递归是一种解决问题的方法,将问题分解为更小的子问题,直到得到一个足够小的问题可以被很简单地解决,通常递归设计函数调用自身。递归允许我们编写优雅的解决方案,解决可能很难编程的问题
前几天火爆的Kolmogorov-Arnold Networks是具有开创性,目前整个人工智能社区都只关注一件事LLM。我们很少看到有挑战人工智能基本原理的论文了,但这篇论文给了我们新的方向。
加权拟阵问题是一个组合优化问题,其中我们需要在满足某些约束条件的情况下,从给定的集合中选择一个子集,使得该子集的权重达到最大或最小。在这个问题中,我们特别关注最小权重最大独立子集的加权拟阵问题。
众所周知,Python的for循环本质上要比C慢很多。 而且深度学习和机器学习算法严重依赖通过for循环执行的矩阵运算。
Python 的 Asyncio 模块在处理 I/O 密集型任务时表现出色,并且在最近的 Python 版本迭代中获得了诸多增强。不过,由于处理异步任务的途径多样,选择在特定情境下最合适的方法可能会让人感到迷惑。在这篇文章[1]中,我会先从任务对象的基本概念讲起,接着探讨各种处理异步任务的方法,并分析它们各自的优势和劣势。
所谓进制转换,就是人们利用符号来计数的方法。进制转换由一组数码符号和两个基本因素“基数”和“位权”所构成。其中基数是指进位计数制中所采用的数码的个数,逢 n 进 1 中的 n 就是基数。而位权则指的是进位制中每一个固定位置所对应的单位制,而每一种进制中的某一个数的每位上都有一个权值 m,而且权值是位数减一,比如个位上的数的权值为 0(位数 1 - 1 = 0),而十位的权值为 1(位数 2 - 1 = 1)。
你是否好奇过在命令行中敲入一段命令后,它是如何被解析执行的?是否考虑过由自己实现一个命令行工具,帮你执行和处理任务?是否了解过陪伴在你身边的 Python 有着丰富的库,来帮你轻松打造命令行工具?
近年来,机器学习的进步使我们仅用几行代码就能生成惊为天人的艺术作品。如果可以将艺术作品的原型设计速度提高100倍,让用户真正地与创作媒介合为一体,效果会怎么样呢? 如果我们可以用机器学习的模式来扩展生物学习的模式,那么机器显然不是我们的艺术竞争对手,而是提高我们艺术创造力的途径。 本期,Siraj将教大家通过在Keras中用TensorFlow后端编写Python脚本,把原图像变成任意艺术家的风格,从而实现风格迁移。 【雷锋字幕组】招募进行时 我们是一个由海内外优秀开发者组成的志愿者团队,致力于经典机器学习
机器之心报道 机器之心编辑部 原班人马打造,2023 年的 NeRF 进步神速。 2020 年,加州大学伯克利分校、谷歌的研究者开源了一项 2D 图像转 3D 模型的重要研究 ——NeRF。它可以利用几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像,生成效果非常惊艳: 三年之后,这支团队做出了更惊艳的效果:在一项名为「Zip-NeRF」的研究中,他们完整还原了一个家庭的所有场景,就像无人机航拍的效果一样。 作者介绍说,Zip-NeRF 模型结合了 scale-aware 的抗混叠 NeRF 和快速基于
花下猫语:国庆期间,公众号停更了几天,那是因为我去江西参加婚礼了,如今正在写“观感”呢(写完后会发在文艺号“豌豆花”上)。所以,原创文章要再拖一下了。
图是一个非线性数据结构,本文将讲解图的基本运用,将图巧妙运用,并用TypeScript将其实现,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python列表的概述相关知识。
2020 年,加州大学伯克利分校、谷歌的研究者开源了一项 2D 图像转 3D 模型的重要研究 ——NeRF。它可以利用几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像,生成效果非常惊艳:
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 常用内置函数 更多内容请见👇 Python 入门基础专栏 Python 字符串 Python 常用字符串方法 ---- Python 常用内置函数 ---- Python 中共有75个内置函数,这些是 Python 自带的函数,在需要使用时可以直接调用。 下表列出了一些常用的 Python 内
咦咦咦,各位小可爱,我是你们的好伙伴——bug菌,今天又来给大家普及Java SE相关知识点了,别躲起来啊,听我讲干货还不快点赞,赞多了我就有动力讲得更嗨啦!所以呀,养成先点赞后阅读的好习惯,别被干货淹没了哦~
Python 今年还是很火,不仅是编程语言排行榜前二,更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会,而是触及到你的工作边缘,并没有更多的使用,可是面试却需要了解。
的模型准确预测标签。也就是说,“决策面”不是直线。之前,我们了解了对非线性问题进行建模的一种可行方法 - 特征组合。
或者通过在服务器上创建 python 文件,使用 .py 文件扩展名,并在命令行中运行它:
我们在采用 dict 的时候,一般都需要判断键是否存在,如果不存在,设置一个默认值,存在则采取其他的操作,但这个做法其实需要多写几行代码,那么是否有更高效的写法,可以减少代码,但可读性又不会降低呢,毕竟作为程序员,我们都希望写出可用并且高效简洁的代码。
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。
对与深度学习相关的医疗保障工作而言,2017 年的 “Nvidia GTC 大会” 绝对是一个绝佳的信息来源。在大会上,有诸如 Ian GoodFellow 和 Jeremy Howard 的深度学习专家分享了他们对深度学习的见解;还有一些顶级医学院(例如西奈山医学院、纽约大学医学院、麻省综合医院等)和 Kaggle 在大会上介绍他们的建模战略。 在上一篇文章中,我们谈论了深度学习相关的基本内容。本文,我们将关注于医学图像及其格式。 本文分为三个部分——医学图像及其组成、医学图像格式和医学图像的格式转换
2.一个新工具:qiime tools cast-metadata,允许用户通过命令行将元数据列转换为新的 q2:types
本篇作为scala快速入门系列的第三十一篇博客,为大家带来的是关于偏函数的内容。
R^2越大,越接近无标度网络,选择使R^2第一次到达0.8/0.85/0.9的β值
如何使用Python通过蒙特卡洛模拟自动计算风险值(VaR)来管理投资组合或股票的金融风险。
导读:今天这篇文章是「大数据」内容合伙人周萝卜关于《Python数据分析与数据化运营》的一篇读书笔记。
摘要:由弥散磁共振成像(dMRI)衍生的大脑结构网络反映了大脑区域之间的白质连接,可以定量描述整个大脑的解剖连接模式。结构性脑连接组的发展导致了大量dMRI处理包和网络分析工具箱的出现。然而,基于dMRI数据的全自动网络分析仍然具有挑战性。在这项研究中,我们开发了一个名为“扩散连接组管道”(DCP)的跨平台MATLAB工具箱,用于自动构建大脑结构网络并计算网络的拓扑属性。该工具箱集成了一些开发的软件包,包括 FSL、Diffusion Toolkit、SPM、Camino、MRtrix3和MRIcron。它可以处理从任意数量的参与者那里收集的原始dMRI数据,并且还与来自HCP和英国生物样本库等公共数据集的预处理文件兼容。此外,友好的图形用户界面允许用户配置他们的处理管道,而无需任何编程。为了证明DCP的能力和有效性,使用DCP进行了两次测试。结果表明,DCP可以重现我们之前研究的发现。但是,DCP存在一些局限性,例如依赖 MATLAB 并且无法修复基于度量的加权网络。尽管存在这些局限性,但总体而言,DCP软件为白质网络构建和分析提供了标准化的全自动计算工作流程,有利于推进未来人脑连接组学应用研究。
paper:https://mila.quebec/wp-content/uploads/2018/07/d1ac95b60310f43bb5a0b8024522fbe08fb2a482.pdf
本文介绍的论文是:《Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall》
# 变量就是用一个英文字符串来记录或标记一些数据,并且这个被标记的数据是可以变化的
Matplotlib 是 Python 中最常用的绘图库之一,它提供了丰富的绘图功能,但默认情况下生成的图表是静态的。然而,通过结合使用 Matplotlib 和 mpld3 库,我们可以轻松地创建交互式图表,使得数据可视化更加生动和易于理解。
Django 是一个自带电池(batteries-included)的 Web 框架,内置的组件涵盖了 Web 开发的大部分需求。但 Django 也有丰富的第三方包提供额外的功能。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。
SQL是所有数据从业者必须打牢的基本功之一,扎实的SQL查询和适当的调优技巧是检验SQL能力的两大重要准则。个人曾经专门花费过好多时间用于提升SQL能力,期间也刷了大量的SQL题目,在这期间也不断摸索总结了一些小技巧,今天本文就来分享其中的两个,也差不多是日常使用中最为高频的两个了。
器学习算法可以分为三大类:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习可用于一个特定的数据集(训练集)具有某一属性(标签),但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。无监督学习可用于给定的没有标签的数据集(数据不是预分配好的),目的就是要找出数据间的潜在关系。强化学习位于这两者之间,每次预测都有一定形式的反馈,但是没有精确的标签或者错误信息。因为这是一个介绍课程,我没有学习过强化学习的相关内容,但是我希望以下10个关于监督学习和无监督学习的算法足以让你感兴趣。 监督学习 1.决策树(Decision Tree
因为之前写的系列文章反应不是特别好,所以还是决定把一些复杂的东西简单化(尽量不写系列文章了),所以本篇文章将会完成所有的内容。
函数可以有一些位置参数(positional)和一些关键字参数(keyword)。关键字参数通常用于指定默认值或可选参数。在上面的函数中,x和y是位置参数,而z则是关键字参数。
JSON(JavaScript对象表示法的缩写)是一种开放标准。虽然它的名字并不意味着这样,但它是一种独立于语言的数据格式。JSON 用于存储和交换数据。它是一种流行的数据格式,因为它也很容易为人类读写。在 Python 中使用 JSON 非常简单!Python 有两种数据类型,它们组成了在 Python 中使用 JSON 的完美工具: dictionary 和 lists。
上次给大家分享了数据分析中要用的anaconda以及一些模块的安装和导入,至于具体如何使用python处理excel还有点模糊,今天就来研究一下如何使用,提高工作效率。
迭代器是 Python 中非常重要的概念之一,它是一种对象,可以在代码中按顺序访问一组值。Python 中的大多数数据类型,如列表、元组、集合和字典都是可迭代的对象,这意味着它们可以使用 for 循环进行迭代。但是,在某些情况下,我们需要更精细的控制迭代过程,这就是迭代器的作用。
BuilderJS 是一个 JavaScript 插件,它提供了一个用于构建/编辑 HTML 电子邮件或网页的 Web 用户界面。 BuilderJS 是为您的企业设计优雅、移动响应式电子邮件或页面的最简单、最快捷的方法。 BuilderJS 采用纯 Javascript 和 HTML 制成,无论后端编程语言是什么(Java、.Net、PHP、Ruby on Rails、Python 等),都可以轻松与任何 Web 应用程序集成。
我们知道,在 Unicode 编码中,中文占3个字节,所以一个中文字符编码为 Bytes 型数据以后,会占用3个 Bytes 字符,例如:
注意我并有把 open 和 close 翻译成开盘价和收盘价,因为这条数据并不是按日来收集的,而它对应的时间精确到 387 毫秒。
时频主成分分析(TF-PCA)提供了一种数据缩减方法,它不依赖于关于感兴趣效应的特定时间或频率边界的先验约束,因此特别适合于存在认知发展变化的TF数据分析。本教程提供了背景知识、理论和实用指导,文章还附带了一个配套的GitHub存储库,该存储库包含示例代码、数据和如何执行TF-PCA的逐步指南:https://github.com/NDCLab/tfpca-tutorial。
本文总结单因子测试的分层测试法。与回归法相比,分层测试法相对繁琐,但能展示更多细节。 分层测试法的思路是在统一的规则下, 利用单因子构建投资组合进行回测,然后对投资组合的表现进行全面评价,通过投资组合的表现说明因子的有效性。
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