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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。
76630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.
93440发布于 2020-09-16 从AI原生看AI转型：企业和个人的必选项｜AI转型访谈录
《AI转型访谈录》是由腾讯研究院发起的一个开放研究项目，希望在人工智能加速推进产业和社会转型的背景下，发现和识别那些已经站在变革前沿的企业和个人，通过100个先锋实践访谈，记录他们推进AI转型的深度思考与实践经验 ，为更多组织提供可借鉴的AI转型路径参考。 曾为150多家世界500强客户提供过数字化转型咨询服务。什么是AI Native？人均产值1000万美金是AI原生企业的门槛？ 给企业推进AI转型的建议袁晓辉：没错，所以还是要回到人的本质问题上。如果最后让你给企业做AI原生转型提些建议，除了刚才提到的全员要有意识、提供充分的资源和工具、先尝试做起来，还有其他建议吗？ 现在我觉得企业如果想做AI原生转型，应该先关注个人和小团队层面。不要想着一下子让整个大组织实现AI转型，因为变化可能非常快。
81920编辑于 2025-04-25- 来自专栏大数据文摘
吴恩达发布《AI转型指南》：喊话CEO们，AI转型分五步
就在刚刚，他在自己的Medium专栏上po出了一份公开信，正式宣告了这份名为《人工智能转型指南（AI Transformation Playbook）》（下称《指南》）的发布。 因为这些小项目无法适用于整个公司层面的转型。 在人工智能时代，对于许多公司来说一个关键点将是组建一支能够帮助整个公司的中心化AI团队。 课程设置： 掌握人工智能的基本项目方向，包括基本技术，数据以及AI能做什么和不能做什么。 了解基本AI算法 。 基本了解AI项目的工作流程，AI团队中的角色和职责，以及AI团队的管理。 我在Landing.AI的团队致力于帮助合作伙伴进行AI转型，我将继续分享更多的最佳实践。 AI转型项目可能需要2-3年的时间，但你应该期望在12个月内就能看到初步成效。 通过投资AI转型，你将持续领先于你的竞争对手。
48520发布于 2018-12-26 - 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
75240发布于 2018-09-27 - 来自专栏AI派
吴恩达发布《AI转型指南》：喊话CEO们，AI转型分五步
就在刚刚，他在自己的Medium专栏上po出了一份公开信，正式宣告了这份名为《人工智能转型指南（AI Transformation Playbook）》（下称《指南》）的发布。 因为这些小项目无法适用于整个公司层面的转型。 在人工智能时代，对于许多公司来说一个关键点将是组建一支能够帮助整个公司的中心化AI团队。 课程设置： 掌握人工智能的基本项目方向，包括基本技术，数据以及AI能做什么和不能做什么。 了解基本AI算法 。 基本了解AI项目的工作流程，AI团队中的角色和职责，以及AI团队的管理。 我在Landing.AI的团队致力于帮助合作伙伴进行AI转型，我将继续分享更多的最佳实践。 AI转型项目可能需要2-3年的时间，但你应该期望在12个月内就能看到初步成效。 通过投资AI转型，你将持续领先于你的竞争对手。
43830发布于 2018-12-27 - 来自专栏AI研习社
开发者 AI 转型指南
您还可以学习其他语言，如 C++/R/Java，但对我个人而言，Python 是 AI 和数据科学最合适的工具。想知道为什么吗？ Choosing the Best Tool for AI, ML & Data Science（https://medium.com/datadriveninvestor/python-vs-r-choosing-the-best-tool-for-ai-ml-data-science Via：https://towardsdatascience.com/how-to-get-started-as-a-developer-in-ai-9116a2326d5f
61110发布于 2019-08-20 - 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。
28520编辑于 2022-03-07 - 来自专栏啄木鸟软件测试
团队转型：AI安全测试实战指南
这背后暴露出一个关键断层：传统软件测试团队正站在AI安全测试的‘能力悬崖’边缘——懂测试，不懂模型；懂AI，不擅验证；懂开发，难建防线。 这不是工具替代问题，而是团队认知、流程与能力的系统性转型。 本文基于啄木鸟软件测试团队为三家金融、医疗与智能驾驶客户落地的AI安全测试实践，拆解一条可复用、可度量、可进化的转型路径。 四、从合规驱动到价值驱动：让安全测试产生业务ROI 最可持续的转型，是让安全能力直接贡献于商业目标。 结语：转型不是更换工具，而是重写团队的‘认知操作系统’ AI安全测试的挑战，从来不在技术复杂度，而在组织惯性。当测试工程师开始追问‘这个softmax温度值为何设为0.7？’ ，当开发人员主动提交模型置信度分布图供测试分析，当CTO在OKR中为‘AI鲁棒性提升20%’单独设项——转型才真正发生。
31310编辑于 2026-03-31 - 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
88420编辑于 2023-01-09 - 来自专栏云云众生s
拥抱AI的转型：从软件开发者转型为构建者
AI时代，开发者转型构建者！拥抱AI并非取代，而是赋能。聚焦系统设计、架构和用户体验，掌握基础，优先测试验证，有目的地利用AI。无代码/低代码平台助力非技术人员创新。 拥抱AI、API，构建Cloud Native应用，提升生产力，实现DevOps转型！ 在过去的二十年里，我几乎见证了 AI 演变的每一个阶段 —— 从遗传算法到神经网络、深度学习、预测性 AI 和生成式 AI。 然而，我从未相信 AI 会让所有工作岗位都变得过时，包括软件开发者的工作。 这个观点来自于一位向世界推出了 AI 驱动的服务和体验的人。 而在于 AI 使他们能够做得更多、更快，并产生更重大的影响。 AI：软件开发中的力量倍增器 就像一种新的编码语言一样，AI 正在被证明是开发者的一种强大的力量倍增器，但不是替代品。
25700编辑于 2025-03-16 - 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-
36110编辑于 2025-11-13 - 来自专栏人工智能头条
AI生态赋能2018论坛来袭！转型AI看这里！
AI热潮来了，企业要转型，程序员要转型。 但是，人人都说转型难。 企业由于缺乏经验和产品落地的能力，即使招揽到了人才，也很难有所作为。 算法红利期，学术界的大牛都被各大巨头企业用诱人的薪资招致麾下。 但其实，AI产业的发展，不能仅仅依托高精人才。应用开发者、数据工程师、AI产品经理、后台运维人员等同样可以在AI大浪中发挥自己的价值。 进入2018，AI行业从最初的野蛮生长阶段迈入工程技术红利期，距离AI行业的真正爆发还有几年时间，企业成功转型尚有机会。但是，在行业大环境下，企业如何转型AI？程序员怎样转型AI，以弥补业务短板？ 为此，2018年1月16日，CSDN联合多家AI生态圈企业，在北京蔓兰酒店举办“AI生态赋能2018论坛暨CSDN AI新战略发布会”，届时AI领域知名企业、权威专家、技术精英齐聚，全方位多视角共话AI 为了进一步助力企业智能化升级，帮助IT工程师找到自己的进阶之路，CSDN还将重磅推出《AI行业应用路线图》和《AI技术人才成长路线图》，为企业和IT工程师提供切实可行的转型路径。
48241发布于 2018-06-05 这 7 类企业 AI 转型项目，根本不该用 AI
一、先讲清楚一件事：AI转型≠把系统换成模型在拆反模式之前，必须先把"边界"立起来。否则讨论"哪些不适合AI"会变成无穷无尽的争论。 下面这张图把企业AI转型立项前的"决策漏斗"画了出来，你可以直接拿去和业务方对齐：这张图的本质是告诉你：在企业AI转型里，"不立项"也是一种交付。把不该做的事挡在门外，比把模型训得更准更值钱。 必须先定的三件事在企业AI转型里，评估体系比模型本身更重要。 结语：在企业AI转型里，"敢说不"才是真本事写到这里，回到最开始那句话：AI不是越用越值钱，而是用错越烧越快。企业AI转型的真正难点，不在技术，不在算力，而在判断力。 也许是时候停下来，重新规划路径——比起继续烧钱，及时调头才是真正的"AI转型成功"。
35010编辑于 2026-05-23- 来自专栏高速公路那点事儿
数字化转型 | 河北高速数字化转型升级中的AI应用介绍
再点击右上角的“···”，选择设为星标 研究大模型技术在交通综合感知及业务运营协同中的创新应用，在现阶段智慧业务系统基础上完成智能化水平提升，面向日常运营、应急处置、协同调度、决策分析、出行服务等场景，构建高速AI ，在长尾应用场景相比传统AI有更好效果。 ---END--- 大家都在看： 人工智能 | 基于高速公路场景，物理AI可以引导新产品突破？ 人工智能 | 《AI赋能下面向车路协同的智能道路》的学习，感知、定位与引导 数字化转型 | 智能感知设备+大模型数字底座+AI数智人=智慧高速AI数智人平台(大厂方案) 数字化转型 | 大屏可视化是高速公路信息化系统的重点吗 看看AI生成的... 从情报板到“AI指挥者”，交通智能体如何改变高速出行的服务形态？ 点击下方卡片，可以快速关注： 感谢关注、转发、在看、点赞！
29810编辑于 2026-03-02 - 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。
72610编辑于 2025-08-25 决策AI重构零售人货场：中顺洁柔全渠道业绩跃升与供应链降本实战
突破数字化转型的高失败率陷阱与全渠道实体管理瓶颈 当前实体零售企业面临新兴电商平台分流、原材料成本波动及人力资本攀升等多重压力。 据麦肯锡与IDC数据显示，传统企业数字化转型的失败率长期徘徊在 70%到80% 之间，仅有 20% 的企业能取得成功。 物流路由判定低效： 面向 6个工厂仓与17个电商仓 的多仓发货场景，由于存在多物流商合作且同线路价格不一、多SKU组合同票订单的情况，传统依赖人工判定的发货流水（日均4-5万包裹）不仅耗费大量运维成本， 履约系统抗压能力与人效提升： 自动化决策彻底释放了人工调度压力，系统不仅能从容应对日均4-5万的发货流水，更成功支撑了峰值高达 28万包裹/天 的极端单量考验，大幅降低了Ops Cost（运维成本）。 “改变这个时代的不是AI，是驾驭AI的人。再好的系统和流程，缺乏可以高效使用的人，就像歼-20飞机遇到了普通人，起飞都困难。数字化重点是转型和变革管理，业务增长是数字化的唯一目的。”
12010编辑于 2026-05-30- 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
75230发布于 2018-06-25 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
传统程序员转型AI做错了吗？
▌机器学习是你必经之路 入门 AI，机器学习是必须要学习的，可以这么说：机器学习是人工智能的基石和精髓。只有学好了机器学习算法原理和思想，你才算真正的入门人工智能。 虽然目前 AI 领域发展火热，商汤科技 B 轮融资 4.1 亿美元。但是这场革命是机遇，真的适合你吗？实践证明，并不是所有人都适合转行 AI。 对于这一类 猿友 ，我觉得你转行也行，但是你一定要走应用化的 AI 道路。 如果你数学很好，但是编程薄弱。恭喜你，你具备了转行 AI 的先天优势。 对于这类 猿友，我觉得你可以转行 AI，但是你得努力把编程水平提上来。 如果你数学很牛，曾经与菲尔兹奖擦肩而过，曾经给 Apache 顶级项目贡献 N 万行核心代码。 恭喜你，AI 领域需要的就是你，你就是未来的 Hinton，吴恩达……
68640发布于 2018-09-28
腾讯云开发者
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