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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-5 超参数
通过前面的小节，我们知道了kNN算法中k这个参数值，在sklearn中k这个值被封装成了k_neighbors参数。在前面我们随机的指定参数k的值，究竟k的值为多少的时候，模型才是最好的呢？这就涉及到了机器学习领域非常重要的问题~超参数问题。
74630发布于 2019-11-13 - 来自专栏Hank’s Blog
4-5 R语言函数 split
#split根据因子或因子列表将 向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #split(参数):split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.81746169 -1.09859969 -1.78134612 -1.94262725 0.99760581 [7] 0.37793960 0.05258653 0.38525197 0.46051864 -0.
87340发布于 2020-09-16 - 来自专栏大前端_Web
javascript高级程序设计(4-5)章笔记
版权声明：本文为吴孔云博客原创文章，转载请注明出处并带上链接，谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/51234909
68440发布于 2018-09-27 - 来自专栏运维之路
【每日一思】2022年第4-5周
一直认为理想情况下的数据运营方法应该基于“贴源层数据-》指标（至少到带有主题的流水）-》洞察-》决策-》执行”的路线，这样才能减少返工的重复性工作量。
25920编辑于 2022-03-07 - 来自专栏iOS面试
iOS 面试策略之算法基础4-5节
前面介绍了数组、字典、字符串、链表、栈、队列的处理和应用方法。本节将会探讨平常相对很少用到、面试中却是老面孔的数据结构：二叉树。本节主要包括以下内容：
1.1K60发布于 2021-04-20 - 来自专栏NetCore 从壹开始
4-5 安装并迁移数据库：mysql
docker volume create volume_name命令新建一个数据卷
81520编辑于 2023-01-09 - 来自专栏AI SPPECH
IO竞赛2025年题目解析：基础级难度（4-5）
2025年的IO竞赛基础级（难度系数4-5）题目开始涉及更多的数据结构和算法思想，对选手的编程能力和逻辑思维提出了更高的要求。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 提高(6-8) → 竞赛(9-10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 4-5 数据结构、算法应用 栈、队列、树、图的基础应用 掌握基础数据结构的使用和简单算法的实现 ） ├── 第四章：基础级题目解题技巧总结 └── 第五章：从基础到提高的学习建议 第一章：2025年IO竞赛基础级题目概述 根据2025年NOI修订版大纲，基础级（CSP-J提高）的知识点难度系数为4-
30510编辑于 2025-11-13 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【综述专栏】知识图谱综述
为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
1.4K40发布于 2020-12-31 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南4-5
小程序经常需要向服务器传递数据或者从服务器拉取数据，这个时候可以使用wx.request这个API，在本章节会重点讨论wx.request的使用和注意事项。
54210编辑于 2025-08-25 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【综述专栏】少样本学习综述
为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
90721发布于 2021-07-28 - 来自专栏程序媛驿站
综述 | 知识图谱技术综述（下）
题目：知识图谱技术综述 作者：徐增林，盛泳潘，贺丽荣，王雅芳 摘 要 知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值 该文在全面阐述知识图谱定义、架构的基础上，综述知识图谱中的知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理四大核心技术的研究进展以及一些典型应用。该文还将评论当前研究存在的挑战。 知识图谱构建技术综述[J]. 计 算机研究与发展, 2016, 53(3): 582-600. LIU Qiao, LI yang, YANG Duan-hong, et al. 命名实体识别研究进展综述[J]. 现代图 书情报技术, 2010(6): 42-47. SUN Zhen, WANG Hui-lin.
1.6K41编辑于 2022-04-11 - 来自专栏深度学习自然语言处理
综述 | 最新视觉-语言预训练综述
据我们所知，这是VLP 领域的第一个综述。我们希望这个综述能够为 VLP 领域的未来研究提供启示。 02 介绍让机器以类似于人类的方式做出反应一直是人工智能研究人员的不懈目标。 据我们所知，这是VLP领域的第一篇综述。我们希望我们的综述能够帮助研究人员更好地了解这一领域，并激发他们设计出更好的模型。 SOTA VLP models基于上述VLP模型的5大方面，我们对近几年的VLP模型进行了汇总整理： 更多细节描述详见论文 Section 7. 09 总结和新前沿在本文中，我们提供了第一个 VLP 综述 我们希望我们的综述能够帮助研究人员更好地了解 VLP，并激发新的工作来推动这一领域的发展。未来，在现有工作的基础上，VLP可以从以下几个方面进一步发展：1.
1.6K40编辑于 2022-03-04 - 来自专栏AI小白入门
【综述】卷积神经网络（CNN）综述
卷积神经网络研究综述[J]. 计算机学报, 2017, 40(6): 1229-1251. [7] Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E.
7.8K41发布于 2020-02-20 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 js-sdk微信分享时，动态url的设置 基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ css-移动端h5在iphonex的适配 vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。附源码 使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 vue中，mode为history时，build打包后页面空白
71930发布于 2018-06-25 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【综述专栏】图神经网络综述
为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。 文献[12]在关系归纳偏置和深度学习的研究基础上，提出了面向关系推理的图网络概念并进行了综述，但未对不同图网络技术进行分类和对比。 文献[13]从半监督、无监督方法的角度对图结构上的深度学习进行了综述，但缺少相近的分类和应用的讨论。文献[14]主要从传播规则、网络结构等角度分析了图神经网络的不同模型以及应用。 本文针对图神经网络，分析对比了六种图神经网络方法的优劣，首次对处理异构图数据的图神经网络技术进行了讨论和研究，综述了五类图神经网络的研究领域，并对未来的发展方向进行了展望。 07 结束语 本文以综述和探索的角度梳理了图神经网络的发展历程，从图数据的结构对图结构进行了分类介绍，同时从信息聚合方法的不同，深入剖析了六种等不同图神经网络的差异和优劣。
1.2K40发布于 2021-03-17 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【综述专栏】动态数据驱动仿真综述
的思想孕育的一系列仿真范式，并辨析了它们之间的联系和区别；详细介绍了基于粒子滤波的数据同化方法和identical-twin仿真实验方法；从应用场景、模型和数据、数据同化算法、与新技术的融合等四个维度综述了动态数据驱动仿真的研究现状
46810编辑于 2024-05-22 - 来自专栏有三AI
【技术综述】人脸颜值研究综述
今天带来一篇人脸识别中的颜值打分技术，所谓“颜值”，基于什么标准来评判高低呢？既然是个“数值”，那到底能不能“测量”一下？
2.8K32发布于 2019-07-25 - 来自专栏深度学习自然语言处理
综述 | 知识图谱技术综述（上）
来自：程序媛驿站 题目：知识图谱技术综述 作者：徐增林，盛泳潘，贺丽荣，王雅芳 摘 要 知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智能搜索、智能问答 该文在全面阐述知识图谱定义、架构的基础上，综述知识图谱中的知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理四大核心技术的研究进展以及一些典型应用。该文还将评论当前研究存在的挑战。
3.2K21发布于 2019-12-27 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【综述专栏】排序学习（Learning to rank）综述
为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。 “综述专栏”历史文章 零样本文本分类探秘 重磅发布 | 图像图形学发展年度报告（中国图象图形学报第6期综述专刊） 域适应(UDA)和半监督(SSL)的恩怨情仇 Meta Learning — Introduction to meta-learning 网络模型加速——轻量化网络 关于GNN的几个疑问的思考 图卷积神经网络(GCN)速览 从零到一：生成对抗网络GAN完全掌握 目标检测综述整理 Bert向量表示不能直接用于相似度问题的分析
5.3K40发布于 2021-07-05 - 来自专栏NLP算法工程师之路
QA综述
(2018年12月3日补充：第二篇不是论文，应该是斯坦福写的一个类似教程之类的东西，但是写的太像论文了(ˇˍˇ)，我都搞混了 )
1.1K20发布于 2019-12-18
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