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  • Searching with Deep Learning 深度学习的搜索应用

    作者:Eike Dehling翻译:杨振涛本文由来自 Textkernel 的软件与数据工程师 Eike Dehling 于2018年10月23日发布与其Linkedin 的 pulse 上,已获得翻译授权。英文原文链接:https://www.linkedin.com/pulse/searchi...

    文章 2020Labs 2019-04-25 1097浏览量

  • 还在用PCA降维?快学学大牛最爱的t-SNE算法吧(附Python/R代码)

    假设你有一个包含数百个特征(变量)的数据集,却对数据所属的领域几乎没有什么了解。 你需要去识别数据中的隐藏模式,探索和分析数据集。不仅如此,你还必须找出数据中是否存在模式--用以判定数据是有用信号还是噪音? 这是否让你感到不知所措?当我第一次遇到这种情况,我简直全身发麻。想知道如何挖掘一个多维数据...

    文章 技术小能手 2018-01-22 5566浏览量

  • 带你读《Python数据分析与数据化运营(第2版)》之一:Python和数据化运营

    点击查看第二章点击查看第三章Python数据分析与数据化运营(第2版) 宋天龙 著 第1章 Python和数据化运营 数据化运营是提高利润、降低成本、优化运营效率、最大化企业财务回报的必要课题。Python作为数据科学界的关键工具之一,几乎可以应用于所有数据化运营分析和实践的场景。本章将首先介绍...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-08 1291浏览量

  • 使用BLE和LoRa进行室内定位和资产跟踪

    尽管许多公司致力于开发一种功能强大、具有成本效益的可扩展解决方案,但室内定位和资产跟踪空间仍然是狂野的西部。过去仅使用BLE,WiFi,超宽带,RFID和超声波来开发室内定位和资产跟踪解决方案。由于用例涉及零售、医院和制造业等领域,因此很明显市场潜力巨大。那么,为什么没有人完全弄清楚呢?一个缺失的...

    文章 物联网IoT996 2020-06-03 165浏览量

  • 预测分析:R语言实现.

    数据科学与工程技术丛书 预测分析:R语言实现 Mastering Predictive Analytics with R [希] 鲁伊·米格尔·福特(Rui Miguel Forte) 著 吴今朝 译 图书在版编目(CIP)数据 预测分析:R语言实现/(希)鲁伊·米格尔·福特(Rui ...

    文章 华章计算机 2017-05-02 8338浏览量

  • [发布] 用于读写ICO图标文件的 Photoshop 插件

        这是我为 Photoshop 编写的一个文件格式插件,IcoFormat,用于读写 Windows 图标文件(扩展名为ICO, CUR)。图标文件格式的PS插件在很多年前有一个老外曾经写过,不过我现在提供的插件则功能上更好,有足够的理由替换掉老外提供的插件。     老外的插件的特点我记得...

    文章 hoodlum1980 2010-12-16 1124浏览量

  • 牛客网选择题100题

    1 最坏情况下,合并两个大小为n的已排序数组所需要的比较次数为2n-1。 2 声明一个指向含有10个元素的数组的指针,其中每个元素是一个函数指针,该函数的返回值是int,参数是int*,正确的是() int ((int *)[10])*p 3 任何一个非空广义表其表头可能是原子,也可能是列表,...

    文章 楚兴 2015-12-06 3574浏览量

  • 带你读《机器学习即服务 将Python机器学习创意快速转变为 云端Web应用程序》之二:在Azure上进行共享单车 回归模型智能预测

    点击查看第一章点击查看第三章 第2章 在Azure上进行共享单车回归模型智能预测本章中,我们将介绍如何在微软Azure公有云上,利用云端回归系数功能构建一个实现自行车租赁需求的交互式Web应用。作为本书介绍的第一个智能项目,我们将使用回归建模方式来模拟Capital Bikeshare系统中的自行...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-06 551浏览量

  • 程序员精选:TensorFlow和ML前5名的课程

    如果你对人工智能、数据科学和机器学习感到好奇,那么我相信你已经听说过Google的机器学习API ——TensorFlow,他们已经用它来为Google搜索开发Rank Brain算法。TensorFlow是最受欢迎的机器学习API之一,它允许你自动执行多个实际任务。例如,你可以将其用于图像检测。...

    文章 【方向】 2018-08-25 3311浏览量

  • 2018年最佳深度学习书单

    我相信你应该知道人工智能,尤其是深度学习在过去5年左右取得了不错的进步。  深度学习是由少数研究人员开始的一个相对较小的领域,现在已经变得如此主流,以至于我们现在每天使用的应用程序和服务,现在都在使用深度学习来执行不久前难以想象的任务。 但深度学习并不新鲜,从20世纪40年代开始,Warren M...

    文章 【方向】 2018-03-08 14037浏览量

  • 如何合理地制造“BUG”并且查找BUG

    什么是BUG,简单点说就是,程序没有按照我们预想的方式运行。我比较喜欢把BUG分成两类: 1.Crash掉的 2.没有Crash掉的 可能在平时的编程实践中,往往简单的把BUG与Crash基本等价了。而且我们很多精力也都放在解决Crash的Bug上面。而对于没有Crash掉的BUG,似乎没有过多的...

    文章 青衫无名 2017-06-02 834浏览量

  • 技术流乱入拜年帖 - 小鸡吉吉和小象(PostgreSQL)Pi吉的鸡年传奇

    我家有只小鸡鸡,它的名字叫吉吉。 吉吉有一位铁杆鸡友大象Pi吉哥哥(PostgreSQL)。 吉吉给大伙拜年啦,祝大家鸡年吉祥,新年新气息,与好鸡友大象哥哥愉快的玩耍,鸡情四射。 故事从吉吉和好鸡友大象哥哥偶遇的那天开始。 有一天,大象哥哥摆下国际象棋擂台,邀请各路英豪前来,就这样和吉吉偶遇啦...

    文章 德哥 2017-01-20 4596浏览量

  • 《树莓派开发实战(第2版)》——导读

    前言 树莓派开发实战(第2版)自从2011年诞生以来,树莓派已经成为基于Linux的低成本电脑和嵌入式计算平台这两个领域中的重要角色。同时,也受到了教育工作者和业余爱好者们的一致好评。 自从本书第1版问世以来,树莓派的销售量已超过了几百万台,同时还出现了许多新型号的树莓派。某些型号,比如B+、A+...

    文章 异步社区 2017-05-02 1914浏览量

  • PgSQL · 乱入拜年 · 小鸡吉吉和小象Pi吉(PostgreSQL)的鸡年传奇

    背景 我家有只小鸡鸡,它的名字叫吉吉。 吉吉有一位铁杆鸡友大象Pi吉哥哥(PostgreSQL)。 吉吉给大伙拜年啦,祝大家鸡年吉祥,新年新气息,与好鸡友大象哥哥愉快的玩耍,鸡情四射。 故事从吉吉和好鸡友大象哥哥偶遇的那天开始。 有一天,大象哥哥摆下国际象棋擂台,邀请各路英豪前来...

    文章 db匠 2017-03-08 2557浏览量

  • 《机器学习与R语言(原书第2版)》一导读

    前  言 机器学习的核心是将信息转化为具有可行性的情报的算法。这一事实使得机器学习非常适用于当今的大数据时代。如果没有机器学习,要跟上海量的信息数据流几乎是不可能的。鉴于R不断增长的地位(R是一个跨平台的、零成本的统计编程环境),现在是开始使用机器学习的最好时代。R提供了一套功能强大且易于学习的工...

    文章 华章计算机 2017-05-02 1028浏览量

  • biostar handbook(八)|高通量数据分析初步:序列比对

    高通量短读比对工具 在过去的十几年里,随着高通量测序(HTS)成本降低,出现了各种测序概念, DNA-Seq, ChIP-Seq, RNA-Seq, BS-Seq覆盖了研究领域的方方面面。随之而来的问题是,如何把这些短片段快速且准确地回贴到参考基因组上。 解决这个问题不能直接使用传统的比对工具,比...

    文章 徐洲更 2017-12-25 1015浏览量

  • 数据库案例集锦 - 开发者的《如来神掌》

    标签 PostgreSQL , PG DBA cookbook , PG Oracle兼容性 , PG 架构师 cookbook , PG 开发者 cookbook , PG 应用案例 背景 「剑魔独孤求败,纵横江湖三十馀载,杀尽仇寇,败尽英雄,天下更无抗手,无可柰何,惟隐居深谷,以...

    文章 德哥 2017-06-09 13718浏览量

  • 带你读《深度学习与图像识别:原理与实践》之二:图像识别前置技术

    点击查看第一章点击查看第三章 第2章 图像识别前置技术本章将主要讲解目前主流的深度学习平台、如何搭建本书推荐的开发环境以及图像识别的前置技术Numpy。图像处理的大部分场景都需要将图像转换成向量(或者矩阵)以便于进行后续的图像识别处理。Numpy包中提供了非常好的矩阵运算,因此,学习并掌握Nump...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-14 457浏览量

  • 与机器学习算法有关的数据结构

    拥有机器学习技能是不够的。你还需要良好的数据结构的工作知识。学习更多,并解决一些问题。 因此,你已经决定不再使用固定的算法并开始编写自己的机器学习方法。也许你已经有了一种新的集群数据的新方法,或者你可能对你最喜欢的统计分类包的局限性感到失望。 无论哪种情况,你对数据结构和算法的了解越多,在代码编写...

    文章 【方向】 2018-03-07 1858浏览量

  • 用Python开源机器人和5美元,我在Instagram上搞到了2500个真粉儿

    前不久,我开始同时学习python和Selenium WebDriver(自动化测试工具软件),想看看我能否在Instagram上获得一些粉丝,我惊讶的发现我的第一个试运行的脚本程序竟然很有效! 只是通过对一些图片增加标签,我就得到了一些点zan、评论和甚至不少粉丝,而且粉丝的数量上升的非常快。 ...

    文章 小旋风柴进 2017-05-17 3165浏览量

  • 2017年十大最受欢迎机器学习Python库

    每年的十二月是每个人review过去一年成就的时候,在看自己成就的同时,也同时为未来做好打算。对于程序员来说,十二月通常是回顾今年发布的开源库或者是最近流行的开源库,因为它们是在未来一段时间内解决我们问题的绝佳工具。 AI的快速发展,让机器学习走向了巅峰,今天我们就借此盘点一下2017年最受欢...

    文章 【方向】 2017-12-28 6135浏览量

  • JBoss企业级应用服务平台群集指南(七)第一部分

    1.5 HTTP服务 HTTP会话复制被用来复制状态在你的web客户端和集群的及其他节点. 因此, 当节点中的一个崩溃的时, 集群中的其他节点将可以恢复。要实现这个目的,必须执行两个步骤:   u  会话状态复制 u  请求负载均衡   状态复制由JBoss直接控制。当你使用all配置启...

    文章 科技小先锋 2017-11-30 947浏览量

  • 使用AMOS图形建立和检测模型(3)

    使用AMOS图形建立和检测模型 EM——多重回归关系的说明 本质上,SEM 是带一个因变量(Y)的多重线性回归模型在多变量上的扩展: y = i + Xb + e 这里 y 是因变量上包含观测得分的向量, i 是表示y-截距的单位向量, X 是连续分布或分类(编码)自变量的矩阵, B 是回归...

    文章 nieson 2014-08-23 4022浏览量

  • 《21天学通HTML+CSS+JavaScript Web开发(第7版)》——第1章 何为Web发布 1.1像Web发布者一样思考

    本节书摘来自异步社区《21天学通HTML+CSS+JavaScript Web开发(第7版)》一书中的第1章,第1.1节,作者:【美】Laura Lemay(劳拉·莱梅) , Rafe Colburn(雷夫·科尔本) , Jennifer Kyrnin(珍妮弗·凯瑞恩)著,更多章节内容可以访问云栖...

    文章 异步社区 2017-05-02 1295浏览量

  • 带你读《Python数据分析与数据化运营(第2版)》之三:10条数据化运营不得不知道的数据预处理经验

    点击查看第一章点击查看第二章 第3章 10条数据化运营不得不知道的数据预处理经验数据预处理是数据化运营过程中的重要环节,它直接决定了后期所有数据工作的质量和价值输出。从数据预处理的主要内容看,包括数据清洗、转换、归约、聚合、抽样等。本章将摒弃理论和方法说教,直接介绍预处理本身可能遇到的问题及应对方...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-08 1236浏览量

  • 《VMware 网络技术:原理与实践》—— 1.2 重复的工作

    本节书摘来自华章出版社《VMware 网络技术:原理与实践》一 书中的第1章,第1.2节,作者:(美)Christopher Wahl Steven Pantol,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2 重复的工作 为了打好基础,我们先来想象一下,一个和现在完全一样,但是网...

    文章 华章计算机 2017-07-04 678浏览量

  • 超干货|使用Keras和CNN构建分类器(内含代码和讲解)

    为了让文章不那么枯燥,我构建了一个精灵图鉴数据集(Pokedex)这都是一些受欢迎的精灵图。我们在已经准备好的图像数据集上,使用Keras库训练一个卷积神经网络(CNN)。 深度学习数据集 上图是来自我们的精灵图鉴深度学习数据集中的合成图样本。我的目标是使用Keras库和深度学习训练一个CNN,...

    文章 【方向】 2018-04-24 10026浏览量

  • 可观察性统一方案-SLS兼容OpenTelemetry

    IT领域的可观察性 可观察性(Observability)本质上是指系统可以根据外部输出推断内部运行状态的过程。 这一概念最早是匈牙利裔工程师鲁道夫·卡尔曼针对线性动态系统提出的概念。若以信号流图来看,若所有的内部状态都可以输出到输出信号,此系统即有可观察性。 以现实中的一个例子来看: ...

    文章 元乙 2020-06-28 975浏览量

  • Nginx工作原理

    第1章 Nginx工作原理   NGINX以高性能的负载均衡器,缓存,和web服务器闻名,驱动了全球超过 40% 最繁忙的网站。在大多数场景下,默认的 NGINX 和 Linux 设置可以很好的工作,但要达到最佳性能,有些时候必须做些调整。首先我们先了解其工作原理。   1.1 .  Ngin...

    文章 科技探索者 2017-11-08 1505浏览量

  • ASP.NET HTTP运行时组成详解

    简介 不管使用哪种底层平台,可靠性和性能都是对所有Web应用程序的主要要求,尽管从某种意义上讲,这两个要求是相互矛盾的。例如,要构建更可靠、更健壮的应用程序,可能需要将Web服务器与具体的应用程序分离,使应用程序在进程外工作。但是,如果在不同于Web服务器进程的内存环境中工作,应用程序将变慢。因此...

    文章 ikingsmart 2008-09-14 1591浏览量

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