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算法和数据结构-初级 | 第四课:算法复杂度(下)

灭霸的无限手套上的六颗无限宝石 那么“时间复杂度”和“空间复杂度”这一对“活宝”到底是啥意思呢?且听我慢慢道来。 “在很久很久以前,宇宙中有 6 颗无限宝石,分别是时间宝石、空间宝石.

iOS开发之商品评价列表的构建

iOS开发之商品评价列表的构建 首先看一下效果 效果图.gif Demo中使用了几个三方 image.png image.png 注: 查看大图片的这个工具有点坑,不知道是我不会使用还是原本就有bug,坑在下面的这个地方,如果不修改的话,会导致下拉刷新的操作被屏蔽,因为offset距离顶部为0了,刚好被屏蔽了。 image.png 言归正传说Demo cell主要由三部分组成: 第一部分是用户基本信息和文字评论区域,第

使用Mathematica计算A股指数的周期

gatherByDate = GatherBy[tv, First]; DateListPlot[stdData] 这里的过程是, 首先stdt表示将日期转换为标准的{2018,6,29}这样的格式; 然后将月份统一变成同一个月的第一天 Cases[stdt, {x_, y_, z_} - {x, y, 1}] 接着我们将新的数据按照相同的月份来收集(GatherBy), 最后我们计算了同一个月A股收盘价格的平均值并作图。 A股指数月平均图 利用离散Fourier变换绘制频谱图 {montht, monthMeanv} = Transpose[stdData];

Optimization of Machine Learning

T * (self.label - self.feature*w)/2 def first_derivative(self): m, n = np.shape(self.feature) g = np.mat(np.zeros((n, 1))) for i in range(m): err = self.label[i, 0] - self.feature[i, ]*self.w for j in range(n): g[j, ] -= err*self.feature[i, j] return g def second_derivative(self): m, n = np.shape(self.feature) G = np.mat(np.zeros((n, n))) for i in range(m): x_left = self.feature[i, ].

偏差(Bias)和方差(Variance)——机器学习中的模型选择

偏差(Bias)和方差(Variance)——机器学习中的模型选择 模型性能的度量 在监督学习中,已知样本 ,要求拟合出一个模型(函数),其预测值与样本实际值的误差最小。 考虑到样本数据其实是采样,并不是真实值本身,假设真实模型(函数)是,则采样值,其中代表噪音,其均值为0,方差为。 拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测,所以,拟合出函数后,需要在测

搭建模块化的神经网络模板

搭建模块化的神经网络模板 CSDN文章地址:https://blog.csdn.net/kdongyi 1.前向传播就是搭建网络,设计网络结构(forward.py) 前向传播网络结构: #前向传播网络结构 def forword(x, regularizer): w= b= y= return y 定义权重函数: #定义权重函数 def get_weight(shape, regularizer): w = tf.Variable( ) tf.add_to_collection('losses'

AI 这么优秀,连我鉴黄师的饭碗都抢了

AI 这么优秀,连我鉴黄师的饭碗都抢了 色情行业,或许是对信息渠道最敏锐、利用各类信息渠道进行传播最“充分”的“行业”。这些年,社交 App、直播、短视频等新的互联网应用方式,都难逃色情内容的“骚扰”。哪里人多,色情内容就能立刻扑过去,在海量内容的浪潮中输出色情图片、视频等不法内容,严重影响网站、App 的运营安全。高效并准确地鉴别、剔除色情信息

AI技术出海 - 阿里云GPU服务器助力旷视勇夺4项世界第一

AI技术出海 - 阿里云GPU服务器助力旷视勇夺4项世界第一 摘要:2018年9月9日,COCO+Mapillary物体识别联合挑战赛研讨会在ECCV 2018大会如期召开,会上公布竞赛排名,中国参赛团队包揽全部冠军。其中,阿里云GPU客户–旷视科技一举拿下4项世界第一,成为本届竞赛最大赢家。 MSCOCO(Microsoft Common Objects in Context)是当今世界计算机视觉领域最受关注和权威的比赛之一。9月9日,COCO+Mapil

带你换个姿势入门大数据

这依然是个没有标准答案的问题,有些人可能觉得几十 G 就够大了,也有人觉得几十 T 也还好。当你不知道多大叫大,或者当你不知道该不该用大数据技术的时候,通常你就还不需要它。 而当你的数据多到单机或者几台机器存不下,即使存得下也不好管理和使用的时候; 然后通过 explain 命令来查看下面这条 select 语句的执行计划: explainselectprovince,count(*)fromtest2018groupbyprovince;

MapReduce执行过程(长文)

MapReduce执行过程(长文) 参考资料: Hadoop权威指南第四版第七章 一、MapReduce是个what? 首先说下Hadoop 的四大组件: HDFS:分布式存储系统。 MapReduce:分布式计算系统。 YARN: hadoop 的资源调度系统。 Common: 以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等。 Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 hadoop的数据分析 应用”的核心框架。 Map

大数据存储平台之异构存储实践

大数据存储平台之异构存储实践 经常做数据处理的伙伴们肯定会有这样一种体会:最近一周内的数据会被经常使用到,而比如最近几周的数据使用率会有下降,每周仅仅被访问几次;在比如3月以前的数据使用率会大幅下滑,存储的数据可能一个月才被访问几次。 这就产生了一种热和冷数据,对需要频繁访问的数据我们称之为“热”数据,反之我们称之为”冷”数据,而处于

知识付费市场的规模计算

知识付费市场的规模计算 对于内容付费市场的规模,计算方式有多种。 第一种,与图书市场类似。 图书消费同样有解决问题型和消遣型的诉求,与内容消费类似。此外,国人对于书籍的消费通常是购买而不是借阅,因而更有借鉴意义。2016年,我国图书市场规模为690 亿元,扣除教辅(占比17%)和少儿读物(占比20%),剩余部分的市场规模约434亿元。 第二种,与视频网站付费

就纵情一回

就纵情一回 图片发自简书App 文|清净心 一层薄薄的细雨,没有淅淅沥沥,如丝一般,丝丝缕缕的飘落,像花影,像花香,柔软舒适的落下。不远处有家家常菜馆,红房子湿漉漉的。 我和朋友就在这家菜馆吃中饭,摊开菜单,看到一个很质朴的菜名。对于平时喜欢简静素食的我,几乎是一种挑衅。我绕开它,但视线又回来;它不动声色,又在挑逗我。 啊不,是我的好奇,我的

那些说学历不重要的人,都是假的!

那些说学历不重要的人,都是假的! 你以为你能有多厉害? 我熟悉各种办公软件,作图迅速,办事效率高。在自己的专业领域很有自信,稍微差了一点的就是,我是专科生。 昨天在浏览微信公众号的时候,新榜发出了招聘信息。新媒体运营需要的学历是本科及以上学历。那些告诉你学历不重要的人,你是不是很多个时刻真的相信,学历真的不重要! 自媒体的兴起,很多在

深入浅出一致性Hash原理

深入浅出一致性Hash原理 一、前言 在解决分布式系统中负载均衡的问题时候可以使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上,这样每台服务器固定处理一部分请求(并维护这些请求的信息),起到负载均衡的作用。 但是普通的余数hash(hash(比如用户id)%服务器机器数)算法伸缩性很差,当新增或者下线服务器机器时候,用户id与服务器的映射关系会大量失效。一致性ha

扣丁学堂大数据开发之Hive基础知识精华讲解

  底层存储用到的是HDFS分布式存储系统。它的优点:1.简单易上手:提供了类SQL查询语言HQL;2.可扩展:为超大数据集设计了计算/扩展能力(MR作为计算引擎,HDFS作为存储系统);3.提供统一的元数据管理;4.Hive的HQL表达能力有限;2.SORTBY,其只会在每个reducer中对数据进行排序,也就是执行一个局部排序过程,生产中可以和DISTRIBUTEBY一起用,实现分区并排序。

扣丁学堂大数据培训课程之Hadoop技术优缺点详解

扣丁学堂大数据培训课程之Hadoop技术优缺点详解   今天扣丁学堂大数据培训给大家介绍一下关于Hadoop技术的优缺点,目前我们正被数据包围,全球43亿部电话、20亿位互联网用户每秒都在不断地产生大量数据,人们发送短信给朋友、上传视频、用手机拍照、更新社交网站的信息、转发微博、点击广告等,使得机器产生和保留了越来越多的数据。数据的指数级增长对处于市场