盲目追捧深度学习有危险 AI科技大本营：感谢周
读懂上图的朋友们一定明白我想说什么，12306奇葩验证码堪称史上最高智商验证码，没有之一。不过大家吐槽批判的背后，小编要斗胆为当前购票网站平个反，还记得5年前排队买火车票的情景吗？
PS:用惯了腾讯云就不喜欢用阿里云了，所以只提供腾讯云流程 PS:已注册的跳过这一步
前一阵子公司有个售前来沟通某个用户的情况：数据量比较大，又涉及很多复杂的关联计算，在数据库中用SQL计算性能很差。本来这种场景是比较适合集算器的集文件（集算器特有的压缩二进制格式）存储并计算，但据说这个用户的历史数据还会经常变动，而集文件目前没有提供改写能力（为了保证压缩率和性能），也就不容易直接用。于是想推荐用户采用nosql产品做存储，集算器在上面做计算。
个人主页：天寒雨落的博客_CSDN博客-C,CSDN竞赛,python领域博主 💬 刷题网站：一款立志于C语言的题库网站蓝桥杯ACM训练系统 - C语言网 (dotcpp.com) 特别标注：该博主将长期更新c语言内容，初学c语言的友友们，订阅我的《初学者入门C语言》专栏，关注博主不迷路！ 一、枚举法 1.说明 列举问题的所有可能的答案，然后根据条件判断此答案是否合适，合适就保留，不合适就丢弃。 逐一列举问题所涉及的所有情形，并根据问题提出的条件检验哪些是问题的解，哪些应予排除。 通过循环
在数据分析和挖掘领域，我们经常需要知道个体间差异大小，从而计算个体相似性。如今互联网内容爆发时代，针对海量文本的相似识别拥有极大需求。本文将通过识别两段文本是否相似，来看看常见的相似算法，及线上落地方案。
深入了解和学习零售电商行业的“回报指数”，能够有效帮助改善和优化现有的购物流程，提升转化率和用户体验。
现在我所在的公司Manulife是一家金融保险公司，主打业务就是保险，因此我需要熟悉一下保险的基础知识，所以便买了一本刘彦斌的《人人都该买保险》，通过看书学习和做笔记来增强我的Domain Knowledge。后期，还要学习LOMA 280与290，并尽力在今年内通过280考试，使自己对于保险的业务有一个基本的认知。
有同学问：老师，我看数据，完全得不出结论。都不知道这些数字在说什么。可有的人就能看出很多问题。甚至我们做销售的领导，只要看一两个数就能做判断。我该怎么办呢？
今天分享的内容是 玩转 AIGC「2024」 系列文档中的 仅需 2100 元，打造一台 AI 服务器，玩转本地大模型和 Stable Diffusion。
文本聚类( text clustering ，也称文档聚类或 document clustering )指的是对文档进行的聚类分 析，被广泛用于文本挖掘和信息检索领域。 最初文本聚类仅用于文本归档，后来人 们又挖掘 出了许多新用途，比如改善搜索结果、生成同义词，等等。
穿越机，一种以遥控的无人旋翼飞行器，不同于大疆的航拍无人机，它具有极其强的机动性性和可操作性，可以完成侧翻飞行等各种高难度的飞行动作。穿越机的最高的时速可达240km/h，因此有"空中F1"的别称。
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