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Scrum与OKR融合实践经验分享
很多软件公司的研发团队都喜欢用Scrum管理研发流程，Scrum是一个诞生于20世纪90年代的敏捷方法论，CORNERSTONE内部也一直在使用这一方法。相较于瀑布式开发的其他传统方法，Scrum最大...- 1年前
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利用机器学习在15分钟内破解验证码
验证码的设计是为了防止计算机自动填写表格，验证你是一个真实的“人”。但随着深度学习和计算机视觉的兴起，现在他们往往容易被击败。我一直在读一本由AdrianRosebrock所写的书《DeepLearn...- 1年前
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scrapy+selenium爬取懒加载网页
最近在学习上产品需要频繁到各大电商平台获取图片素材，有时一个产品主图+详情图有几十张，整个过程非常耗费时间，作为一个有追求的程序员，能偷懒的那就一定要偷懒，一张一张下载效率太低，保存网页又会下载很多无用的图片，所以想到了用爬虫去定向抓取，有了需求...- 1年前
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1、学习并掌握一些数学知识高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模...
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集成学习原理总结
前言集成学习(ensemblelearning)是现在非常火爆的机器学习方法。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可...- 1年前
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这是一个基于Python的科学计算软件包，针对两组受众群体：替代NumPy以使用GPU的功能提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台入门张量张量类似于NumPy的ndarrays，此外，张量还可以在GP...
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语音识别技术原理详解
语音识别技术原理在本质上就是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元，包括了两方面的含义：其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字；其二是对口述语言中所包含的要求或询问加以理解...- 1年前
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BAM 双向联想记忆神经网络
神经网络的联想记忆功能可以分为两种，一是自联想记忆，另一种是异联想记忆。①自联想记忆（Associativememory）：假定有m个样本矢量X(i)，其中i=0,1,2,3...m-1.若网络输入X...- 1年前
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人们用很多东西来比喻准备面试的过程。有人说这像准备一场战争，也有人说像邀请某人出去约会，还有人说像在高尔夫大师赛上打进最后一个洞。准备面试是一个令人兴奋，又或者是令人恐惧的过程。准备一场机器学习工程师...
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我们经常看到这几个热词：人工智能（ArtificialIntelligence）、机器学习（MachineLearning）和深度学习(DeepLearning)，但是它们之间究竟有什么区别和联系呢？...
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最大似然估计（Maximumlikelihoodestimation,简称MLE）和最大后验概率估计（Maximumaposterioriestimation,简称MAP）是很常用的两种参数估计方法，...
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本文从定位、框架使用、分布式构成三个方面比较了TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle三个框架。从深度学习开始流行，到深度学习框架的迭代，到各类实际应用的出现，不过短短几年时间。Te...
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Julia 语言 1.0.0 版正式发布
备受期待的Julia语言的1.0版本积累了富有野心的程序员们的十年心血。在JuliaCon2018发布会上，Julia社区正式将该版本设置为1.0.0。Julia项目起初是因为这些强烈的需求而公开发起...- 1年前
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机器学习中的熵、条件熵、相对熵、交叉熵
目录信息熵条件熵相对熵交叉熵总结一、信息熵(informationentropy)熵(entropy)这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香...- 1年前
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深度强化学习：基于像素的Pong游戏
这是一个迟来的强化学习（ReinforcementLearning，RL）的博客帖子。RL很热！您可能已经注意到，计算机现在可以自动（从游戏原始像素中）学习玩ATARI游戏，他们还在围棋比赛中击败了世...- 1年前
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蒙特卡罗树搜索之初学者指南
蒙特卡罗树搜索由RémiCoulom于2006年作为CrazyStone的一个组成部分引入，令人印象深刻的是其出色的引擎的能力，同时也是AlphaGo/Zero的核心组件。蒙特卡罗树搜索主要目的是：给...- 1年前
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马尔可夫网络 (Markov Networks)——概率图模型
今天我们把注意力放到无向图模型，以及马尔可夫网络(MarkovNetworks)。事实上之所以叫做无向图模型，只是因为概率图中的边可以是双向的：在这里，就是所有可能性值的求和：唯一与马尔可夫网络不同的...- 1年前
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我们已经讨论过很多有关手机AI的问题。半年过去，我们很高兴看到越来越多的厂商和开发者加入这个大命题，越来越多的消费者开始关注AI。同时，移动AI的相关平台、解决方案和黑科技也在开枝散叶。智能手机的历史...
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NLP预训练模型-百度ERNIE2.0的效果到底有多好【附用户点评】
ERNIE是百度自研的持续学习语义理解框架，该框架支持增量引入词汇（lexical）、语法（syntactic）、语义（semantic）等3个层次的自定义预训练任务，能够全面捕捉训练语料中的词法、语...- 1年前
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n-gram文法中数据稀疏问题解决方案之Good-Turing平滑
统计语言模型中，N元语法模型不可避免的一个问题，就是数据稀疏，其原因是大规模语料统计与有限语料的矛盾。根据Zipf法则，我们能够推测知零概率问题不可避免。数据稀疏问题的解决办法就是进行平滑处理。平滑处...- 1年前
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