我们描述了最近提出的随机加权平均(SWA)技术，以及它在 torchcontrib中的新实现。

如何测试数据报表系统？

让一起来品味一下这个神秘社区的数据。

深度学习为何如此成功呢？

制作数据可视化界面的6大误区，你中枪了吗？

一、背景与目标 系统数据分散，大量数据散落在excel表格中； 部分环节脱离系统，系统数据滞后； 部分业务环节、部分部门没有系统支持，数据多靠excel、邮箱传递； 经营分析数据反应业务运营情况不真实。 通过数字化运营BI系统的建立，保证数据的统一性，增加部门之间的数据共享，减少部门之间因数据不一致的沟通。支持经营分析与决策，推动业务运作，保证各个业务环节的…

跨领域深度学习模型一直是近几年推荐系统主要研究方向之一， 本文探讨一种个人客户画像构建的新思路， 并讨论对应的基于个人行为事件的跨领域统一推荐模型。

以汽车行业为载体，通过对具体业务需求的理解与梳理，转化为数据分析问题，进行数据建模，将输出的结果应用到业务中，对业务提供支持（建议，预测，判断等等）。

推荐系统是近些年非常火的技术，不管是电商类软件还是新闻类app，都号称有精准的推荐系统能给你推送你最感兴趣的内容。

利用机器学习方法来理解和利用文本，从最简单的到state-of-the-art，由浅入深，循序渐进。

聚类分析是没有给定划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法，是一种非监督的学习算法。

用这个工具可以高效的构建机器学习工作流程。一起来了解一下这个工具吧。

数据库的管理是一个非常专业的事情，对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成，但是开发人员也经常与数据库打交道，即使是简单的增删改查也是有很多窍门，这里，一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度： 很明显，不同的类型存储的长度有很大区别的，对查询的效率有影响，字段长度对索引的影响是很大的。 字符串字段长度都差不…

依靠用户数据创建用户画像在当前热议大数据的时代越来越受到重视。

本文从深度学习基础、卷积网络和循环网络三个方面介绍该笔记。

作者：唐洁 最近利用闲暇时间，又重新研读了一下Storm。认真对比了一下Hadoop，前者更擅长的是，实时流式数据处理，后者更擅长的是基于HDFS，通过MapReduce方式的离线数据分析计算。对于Hadoop，本身不擅长实时的数据分析处理。两者的共同点都是分布式架构，而且都类似有主/从关系的概念。 本文我不会具体阐述Storm集群和Zookeeper集群如…

从海量的公交卡出行记录中识别出小偷，是不是令人脑洞大开的想法？

翻译：陈丹 校对：车前子来自：微信公众号 数据派THU 本文是一个教授如何优化神经网络模型的基础教程，提供了具体的实战代码供读者学习和实践。 深度学习的神经网络是采用随机梯度下降优化算法对训练数据进行拟合。 利用误差反向传播算法对模型的权值进行更新。优化和权值更新算法的组合是经过仔细挑选的，是目前已知的最有效的拟合神经网络的方法。 然而，也可以使用交替优化算…

一名数据人如果连埋点和指标模棱两可，则根基不稳，随口一反问都可能成为定时炸弹，坍塌整个分析过程。

文本挖掘（在文本数据库也称文本数据挖掘或者知识发现）是从大量无结构的数据中提炼出模式（也就是有用的信息和知识）的半自动化处理过程。