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  • 来自专栏Hank’s Blog

    4-6 R语言函数 排序

    #sort:对向量进行排序;返回排好序的内容 #order:返回排好序的内容的下标/多个排序标准 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8 9 10 > sort(x$v2,decreasing = TRUE) [1] 10 9 8 7 6 > order(x$v2) [1] 4 2 5 3 1 > x[order(x$v2),] v1 v

    38140发布于 2020-09-16
  • 来自专栏yuyy.info技术专栏

    《代码整洁之道》笔记(4-6章节)

    个人认为注释还是要写,算是对代码的中文翻译,因为我们的英语水平,命名习惯各不相同。

    30710编辑于 2022-06-28
  • 来自专栏量子位

    支持移动GPU、推断速度提升4-6

    TensorFlow用于移动设备的框架TensorFlow Lite发布重大更新,支持开发者使用手机等移动设备的GPU来提高模型推断速度。

    1.1K30发布于 2019-04-24
  • 来自专栏人人都是极客

    支持移动GPU、推断速度提升4-6

    虽然移动设备的处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少的加速途径,比如将机器学习模型转换成定点模型,但总是会在模型的性能或精度上做出让步。

    1.7K20发布于 2019-03-15
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数

    本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn网格搜索寻找最好的超参数以及kNN计算两个数据点距离的其他距离定义。

    80200发布于 2019-11-13
  • 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶

    15非监督学习异常检测4-6构建与评价异常检测系统

    Note 对于异常检测问题而言,样本数据集往往是倾斜的,即 标记为 1 异常的数据往往很少,而标记为 0 即正常的数据往往很多 此时使用准确率等方法来进行判断一个模型的好坏往往是不合适的,所以通过 查准率和查全率以及 F1 分数能够很好的分析和判断这个问题

    1.8K11发布于 2020-08-14
  • 来自专栏desperate633

    4-6课 数据的过滤where子句操作符使用通配符进行过滤

    实际查询中,通常不会检索所有行,需要对数据进行筛选过滤,选出符合我们需要条件的数据。

    1.9K10发布于 2018-08-22
  • 来自专栏yuyy.info技术专栏

    《Go语言精进之路:从新手到高手的编程思想、方法和技巧1》4-6章笔记

    醍醐灌顶到没有,别扭确实存在。当然这需要一段时间来适应,说下这段时间最难接受的点吧。 1、文件的单一职责做不好,一个文件里有多个结构体,想知道某个结构体有哪些方法,需要借助IDE 2、命名使用单字母,特定场景能理解,例如循环里的i,遍历map的k,v,但是很多单字母不是这种常见场景里的。代码整洁之道里说命名要见名知意,宁愿用长命名也不用无法表达清楚的短命名,这点go背道而驰。此书里说有时需要短命名加注释,而代码整洁之道里说注释就不应该存在,如果要用注释,说明写的代码无法准确清晰的表达意思。

    1.2K20编辑于 2022-09-21
  • 来自专栏IT技术圈(CSDN)

    浙大版《C语言程序设计(第3版)》题目集 练习4-6 猜数字游戏

    练习4-6 猜数字游戏 猜数字游戏是令游戏机随机产生一个100以内的正整数,用户输入一个数对其进行猜测,需要你编写程序自动对其与随机产生的被猜数进行比较,并提示大了(“Too big”),还是小了(“Too

    1.2K20发布于 2020-09-15
  • 来自专栏IT技术圈(CSDN)

    浙大版《C语言程序设计(第3版)》题目集 习题4-6 水仙花数

    习题4-6 水仙花数 水仙花数是指一个N位正整数(N≥3),它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如:153=13+53+33。 本题要求编写程序,计算所有N位水仙花数。

    91040发布于 2020-09-15
  • 来自专栏cwl_Java

    人工智能-浅谈人工智能

    1 浅谈人工智能 1.1 人工智能的概述 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 ? 1.2 人工智能的应用领域 随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及,人工智能技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。 ? 1.3 基于人工智能的刷脸登录介绍 刷脸登录是基于人工智能、生物识别、3D传感、大数据风控技术,最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。

    3.6K20发布于 2020-02-11
  • 来自专栏产品经理的人工智能学习库

    人工智能、强人工智能、超人工智能

    文章目录 弱人工智能(Weak AI) 弱人工智能也称限制领域人工智能(Narrow AI)或应用型人工智能(Applied AI),指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读: Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强人工智能(Strong AI) 又称通用人工智能(Artificial General Intelligence)或完全人工智能(Full AI),指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 强人工智能具备以下能力: 存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的能力 知识表示的能力,包括常识性知识的表示能力 规划能力 学习能力 使用自然语言进行交流沟通的能力 将上述能力整合起来实现既定目标的能力 ——Stackexchange 超人工智能(Super Intelligence,缩写 ASI) 假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的人类还聪明,那么,由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能

    6.4K20发布于 2019-12-18
  • 来自专栏数据派THU

    人工智能打击人工智能

    来源:AI前线 本文长度为4000字,建议阅读8分钟 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了人工智能上,一场新的军备竞赛开始了:人工智能 vs 人工智能。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了人工智能上,一场新的军备竞赛开始了:人工智能 vs 人工智能。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用人工智能创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的人工智能。 这场人工智能之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 就这样,一场新的军备竞赛开始了:人工智能 vs 人工智能。 Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 ,从手动“刷卡”到用人工智能创建合成身份。

    2.6K30发布于 2020-07-09
  • 来自专栏深度学习与python

    汇总了30余场面试,4-6月Java面经笔记及详解,通用性极强 | 极客时间

    最近感慨面试难的人越来越多了,一方面是市场环境,更重要的一方面是企业对 Java 的人才要求越来越高了。‍ 基本上这样感慨的分为两类人,第一,虽然挂着 3、5 年经验,但肚子里货少,也没啥拿得出手的项目,自己还意识不到问题;第二,自身有技术追求,但欠点儿火候,多练习多吸收知识,锤炼一下问题不大。 拿我自己来说,早几年也是心比天高,觉得自己特了不起,结果往往一面试就发虚,大部分人都经历过这样一个不自知的阶段。 后面见识多了,再主动多跟着大佬学习,薪资就能相对顺利地随着经验积累增多一路涨起来。 之前私圈分享过

    24310编辑于 2023-03-29
  • 来自专栏AI 算法笔记

    漫画人工智能人工智能简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能(AI)相关的故事,你将会学习到: 人工智能的历史 1.2 人工智能的诞生 人工智能是最近才有的吗? 其实人工智能很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究人工智能。 对于人工智能的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像人一样思考的计算机”称为“人工智能”,于是“人工智能”这个词,诞生了! ? 20世纪70年代末成了人工智能的寒冬。 1.2.3 第二次人工智能浪潮 在第一次AI浪潮中,人工智能无法为疾病治疗等人类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 从人工智能诞生到现在的历史,可以整理为下图: ? 当我们介绍人工智能浪潮的时候,总会有人问“第三次人工智能浪潮”会很快结束吗?

    3K20发布于 2019-08-16
  • 来自专栏一心无二用,本人只专注于基础图像算法的实现与优化。

    SSE图像算法优化系列四:图像转置的SSE优化(支持8位、24位、32位),提速4-6

    本文介绍了如何利用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速,以解决图像转置中存在的内存访问瓶颈问题。首先介绍了图像转置的算法和实现过程,然后通过具体示例展示了如何使用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速,最后给出了针对不同CPU架构的优化策略。

    2.5K100发布于 2018-01-03
  • 来自专栏智慧建筑

    人工智能

    接着上面的例子,人工智能的杀手锏说到底还是训练,打标签。同个算法在不同的数据集下表现很可能有差异。比如化妆女性,阿拉伯人,这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。

    2.4K40发布于 2018-12-18
  • 来自专栏人工智能-人工智能

    人工智能

    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 [1] 2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 [2]

    1.8K10发布于 2021-06-11
  • 来自专栏me的随笔

    人工智能

    全书共分为6个章节,6个主题: 人工智能现状 人工智能发展历程 人工智能对人类有威胁吗 人工智能目前的典型应用场景 人工智能带来的创新创业机遇 人工智能时代教育与个人发展 用第一章中提到的Primsa软件 人工智能简史 本章对人工智能的历史作了简单梳理,用书中的一张图片概括就是: ? 人工智能会威胁到人类吗 先科普三个概念: 弱人工智能 也称限制领域人工智能或应用型人工智能,指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能,也是当前人工智能所处的阶段。 强人工智能 又称通用型人工智能或完全人工智能,指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 超人工智能 计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明,那么,由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能

    2.9K30发布于 2018-09-05
  • 来自专栏人工智能

    人工智能

    当自动驾驶汽车穿梭于城市街道,智能语音助手回应着人们的指令,AI医疗系统辅助医生进行诊断,人工智能早已渗透进现代社会的毛细血管。 关于人工智能的定义,《人工智能简史》一书给出了经典诠释:它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴科技。 随着算力成本的持续下降和算法的不断突破,人工智能正迎来新的发展阶段。国际数据公司(IDC)预测,到2026年全球AI市场将突破3000亿美元,复合年增长率超过20%。 从蒸汽机解放人类体力到互联网延伸人类信息获取能力,人工智能正在开启第三次技术革命的序幕。它既是提升社会运行效率的关键工具,也是推动产业升级的核心引擎。 在这个充满变数的时代,理解并合理运用人工智能,将是人类把握未来发展机遇的重要命题。这是一篇关于人工智能的文章,我们先来测试一下发布情况。

    42610编辑于 2025-06-20
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