文本摘要提取的主流算法主要有以下几种：基于统计的方法：这种方法使用统计模型来分析文本，然后提取关键信息。其中，最常用的方法是TF-IDF（词频-逆文档频率）算法和TextRank算法。基于机器学习的方法：这种方法使用机器学习算法来训练模型，然后使用模型来提取摘要。其中，最常用的方法是支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法。基于深度学习的方法：这种方法使用深度学习算法来训练模型，然后使用模型来提取摘要。其中，最常用的方法是循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。基于规则的方法：
最近KDnuggets针对数据科学家最常使用的算法作了一个调查，有一些意外的发现，包括最学术向的算法和最产业向的算法。 下面是调查结果，总调查人数是 844 人。 数据科学家最常用的Top 10种算法
机器学习领域有一条“没有免费的午餐”定理。简单解释下的话，它是说没有任何一种算法能够适用于所有问题，特别是在监督学习中。 例如，你不能说神经网络就一定比决策树好，反之亦然。要判断算法优劣，数据集的大小和结构等众多因素都至关重要。所以，你应该针对你的问题尝试不同的算法。然后使用保留的测试集对性能进行评估，选出较好的算法。 当然，算法必须适合于你的问题。就比如说，如果你想清扫你的房子，你需要吸尘器，扫帚，拖把。而不是拿起铲子去开始挖地。 大的原则 不过，对于预测建模来说，有一条通用的原则适用于所有监督学习算法。
但是，大多数情况下，在处理实际问题时，数据不会带有预定义标签，因此我们需要开发能够对这些数据进行正确分类的机器学习模型，通过发现这些特征中的一些共性，来预测新数据的类。
AI 研习社按：在神经网络的成功的带动下，越来越多的研究人员和开发人员都开始重新审视机器学习，开始尝试用某些机器学习方法自动解决可以轻松采集数据的问题。然而，在众多的机器学习算法中，哪些是又上手快捷又
根据Gregory Piatetsky, KDnuggets，最新的调查问题是：在最近的12个月中，你在实际数据科学相关应用中用到了那些模型/算法？ 于是就有了以下基于844份答卷的结果。 ◆
AI 科技评论按：在神经网络的成功的带动下，越来越多的研究人员和开发人员都开始重新审视机器学习，开始尝试用某些机器学习方法自动解决可以轻松采集数据的问题。然而，在众多的机器学习算法中，哪些是又上手快捷
缓存算法是指令的一个明细表，用于决定缓存系统中哪些数据应该被删去。 常见类型包括LFU、LRU、ARC、FIFO、MRU。 最不经常使用算法（LFU）： 这个缓存算法使用一个计数器来记录条目被访问的频率。通过使用LFU缓存算法，最低访问数的条目首先被移除。这个方法并不经常使用，因为它无法对一个拥有最初高访问率之后长时间没有被访问的条目缓存负责。 最近最少使用算法（LRU）： 这个缓存算法将最近使用的条目存放到靠近缓存顶部的位置。当一个新条目被访问时，LRU将它放置到缓存的顶部。当缓存达到极限时，
当使用者第一次向数据库发出查询数据的请求的时候，数据库会先在缓冲区中查找该数据,如果要访问的数据恰好已经在缓冲区中(我们称之为Cache Hit)那么就直接用缓冲区中读取该数据.
在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成自然组，以便我们可以分别理解它们。主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法，类似于对数字数据进行聚类，即使我们不确定要查找什么，也可以找到自然的项目组。
1、DES 已破解，不再安全，基本没有企业在用了，是对称加密算法的基石，具有学习价值。密钥长度56（JDK）、56/64（BC）。
近期一直在做大数据相关的前端开发，所以项目里涉及到表格，图表的内容会多一点。之前也做过数据大屏，车联网项目的前端开发，其实我一直有一个疑问：
加密算法 ，区块链底层技术的心脏究竟为何物？加密，简而言之，加密就是借助一种或多种算法将明文信息转换成密文信息，信息的接收方通过密钥对密文信息进行解密获得明文信息的过程。根据加解密的密钥是否相同，加密
前言 本文从分类和回归两个方面介绍了基本的监督学习方法，并用Scikit-Learn做了实例演示。 为何使用人工智能和机器学习？ 地球的未来在于人工智能和机器学习。如果对这些技术一无所知，人们很快会发
基于SciPy，目前开发者们针对不同的应用领域已经发展出了为数众多的分支版本，它们被统一称为Scikits，即SciPy工具包的意思。而在这些分支版本中，最有名，也是专门面向机器学习的一个就是Scikit-learn。 Scikit-learn项目最早由数据科学家 David Cournapeau 在 2007 年发起，需要NumPy和SciPy等其他包的支持，是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。 和其他众多的开源项目一样，Scikit-learn目前主要由社区成员自发进行维护
在Java中，我们可以使用许多不同的加密和解密技术来保护数据。这些技术可以用于加密密码、保护敏感数据、网络通信等。下面将介绍Java中常用的加密和解密技术和实现方法。
由于负载的多样性，很难开发一个能够适用于各种负载的软件缓存管理策略。在本论文中，我们调研了一种用于软件缓存管理框架的自适应机制，通过调节参数来调节负载的最常(访问) vs 最近(访问)的缓存比例。最终目标是通过自动调节参数来获得最佳性能(而无需人工介入)。我们针对该问题研究了两种方案：爬山解决方案和基于指示器的解决方案。在爬山解决方案中，通过不断配置系统来获得最佳配置。在指示器方案中，我们评估了最常(访问) vs 最近(访问)对系统的影响，并根据单一变量调节参数。
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。
之前写算法题题解的时候，都会和大家探讨一下做题的一些技巧和方法。前前后后也写了不少，今天做一个简单的总结，整理一下所有我相对比较熟悉的技巧，尤其是在面试或者是比赛的时候应付难题的技巧。说不定就可以在关键时刻起到作用。
你可能有所感悟。零散的资料读了很多，但是很难有提升。到处是干货，但是并没什么用，简单来说就是缺乏系统化。另外，噪音太多，雷同的框架一大把，我不至于全都要去学了吧。
推荐系统目前已经深入到了互联网的各类产品中。不管是到电子商务网站购物，还是到新闻阅读网站获取信息，甚至是在出行的时候希望听到不同的音乐，不同种类的推荐系统都在我们的生活中发挥着举足轻重的作用。
在本文中，将分享一些常见的编程面试问题，这些问题来自于不同经验水平的程序员，囊括从刚大学毕业的人到具有一到两年经验的程序员。
来源：DeepHub IMBA本文约2400字，建议阅读9分钟主动学习是解决标注数据问题的一个方向，并且是一个非常好的方向。 主动学习是指对需要标记的数据进行优先排序的过程，这样可以确定哪些数据对训练监督模型产生最大的影响。 主动学习是一种学习算法可以交互式查询用户(teacher 或 oracle)，用真实标签标注新数据点的策略。主动学习的过程也被称为优化实验设计。 主动学习的动机在于认识到并非所有标有标签的样本都同等重要。 主动学习通过为专家的标记工作进行优先级排序可以大大减少训练模型所需的标记数据量。
主动学习是指对需要标记的数据进行优先排序的过程，这样可以确定哪些数据对训练监督模型产生最大的影响。
探究变量之间的关系是数据挖掘中的一个基本分析内容，对于常规的离散型或者连续型变量，有很多的方法可以用于挖掘其中的关系，比如线性回归，逻辑回归等等。然而有一类数据非常的特殊，用回归分析等常用手段出处理这类数据并不合适，这类数据就是生存数据。
在通向人工智能的道路上，免不了要经常和数据算法打交道。本周AI科技评论从专业角度，详解最新出炉的科学家最常使用的十大算法，以及分析深度学习在数据革命中到底占据什么位置。另外，本周还有Palm之父Jef
我编写了一个名为Rhodiola的工具，该工具可以分析目标数据（例如目标的tweets），并检测其中最常用的主题，以此来构建一个用于密码猜测/暴破的个性化的Wordlist。这是一个为密码猜测攻击创建新方法的实验性项目。
机器学习是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的一个重要组成部分。它是一种通过数据和模型自动化推理、预测和决策的技术。在机器学习中，算法是核心。算法是计算机根据数据和任务要求自动推断出来的规则和方法。
导读：描述“富者愈富，穷者愈穷”的马太效应，以及经济学中的帕累托法则，其背后的数学模型是什么？在统计学中，它们可以被抽象成幂律分布。
程序的错误主要分成三种： 编译链接错误（语法错误）； 编译链接错误又分成编译错和链接错。 编译错就是普通意义上的语法错，编译器进行语法检查不通过，也就是程序违背了计算机语言的语法，例如：括号不匹配、变量名拼写错误、用保留字定义变量名等； 链接错是指程序通过了语法检查，但是无法生成可执行文件，最常见的是链接找不到lib库。初学者有时写了函数的声明，但是缺少函数的定义，此时就会出现链接错。 运行错误； 运行错是程序可以执行，但是在执行过程中发生异常，提前退出程序。最常见的是指针越界，打开文件失败
导语：面试是测查和评价人员能力素质的一种考试活动。最常问的编码算法面试问题你知道多少呢？
最近邻法是最简单的预测模型之一，它没有多少数学上的假设，也不要求任何复杂的处 理，它所要求的仅仅是:
Python是一种流行的开发语言，因为它易于学习和使用，这使得Python成为了数据科学、机器学习、人工智能、网络开发等领域中最常用的语言之一。在这些领域中，掌握数据结构和算法非常重要，因为它们是编程中最基本的概念，也是编写高效代码所必需的。
在 相似度计算中，不同的物品或者用户可以将其定义为不同的坐标点，而 特定目标定位为坐标原点。
希尔排序又称缩小增量排序，基本思想为：先将待排序列分割成若干子表，把相隔某个增量的记录组成一个子表，对各个子表分别进行直接插入排序，当整个表已基本有序的时候，再对整个表进行一次直接插入排序。
在机器学习中，样本一般分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。其中，训练集用于建立模型。
神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经网络中最基本的成分是神经元模型，即上述定义中的“简单单元”。如果某神经元的电位超过一个阈值，那么它就会被激活，即兴奋起来，向其他神经元发送化学物质。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 林椿眄 编辑 | 波波，Donna 在机器学习领域，“没有免费的午餐”是一个不变的定理。简而言之，没有一种算法是完美的，可以作为任何问题的最佳解决方案。认清这一点，对于解决监督学习问题（如预测建模问题）尤其重要。 我们不能总说神经网络就是比决策树好，反之亦然。影响算法性能的因素有很多，比如数据集的大小和结构。 因此，对于自己的问题，要尝试多种不同的算法，并使用测试数据集来评估各个算法的性能，以选出效果最优的那一个。 当然，前面所尝试的算法必须要适
在这篇文章中，我将分享一些与我在博士研究期间积累的图像注释相关的想法。 具体来说，我将讨论当前最先进的注释方法，它们的趋势和未来方向。 最后，我将简要介绍我们正在构建的注释软件，并对我们的公司进行一些简单叙述。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 独立成分分析（ICA）已经成为脑电信号预处理，特别是去除干扰信号过程中一个标准流程。ICA是一种盲源算法，其通过一定的方法把信号分解成相互独立的多个源信号。尽管ICA算法为研究者去除脑电信号中的干扰源提供了便利，但是在具体运用时带有一定的主观性，因此需要一定的经验才能够鉴别出干扰成分。当然，目前也有一些自动化鉴别干扰成分插件，但是这些插件也只能提供一个参考而已，最后还需要自己的判定。这里，笔者总结一些典型噪声成分的特点，希望对各位朋友有所帮助。 EEGlab中植入了最常用的ICA算法，建议采用EEGlab运行ICA。ICA跑完之后，可以画出每个成分的拓扑图、功率谱曲线等，我们可以依据这些信息鉴别出噪声成分，进而把这些成分去掉。 1.眨眼 眨眼引起的干扰最主要特点是：独立成分的拓扑图主要分布于前端眼部电极，如图1所示。此外，该成分的功率谱曲线没有明显的peak。
关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中，我总结了最常用的自动提取关键字的方法。
如前所述，在层次聚类中，起初每一个实例或者观测值属于一类。聚类就是每一次把两类聚成新的一类，直到所有的类聚成单个类为止。算法如下： (1) 定义每个观测值（行或单元） 为一类；
【导读】本文是Oguejiofor Chibueze于1月25日发布的一篇实用向博文，详细介绍了如何将主题模型应用于法律部门。文章中，作者分析了律师在浏览大量的法律文件的时候可以通过文档摘要进行快速了
在我们平常编写程序时，算法的使用是必不可少的，今天就来挑五种最常见的算法分享给大家！
php是一种流行的服务器端编程语言，广泛用于web应用程序开发中。在实际应用中，php加密解密是非常常见的操作。本文将介绍php中常见的加密解密方法，以及常见问题的解决方案。
由于训练时间短，越来越多人使用自适应梯度方法来训练他们的模型，例如Adam它已经成为许多深度学习框架的默认的优化算法。尽管训练结果优越，但Adam和其他自适应优化方法与随机梯度下降(SGD)相比，有时的效果并不好。这些方法在训练数据上表现良好，但在测试数据却差很多。
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