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三门问题
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三门问题，是由美国电视节目《Let's Make a Deal》引发的一个经典概率问题。这题在一些面试的时候会经常被问到，这里详细介绍一下。
用户3578099
2024-09-12
182
0
什么是涌现
机器人
系统
神经网络
人工智能
“涌现”是一种复杂系统中的现象，指的是当系统由许多简单部分相互作用时，会自发地产生出全局性的特性或行为，这些特性或行为无法直接从个体部分的性质推导出来。涌现现象通常出现在多层次复杂系统中，比如生物体、生态系统、市场经济和神经网络。
用户3578099
2024-09-11
266
0
掌握ChatGPT提示框架：提升交互效果的五大方法
chatgpt
博客
行业
解决方案
框架
在使用ChatGPT时，构建有效的提示（Prompt）对于获得准确且有用的响应至关重要。本指南将介绍几种常见的提示框架，帮助你充分利用ChatGPT的功能，提升互动效果。
用户3578099
2024-09-10
151
0
基于Keras的序列异常检测自编码器
重构
字符串
keras
数据
异常
在处理长字符串序列列表，如氨基酸结构、产品序列号或用户UID时，创建一个验证流程来检测序列中的异常是一项挑战，尤其是当我们不确定序列的正确格式或结构时。异常可能是由于错误或故意为之而遵循稍微不同或不寻常的格式的字符串，或者是一个极其罕见的字符串。
用户3578099
2024-09-10
173
0
2024年身份验证技术应用10大关键趋势
数据
系统
身份验证
企业
登录
在当今的数字化世界，身份验证已成为企业网络安全的核心，确保只有授权的用户或实体才能访问敏感信息和系统。近年来，随着无密码身份验证、多因素身份验证以及社交媒体授权登录等技术的快速发展，传统的身份验证方式正在发生翻天覆地的变化。这些新兴技术不仅提升了安全性，还为企业的数字化转型提供了更大的灵活性和稳定性。在数字化浪潮席卷全球的今天，身份验证技术已经成为企业安全的“守门人”。无论是无密码登录的便利，还是多因素验证的安全，都在不断颠覆我们的传统观念。如果你想知道在2024年，身份验证技术会有哪些新趋势，如何更好地保护你的数字资产，那么这篇文章绝对不容错过。让我们一起探讨未来的身份验证技术，了解它们将如何为企业带来更高的安全性和更佳的用户体验。
用户3578099
2024-09-10
295
0
深入探索：使用Scikit-learn进行新颖性与异常值检测技术
量化
模型
数据
算法
异常
在数据分析和机器学习中，区分数据中的正常观察值和异常观察值是一项重要任务。这种区分通常用于数据清洗和异常检测，以提高模型的准确性和鲁棒性。
用户3578099
2024-08-27
375
0
信贷风险控制的关键：模型生命周期管理的实践指南
模型
生命周期
实践
数据
管理
信贷业务模型的主要业务目标包含风险控制和客户运营，对应的模型为风险控制模型和客户分层模型。这两大类模型贯穿于信贷业务的整个生命周期。
用户3578099
2024-08-27
400
0
风控领域特征工程
编码
模型
数据
异常
特征工程
在金融行业，风险控制（风控）是核心环节，它关乎资产安全、合规性以及机构的长期稳健发展。随着大数据时代的到来，金融机构面临着前所未有的数据量和复杂性。在这样的背景下，风控领域特征工程应运而生，成为连接原始数据与精准风险评估的桥梁。
用户3578099
2024-08-20
444
0
向量嵌入入门：为开发者准备的机器学习技术
机器学习
开发者
模型
入门
数据
可能你还未意识到，但向量嵌入已经渗透到我们生活的方方面面。它们是众多机器学习和深度学习算法的基石，广泛应用于从搜索引擎到人工智能助手等各类应用中。如果计划在这一领域构建自己的应用程序，向量嵌入几乎是不可避免会用到的技术。在本文中，我们将探讨向量嵌入的基本概念及其应用方式。
用户3578099
2024-08-19
361
0
【技术跃迁实战】如何在工作中应用这些建议，快速提升专业水平？
实践
系统
程序员
工作
解决方案
作为一名程序员，面对技术日新月异的时代，你或许曾感到力不从心。但是，不必担心，这里有一套专为程序员设计的速成指南，助你迅速提升技术水平，成为技术领域的半个专家。更关键的是，如何将这些建议应用到你的实际工作中，让它们成为你职业发展的助推器。
用户3578099
2024-08-08
227
0
从文本到图像：深度解析向量嵌入在机器学习中的应用
对象
量化
模型
数据
机器学习
向量嵌入是机器学习领域中一项极具吸引力且实用的技术，它为多种应用提供了基础支撑，包括自然语言处理（NLP）、推荐系统和搜索算法。无论是推荐引擎、语音助手还是语言翻译器，这些系统的背后都可能运用了向量嵌入技术。 机器学习算法，与多数软件算法一样，依赖于数字信息进行处理。对于数值数据，通常可以直接使用或将其转换为数值形式，例如将分类数据转换为数字标签，以便于算法处理。
用户3578099
2024-08-05
396
0
复合索引：向量搜索的高级策略
量化
内存
搜索
索引
性能
在向量搜索领域，我们拥有多种索引方法和向量处理技术，它们使我们能够在召回率、响应时间和内存使用之间做出权衡。虽然单独使用特定技术如倒排文件（IVF）、乘积量化（PQ）或分层导航小世界（HNSW）通常能够带来满意的结果，但为了实现最佳性能，我们往往采用复合索引。
用户3578099
2024-07-15
494
0
机器学习中的关键距离度量及其应用
数据
算法
机器学习
函数
模型
在当今的数据驱动世界中，机器学习算法扮演着至关重要的角色，它们在图像分类、面部识别、在线内容审核、零售目录优化和推荐系统等多个领域发挥着重要作用。这些算法的核心在于它们能够识别和利用数据之间的相似性。而实现这一点的关键，就在于选择合适的距离度量。
用户3578099
2024-07-15
191
0
深入解析HNSW：Faiss中的层次化可导航小世界图
路由
内存
搜索
索引
性能
层次化可导航小世界（HNSW）图是向量相似性搜索中表现最佳的索引之一。HNSW 技术以其超级快速的搜索速度和出色的召回率，在近似最近邻（ANN）搜索中表现卓越。尽管 HNSW 是近似最近邻搜索中强大且受欢迎的算法，但理解其工作原理并不容易。
用户3578099
2024-07-15
2.1K
0
乘积量化PQ：将高维向量压缩 97%
压缩
量化
内存
搜索
索引
向量相似性搜索在处理大规模数据集时，往往面临着内存消耗的挑战。例如，即使是一个包含100万个密集向量的小数据集，其索引也可能需要数GB的内存。随着数据集规模的增长，尤其是高维数据，内存使用量会迅速增加，这可能导致内存管理问题。
用户3578099
2024-07-15
459
0
LSH算法：高效相似性搜索的原理与Python实现II
python
数据
搜索
算法
原理
局部敏感哈希（LSH）是一种高效的近似相似性搜索技术，广泛应用于需要处理大规模数据集的场景。在当今数据驱动的世界中，高效的相似性搜索算法对于维持业务运营至关重要，它们是许多顶尖公司技术堆栈的核心。
用户3578099
2024-07-15
389
0
基于RabbitMQ的异步消息传递：发送与消费
函数
连接
异步
rabbitmq
队列
RabbitMQ是一个流行的开源消息代理，用于在分布式系统中实现异步消息传递。它基于Erlang语言编写，具有高可用性和可伸缩性。在本文中，我们将探讨如何在Python中使用RabbitMQ进行消息发送和消费。
用户3578099
2024-07-04
372
0
LSH算法：高效相似性搜索的原理与Python实现
python
集合
搜索
算法
原理
局部敏感哈希（LSH）技术是快速近似最近邻（ANN）搜索中的一个关键方法，广泛应用于实现高效且准确的相似性搜索。这项技术对于许多全球知名的大型科技公司来说是不可或缺的，包括谷歌、Netflix、亚马逊、Spotify和Uber等。
用户3578099
2024-07-04
1.4K
0
高效部署：利用PMML实现机器学习模型的无缝集成
模型
数据
机器学习
开源
部署
预测模型标记语言（PMML） 是一种开放、标准化的语言，用于表示和存储机器学习模型。其主要目的是提供一种跨平台、跨工具的方式来分享和部署预测模型。PMML是由数据挖掘组织（DMG）开发和维护的标准，从最初的版本1.1发展到现在的4.4版本，涵盖了越来越多的模型类型和功能。
用户3578099
2024-07-04
614
0
相似性搜索揭秘：向量嵌入与机器学习应用
机器学习
对象
数据
搜索
效率
在当今数据驱动的世界中，有效地检索和利用信息是一项关键挑战。在数据库、搜索引擎和众多应用程序中，寻找相似数据是一项基本操作。传统数据库中，基于固定数值标准的相似项搜索相对直接，通过查询语言即可实现，如查找特定工资范围内的员工。然而，当面临更复杂的问题，如“库存中哪些商品与用户搜索项相似？”时，挑战便出现了。用户搜索词可能含糊且多变，如“鞋子”、“黑色鞋子”或“Nike AF-1 LV8”。
用户3578099
2024-06-19
196
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