大多数现代开源AutoML框架并没有广泛地涵盖时间序列预测任务。本文中我们将深入地研究AutoML框架之一FEDOT，它可以自动化时间序列预测的机器学习管道设计。因此，我们将通过时间序列预测的现实世界任务详细解释FEDOT的核心正在发生什么。
文件管理是操作系统的功能之一，由于系统的内存有限并且不能长期存储，故平时总是把数据以文件的形式存储在外存中，需要时再将其调入内存。文件管理的主要内容有：
一般说来，训练深度学习网络的方式主要有四种：监督、无监督、半监督和强化学习。在接下来的文章中，计算机视觉战队将逐个解释这些方法背后所蕴含的理论知识。除此之外，计算机视觉战队将分享文献中经常碰到的术语，并提供与数学相关的更多资源。 监督学习（Supervised Learning） 监督学习是使用已知正确答案的示例来训练网络的。想象一下，我们可以训练一个网络，让其从照片库中（其中包含你父母的照片）识别出你父母的照片。以下就是我们在这个假设场景中所要采取的步骤。 步骤1：数据集的创建和分类 首先，我们要浏览你的
本文以一个非常简单的文件系统vsfs(Very Simple File System)为例，介绍文件系统实现需要注意的几个要素。我们可以从两个角度来看待文件系统：
本文从单棵决策树讲起，然后逐步解释了随机森林的工作原理，并使用sklearn中的随机森林对某个真实数据集进行预测。
由于Win7默认没有安装FTP组件。故FTP的设置第一步就是安装FTP组件
从头创建您自己的vuei .js——第3部分(构建VDOM) 如果你喜欢这篇文章，你可能也会喜欢我的推特。如果你很好奇，可以看看我的Twitter简介。? 这是“从头创建您自己的vuei .js”系列
本章的结构安排是以介绍Sun Cluster中重要的概念为主线。相关的工作原理分布在各个概念的介绍之中。 quorum的概念在分布式系统中经常被用到。原本的概念上，quorum是在具有竞争关系的关键时刻时一个多数成员达成的一致意见，从而得出最好的解决方案。这里可以理解为多数人达成一致的意见的一种机制，或者达成一致意见的这些多数成员。组成可被接收的quorum的实际数量在不同的情况下也不同。或许要求2/3，或许只要超过50％即可。 在分布式计算机系统中，一组有通讯关系的进程由quorum的潜在成员组成。为保证系统有效运行以及对系统行为作出关键决策，该组进程通过交互信息以在一些关键问题上达成一致，直到quorum的最终形成。 在Sun Cluster中，有两种类型的quorum被使用： 群集成员关系监视器CMM（Cluster Membership Monitor）需要获取关于一组群集节点列表的quorum，这些节点具有成为Cluster成员的能力。编者注：这个意思就是CMM需要在具有Cluster节点关系的一组节点中得到一个多数人的同意。所以quorum：“多数人的同意”中的这个“人”的主体并不具体代表是什么东西，仅仅是表明这些东西形成多数同意的关系，那这里肯定是指节点了。这种类型的quorum被称为CMM quorum，或Cluster quorum。 Cluster配置数据库CCD（Cluster Configuration Database）需要获得quorum，以挑选出一个有效一致的CCD拷贝。这里的主体就是CCD了。
Kafka是开源事件流软件，可允许您构建事件驱动系统。虽然有其他指南，但我希望专注于可视化Kafka背后的主要概念。这样，当你阅读其他指南时，你会感到更自信。
高可用性系统的设计是一个复杂而重要的任务，它涉及到各种因素，包括负载均衡、故障检测和恢复、以及状态管理等。本文将重点介绍如何使用状态机来管理高可用性系统中的状态变迁，以Go语言进行示例说明。
前言：如果你的电脑上的 控制面板–程序–打开或关闭windows功能–windows功能里面没有互联网信息服务（IIS），那就别在网上浪费时间了，我找着了一天的资料打了各种补丁没成功，没有相关的IIS或者连c:\windows\system32\inetsrv这个路径都没有，原因是因为你的电脑系统可能是家庭版win7，或者是ghost安装系统的时候精简版的win7系统，那我建议你换一台电脑，重装完整版旗舰win7企业系统或者升级系统（建议前后顺序代表优先级）。
当写程序写的累了，不妨研究下算法，算法是万变不离其宗的宗，掌握了算法的精髓，可以不变应万变。如果能将算法的思想应用在自己的工程当中，解决问题的规模和效率，都将直线上升，这也正是工程师的价值所在。今天分享下最近学习到的分治思想。
.NET SDK 是一组库和工具，允许开发人员创建 .NET 应用程序和库。它包含以下用于构建和运行应用程序的组件： .NET CLI。 .NET 库和运行时。 该dotnet 驱动程序。 获取 .NET SDK 与任何工具一样，第一件事是将工具安装到您的机器上。根据您的场景，您可以使用以下方法之一安装 SDK： 使用本机安装程序。 使用安装 shell 脚本。 本机安装程序主要用于开发人员的机器。SDK 使用每个受支持平台的本机安装机制进行分发，例如 Ubuntu 上的 DEB 包或 Windows 上的 MSI 包。这些安装程序根据需要安装和设置环境，以便用户在安装后立即使用 SDK。但是，它们还需要机器的管理权限。您可以在.NET 下载页面上找到要安装的 SDK 。 另一方面，安装脚本不需要管理权限。但是，它们也不会在机器上安装任何先决条件；您需要手动安装所有先决条件。这些脚本主要用于设置构建服务器或当您希望在没有管理员权限的情况下安装工具时（请注意上面的先决条件警告）。您可以在安装脚本参考文章中找到更多信息。如果您对如何在 CI 构建服务器上设置 SDK 感兴趣，请参阅在持续集成 (CI) 中使用 .NET SDK 和工具一文。 默认情况下，SDK 以“并行”(SxS) 方式安装，这意味着多个版本可以在任何给定时间在一台机器上共存。选择要使用的 .NET 版本一文中更详细地解释了在运行 CLI 命令时如何选择版本。
尽管t-SNE对于可视化高维数据非常有用，但有时其结果可能无法解读或具有误导性。通过探索它在简单情况下的表现，我们可以学会更有效地使用它。
本文作者为美国数据分析专家 Bilal Mahmood，他是用户数据分析平台 Bolt 的创始人之一。在本文中，他详细介绍了一种称为 K-Means Clustering（k均值聚类）的算法，其中包括如何衡量算法效果，以及如何确定你需要生成的数据段集数量。更多AI开发技术文章，关注AI研习社（微信号：okweiwu）。 Bilal Mahmood：我们最常做的分析之一,便是在数据中提取模式。 比方说，某公司的客户可被划分入哪些细分市场？ 我们如何在用户网络中找到特定群体的聚类？ 通过机器学习的方式，我们
DAG是公认的下一代区块链的标志。本文从算法基础去研究分析DAG算法，以及它是如何运用到区块链中，解决了当前区块链的哪些问题。 关键字：DAG，有向无环图，算法，背包，深度优先搜索，栈，BlockChain，区块链 图 图是数据结构中最为复杂的一种，我在上大学的时候，图的这一章会被老师划到考试范围之外，作为我们的课后兴趣部分。但实际上，图在信息化社会中的应用非常广泛。图主要包括： 无向图，结点的简单连接 有向图，连接有方向性 加权图，连接带有权值 加权有向图，连接既有方向性，又带有权值 图是由
当系统访问量和数据量超过之前对评估预期时，涉及到对数据库重新分片。大部分场景中往往不能直接映射到新对数据分片策略中，分片策略修改需要伴随数据迁移。
在我们查看机器学习方法的各种细节之前，先了解什么是机器学习，什么不是。机器学习通常被归类为人工智能的一个子领域，但是我发现分类往往会首先产生误导。机器学习的研究肯定来自于这一背景下的研究，但在机器学习方法的数据科学应用中，将机器学习视为构建数据模型的手段更有帮助。
Kubernetes中的调度是将待处理的pod绑定到节点的过程，由Kubernetes的一个名为kube-scheduler的组件执行。调度程序的决定，无论是否可以或不能调度容器，都由其可配置策略指导，该策略包括一组规则，称为谓词和优先级。调度程序的决定受到其在第一次调度时出现新pod时的Kubernetes集群视图的影响。由于Kubernetes集群非常动态且状态随时间而变化，因此可能需要将已经运行的pod重新调试到其它节点上，已达到节点使用资源平衡。
二叉树是经典的数据结构. 他的意义是 : 左子节点小于根节点, 右子节点大于根节点. 没有子节点的节点成为叶子结点; 如图 :
定义与结构 受限玻尔兹曼机（RBM）由Geoff Hinton发明，是一种用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题建模的算法。 下载pdf，请后台回复关键词： 20180328 目录： 1. 定义与结构 2. 重构 3. 概率分布 4. 多层结构 5. 参数与变量k 6. 连续受限玻尔兹曼机 7. 学习资源 我们首先介绍受限玻尔兹曼机这类神经网络，因为它相对简单且具有重要的历史意义。下文将以示意图和通俗的语言解释其运作原理。 RBM是有两个层的浅层神经网络，它是组成深度置信网络的基础部件。RBM的第一
目录[-] 前言 分类（Classification）是数据挖掘领域中的一种重要技术，它从一组已分类的训练样本中发现分类模型，将这个分类模型应用到待分类的样本进行预测。 当前主流的分类算法有:朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)、支持向量机(SVM)、KNN（K-Nearest Neighbors）、神经网络(NNet)、决策树(Decision Tree)等等。 KNN算法是一个理论上比较成熟的方法，最初由Cover和Hart于1968年提出，思路非常简单直观，易于快速实现。 基本思想 如下图所示
在前一篇文章中，我们已经了解了骨骼动画相关资源的功能，学习了如何将美术提供的动画资源放在蓝图中进行控制，也了解了如何在动画间进行平滑切换，并最终将动画应用到了角色身上，实现了角色在不同速度和方向下的移动效果。在这篇文章中我们将基于前一篇文章的 demo 继续学习 UE 骨骼动画其他功能的使用。
1 . 决策树 : 决策时基于 “树” 结构 , 这也是模拟人在进行决策时采用的策略 ;
Trie 树，也叫「前缀树」或「字典树」，顾名思义，它是一个树形结构，专门用于处理字符串匹配，用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。
Linux内核从3.x开始引入设备树的概念，用于实现驱动代码与设备信息相分离。在设备树出现以前，所有关于设备的具体信息都要写在驱动里，一旦外围设备变化，驱动代码就要重写。引入了设备树之后，驱动代码只负责处理驱动的逻辑，而关于设备的具体信息存放到设备树文件中，这样，如果只是硬件接口信息的变化而没有驱动逻辑的变化，驱动开发者只需要修改设备树文件信息，不需要改写驱动代码。比如在ARM Linux内，一个.dts(device tree source)文件对应一个ARM的machine，一般放置在内核的"arch/arm/boot/dts/"目录内，比如exynos4412参考板的板级设备树文件就是"arch/arm/boot/dts/exynos4412-origen.dts"。这个文件可以通过$make dtbs命令编译成二进制的.dtb文件供内核驱动使用。
Linux内核从3.x开始引入设备树的概念，用于实现驱动代码与设备信息相分离。在设备树出现以前，所有关于设备的具体信息都要写在驱动里，一旦外围设备变化，驱动代码就要重写。
虽然本教程专门用于Python中的机器学习技术，但我们很快就会转向算法。但在我们开始关注技术和算法之前，让我们看看它们是否是同一个东西。
书名The Hundred-Page Machine Learning Book，作者Andriy Burkov是Gartner的机器学习团队leader，人工智能专业PhD，有近20年各种计算项目的工作经验。
前面介绍完了 Hash Table，在数据库系统中，它可以用于一些 sql 执行时的临时数据结构，或者用来存储一些元数据信息，也可以作为表的 Hash 索引，但是对于表索引，在更通用的场景下， B+ 树是更广泛的选择。
本文章用于指导你如何在 Discourse 中配置使用 GitHub 的用户名进行登录。
这个不是lintcode里的题目，但是感觉很经典，放在这里。 给定一个数组，在这个数组中找到最大值和最小值。 最近在看一点算法书，看到分治法经典的金块问题，实质就是在一个数组中找到最大值和最小值的问题。 我们用分治法来做，先把数据都分成两两一组，如果是奇数个数据就剩余一个一组。 如果是偶数个数据，就是两两一组，第一组比较大小，分别设置为max和min，第二组来了自己本身内部比较大小，用大的和max进行比较，决定是否更新max，小的同样处理，以此类推。 如果是奇数个数据，就把min和max都设为单个的那个数据，其他的类似上面处理。 书上说可以证明，这个是在数组中（乱序）找最大值和最小值的算法之中，比较次数最少的算法。 瞄了一眼书上的写法，还是很简单的，一遍过。
本文教你如何在BigQueryML中使用K均值聚类对数据进行分组，进而更好地理解和描述。
AI 科技评论按：人类对各种深度学习模型最常见的不满之一就是难以解释、无法理解，即便可以查看训练好的网络的每个连接的权重，也说不清网络利用的数据模式是哪些，以及网络目前的运行状况里有哪些问题。 不过，人类从不怀疑自己可以理解另一个人类：我们可以通过各种方法了解并描述别人的诉求、观念和当下的想法，可以推测别人知道哪些信息，可以猜测别人的未来行动，我们同时也就以此为基础考虑如何和别人互动。其实绝大多数情况下我们都不会尝试重建别人的脑神经结构，不会尝试估计别人的脑神经元的活动状况如何、前额叶的连接性如何、海马体的
今天我们继续来看《算法第四版》一书，在上一篇文章当中我们介绍了快速排序的原理，并且也用Python和C++对于快排的两种实现方式进行了实现。
本门课程是李飞飞在斯坦福大学讲授的计算视觉，他们团队主要通过机器学习和深度学习的方法来传授机器视觉的相关内容，本文作者吉林大学赵一帆进行了笔记方面的整理。笔者能力有限，如有出错，请及时告知。
树是计算机科学中经常用到的一种数据结构。树是一种非线性的数据结构，以分层的方式存储数据。树被用来存储具有层级关系的数据，比如文件系统中的文件；树还被用来存储有序列表。本章将研究一种特殊的树：二叉树。选择树而不是那些基本的数据结构，是因为在二叉树上进行查找非常快（而在链表上查找则不是这样），为二叉树添加或删除元素 也非常快（而对数组执行添加或删除操作则不是这样）。
如今，计算机视觉（CV）已成为人工智能的主要应用之一（例如，图像识别，对象跟踪，多标签分类）。在本文中，我们将了解构成计算机视觉系统的一些主要步骤。
在很多编程语言中，数组的长度是固定 的，所以当数组已被数据填满时，再要加入新的元素就会非常困难。在数组中，添加和删除元素也很麻烦，因为需要将数组中的其他元素向前或向后平移，以反映数组刚刚进行了添加或删除操作。然而，JavaScript 的数组并不存在上述问题，因为使用 split() 方法不需要再访问数组中的其他元素了。
文章：ikd-Tree: An Incremental K-D Tree for Robotic Applications
它反复访问要排序的元素列，并依次比较两个相邻的元素。如果顺序(如从大到小)错了，就交换它们。访问元素的工作是反复进行，直到没有相邻元素需要交换，也就是说元素列已经排序完成。
在2004年，不列颠哥伦比亚大学的D.Lowe的论文《尺度不变关键点中的独特图像特征》中提出了一种新的尺度不变特征变换（SIFT）算法，该算法提取关键点并计算其描述符。回顾一下SIFT算法的计算步骤，主要包括四个步骤。
大数据文摘作品 编译：李雷、笪洁琼、夏雅薇 一只南美洲的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，两周后可以引起美国德克萨斯州的一场飓风…… 极小的扰动，将会引起结果的巨大差异。不可重复、不可预测，这就是混沌现象。 不可预测？那么，有了机器学习之后呢？ 半个世纪前，混沌理论的先驱们发现由于存在“蝴蝶效应”，长期预测是不可能的。对于复杂系统（如天气，经济等等），即使是最小的扰动也能触发一连串事件，导致极为不同的后果。 我们生活在不确定的阴影之下，无法确定这些系统的状态以预测它们将如何发展。 最近，美国马里兰大学的研究表明，人工
这份面试资源主要包含五部分内容：数组、链表、字符串、二叉树和重要算法（如排序算法）的编程面试题，其中每部分内容我们都列出了一些最常被问到的热门问题，并且在每个题目后给出了可以参考的解决思路和代码，因为题目较多，我们没有罗列所有的方法和代码，只给出了访问地址。相信大家在掌握了这些内容后，一定可以提升实力、信心大增。
Namespace是用來實現進程之間的隔離,但是并没有限制其空间的大小。如果想要限制一个进程可以使用的空间，保证各个进程之间不会互相争抢就要用到 Cgroups。
数据结构是一种组织和存储数据的方式，它涉及如何在计算机中存储和访问数据的方法和技术。数据结构可以用来解决不同类型的问题，包括搜索、排序、插入和删除等操作。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。不同的数据结构有不同的特点和适用场景，选择合适的数据结构可以提高算法的效率和性能。
上次文摘菌给大家推荐了一个能让算法动起来的开源项目之后，有热心的读者给文摘菌推荐了另一个算法可视化的网站。文摘菌打开之后，立即被起画风所折服，所以决定探索一番。
在本文中，作者解决的任务是基于文本的实例分割（referring segmentation，RES）。在这个任务中，作为query的文本通常描述了实例之间的关系，模型需要根据这些关系来定位出描述的实例。要在图像中的所有实例中找到一个目标实例，模型必须对整个图像有一个全面的理解。
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