上世纪 90 年代，《灌篮高手》风靡亚洲，承载了无数 80、90 后的童年回忆和梦想。二十多年过去了，《灌篮高手》早已完结，但关于篮球的动画技术却一直在进步。在今年的 SIGGRAPH 计算机图形学顶会中，一篇论文向我们展示了 2020 年的「灌篮高手」是什么样子。
随机森林(RandomForest)：顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面:由很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。 随机森林的随机性体现在： a.随机选择样本，是有放回抽样 b.随机选择特征，不用对所有的特征都考虑，训练速度相对快 随机森林的优点： a.能够处理很高维度（feature很多）的数
到此为止，已经很明显完善提示有助于在不同任务上获得更好的结果。这就是提示工程的整体理念。
这就是OpenAI的最新研究。基于GPT-4，他们微调了几个模型，分别采用不同的监督方法。
一口气49页，详细阐述了幻觉定义、分类、导致幻觉的原因，还有检测幻觉、减轻幻觉的方法。
托马斯·贝叶斯 (Thomas Baves，1701年一1761年)，是18世纪的一位英国数学家、统计学家
缓存能够有效地加速应用的读写速度，同时也可以降低后端负载，对日常应用的开发至关重要。下面会介绍缓存使用技巧和设计方案，包含如下内容：缓存的收益和成本分析、缓存更新策略的选择和使用场景、缓存粒度控制方法、穿透问题优化、无底洞问题优化、雪崩问题优化、热点key重建优化。
Redis 是 key-value 型的 memory 缓存中间件，相信大部分程序员都在项目中使用过它。我们也可以利用 memory 来实现缓存，只是使用 redis 的话，可以将缓存功能统一到一个组件里，方便后续重用拓展。
作者：才云科技Caicloud，郑泽宇，顾思宇 要将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ，这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程，本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成Ten
前言：网络上有很多milvus讲解，但看完感觉还是不是很细节，特意写下这边博客记录一下详细步骤，作为milvus入门博文
假定有10个乒乓球，每个乒乓球上写有一个数字，分别为1-10，然后放到一个箱子中，每次往外不放回的抽取一个乒乓球，记录乒乓球上的数字，直到抽完为止，用程序实现该过程。
还记得我们在系列2开始的时候为大家介绍的几个特别的函数吗，rnorm(),dnorm()…？如果你忘记了，详情点击：R语言系列第二期：②R编程、函数、数据输入等功能
蛮挫败的，所以我决定建立一个深度Q网络，用这个网络学习如何在任一电子游戏中打败我的妹妹。
List：一个有序（元素存入集合的顺序和取出的顺序一致）容器，元素可以重复，可以插入多个null元素，元素都有索引。常用的实现类有 ArrayList、LinkedList 和 Vector。
turtle（小海龟） 是 Python 内置的一个绘图模块，其实它不仅可以用来绘图，还可以制作简单的小游戏，甚至可以当成简易的 GUI 模块，编写简单的 GUI 程序。
（此文想给袁贤讯老师“再谈贝叶斯——从个体和群体的概率更新角度”一文中提到的beta分布及贝叶斯分析等，补充一点简单解释。）
最近公众号有一段时间没有更新了，主要是工作上有点忙，同时也在准备数据分析的课程，以及项目实战第二季的内容，所以有些耽搁，但我是真的爱你们,废话不说进入正题!
点对特征是一种广泛应用的检测点云中三维物体的方法，但在存在传感器噪声和背景杂波的情况下，它们很容易失效。本文引入了新的采样和投票方案，可以很好地降低杂波和传感器噪声的影响。我们的实验表明，随着我们的改进，ppfs变得比最先进的方法更有竞争力，因为它在几个具有挑战性的基准上优于它们，成本很低。
版权声明：Copyright © https://blog.csdn.net/zzw19951261/article/details/80278947
今天Hacker News上的一篇文章《为什么想得慢的人能赢》引起了广泛的讨论。 网友Scott Burson在文章后评论说：“之前，我雇佣了一位TopCoder冠军，原本预计他编码飞快，但实际上他是最小心细致的人，不过大家渐渐发现，两年内，他提交的代码从来没有bug，从来没有。” 为什么看起来思考缓慢的人却能胜出呢？ 作者表示，所谓的反应慢比反应快需要更多的自律。相比之下，反应快就会更加不准确，而缓慢的思考就像乌龟，慢却稳扎稳打。 每个人都记得龟兔赛跑的故事,但似乎没有人会吸取“慢会获得成
梦晨 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一觉醒来，机器学习社区炸了锅。 因为最新研究发现，只要对GPT-3说一句“让我们一步一步地思考”，就能让它正确回答出以前不会的问题。 比如下面这个例子： 16个球中有一半是高尔夫球，这些高尔夫球中有一半是蓝色的，一共有几个蓝色的高尔夫球？ （问题不难，但要注意这是零样本学习，也就是说AI训练阶段从没见过同类问题。） 如果要求GPT-3直接写出“答案是几”，它会给出错误答案：8。 但加上让我们一步一步地思考这句“咒语”后，GPT-3就会先输出思考的
对于很多第一次学习编程的同学对于很多定义性的概念大多都不了解，例如开发环境。对于大部分同学来说这是个模糊的概念。
在CentOS7下输入nmap -h或者nmap --help命令可以查看nmap命令的详细用法
在底层上， redis 使用了 IO 多路复用技术，像 select、epoll 等。能较好的保障吞吐量。而且 redis 采用了单线程处理请求，避免了线程切换和锁竞争锁带来的额外消耗。
导入了必要的模块：random用于生成随机数，permutations用于计算排列情况，sys用于程序终止。
nmap是一个网络探测和安全扫描程序，系统管理者和个人可以使用这个软件扫描大型的网络，获取那台主机正在运行以及提供什么服务等信息。nmap支持很多扫描技术，例如：UDP、TCP connect()、TCP SYN(半开扫描)、ftp代理(bounce攻击)、反向标志、ICMP、FIN、ACK扫描、圣诞树(Xmas Tree)、SYN扫描和null扫描。从扫描类型一节可以得到细节。nmap还提供了一些高级的特征，例如：通过TCP/IP协议栈特征探测操作系统类型，秘密扫描，动态延时和重传计算，并行扫描，通过并行ping扫描探测关闭的主机，诱饵扫描，避开端口过滤检测，直接RPC扫描(无须端口影射)，碎片扫描，以及灵活的目标和端口设定. ——————————————————————————– 1.名称
我们前面讲了几篇关于类的知识点，为了让大家更好的掌握类的概念，并灵活的运用这些知识,我写了一个有趣又好玩的弹球的游戏，一来可以把类的知识融会一下，二来加深对Python的兴趣.你会发现哎呀Python写小游戏还是蛮方便的，蛮有意思的~~
托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes),英国神学家、数学家、数理统计学家和哲学家，1702年出生于英国伦敦，做过神甫；1742年成为英国皇家学会会员；1763年4月7日逝世。贝叶斯曾是对概率论与统计的早期发展有重大影响的两位（贝叶斯和布莱斯·帕斯卡Blaise Pascal）人物之一。
Redis 是一种开源（BSD 许可）、数据结构存储在内存中的系统，用作数据库、缓存和消息队列。Redis 提供了诸如字符串、散列、列表、集合、带范围查询的排序集合、位图、超级日志、地理空间索引和流等数据结构。Redis 内置复制、Lua 脚本、LRU 驱逐、事务和不同级别的磁盘持久化，并通过 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 自动分区提供高可用性。
LLM 时常会出现一些神奇的现象—— 幻觉 Hallucination ，在 AI 领域，幻觉是指模型生成的信息可能 不真实 或 不准确 ，这是一个常见的问题，而 Truthfulness 指的是模型输出的 真实性 或者叫 可靠性 ，显然如果模型输出的真实性越高，那么出现幻觉的概率就是越低的。
要将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ，这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程，本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一
今年 9 月，reddit 网友 Michael Klachko 对 CVPR 2018 的一篇接收论文《Perturbative Neural Networks》提出质疑，他在对论文的复现过程中发现了一些问题：「《Perturbative Neural Networks》一文提出用 1x1 卷积代替 3x3 卷积，输入中应用了一些噪声。作者称这种做法表现良好，但我的复现结果并不理想，因此我决定对其进行测试。作者提供了他们用的代码，但是经过仔细检查，我发现他们的测试准确率计算有误，导致得出的所有结果无效。」
在“我的电脑”-“属性”-“高级”-“环境变量”中，单击新建，填充变量称为JAVA_HOME，变量替换JAVA安装的路径。
选自Medium 作者：Peter Gleeson 机器之心编译 参与：吴攀、蒋思源、李泽南、李亚洲 在理解大数据方面，聚类是一种很常用的基本方法。近日，数据科学家兼程序员 Peter Gleeson
偶尔去买双色球，每次购买时都是随机选球，自己平时就用python,当然一直在学习，所以就用python写了一个随机或指定出双色球的脚本。
作者：才云科技Caicloud，郑泽宇，顾思宇 要将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ，这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程，本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成T
来源：机器之心 作者：Peter Gleeson 校对：吼海雕 编辑：冯夕琴 本文共6800字，建议阅读17分钟 本文对一些聚类算法进行了基础介绍，并通过简单而详细的例证对其工作过程进行了解释说明。 看看下面这张图，有各种各样的虫子和蜗牛，你试试将它们分成不同的组别？ 不是很难吧，先从找出其中的蜘蛛开始吧！ 完成了吗？尽管这里并不一定有所谓的「正确答案」，但一般来说我们可以将这些虫子分成四组：蜘蛛、蜗牛、蝴蝶/飞蛾、蜜蜂/黄蜂。 很简单吧？即使虫子数量再多一倍你也能把它们分清楚，对吗？你只需要一点时
。一共有4个箱子，2种球，结合前面的箱子的详细数据，可以得到从每一个箱子取到各种颜色球的可能性，用一个表格表示：
做一些C端业务，不可避免的要引入一级缓存来代替数据库的压力并且减少业务响应时间，其实每次引入一个中间件来解决问题的同时，必然会带来很多新的问题需要注意，比如缓存一致性问题。
如果第二个人来摸呢？ 这里有个注意点，如果第二个人来摸，那么必定要把这10个球补满（依然是3个红球，7个篮球）
这部分代码导入了需要使用的库。requests库用于发送网络请求，lxml库用于解析HTML，csv库用于处理CSV文件，matplotlib.pyplot库用于绘制图表，matplotlib.font_manager.FontProperties库用于加载自定义字体。
Nmap (“Network Mapper(网络映射器)”) 是一款开放源代码的 网络探测和安全审核的工具。它的设计目标是快速地扫描大型网络，当然用它扫描单个 主机也没有问题。Nmap以新颖的方式使用原始IP报文来发现网络上有哪些主机，那些 主机提供什么服务(应用程序名和版本)，那些服务运行在什么操作系统(包括版本信息)， 它们使用什么类型的报文过滤器/防火墙，以及一堆其它功能。虽然Nmap通常用于安全审核， 许多系统管理员和网络管理员也用它来做一些日常的工作，比如查看整个网络的信息， 管理服务升级计划，以及监视主机和服务的运行。
代码下载地址：https://github.com/f641385712/netflix-learning
数据科学家们经常面对世界的是或不是的问题。你在这个课程中看到了一些这样的问题的例子：
Redis 发生了宕机，它们可以分别通过回放日志和重新读入 RDB 文件的方式恢复数据，从而保证尽量少丢失数据，提升可靠性。不过，即使用了这两种方法，也依然存在服务不可用的问题。比如说，在实际使用时只运行了一个 Redis 实例，那么，如果这个实例宕机了，它在恢复期间，是无法服务新来的数据存取请求的。
最近由于小编颈椎病犯了，所以最近停更了文章，今天下午刚收到几千里地老父亲寄来的艾灸贴，晚上贴上之后，伴随着火辣辣的感觉开始创作现在这篇文章；若大家get到了东西，请爱心三连。 废话不再多言，下面我们进入正题。
软件设计模式是对软件设计经验的总结，是对软件设计中反复出现的设计问题的成功解决方案的描述。为了记录这些成功的设计经验并方便以后使用，软件设计模式通常包含 4 个基本要素：模式名称、问题、解决方案以及效果。
贝叶斯定理一旦与算法相结合，就不再是一套枯燥的数学理论或认识论，而变成了应用广泛的知识宝库，催生了众多现代数学定理，以及令人称道的实践成果。在瑞士洛桑联邦理工学院科学信息与通信学院研究员黄黎原看来，贝叶斯主义的定义，就是假设“现实”的所有模型、理论或概念都只不过是某种信念、虚构或诗歌，尤其要指出的是，“所有模型都是错的”；然后，实际数据应该迫使我们调整赋予不同模型的重要性，即置信度；关键在于，调整这些置信度的方式应该尽可能严谨地遵循贝叶斯公式。
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