学习人工神经网络的好资源可以包括以下几种:
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错误信息是我们在线日常生活的一部分。每次服务器故障或没有网络,或忘记在表格中添加一些信息,我们就会收到错误信息。"出错了" 是常见的做尘。但是什么出错了?发生了什么?...而且,最重要的是,我要怎么做才能修复它? 图片 那怎样写才是一个好的提示呢? 在介绍好的提示之前,我们先来看一下什么是不好的错误提示。...例如:你不能获取我的数据?我的凭证被拒绝了? 这些专业术语对用户来说并不重要,他们只想知道什么地方出了问题,如何解决。 Passing the blame: 甩锅:比如「无法连接到三方服务」。...好的错误提示 图片 Say what happened and why: 说明出错的原因:让用户清楚的知道发生错误的原因,可以通过视觉和文字的结合来完成。解释用户为什么会出现这个错误。...即使是技术原因,也要说明是我们的原因,而不是用户操作错误。比如:「由于技术上的原因,暂时无法连接到你的账户」。 Provide reassurance 提供保证:比如「你的修改已被保存到草稿」。
本文是本学期第一篇,聊一聊什么是好的R包。这个问题源于年前一个同学,她在学习R语言,然后拿着一张总结的一些R包的图片问我:还有没有更好的包?当时就把我问蒙了,问她什么是更好的包?...她说是新更新的或者被大家所公认的包。我说你发的图里面的都是啊。。。然后就结束了对话。 ? 就是这张图 其实在她问我之前我从来也没想过什么算是“好”的包。...那么什么是好的R包呢,对于我们这些只需要用R来做生信分析的人来说,如果功力没有那么深厚,看不懂R包的源代码,确实需要找到一些普遍都在使用且坚持更新的包,不仅仅不容易出错,而且网上这些包的学习资料也更多。...其实每个月生信类的杂志都会出很多新的R包的文章,但是大部分都没什么人用。能在网上留下痕迹的都是经过大家检验的。...乱七八糟说了那么多,总结起来有以下几点:想要实现某种功能,需要科学上网,搜索别人之前造好的轮子,你能想到的大概率世界上已经有其他人做到了;多看包和函数的说明文档,里面有很多相关功能的其他函数及包的信息;
但热炒的背后是什么? 什么是平台工程? 平台工程方法补充了 DevOps。该“平台”是一个内部环境,创建为开发人员构建和运行软件(例如应用程序、工具和工作流)的空间,且该环境安全且合规。...这些成本最常见的原因是开发人员为每个项目(甚至项目中的各个测试用例)启动单独的环境。另一个好处是,由于能够自动化在统一平台中工作的操作流程,因此能够大规模工作的可能性增加了。...解决此问题的办法是让组织构建尽可能精简的平台。平台工程团队不应从头开始构建;平台应构建在其他平台之上。...在此模型中,每个组织的平台都是定制构建的,但它位于现有、受支持、可购买的工具之上。通过这种方法,组织可以摆脱构建与购买的两难境地,并专注于微调其平台以满足其组织的需求。 它要成为常态,需要发生什么?...如果没有组织中每位开发人员的全力支持以及高级团队成员的支持,企业将无法成功实施平台工程。 为什么开发人员应该关心? 对于大型软件工程组织来说,拥有庞大而复杂的技术堆栈很容易。
对于什么是好的编程语言,他发表了一篇文章分享了自己的观点。以下是他的全文: 这篇文章改编自我在 Cygni 科技峰会上的一次演讲。...那么程序语言的选择有多重要呢?有没有一种语言可以被认为是完美的? 什么是好的语言?...在学术界,关于什么是一门好语言的话题似乎相当平静,但 Tony Hoare 在 1973 年发表了一个有趣的主题演讲,名为「Hints on Programming Language design」。...我认为这听起来是一个很好的方法,尽管我还想补充一点,编程在某种程度上也应该很有趣。 随后,Tony Hoare 提出了一些好的编程语言应该具备的特性: 最重要的是简单性。...Forth 玩起来很有趣,但没什么用。我记得最清楚的是,几乎没有什么是预先定义的,你在某种程度上定义了你自己的语言。
人工神经网络及其应用 当你阅读这篇文章时,你身体的哪个器官正在考虑它?当然是大脑!但是你知道大脑是如何工作的吗?嗯,它有神经元或神经细胞,它们是大脑和神经系统的主要单位。...现在,你想知道这与人工神经网络有什么关系吗?好吧,人工神经网络是以人脑中的神经元为模型的。让我们详细看看它们是什么以及它们如何学习信息。 人工神经网络 人工神经网络包含称为单元的人工神经元。...这些单元排列在一系列层中,这些层共同构成了系统中的整个人工神经网络。一个层只能有十几个单位或数百万个单位,因为这取决于如何需要复杂的神经网络来学习数据集中的隐藏模式。...突触是将人工神经元中的一层节点连接到下一层节点的权重。链节的强度由重量值决定。 学习:在生物神经元中,学习发生在细胞体核或体细胞核中,细胞核或体细胞核有助于处理冲动。...在人工神经网络中,反向传播是一种用于学习的技术,它根据预测结果和实际结果之间的误差或差异来调整节点之间的权重。
C语言杂谈 什么是好的c/c++程序员? c/c++程序员就应该有c/c++程序员修养 什么是好的c/c++程序员?是不是懂得很多技术细节?还是懂底层编程?还是编程速度比较快?我觉得都不是。...对于一些技术细节来说和底层的技术,只要看帮助,查资料就能找到,对于速度快,只要编得多也就熟能生巧了。 我认为好的c/c++程序员应该有以下几方面的素质: 1、有专研精神,勤学善问、举一反三。...我看过许多程序,没有注释,没有缩进,胡乱命名的变量名,等等,等等,我把这种人统称为没有修养的程序,这种程序员,是在做创造性的工作吗?...有句话叫“字如其人”,我想从程序上也能看出一个程序员的优劣。因为,程序是程序员的作品,作品的好坏关系到程序员的声誉和素质。而“修养”好的程序员一定能做出好的程序和软件。...有个成语叫“独具匠心”,意思是做什么都要做得很专业,很用心,如果你要做一个“匠”,也就是造诣高深的人,那么,从一件很简单的作品上就能看出你有没有“匠”的特性,我觉得做一个程序员不难,但要做一个“程序匠”
关于测试用例的话题,我之前已经写了 12 篇相关文章了 今天想说说「什么是好的测试用例」。...这个话题的争议很多,每个人的理解千差万别,比如我用搜索引擎搜索关键词「什么是好的测试用例」,百度返回 1960 万条结果,Google 返回 574 万条结果。...答复一(百度经验:https://jingyan.baidu.com/article/aa6a2c14ae7ff20d4c19c4b7.html): 1、好的测试用例应该是容易发现软件的错误(或者是能够发现以往还没有发现过的软件错误...); 2、好的测试用例要有重复性; 3、好的测试用例必须清晰地定义一个或者多个期望的结果以及测试通过和失败的标准; 4、好的测试用例是没有冗余; 5、好的测试用例能覆盖更多的测试需求 答复二(百度知道...当然,至于这个用例全集是自动化用例,还是手工用例,还是其他的方式并没有特殊要求,需要的是有这个一个集合,在需要的时候可以用上,并且能保证执行后达到的效果。
人工智能:什么是真实的?什么是炒作?...如果剥离AI洋葱的所有层,机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、神经网络(NN)、人工神经网络、复发神经网络、感知器、乙状结肠神经元、突触、前馈、反向传播在AI的核心,人们看到算法使用简单...机器学习中的“训练”不过是使用给定的数据来找到近似函数中的参数(权重和偏差)。 使用拟人化的术语来描述AI是完全正确的。除了“训练”和“学习”之外,还可以听到“神经网络”。...“神经网络”只是一种计算机编程架构。“神经元”是程序中产生结果的一个步骤。人们还听说“机器在没有明确编程的情况下自动学习和改进经验”,而事实上机器学习只不过是一套计算机程序。算法通过编程实现。...人工智能:什么是真实的?什么是炒作?(15300字) 目录 A人工智能:什么是真实的?什么是炒作?
关于什么是好代码,软件行业烂大街的名词一大堆,什么高内聚、低耦合、可复用、可扩展、健壮性等等(作者【CoderBaby】)。...一匹跑得快(运行速度快),少生病(健壮),可以驮载各类货物(可扩展),容易辨识(容易看懂),病好治(bug好发现),高大英俊的千里汗血马是也 ?...什么是好代码,不好定义,但是关于什么是代码里的"坏味道",比较容易搞清楚。...,同样因为try包起来的代码要有额外开销 不用的资源未及时清理掉,流及时关闭 如IO句柄、数据库连接、网络连接等。...(耗时),一个减少线程的创建和销毁,动态根据请求分配资源,提高资源利用率 多用buffer等缓冲提高输入输出IO效率及FileChannel.transferTo、FileChannel.transferFrom
头条写的是安全,写完有点意犹未尽。想就着话题聊,不过这里又写明了叫机器学习,一咬牙一跺脚,聊一个大一点的话题。 什么是好的技术。 这是个没有标准答案的话题,甚至可能不是一个技术的话题。...操作系统安全也是我的研究内容之一,单从软件工程的角度看,早期的Android有很多一言难尽的地方,而Windows是远要成熟得多。 那为什么现在是Win11原生支持Android,而不是反过来呢?...这个NFL听着像是和稀泥,好像什么也没说,但其实已经说了很多。所以在做机器学习之前,都需要有个EDA的过程,目的就是要清楚了解数据分布。...而且,很多人容易忽略的是:不同的分布情况,分布也是不同的。也就是说,某些数据分布出现的概率要远比其它大的多。 这就是我对什么是好的技术的回答。 最后,说一点安全方面的东西。...如果能,那“什么是好的技术”就很好回答了:符合未来发展方向的技术当然就是好的技术。不过,需要首先回答另一个问题: 业界下一个“爆点”在哪里? 这是个技术问题,又不是个技术问题。
关于什么是好代码,软件行业烂大街的名词一大堆,什么高内聚、低耦合、可复用、可扩展、健壮性等等。...一匹跑得快(运行速度快),少生病(健壮),可以驮载各类货物(可扩展),容易辨识(容易看懂),病好治(bug好发现),高大英俊的千里汗血马是也 坏味道 什么是好代码,不好定义,但是关于什么是代码里的"坏味道...函数名能让人望名知义,看名字就知道函数的功能是啥,以至于几乎不需要多少comments最好 通常DAO层函数的命令规范是:操作+对象+通过+啥,如:updateUserById, insertQuarter...,同样因为try包起来的代码要有额外开销 不用的资源未及时清理掉,流及时关闭 如IO句柄,数据库连接,网络连接等。...(耗时),一个减少线程的创建和销毁,动态根据请求分配资源,提高资源利用率 多用buffer等缓冲提高输入输出IO效率及FileChannel.transferTo、FileChannel.transferFrom
文章作者:途索 阿里巴巴 算法专家 内容来源:《数据分析通识》 导读:什么样的模型是好的模型?相信这是每一个数据分析师和大数据AI算法工程师都曾经默默思考过的问题。...常见的机器学习模型(包括深度学习模型)都是函数模型。 02 如何理解“好”?...例如,在SVM模型中,我们会认为不同分类之间的分类超平面应该距两个分类的支持向量间的距离是相等的并且是最大的。但是为什么?这是因为我们认为两个分类间的间隔就应该如此,这是在“业务”上带入的假设。...此时参与者自我感觉良好,想知道自己身体状态不佳是为什么,表现在哪里。此时,如果模型可解释性不强,就得不到相应的衍生结论。 模型的可解释性同时也可以为接下来业务的提升与改进提供非常有意义的指导与借鉴。...像人工神经网络这样的模型,从结构上很难获得模型的可解释依据,它的可解释性就非常差。这也是制约人工神经网络在结构化数据的业务中被进一步应用的一个很大原因。 03 有万能的模型么?
文章作者:姚凯飞 Club Factory 编辑整理:Hoh Xil 内容来源:作者授权发布 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处 什么是好的推荐系统?...2) 准确的推荐 信息分发维度,推荐就是需要准确,必然是准确的推荐是好推荐的核心要素之一。 3....推荐系统角度 1) 长尾挖掘 挖掘必然是推荐需要去完成的一件事,长尾作为大头的存在,分发过程中需要将把握,或者说长尾挖掘是好的推荐系统需要去完成的任务。...2) 用户不知道什么商品存在 好的推荐系统是既可以根据用户的反馈来推荐,也可以不断帮助用户进行探索,因为用户可能不具有某个领域内的知识,好的推荐系统还需承载帮助用户发现新事物的功能。 4....Who:人物维度,则更多地去考虑用户各类信息特征,比如用户是男是女,是老是少,是新用户还是老用户,平时喜欢买什么品牌,喜欢什么品类的东西,风格如何等等,这些都是在描述这个人,现在这一类技术一般作为用户画像存在
所以最好的方式是让代码自说明,如此,按照代码逻辑,程序员和程序获取到的信息是一致的。...先从答案显然的开始吧,然后一步步深入到不那么好判断的。...这里有一篇文章讲到这种注释为什么不需要的原因,注释应该解释“为什么”,而不是“是什么”,即说明原因而不是说明作用(Why, not what)。...好:注解难懂的补丁性的代码 我对注释也不是总那么苛刻的,比如我就很难找到下面的注释的问题,若你曾看过normalize.css的源码,你一定会注意到它满满的注释,不得不说,真是“极好的”注释。... alert-success - Something good or successful 好的或成功的 alert-info - Something worth noting, but not
图神经网络(GNNs)是许多与图相关的应用的有效机器学习模型。尽管它们在实际应用中取得了成功,但仍有许多研究努力专注于GNNs的理论局限性,即GNNs的表达能力。...https://www.zhuanzhi.ai/paper/5e174f4a5d759b4400de873af9dd91b4 图神经网络表达能力 图神经网络(GNNs)已经成为深度学习领域的一个突出模型...关于GNNs的基础和应用的更多介绍,请参考文献[10]–[12]以获取更多详细信息。 与结构良好的文本和图像相比,图是不规则的。在图上进行机器学习的一个基本假设是,预测的目标应该与图上节点的顺序无关。...作为神经网络的一员,GNNs具有强大的特征嵌入能力。拓扑表示能力是GNNs的独特能力,这使GNNs与其他机器学习模型有所不同。基于这两个组件,我们进一步分析了GNNs表达能力的边界及其影响因素。...一种方法是为GNNs学习直接编码相关的拓扑信息,另一种方法是优化GNNs模型架构,以消除由排列不变聚合函数引起的保持拓扑的障碍。
用公式来概括细节虽然很直观但是并不详细,所以本文将详细解释为什么我说这个公式是正确的。...用括号这样做的原因是期望值是和/积分,所以无论我们对常数总和/积分用括号做什么,也可以对期望值做什么。这就是为什么如果a和b是常数,那么E[aX + b] = aE(X) + b。...更通俗的说法就是就是“如果有两个具有相同偏差的估计器,我们选择方差较小的一个” 还有许多不同的方法可以选择“最佳”估算器。因为“好”的属性包括无偏性、相对效率、一致性、渐近无偏性和渐近效率等等。...MSE 是模型损失函数最流行的(也是普通的)选择,而且它往往是我们学习的第一个损失,所以我们就得到了: MSE = Bias² + Variance 总结 我们已经完成了数学计算,希望这篇文章可以从另外一个角度说明机器学习中的偏差...-方差权衡是关于什么的。
好的网站设计一般都具有以下特点: 第一、好的页面设计肯定是清晰明了的。 好的页面设计,重视的是用户的体验,所以会将产品详细地介绍给用户,让用户能充分认识产品,而不是盲目地将网站的价值灌输给用户。...例如,购买过程,产品的价格设置不清晰,免费的产品,在付款的时候没有自动减少相对应的价钱,造成用户的困惑。 第二、好的网页设计是易于理解的。...如果页面设计得合理,当用户访问网站的时候,根本就不需要花费过多的时间去了解这个网站,就可以知道网站的大概内容是什么,不需要其他指引就知道下一步需要做什么。...所以,好的网站设计,会在每一个功能上给用户一些提示,一步一步指引用户,熟悉网站的操作。 第三、好的页面设计是可以使用户愉快的。...用户在网站上进行操作的时候,要告诉用户为什么会有这个操作,对每一个操作都要理解。然后将每一个操作都要诚实地展示出来,这样用户在操作过程中更加便捷。
说起人工智能,我们总能听到一些其他的关键词,例如:机器学习、深度学习、数据挖掘、数据分析等等。那么到底什么是人工智能?人工智能又与这些词有什么直接或间接的关系呢?...从图片上我们可以发现,就范围而言:人工智能>机器学习>深度学习,并且它们三者也属于包含关系。 看到这,你可能还是不知道,到底什么是人工智能?他和其他的词有什么关系呢?...别急,下面我们来一波官话解释,看看他们到底是个什么东西。 人工智能: 人工智能英文缩写为AI,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。...机器学习: 机器学习是人工智能领域的一个小分支,机器学习最基本的做法是使用算法来解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。...与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同,机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。类似人类在接触过很多事物、经历后获得的“经验”一样。
什么是MES?国内做MES系统的企业哪家好?下面分为两块跟大家详细讲解。一、什么是MES?...MES是位于上层计划管理系统与底层工业控制之间、 面向车间层的管理信息系统。它为操作人员、管理人员提供计划的执行、跟踪以及所有资源(人、设备、物料、客户需求等)的当前状态信息。...二、国内做MES系统的企业哪家好?1、西门子西门子所推出的软件,不仅能够实现自动化制造管理与企业管理供应链管理之间的无缝对接,也能够为数字工厂赋能提供技术和产品支持。...运行性能结果包括对诸如资源利用率、资源可获取性、产品单位周期、与排程表的一致性、与标准的一致性等指标的度量6、物料管理:管理物料(原料、零件、工具)及可消耗品的移动、缓冲与储存。...(该功能为NIST所追加,它认为上述物料管理活动与资源分配和跟踪功能的关系并不明确)。以上就是今天分享的“什么是MES?国内做MES系统的企业哪家好?”全部内容,希望对大家有所帮助。
创建设计的第一步是设计分割,设计分割的依据是数据流。设计分割的结果是将设计划分为特定的功能单元,从而使得不同的设计者并行工作,同时每个功能单元可封装为相对独立的IP,实现设计复用。...设计分割时需要考虑的一个重要因素是定义设计层次(Design Hierarchy)。...将其放置在顶层可便于其他模块共享时钟,从而减少时钟资源(除MMCM和PLL之外还包括BUFG等)的利用率,这对于提高系统性能、降低系统功耗也是有益的。...尽可能使逻辑边界上的数据路径是寄存器输入/寄存器输出 对于包含关键路径的层次边界,要使其输出为寄存器输出,这样可将该路径封装于特定的模块或边界之内。...对位于边界的数据路径寄存还可获得一个好处:调试时易于跟踪。 下图是一个很好的例子,解释了什么是好的设计层次。可以看到模块的输入输出都做了寄存处理;时钟模块放置在设计的顶层。
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