目前正在举办的机器学习相关的比赛

机器学习相关的竞赛为大家学习使用算法提供了一个非常好的平台和机会。既能检验大家学习的算法的实际应用情况,也可以帮助我们学习到很多有用的技巧。很多竞赛也都产生了优秀的算法思想与经验。所以积极参加比赛是一种非常重要的学习方式。本文总结目前正在举办的比赛,各位可以根据自己的情况参与。

小木 1356 机器学习/竞赛
深度学习中为什么要使用Batch Normalization

Batch Normalization(BN)是一种深度学习的layer(层)。它可以帮助神经网络模型加速训练,并同时使得模型变得更加稳定。尽管BN的效果很好,但是它的原理却依然没有十分清晰。本文总结一些相关的讨论,来帮助我们理解BN背后的原理。

小木 957 BatchNormalization/深度学习
最全面的Kaggle解决方案和创意清单

这是一位热心网友(faridrashidi)收集的Kaggle竞赛的解决方案。这是在过去的Kaggle竞赛中表现最好的选手所分享的几乎所有可用的解决方案和想法的列表。一旦有新的比赛结束,这个列表就会更新。

小木 960 kaggle
全球最大(最挣钱)的十大开源企业

自从Hadoop生态发展以来,基于开源软件提供服务的盈利公司也越来越多。大家这才发现,开源不仅不会削弱企业竞争力,还可以带来生态,增强企业的竞争力。本文总结全球最挣钱的十大开源公司供大家参考。

小木 1609 开源
2021年适合初学者的10个最佳机器学习在线课程

机器学习是这几年很热门的学习和工作的方向。但是机器学习相关算法的入门却并不容易。本文参考自MLTUT的博文,列举了2021年适合初学者的十个最佳机器学习网络课程供大家学习参考。

小木 2504 机器学习/课程
数据科学和机器学习面试题及其答案

这是来自Kaggle上网友的分享,是关于数据科学和机器学习的面试题集锦。都是英文的题目,不过应该不影响,大家也可以根据题目自己去寻找答案,我看了一下,并不是所有的答案都非常准确,但问题的确可以帮助我们思考总结。

小木 980 工作/面试
最流行的用于预测的机器学习算法简介及其优缺点说明

预测问题一直是机器学习领域最重要的问题之一。很多算法包括回归、决策树等都是用来解决预测的常用算法。预测问题的核心是基于已有的有标签的数据来判断新数据的标签。一般来说,根据预测标签是离散的还是连续的可以分成分类问题和回归问题。注意,本篇博客主要是快速回顾描述各个模型的优缺点,因此不会对模型有很深的介绍。

小木 1974 机器学习/预测问题
隐马尔科夫模型及其在NLP中的应用指南

隐马尔可夫模型(HMM)是一种统计模型,也用于机器学习。它可以用来描述取决于内部因素的可观察事件的演变,而这些因素是无法直接观察到的。这是一类概率图形模型,允许我们从一组观察到的变量中预测一串未知的变量。在这篇文章中,我们将详细讨论隐马尔可夫模型。我们将了解它可以使用的背景,我们也将讨论它的不同应用。我们还将讨论HMM在PoS标签中的使用和python的实现。文章中所涉及的主要内容如下。

小木 1403 HMM/机器学习/隐马尔科夫模型
构建人工智能应用的开发者指南

微软在去年4月份的时候推出了一个构建虚拟助手的指南:《构建人工智能应用的开发者指南·第二版》。这份报告帮助我们借助微软的工具构建一个虚拟助手,本文将简要描述一下这份报告,文末有相关资源下载。

小木 947 人工智能/虚拟助手
关于机器学习理论和实践的信息图

这是推特上Ternium的CIO发的一个图,关于机器学习理论和实践概念的信息图。这个图概括了机器学习实践流程的相关概念,简洁明了。对于入门的同学有很好的总结作用。

小木 932 基础知识/机器学习
Python包中__init__.py文件的作用和用法

在Python工程中,我们经常可以看到带有“\_\_init\_\_.py”文件的目录,在PyCharm中,带有这个文件的目录被认为是Python的包目录,与目录的图标有不一样的显示。那么这个文件的作用是什么,我们平时如何使用呢,这篇文章将解释这个问题。

小木 1259 python/编程
Python3.10版本的结构模式匹配(structural pattern matching)简介

Python最新正式版本3.10在10月4日已经发布。这个版本从2020年5月开始开发,经历差不多一年半的时间终于正式发布。当然每一个新版本都有很多新功能。我们将持续关注新功能,在这篇文章中,我们将简述3.10中新功能中的语法——结构模式匹配(structural pattern matching)。

小木 975 python/structuralpatternmatching/结构模式匹配
工业蒸汽量预测-特征工程

本篇是《阿里云天池大赛赛题解析-机器学习篇》的第一部分工业蒸汽量预测的第三章-特征工程的内容,并附带了一些知识点的网页链接。内有数据预处理、特征降维等内容。

时空摆渡者 918 人工智能/机器学习/特征工程/特征降维
C/C++源代码是如何被最终执行的?

C/C++的源程序文件都是程序员按照相关语法和规则编写的。但是这样的程序文件并不能直接被硬件识别和执行。本文将简要描述C/C++的源代码是如何经过转化并最终转变成可以被硬件识别执行的二进制文件的。

小木 1010 C语言/编程
编程语言(Programming Language)、汇编语言(Assembly Language, ASM)、机器语言(Machine Language/Code)的区别和简介

在编程的世界中,有不同层次的语言(language),这些语言有时候也称代码(code)。本文将简单介绍编程语言(Programming Language)、汇编语言(Assembly Language, ASM)、机器语言(Machine Language/Code)的区别。

小木 2195 汇编语言/编程/编程语言
【计算机硬件知识简介】之CPU指令集

随着华为被美国多轮制裁,大家忽然发现原来国内在半导体硬件方面的差距居然如此之大。半导体硬件相关方面的关注度前所未有,为了更好地理解计算机运行的原理,本文翻译自耶鲁大学的PCLT网站,旨在介绍关于计算机运行的一些原理知识。

小木 766 CPU/计算机硬件
初学者搭建C语言开发环境

C语言的编程与Java和Python有所差别。C语言的开发环境的搭建与其它也有所不同。本文主要是针对初学者提供一个C语言开发环境的搭建指南。

小木 1200 C语言/编程
为初学者、中级和有经验的开发者提供70多个python项目

为初学者、中级和有经验的开发者提供70多个python项目, 10000, 小木, PythonHub今天在推上给大家分享了一个非常棒的项目,就是这个为为初学者、中级和有经验的开发者提供70多个python项目。 亲自动手实践一些项目可以增加我们的实际的编程技巧。每一次都做一点将会得到很多。很多人都在GitHub、Reddit或者是Quera上搜索过哪些项目可以让Python初学者、中级者增加经验的Python项目。这次它来了。

小木 1984 python/编程/项目
python中configparser读取配置文件的大小写和重复项问题

使用配置文件控制程序的运行是一种非常常见的编程技巧,因此配置文件的解析是所有编程语言中都不可缺少的模块。在Python中,通常使用configparser模块进行配置文件解析。但是configparser解析配置文件有几个常见问题:读取当前项目下某个位置的配置文件、重复配置项的处理以及大小写配置项的读取。本文将描述如何解决这三个问题。

小木 2905 python/编程
一张图看全深度学习中下层软硬件体系结构

这几年深度学习的发展给人工智能相关应用的落地带来了很大的促进。随着NLP、CV相关领域的算法的发展,算法层面的创新已经逐渐慢了下来,但是工程方面的研究依然非常火热。从底层的硬件的创新,到平台框架的发展,为支撑超大规模模型训练与移动端小规模算法推断而创造的软硬件体系也在飞速革新。本文将总结深度学习平台框架软件及下层的硬件支撑系统。

小木 1994 GPU/人工智能/深度学习
亚马逊最新发布Feature Store简介

在2020年的亚马逊reInvent发布会上,亚马逊正式发布了一项新的服务,即Amazon SageMaker Feature Store,中文简介是适用于机器学习特征的完全托管的存储库。 Feature Store是这两年兴起的另一个关于人工智能系统的基础设施,应该也是未来几年最重要的人工智能基础设施之一。本文将介绍一下Feature Store是什么以及为什么很多企业开始推广这个东西。

小木 3986 AI/FeatureStore/云计算/人工智能/机器学习
运行dask程序报错:Task exception was never retrieved

运行本地dask集群的时候出错Task exception was never retrieved的解决方法

小木 3383 dask/python/编程
Python报Memory Error或者是numpy报ValueError: array is too big; `arr.size * arr.dtype.itemsize` 的解决方法

有的时候使用Python遇到内存溢出的问题,但其实机器剩余内存很多。需要注意Python版本是否正确

小木 2299 python/编程
SCI、SCIE、SSCI和EI期刊的含义与区别

SCI期刊可能是国内科研活动中与期刊最相关的话题内容。类似的,包括SCIE、SSCI和EI期刊也是常见的话题。本文将对这几个名词进行解释,并着重说明SCIE是否属于SCI、以及SCI和EI、SSCI的区别。

小木 4109 SCI/期刊/科研
学术工具

为学术新人提供的学术工具列表

小木 1738 学术/论文检索
NumPy新版本发布了~~1.20.0横空出世

NumPy是Python中非常优秀的一个数据科学工具包,使用Python做数据分析的童鞋几乎是必备的工具。NumPy的提供了非常丰富的计算能力,但是底层是C语言实现的,因此既有Python语法的低门槛,速度上却依然非常好。NumPy本身也和Pandas、SciPy一起成为一种生态了。今天,NumPy发布了1.20.0最新版本,这个版本的改动很大。值得童鞋们关注~

小木 2675 numpy/python
Seq2Seq的建模解释和Keras中Simple RNN Cell的计算及其代码示例

RNN的应用有很多,尤其是两个RNN组成的Seq2Seq结构,在时序预测、自然语言处理等方面有很大的用处,而每个RNN中一个节点是一个Cell,它是RNN中的基本结构。本文从如何使用RNN建模数据开始,重点解释RNN中Cell的结构,以及Keras中Cell相关的输入输出及其维度。我已经尽量解释了每个变量,但可能也有忽略,因此可能对RNN之前有一定了解的人会更友好,本文最主要的目的是描述Keras中RNNcell的参数以及输入输出的两个注意点。如有问题也欢迎指出,我会进行修改。

小木 3161 Keras/RNN/Seq2Seq/SimpleRNNCell/深度学习