梯度下降（Gradient Descent）是一种在机器学习和深度学习中广泛应用的优化算法。该算法的核心思想非常直观：找到一个函数的局部最小值（或最大值）通过不断地沿着该函数的梯度（gradient）方向更新参数。
近年来学习python的程序员愈来愈多，有的同学选择了python培训机构，也有的人觉得自己天赋好选择了自学不管大家怎么去学习，在学习python基础的过程中，肯定离不开的就是基础算法，今天就为大家介绍几大学习中的基础算法。
至此，经过19天的阅读，《python数据分析基础》已经阅读完毕。 个人感觉，这是一本不错的关于数据分析方面的入门书籍。但是，这本书是有阅读门槛的，必须初步了解基本的python语法。否则，在阅读这本书的时候，在同步去了解这本书的所展示的代码所涉及的python基础的情况下，才能较为透彻地理解书中的代码。 在数据导入、数据清洗方面，这本书的论述是不错的，但是，在数据可视化以及数据分析方面，这本书的阐述较为简单，若要将书中所涉及的内容内化成自己可以运用的内容，建议阅读本书相关内容的同时去阅读相关的说明文档
2022年9月19日，腾讯宣布腾讯Kona国密套件正式开源。腾讯Kona国密套件基于JDK的标准JCA，PKI和JSSE的SPI接口实现了从基础算法簇，到公钥基础设施，再到安全通信协议的全链路国密特性。 主要特性 1. 实现了国密基础算法簇 - SM2，包括签名算法（GB/T 32918.2-2016），密钥交换算法（GB/T 32918.3-2016）和加密算法（GB/T 32918.4-2016）。 - SM3，包括哈希算法（GB/T 32905-2016）和基于哈希的消息验证码算法（HMAC）。
目录 · 机器学习、大数据相关岗位的职责 · 面试问题 · 答题思路 · 准备建议 · 总结 各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如推荐算法/数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法
算法是描述解决一个问题的步骤，外界给它所指定的数据，然后经过一系列步骤输出一个结果。为了更快更轻量级地解决问题，我们会选择高效精简的结构去实现，这种结构称为数据结构。因此，算法和数据结构是不同的概念，但有相互依赖关系。
ISP全称Image Signal Processing，即图像信号处理。主要用来对前端图像传感器输出信号处理的单元，以匹配不同厂商的图象传感器。
在你进入大学前，以下是一些IT专业的核心课程和知识点，你可以在暑期进行预习和探索：
2017年9月，我以前一个同事问我能不能教他小孩Theo学习编程，因为以前在同一家公司时，我那同事经常带Theo去公司，我和Theo也认识，所以我答应了。
11月12日，中国专利保护协会发布《人工智能技术专利深度分析报告》，对人工智能技术在世界范围内和在我国的专利申请数据进行了科学统计和深入分析。
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。
算法题解析，大部分都是使用java，python或者C语言编写的，对前端程序员非常不友好
机器学习根植于统计学，正在逐渐成为最有趣、发展最快的计算机科学领域之一。机器学习可应用到无数行业和应用中，使其更加高效和智能。
如果您正在寻找适合概念和实现核心的机器学习入门，那么这本新的免费教科书将帮助您轻松地学习ML工程。通过关注基础算法的基础，您将快速启动并运行自己构建的代码。
2020世界读书日，云+社区喜提9位来自博文视点（电子工业出版社）的优秀作译者入驻！特此为大家赠送这9位老师已经出版的图书，一共45本，随机抽取！
由于有些读者朋友私聊我，希望出几期基础算法的讲解，kmp，dp，哈希，搜索，贪心等对初学者还是不太友好，所以我打算更新几期基础算法合集，没办法谁让我宠粉丝呢？彦祖，热巴说你呢，快关注！
Python施工专题的思维导图正在陆续总结中，所有这一切都希望自己能从总结中不断精进，同时把笔记分享出来，让更多人受益，若能帮助到大家将是再好不过的事情。
机器学习、大数据相关岗位根据业务的不同，岗位职责大概分为： 1、平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识； 2、算法研究类 - 文本挖掘，如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等； - 推荐，广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等； - 排序，搜索结果排序、广告排序等； - 广告投放效果分析； - 互联网信用评价； - 图像识别、理解。 3、数据挖掘类 - 商业智能，如统计报
机器学习、大数据相关岗位根据业务的不同，岗位职责大概分为： 1、平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识； 2、算法研究类 - 文本挖掘，如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等； - 推荐，广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等； - 排序，搜索结果排序、广告排序等； - 广告投放效果分析； - 互联网信用评价； - 图像识别、理解。 3、数据挖掘类 - 商业智能，如统计报表； - 用户体验分析，预测流失用户。 以上是根据求职季有限的接触所做的总结。有的应用方向比较成熟，业界有足够的技术积累，比如搜索、推荐，也有的方向还有很多开放性问题等待探索，比如互联网金融、互联网教育。在面试的过程中，一方面要尽力向企业展现自己的能力，另一方面也是在增进对行业发展现状与未来趋势的理解，特别是可以从一些刚起步的企业和团队那里，了解到一些有价值的一手问题。
机器学习、大数据相关岗位根据业务的不同，岗位职责大概分为： 1、平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识； 2、算法研究类 - 文本挖掘，如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等； - 推荐，广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等； - 排序，搜索结果排序、广告排序等； - 广告投放效果分析； - 互联网信用评价； - 图像识别、理解。 3、数据挖掘类 - 商业智能，如统计
机器学习、大数据相关岗位根据业务的不同，岗位职责大概分为： 1、平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识； 2、算法研究类 - 文本挖掘，如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等； - 推荐，广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等； - 排序，搜索结果排序、广告排序等； - 广告投放效果分析； - 互联网信用评价； - 图像识别、理解。 3、数据挖掘类 - 商业智能，如统计报表
前天我在公众号里分享一件过去做的事情：我半年多沉淀一个4200人star的Python库，以及接下来我对此库的施工计划。
自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。 机器学习、大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为： 平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能
某云短信厂商，为庆祝国庆，推出充值优惠活动。 现在给出客户预算，和优惠售价序列，求最多可获得的短信总条数。
基础算法篇——位运算 本次我们介绍基础算法中的位运算，我们会从下面几个角度来介绍： 位运算常用公式 二进制中1的个数 位运算常用公式 其实位运算的使用很常见但大多不难，经常都是套用公式 我们下面分别介绍两个公式： 求第n位数 // 求n的二进制的第k位数(将n向右移动k位，相当于将求解的位数放到个位，并且将其与1进行and运算) n >> k & 1 lowbit公式 // lowbit公式用来求该二进制的最后一位1的位置 lowbit(n) = n & -n; // 其原理很简单，n是二进制数，-n是n
在编程世界中，排序算法是不可或缺的一部分。冒泡排序作为最基本的排序算法之一，虽然其效率并不是最高的，但其实现简单、易于理解的特点使得它成为学习和理解排序算法的入门之选。本文将详细介绍冒泡排序的原理、实现方法以及性能分析，帮助读者更好地掌握这一基础算法。
自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。 机器学习、大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为： 平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能还
作者：@太极儒 出处：@太极儒的博客 自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。 机器学习、大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为： 平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当
巴菲特的双目标清单系统，基本方法是列两个清单，一个是职业生涯最重要的目标（不超过5个），另一个是比较重要的目标。对于比较重要的目标，要像躲避瘟疫一样的去躲避它们，不投入任何的时间和精力，把这些资源花在最重要的目标上。
作者：@太极儒 自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。 机器学习、大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为： 平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维
随着人工智能成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，AI 成为科技企业研发重点，专利申请量也在逐年提升。
python对于电脑硬件基本没什么要求，下载python安装程序的时候，注意看下自己电脑属性是64位系统还是32位系统，再下载对应的python安装程序。
GitHub地址：https：//github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese
腾讯Kona国密套件（Tencent Kona SM Suite）基于JDK的标准Service Provider Interface（SPI）实现了从基础算法簇，到公钥基础设施（PKI），再到安全通信协议的全链路国密特性。该套件已在GitHub上开源：https://github.com/Tencent/TencentKonaSMSuite（点击阅读原文） 腾讯Kona国密套件包含四个Java Security Provider： KonaCrypto，它是一个Java Cryptography Exte
In this assignment, you will compare the characteristics and performance of different classifiers, namely logistic regression, k-nearest neighbours and naive Bayes. You will experiment with these extensions and extend the provided code. Note that you should understand the code first instead of using it as a black box. Python versions of the code have been provided. You are free to work with whichever you wish.
支持向量机的简单测试，R语言可以通过e1071包实现，无论对于R还是python都算是个基础算法 python通过sklearn模块中的SVM进行
经过四个月的迭代，帅地录制的第一门算法课程，终于更完了，这应该算是帅地第一门录制的算法付费视频，目前各方面反馈都特别好
甲：数据挖掘 很多地方招聘还是挺喜欢这样专业的，但是前提是你得过笔试关。 为了笔试，学习C和数据结构 数据挖掘的时候学习算法和推理机制等，看看数据分析，神经网络之类。数据挖掘要学的东西很多。 乙:好的基础是必须的，数学、统计等学科要有功底；必须有良好的产品理解能力，不然你作的东西根就都是没用的；前途来说：现在一个一般的起薪15000。以后这东西的用途会更多。非常有用。 丙：你选模式识别吧。。。和你的大方向比较吻合。而且在搜索引擎应用也非常广泛，需求也比较大。 数据挖掘要学的东西很多，特别是数据库和数据仓库、
基础算法是确定图像二值化分割阈值的大津法，将图像分成背景和前景两部分，最大化背景和前景之间的类间方差。具体理论部分可以搜索大津法了解一下，代码部分只要在调用threshold的函数中，参数选择THRESH_OTSU就可以调用大津法分割
对于初学机器学习的人，即使你没有很好的硬件，也可以利用谷歌的免费资源来跑程序。如果有人能把Colab资源全部汇总起来就好了。
Google Colab是帮你快速了解Python代码的利器，你可以直接在上面运行一些好玩好用的Jupyter Notebook项目。
最近，AI芯片公司地平线为了实现这一点，推出了全新一代AI开放平台——天工开物 (Horizon OpenExplorer™️ Platform)。
在过去，小灰一直在公众号上分享各种各样的算法漫画，今天我们来从全局视角讲一讲，究竟什么是算法。
--- Jack Kerouac <The Dharm Bums>
不要害怕学习的过程枯燥无味，这里有程序员 jackzhenguo 打造的一份 中文 Python “糖果包”：147 个代码小样，60 秒一口，营养又好玩，从 Python 基础到机器学习尽皆囊括。
Google Colab 是帮你快速了解 Python 代码的利器，你可以直接在上面运行一些好玩好用的 Jupyter Notebook 项目。
人工智能的浪潮正在席卷全球，这些得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的重要技术之一，甚至有人认为“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。 为了帮助大家更好帮助大家学习这些新技术，小遍整理了相关的学习资料，希望这些资料对刚入门的同行有所帮助。 一、人工智能、机器学习和深度学习的区别？ 机器学习：一种实现人工智能的方法 机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预
不要害怕学习的过程枯燥无味，这里有程序员jackzhenguo打造的一份中文Python“糖果包”：147个代码小样，60秒一口，营养又好玩，从Python基础到机器学习尽皆囊括。
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