全球顶尖的苏格兰单一麦芽威士忌品牌格兰威特,于近日打造了全球领先的元宇宙「格兰威特创客山谷」,以“一麦单传”的「非典型」方式,颠覆常规的互动体验,为每一位「非典型」酒咖创造难忘的山谷记忆。
摘要:运用 kNN 解决鸢尾花和手写数字识别分类问题,熟悉 Sklearn 的一般套路。
大数据文摘出品 参加聚会,拿起一杯酒,闻一闻,如果你能迅速说出这款酒的品牌、地区和风格,那你一定会收获全场焦点。 大部分人可能还是跟文摘菌一样,闻了一下,啥都闻不出来。 这倒不是说我们鼻子不行,毕竟很少喝酒,闻的也少,如果闻多一点,多训练训练,说不定大家也能闻得出来。 说到训练,经过训练的AI能不能学会品酒呢? 2月1日发表在《IEEE传感器杂志》(IEEE Sensors Journal)上的一项研究描述了一种新型电子鼻,它在分析威士忌时出人意料地准确,而且只需“闻”一下,就能以95%以上的准确率识别
4月26日,贵州茅台酒股份有限公司(600519.SH,以下简称“贵州茅台”)发布了一季度财报,营业收入387.56亿元,比上年同期增长20%;归属于上市公司股东的净利润207.95亿元,比上年同期增长20.59%。 按90天来算的话,2023年第一季度贵州茅台每天就赚2.31亿元。 贵州茅台坚定走高端路线 贵州茅台对“国酒”一词向来十分看重。早在2001年,贵州茅台就在申请“国酒茅台”的商标,但没有成功过。几次申请都被商标局以“国酒一词带有国内最好的酒的含义”不予注册。在《商标法》里,用“国酒”命名也是不
终于到了机器学习实战的第十一章了,这也是继K-均值后的第二个无监督学习算法了。同样的该算法也是在一堆数据集中寻找数据之间的某种关联,这里主要介绍的是叫做Apriori的‘一个先验’算法,通过该算法我们可以对数据集做关联分析——在大规模的数据中寻找有趣关系的任务,本文主要介绍使用Apriori算法发现数据的(频繁项集、关联规则)。
2019年8月,我投入了我的第一个自然语言处理(NLP)项目,并在我的网站上托管了自动侍酒师(Auto-Sommelier)。使用TensorFlow 1和Universal Sentence Encoder,我允许用户描述他们理想的葡萄酒,并返回与查询相似的描述的葡萄酒。该工具将葡萄酒评论和用户输入转换为向量,并计算用户输入和葡萄酒评论之间的余弦相似度,以找到最相似的结果。
冒泡排序的每一个元素都可以像小气泡一样,根据自身大小,一点一点向着数组的一侧移动。算法的每一轮从都是从左到右比较元素,进行单向的位置交换。
昨天小灰发布的漫画中存在一些勘误,所以今天重新发布一篇修订版,修正了代码当中的一些细节问题。
李杉 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 想要投资无人驾驶和电动汽车趋势的人恐怕不在少数,实际上,投资机会之多可能超乎你的想象。 摩根士丹利就分享了与这项新兴技术有关的30只股票,不仅包括直接与汽车相关的供应商,还包括可以因此节省时间和精力的消费和零售企业。 一组摩根士丹利分析师周四新发布了一份Shared Autonomous 30名单。分析师Adam Jonas表示:“我们美国研究团队确定了30只美国股票,这些股票的评级都是‘增持’或‘持股观望’,横跨14个行业。分析师认为,这些股票都
大数据文摘授权转载自果壳 作者:侯雁翔 编辑:沈知涵 MWC(Mobile World Congress,世界移动通信大会)场馆设立在巴塞罗那专门的国际大型展会区 Fira Barcelona Gran Via,离市区不远。自 2006 年起,每年 MWC 都在这里举办。 警卫在入口排队处,要求所有人必须佩戴 FFP2 口罩,没有的话,现场购买 2 欧元一个。很多参观者把气撒在销售口罩的工作人员身上。但总归,MWC 又恢复了往届的活力。 展馆入场丨作者供图 去年,MWC 不仅延期,规模还大幅缩水,好在加
英语:greedy algorithm,又称贪婪算法,是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。
在这篇文章中,我将介绍knn算法,knn算法是机器学习中十大经典算法之一。knn可用于分类和回归问题,其算法原理简单,没有涉及太多数学原理,准确的说用一个数学公式就可以表示整个算法的核心。本文主要包括以下四个问题:
今天开始,我打算写写机器学习教程。说实话,相比爬虫,掌握机器学习更实用竞争力也更强些。
一篇有趣的文章《统治世界的十大算法》中,作者George Dvorsky试图解释算法之于当今世界的重要性,以及哪些算法对人类文明最为重要。
分享 动一动手指,分享给向我们一样需要的人 这是一篇有趣的文章,George Dvorsky试图解释算法之于当今世界的重要性,以及哪些算法对人类文明最为重要,如下所示。 1.排序算法 所谓排序,就是使
一篇有趣的文章《统治世界的十大算法》中,作者George Dvorsky试图解释算法之于当今世界的重要性,以及哪些算法对人类文明最为重要。 1 排序算法 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视,尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。
在本章中,我们将执行 OSEMN 模型的第四步:数据建模。一般来说,模型是对数据的抽象或更高层次的描述。建模有点像创建可视化,因为我们从单个数据点后退一步来看更大的画面。
1月30日元宇宙板块整体涨幅2.52%,其中122只股票上涨,3只股票平盘,20只股票下跌。其中,拓尔思、蓝思科技、格灵深瞳、万兴科技、中文在线位列板块涨幅前五位,涨幅分别为20.03%、18.81%、18.02%、14.94%、11.22%。华策影视、宝通科技、华谊兄弟、恺英网络、芒果超媒位列涨幅榜后五位,涨幅分别为-6.57%、-5.50%、-4.24%、-3.30%、-3.09%。
Netflix或Amazon Prime推送您喜欢看的电影,这背后的逻辑你不觉得惊讶吗?或者,你不好奇是什么让Google地图可以预测您所行驶的路线上的路况?
爱酒人士应该都知道,选红酒是个需要大量知识储备的技术活——产地、年份、包装、饮用场合,每个元素的变化都会对口感产生一定的影响。
人类文明的发展,食物和烹饪的意义重大。从食用熟食、耕作农作物,到加入调料、丰富烹饪方式、发明冷藏等,一些列的饮食工具和手段的发明,都是为了提高生活水平。
这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端(升序或降序排列),就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶端一样,故名“冒泡排序”
刚刚练习了冒泡算法,趁热打铁,练习鸡尾酒算法。Cocktail! using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace 鸡尾酒排序算法 { class Program { static void Main(string[] args) { int[] arr1 = new int[] { 2, 5,
标量、向量、矩阵和张量 矩阵向量的运算 单位矩阵和逆矩阵 行列式 方差,标准差,协方差矩阵-------(第一部分) 范数 特殊类型的矩阵和向量 特征分解以及其意义 奇异值分解及其意义 Moore-Penrose 伪逆 迹运算 读完估计需要10min,这里主要讲解剩余部分,第一部分详见之前文章^-^ 范数 什么是范数,听得那么术语..其实就是衡量一个向量大小的单位。在机器学习中,我们也经常使用被称为范数(norm) 的函数衡量矩阵大小 📷 (为什么是这样的,不要管了,要扯就扯偏了,记得是衡量向量或者矩阵大小
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"数据为王,使用相同机器学习算法,不同质量的数据能训练出不同效果的模型。本文将分享数据科学领域中经典的几个开源数据集。
if、if else 和 if elif else,这 3 种条件语句之间可以相互嵌套。 例如,在最简单的 if 语句中嵌套 if else 语句,形式如下:
冒泡排序的每一个元素都可以像小气泡一样,根据自身大小,一点一点向着数组的一侧移动。
话说人们创造发明是为了便利生活 然而下面这个发明 好像有什么不对的样子... ▼ 你能看出来 这个精密复杂的机械 只是个单纯的开瓶器吗 ▼ 这台开瓶器高达1.6米 宽1.5米,重达半吨 是由英国
企业的数智化转型需要技术与业务的高度融合,将数智化思维和方法贯穿到业务场景,通过数据分析和机器学习技术更好地理解消费者偏好,制定营销策略,从而提高客户满意度和品牌忠诚度。以客户运营为中心,以大数据为抓手深耕满意度营销,正是数智化实践的一种体现。
几个印度小哥,在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全,现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容:一是各种算法的基本原理讲解,二是各种算法的代码实现。
《爱情公寓5》中有个剧情:每瓶啤酒2元,2个空酒瓶或4个瓶盖可换1瓶啤酒。10元最多可喝多少瓶啤酒? 脑海模拟起来的确有点费劲。心算结果是15瓶,而剧情实践居然是20瓶!结合弹幕说的酒吧可能可以借酒,故猜测借酒使最终喝了20瓶。 如果改变拥有的钱数或啤酒价格时,答案又是什么呢? 此时,不禁想用编程的方法解决一下。
您是否曾经遇到过这样一种情况:您试图分析一个复杂且高度相关的数据集,却对信息量感到不知所措?这就是独立成分分析 (ICA) 的用武之地。ICA 是数据分析领域的一项强大技术,可让您分离和识别多元数据集中的底层独立来源。
大数据文摘作品,转载具体要求见文末 编译团队 | 钱天培 酒酒 播音 | 段天霖 后期 | 崔云柯 历史证明,拥有过多权利的人最终会借其权利侵蚀世界。我们有什么理由相信当今的硅谷大佬们会是例外呢? 硅谷创业者们之所以常被视为反派,正是因为他们那极度渴望改变世界的天性。本期数据也疯狂为您讲述,哪位科技大佬最可能黑化为超级大反派?不想低头看手机的读者请猛戳下面的音频,或者点击文末阅读原文跳转我们的喜马拉雅专栏收听节目。 大数据文摘“数据也疯狂”播报栏目每周五固定推出炫酷又有趣的数据脱口秀,用声音传递数据的魅力,
有好些天没写博客了,最近一直忙着在看论文,解模型,着实有点头痛。今天趁着又到周末了更一帖(其实是模型解不下去了…),这次来说一下一个在信号分析与数据挖掘领域颇为使实用的算法,独立成分分析(ICA),这个算法的求解方式会让人决定新奇而有所启发,可能会给你带来新的思路,这一篇算法已经有很多大神写过了,比如: http://blog.csdn.net/neal1991/article/details/45128193 http://blog.csdn.net/u013802188/article/details/40923749 我在这里略作补充,说一下自己的见解,有不合适的地方欢迎大家指出
K近邻算法是一种用于分类和回归的非参数统计方法,通过计算样本与训练样本的距离,找出最接近的k个样本进行投票来确定分类结果。算法的基本要素包括K值、距离度量和分类决策规则。 K值决定了邻居的影响程度,距离度量反映了样本间的相似度,而分类决策规则通常是多数表决或基于距离加权的多数表决。
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基 本单元是决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习 (Ensemble Learning)方法。
文中公式有问题,有需要阅读原文 https://www.jianshu.com/p/18dd0ce65bb8
从送礼到聚会,传统节日的餐桌上少不了白酒的身影。随着经济复苏和消费热情恢复,加上中秋国庆双节的到来,白酒市场需求持续高涨。然而,在庞大的经济利益诱惑下,假酒仿冒也愈发猖獗。
排序是工作和生活中非常常见的一个问题。现在已经有比较成熟的排序技术,被广泛地应用于各种程序语言或数据库中。不同的排序算法有不同的性能和适用场景,下面的视频对比了 9 种排序算法的性能表现。排序算法依次为选择排序、希尔排序、插入排序、归并排序、快速排序、堆排序、冒泡排序、梳排序、鸡尾酒排序。
近日,腾讯安心平台产研大会在深圳召开。大会由腾讯安心平台技术团队发起,邀请了来自政府监管部门、行业组织,以及产业链上各头部企业的代表,聚焦产学研用,围绕产业数字化发展进行了深入探讨。
很多人都知道80/20帕累托法则(20%的人掌握着80%的财富),而ABC分类法可以说是该法则的衍生,目的是把握关键,分清主次。
第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析 关联分析 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。 这些关系可以有两种形式: 频繁项集(frequent item sets): 经常
作为一家高度数字化和技术驱动的公司,美团非常重视数据价值的挖掘。在公司日常运行中,通过各种数据分析挖掘手段,为公司发展决策和业务开展提供数据支持。经过多年的发展,美团酒旅内部形成了一套完整的解决方案,核心由数据仓库 + 各种数据平台的方式实现。
也许你听过或尝过精酿啤酒,也知道它要比普通的啤酒更加好喝。但面对琳琅满目的精酿啤酒,你是不是也会患上「选择困难症」,不知道哪一款适合自己呢?
作为一项革命性的实践创新的新技术,大数据技术正为陕西信息化建设发挥着无可替代的支撑作用。大数据为政府决策提供科学参考,这些“高智商”服务,都得益于陕西省快速发展的大数据技术。大数据产业正在成为陕西省发展数字经济的新动能。近年来陕西在大数据产业项目建设中快速推进,一批建成运营项目的服务模式在全国处于领先地位,成为支撑互联网经济和数字经济发展、驱动引领枢纽经济、门户经济和流动经济的新动能。作为国家8个电子政务综合试点省份之一,陕西目前已经建成了全国规模最大的省级电子政务平台,并率先在全国实现了全省统一的政务云资源统配和监管,陕西打造大数据航母奋力航行在追赶超越的路上。陕西省大数据集团是陕西省政府主导成立的一家龙头企业,该公司研发的陕西省电子政务数据共享平台——“陕数通”,顾名思义就是让部门的数据打通。引进了区块链、人工智能这样的新技术,把它部署在陕西省电子政务统一平台上,从而为政府利用大数据进行社会治理提供决策支持。目前该项目已荣获年度最佳实践案例和最佳实践成果奖并向全国推广。位于西安高新区的云基华海信息技术有限公司,是一家主要提供政务大数据服务的企业。目前公司和渭南市合作建立“渭南市智慧城市大数据基础平台”,对分散在多个部门的数据库,通过企业掌握的“数据超融合技术”进行精细分析处理,从而更直观、科学地呈现出城市的运行状况。云基华海信息技术有限公司董事长鲁红军:“对于政府做下一步决策的时候,会有更多来源的数据做支撑,决策会更加准确有效。”
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