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- 因为有你，BATJ 才那么 easy 今天是 2018 年 10 月 9 日，距离今天的主人公小亮同学入门 Deep Learning 已经整整一年有余。 因为有你，BATJ 才那么 easy 今天是 2018 年 10 月 9 日，距离今天的主人公小亮同学入门 Deep Learning 已经整整一年有余。
- 昨天还幻想海边别墅的年轻人，今天可能开始对房租绝望了。8月初，有网友在“水木论坛”发帖控诉长租公寓加价抢房引起关注。据说，一名业主打算出租自己位于天通苑的三居室，预期租金7500元/月，结果被二方中介互相抬价，硬生生抬到了10800。过去一个月，全国热点城市的房租如脱缰野马。一线的房租同比涨了近20%。一夜醒来，无产青年连一块立锥之地都悬了。从2018下半年开始，租金海啸汹汹来袭，资本狂欢，... 昨天还幻想海边别墅的年轻人，今天可能开始对房租绝望了。8月初，有网友在“水木论坛”发帖控诉长租公寓加价抢房引起关注。据说，一名业主打算出租自己位于天通苑的三居室，预期租金7500元/月，结果被二方中介互相抬价，硬生生抬到了10800。过去一个月，全国热点城市的房租如脱缰野马。一线的房租同比涨了近20%。一夜醒来，无产青年连一块立锥之地都悬了。从2018下半年开始，租金海啸汹汹来袭，资本狂欢，...
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- 经过“大富贵”公司安全主管王大力的不屑努力，终于将无间道翠花绳之以法。就在翠花被关进了警察局之后不久，律师就把她保释了出去。可谁成想，翠花居然跑路了。这下可咋整呢？不过好在人家警察也不是吃素的，之前翠花家里的网络一直都在监控中。（话说，有空监控网络，为啥人能跑了呢）。根据监控的情况来看，翠花之前没少和一个叫二狗（原文中是翠花的“ secret lover x ”，代号X）的人联系。警察局长十... 经过“大富贵”公司安全主管王大力的不屑努力，终于将无间道翠花绳之以法。就在翠花被关进了警察局之后不久，律师就把她保释了出去。可谁成想，翠花居然跑路了。这下可咋整呢？不过好在人家警察也不是吃素的，之前翠花家里的网络一直都在监控中。（话说，有空监控网络，为啥人能跑了呢）。根据监控的情况来看，翠花之前没少和一个叫二狗（原文中是翠花的“ secret lover x ”，代号X）的人联系。警察局长十...
- LoadRunner，是一种预测系统行为和性能的负载测试工具。通过以模拟上千万用户实施并发负载及实时性能监测的方式来确认和查找问题，LoadRunner能够对整个企业架构进行测试。企业使用LoadRunner能最大限度地缩短测试时间，优化性能和加速应用系统的发布周期。 LoadRunner可适用于各种体系架构的自动负载测试，能预测系统行为并评估系统性能。 LoadRunner，是一种预测系统行为和性能的负载测试工具。通过以模拟上千万用户实施并发负载及实时性能监测的方式来确认和查找问题，LoadRunner能够对整个企业架构进行测试。企业使用LoadRunner能最大限度地缩短测试时间，优化性能和加速应用系统的发布周期。 LoadRunner可适用于各种体系架构的自动负载测试，能预测系统行为并评估系统性能。
- 第一章 先验分布和后验分布1.1 三种信息 统计学的两个主要学派：频率学派，贝叶斯学派 统计推断的三种信息：1）总体信息：总体分布，总体所属分布族提供的信息。2）样本信息：从总体抽样的样本提供的信息。通过对样本的加工处理对总体特征进行估计。----------------------- 基于以上两种信息的统计推断为“经典统计学”。----------------------- 基本观点：... 第一章 先验分布和后验分布1.1 三种信息 统计学的两个主要学派：频率学派，贝叶斯学派 统计推断的三种信息：1）总体信息：总体分布，总体所属分布族提供的信息。2）样本信息：从总体抽样的样本提供的信息。通过对样本的加工处理对总体特征进行估计。----------------------- 基于以上两种信息的统计推断为“经典统计学”。----------------------- 基本观点：...
- 梗概朴素贝叶斯：生成式模型，条件独立 —> 序列形式 隐马尔科夫模型 —> 图形式 通用有向图模型逻辑回归：判别式模型，条件不独立 —> 序列形式 线性链条件随机场 —> 序列形式 通用条件随机场朴素贝叶斯(NB)贝叶斯公式 P(Y|X)=P(X|Y)∗P(Y)P(X)P(Y|X)=P(X|Y)∗P(Y)P(X)一般形式: P(Y|X1,X2,X3,...Xn)=P(X1,X2,X3,...... 梗概朴素贝叶斯：生成式模型，条件独立 —> 序列形式 隐马尔科夫模型 —> 图形式 通用有向图模型逻辑回归：判别式模型，条件不独立 —> 序列形式 线性链条件随机场 —> 序列形式 通用条件随机场朴素贝叶斯(NB)贝叶斯公式 P(Y|X)=P(X|Y)∗P(Y)P(X)P(Y|X)=P(X|Y)∗P(Y)P(X)一般形式: P(Y|X1,X2,X3,...Xn)=P(X1,X2,X3,......
- 在图像分类中，目标的「数量感」也会自发地体现在深度神经网络中。计算机能够完成很多数字任务。人类在分摊餐厅账单时都觉得很难算，但一台现代计算机能够在短短一秒钟内完成数百万次计算。然而，人类却拥有一种与生俱来的直观的数量感，这帮助我们首先创建了计算机。但不同于计算机，当看到四只猫、四个苹果和数字符号「4」时，人类不用计算，就能发现共同之处—抽象概念「4」。这显示出了人类思维与机器的差别，也解释了... 在图像分类中，目标的「数量感」也会自发地体现在深度神经网络中。计算机能够完成很多数字任务。人类在分摊餐厅账单时都觉得很难算，但一台现代计算机能够在短短一秒钟内完成数百万次计算。然而，人类却拥有一种与生俱来的直观的数量感，这帮助我们首先创建了计算机。但不同于计算机，当看到四只猫、四个苹果和数字符号「4」时，人类不用计算，就能发现共同之处—抽象概念「4」。这显示出了人类思维与机器的差别，也解释了...
- 晓查 编译自 Medium量子位 报道 | 公众号 QbitAI道路越多越拥堵、越智能的算法需要的计算力越少。这些反常识的机器学习悖论你知道是怎么回事吗？悖论是在哲学和数学中常见的一种问题，它是根据假设前提得出了两种互相矛盾的结果。AI就是重构人类的认知方法，所以机器学习也会产生一些悖论。最近，数据科学家Jesus Rodriguez总结了机器学习解决方案中最著名的5个悖论，或许能帮助你更深... 晓查 编译自 Medium量子位 报道 | 公众号 QbitAI道路越多越拥堵、越智能的算法需要的计算力越少。这些反常识的机器学习悖论你知道是怎么回事吗？悖论是在哲学和数学中常见的一种问题，它是根据假设前提得出了两种互相矛盾的结果。AI就是重构人类的认知方法，所以机器学习也会产生一些悖论。最近，数据科学家Jesus Rodriguez总结了机器学习解决方案中最著名的5个悖论，或许能帮助你更深...
- 不知不觉已经写了15篇QGIS相关的教程了，大致梳理了下分享给大家。点击url链接可以直接跳转至对应文章。 不知不觉已经写了15篇QGIS相关的教程了，大致梳理了下分享给大家。点击url链接可以直接跳转至对应文章。
- 就在几年前，不管在大公司还是创业公司，都鲜有工程师和科学家将深度学习应用到智能产品与服务中。作为深度学习前身的神经网络，才刚刚摆脱被机器学习学术界认为是过时工具的印象。那个时候，即使是机器学习也非新闻头条的常客。它仅仅被看作是一门具有前瞻性，并拥有一系列小范围实际应用的学科。在包含计算机视觉和自然语言处理在内的实际应用通常需要大量的相关领域知识：这些实际应用被视为相互独立的领域，而机器学习只... 就在几年前，不管在大公司还是创业公司，都鲜有工程师和科学家将深度学习应用到智能产品与服务中。作为深度学习前身的神经网络，才刚刚摆脱被机器学习学术界认为是过时工具的印象。那个时候，即使是机器学习也非新闻头条的常客。它仅仅被看作是一门具有前瞻性，并拥有一系列小范围实际应用的学科。在包含计算机视觉和自然语言处理在内的实际应用通常需要大量的相关领域知识：这些实际应用被视为相互独立的领域，而机器学习只...
- 你可能已经接触过编程，并开发过一两款程序。同时你可能读过关于深度学习或者机器学习的铺天盖地的报道，尽管很多时候它们被赋予了更广义的名字——人工智能。实际上，或者说幸运的是，大部分程序并不需要深度学习或者是更广义上的人工智能技术。例如，如果我们要为一台微波炉编写一个用户界面，只需要一点儿工夫我们便能设计出十几个按钮以及一系列能精确描述微波炉在各种情况下的表现的规则；再比如，假设我们要编写一个电... 你可能已经接触过编程，并开发过一两款程序。同时你可能读过关于深度学习或者机器学习的铺天盖地的报道，尽管很多时候它们被赋予了更广义的名字——人工智能。实际上，或者说幸运的是，大部分程序并不需要深度学习或者是更广义上的人工智能技术。例如，如果我们要为一台微波炉编写一个用户界面，只需要一点儿工夫我们便能设计出十几个按钮以及一系列能精确描述微波炉在各种情况下的表现的规则；再比如，假设我们要编写一个电...
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