算法包含两方面的内容：算法设计和算法分析算法设计其实就是针对某一特定类型的问题而设计的一个实现过程。算法有以下几个特性：
在数据分析领域，利用人工智能的力量可以释放大量的见解和机会。随着Power BI Copilot的出现，Microsoft推出了一种革命性的工具，有望改变我们与数据交互并从中获取价值的方式。在本指南中，我们将探讨如何在 Power BI 中有效利用 Copilot，并提供提示、常见问题解答和最佳做法，以最大限度地发挥其潜力。
作为一名热爱古典文化的数据算法行业从业者， 我建立了“数读中外经典名著“圈子，旨在用数据和算法解读唐诗宋词、四大名著、《论语》、《诗经》、金庸作品、莎士比亚作品等中外经典名家名著，并且把分析结果通过生动、记忆性非常强的图表呈现在圈子里，最后制作成可以反复使用的工具可以随时查询使用，目前构思的工具有如下七款，之后还会不断制作更多的学习工具：
码个蛋第239次推文 2017马上就要过去了，2018来了。 工作、生活节奏超快的今天，想要不断提升自我，碎片化阅读学习是你最佳的选择，如果你有一颗学习的心，那这些学习型的公众号，绝对会让你受益匪浅。 小编为你精选了技术领域几个精品微信订阅号，涵盖了时下最热门的技术领域，还有行业内的热点新闻和干货教程推送。同时，你还能加入这些公众号的学习社群，和各个领域的大咖面对面交流，不断学习，提升自我！！ 想要学到更多，什么时候开始都不晚！赶紧加入吧！ 数据与算法之美 人工智能，深度学习，用大数据思维解决不可能的问
有人这样分类目前的人工智能：感知智能、运动智能、认知智能。在这三类智能里面，最复杂的也是人类所特有的认知智能，离不开自然语言处理技术的支持。 虽然说自然语言的研究历史虽然还不是很长，但近些年在NLP知名核心企业（谷歌、IBM、阿里巴巴等）推动下，取得的成绩，足以显示它在人工智能领域乃至整个计算机科学研究的重要性和广阔应用前景。 最关键的一点是NLP很容易转行，推荐、搜索、广告、语音都能转。NLP代表了序列建模的最高水平。很多技术是通用的。 最近两年，NLP在实际应用中取得了不错的成绩，在人机对话、问答系统、
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在自然语言处理领域中，预训练语言模型（Pretrained Language Models）已成为非常重要的基础技术，本仓库主要收集目前网上公开的一些高质量中文预训练模型。 NLU系列 BERT RoBERTa ALBERT NEZHA XLNET MacBERT WoBERT ELECTRA ZEN ERNIE RoFormer StructBERT Lattice-BERT Mengzi-BER
近些年来在NLP知名核心企业（谷歌、IBM、阿里巴巴等）推动下，自然语言在人机对话、问答系统、语言翻译等方向的实际应用中取得了不错的成绩，也一直使得 NLP相关岗位的薪资“持续美丽”。 截图来自：BOSS直聘 虽然它成为了跳槽和转行的热门方向，但还是有不少人深陷困扰，原因大概有两点： 一就是NLP的学习难度： 作为一门综合性的学问，它远远不止机器学习算法。 相比图像或语音，文本的变化更加复杂，例如从预处理来看，NLP 就要求我们根据对数据的理解定制一种流程。 尤其是随着 UGC 内容的越来越多，NLP 在
在20世纪40年代和50年代，人工智能的概念开始浮现，但直到1956年的达特茅斯会议上，它才成为一个独立的学科领域。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 。 。 。 。 。 。 。 全部 代码 ，视频，数据集 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 唐宇迪 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加： datanlp 长按图片，识别二维码 ---- 阅读过本文的人还看了以下文章： TensorFlow 2.0深度学习案例实战 基于40万表格数据集TableBank，用MaskRCNN做表格检测 《基于深度学习的自然
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在大数据和人工智能技术加持下，不同行业各种新兴的风险控制手段也正在高速发展。但这些风险信息散落在互联网的海量资讯中，若能从中及时识别出风险事件并挖掘出潜在的风险特征，能够大幅提升识别和揭示风险的能力。而风险事件以文本的形式存在，需要采用自然语言理解模型实现风险事件的高精度智能识别，其本质是属于一个文本分类任务。 NLP（自然语言处理）作为人工智能领域皇冠上的“明珠”，其技术的科研创新一直精进不休。而文本分类在自然
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 所有论文 包括已经录制完成和之后将要介绍的论文。选取的原则是10年内深度学习里有影响力文章（必读文章），或者近期比较有意思的文章。当然这十年里重要的工作太多了，不可能一一过一遍。在选取的时候我会偏向一些之前 直播课 中没讲到过的。 总论文数 67，录制完成数 32 全部 代码 ,预训练模型 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 论文 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加： d
（以下以 Daniel Jeffries 第一人称撰写） 多年来，由于实验室研究和现实应用效果之间的鸿沟，少有人持续研究人工智能，AI 在很多领域停滞不前。然而近两年，AI 在一些领域陆续有了重大突破，像是图像识别、自动驾驶、Alpha Go 等等。许多八九十年代的算法，因为硬体速度慢和缺乏数据等原因而不再被使用。而现在，受众多大数据和大规模并行芯片的支持，这些算法终于初见成效。 在过去的一年多时间里，研究人员竞相出版专着，以满足读者对深度学习知识的渴求。第一本关于深度学习的书已经上架，更多的将会在夏
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 安装依赖 pip install requests 使用方法 浏览器打开：https://order.jd.com/center/list.action 没登录就登录 F12 控制台 console 栏输入 console.log(_JdJrTdRiskFpInfo, _JdEid) 参数依次对应： _JdJrTdRiskFpInfo => self._JdJrTdRiskFpInfo _JdEid => self.
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟 = = 数据分析篇 实习的时候只会Matlab，公司小，没钱买正版，所以领导要我两星期把R学会，当时看的有这些书 1.R语言实战 https://book.douban.com/subject/20382244/ 评价：很好的入门书，从安装、入门、基本的统计分析，作图命令，以及常见的分类、回
日前，一款能够自动创建 “数据故事” 的智能在线系统 CalliopeTM，引起了广泛关注。不同于自然语言生成技术，该系统提供了更加有趣强大的功能：能够根据用户上传的结构化数据，自动分析数据内涵，一键生成与之相对应且图文并茂的 “数据故事”，这是可视化领域中的又一创新。
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟 = =，持续更新ing~ 数据分析 实习的时候只会Matlab，公司小，没钱买正版，所以领导要我两星期把R学会，当时看的有这些书 1.R语言实战 评价：很好的入门书，从安装、入门、基本的统计分析，作图命令，以及常见的分类、回归、降维等方法都有写 推荐指数：五颗星 2.数据分析-R语言实战 评
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 一句话就可以“创作”一条视频 AI终于把魔抓伸向影视行业了 大家知道，制作一条视频需要很多步骤： 文案、录制、后期，等等 即便是简简单单的一条短视频，也要经过一通操作才能使之呈现。 但是，现在可要变天了！ 就在不久前，谷歌发布了名为“Dreamix”的视频生成产品。 好家伙啊 在官方演示中，你只需要一句话，就可以对现有视频进行“魔改“，直接替换生产新主角和新内容。 比如这里，输入了”一只白猫和一只橘猫在地板上“原视频里的狗子直接变成了两只猫。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx nerpy实现了BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等多种命名实体识别模型，并在标准数据集上比较了各模型的效果。 https://github.com/shibing624/nerpy Evaluation 说明： 结果值均使用F1 结果均只用该数据集的train训练，在test上评估得到的表现，没用外部数据 shibing624/bert4ner-base-chinese模型达到同级别参数量SOT
C 语言是一种通用的高级语言，最初是由丹尼斯·里奇在贝尔实验室为开发 UNIX 操作系统而设计的。C 语言最开始是于 1972 年在 DEC PDP-11 计算机上被首次实现。在 1978 年，布莱恩·柯林汉（Brian Kernighan）和丹尼斯·里奇（Dennis Ritchie）制作了 C 的第一个公开可用的描述，现在被称为 K&R 标准。UNIX 操作系统，C编译器，和几乎所有的 UNIX 应用程序都是用 C 语言编写的。由于各种原因，C 语言现在已经成为一种广泛使用的专业语言。
经过这几个月的居家隔离，想必大多数同学都开始习惯通过线上的方式开展学习了，在线教育领域也因此迎来了一波爆发，竞争异常激烈，既有知名平台如MOOC、学堂在线、网易云课堂等，也有不少初创新星。但要说最受年轻人欢迎的学习资源网站，应该非B站莫属。该平台资源之丰富不用多说，并且全程无广告，很多网友都表示自己通过B站学会了很多技能，比如Python、数据库、Photoshop、英语考级、日语考级等。总之，一个B站就足够解决绝大多数问题。下面，我们整理一波B站上关于数据科学、人工智能领域的学习资料和值得关注的up主，欢迎大家收藏转发哦～
AI科技评论按：本文作者为 Jeffries Consulting 创始人 Daniel Jeffries，他以自己的阅读体验，对当前含金量极高的几本深度学习书籍进行点评；对每本书的内容重点、所适合的读者群进行了总结。非常适合学习者在购书前进行参考，以免白费时间。AI科技评论编译。 Daniel Jeffries：多年来，由于实验室研究和现实应用效果之间的鸿沟，少有人持续研究人工智能，AI在很多领域停滞不前。 但近两年，AI 在一些领域陆续有了重大突破，比如：图像识别；自动驾驶；Alpha Go等。许多
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编者按：本文作者为 Jeffries Consulting 创始人 Daniel Jeffries，他以自己的阅读体验，对当前含金量极高的几本深度学习书籍进行点评；对每本书的内容重点、所适合的读者群进行了总结。非常适合学习者在购书前进行参考，以免白费时间。AI 研习社编译。 Daniel Jeffries：多年来，由于实验室研究和现实应用效果之间的鸿沟，少有人持续研究人工智能，AI在很多领域停滞不前。 但近两年，AI 在一些领域陆续有了重大突破，比如：图像识别；自动驾驶；Alpha Go等。许多八九十年代的
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在命名实体识别领域，基于神经网络的实现方法是非常流行和常用的。举个例子，该文讲述的用词嵌入和字嵌入的BiLSTM-CRF模型就是其中一种。我将以该模型为例解释CRF层的工作原理。 如果你不知道BiLSTM 和 CRF的实现细节，只需要记住他们是命名实体识别模型中两个不同的层。 我们规定在数据集中有两类实体，人名和组织机构名称。所以，其实在我们的数据集中总共有5类标签： B-Person （人名的开始部分） I
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 基于Flask RESTful api的图像特征检索方案，api传入url/base64即可在毫秒内返回数据库匹配结果，主要用于图像去重，后续拓展使用范围。 1. 项目说明： 本项目基于开源框架PyRetri进行二次开发，同时结合facebook开源项目Facebook AI Similarity Search，设计出基于Flask的RESTful api接口，目的是为了解决以下几个场景问题： 1）本地已经存储大规模
车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示：
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 中文微博情感分类语料库 "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt)
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 最近遇到一个问题，如何读取仪表中的指针指向的刻度 解决方法有多种，比如，方案一：模板匹配+边缘检测+霍夫直线检测，方案二：神将网络（CNN）目标定位等， 其中CNN就有点麻烦了，需要一定数量的训练样本，太麻烦，而方案一太普通，最后我采用了方案三， 方案三:模板匹配+k-means+直线拟合 具体做法如下： 首先说一下模板匹配，它是OpenCV自带的一个算法，可以根据一个模板图到目标图上去寻找对应位置，如果模板找
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 实现思路 数据处理 原始数据来源于 https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/static/wiki_crop.tar 原始数据集包含的图片数量很多，我从中筛选了大约10000张图片（筛选条件为：由OpenCV识别出的face数目为1、性别已知、男女各约5000张） 图片尺寸统一为 100x100，文件名格式统一为 编号-年龄-性别.png，其中性别1
看了很多回答,模棱两可、模糊不清,给岀一番没有意乂的解释,最终也没有给岀自己的意见。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在构建模型时，调参是极为重要的一个步骤，因为只有选择最佳的参数才能构建一个最优的模型。但是应该如何确定参数的值呢？所以这里记录一下选择参数的方法，以便后期复习以及分享。 （除了贝叶斯优化等方法）其它简单的验证有两种方法：1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。2、通过交叉验证的方法，逐个来验证。 很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下 sklearn 的 cross_val_score： 我使用是cross_
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 项目描述 本项目是一个带有超级详细中文注释的基于GPT2模型的新闻标题生成项目。 本项目参考了GPT2-Chinese、GPT2-chitchat、CDial-GPT、GPT2等多个GPT2开源项目，并根据自己的理解，将代码进行重构，添加详细注释，希望可以帮助到有需要的人。 本项目使用HuggingFace的transformers实现GPT2模型代码编写、训练及测试。 本项目通过Flask框架搭建了一个Web服务，将新
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt) 数据格式 文档的每一行代
本项目是利用YOLOv4进行口罩佩戴检测，使用PyTorch实现。虽然现在国内疫情基本得到有效遏制，但防控仍不可过于松懈，在一些公共场合佩戴口罩还是必不可少的。基于此，自己做了该项目，后续打算继续改进，争取将其运行到边缘设备上。希望本项目能给疫情常态化防控出一份力，也希望真正的新年早日到来。
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一个寻找事物在一段时间里的变化模式的统计学方法，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 监督部分 第二章 感知机： 博客：统计学习方法|感知机原理剖析及实现 实现：perceptron/perceptron_dichotomy.py 第三章 K近邻： 博客：统计学习方法|K近邻原理剖析及实现 实现：KNN/KNN.py 第四章 朴素贝叶斯： 博客：统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现 实现：NaiveBayes/NaiveBayes.py 第五章 决策树： 博客：统计学习方法|决策树原理剖析及实现 实现：
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 火爆全网的小游戏羊了个羊到底藏了什么套路？几乎所有人上班下班都在玩，可通关率据说还不到1%。 其实这个游戏和你的策略或技术没啥关系，完全是算法和运气在折磨你。十年前我们玩空当接龙的时候，所有牌都是明牌，理论上可以算出最优解；但羊了个羊不一样，策略再好也不能稳赢，因为你根本不知道一张牌底下藏着什么牌，这和斗地主还不一样，斗地主的牌堆是固定的，但游戏里的牌堆可以被算法改变。 知乎上有人算出了通关概率，游戏一共有14种图案，即使按照逐渐消层的最优解，底下的牌也有200多万
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向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 之前只用过单线程处理，加载模型进行测试，运行时间上也可以接受。但是现在需要处理比较大量的数据，如果进行线性处理，可能测试一次就花10个小时，而且还不知道结果怎么样，所以多线程就必须使用上了。有关线程部分主要参考：https://junyiseo.com/python/211.html 1 多线程 多线程类似于同时执行多个不同程序，线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 上采样与上池化 图示理解，使用三张图进行说明： 图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。 Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。 鉴于max pooling不可逆，因此使用近似的方式来反转得到max pooling操作之前的原始情
随着科学技术的发展，人工智能已渗透到各个行业，算法工程师非常火爆，急缺大量人才，年薪也越来越高。刚毕业30-40万很常见。很多人想入手学习算法，那么多算法，究竟该如何下手呢？
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 此项目可监控近千家中国企业的官方网站的新闻动态，如有更新，系统能在最短2分钟之内通过邮件发送更新的标题和链接。更新的信息流也可通过浏览器查看。监控的公司和站点可以添加删除。 原理：定期抓取网站html, 使用difflib比对新旧页面源码，发现增加的部分，提取url和text，过滤筛选，保存MySQL数据库。定期把更新的url和text，通过邮件发送给订阅者。 全部代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的新框架 YOLOv6关键技术介绍 YOLOv6 主要在 Backbone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的改进： 我们统一设计了更高效的 Backbone 和 Neck ：受到硬件感知神经网络设计思想的启发，基于 RepVGG style[4] 设计了可重参数化、更高效的骨干网络 EfficientRep Backbone 和 Rep-PAN Neck。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 如果你是一名自然语言处理从业者，那你一定听说过大名鼎鼎的 BERT 模型。 BERT（Bidirectional Encoder Representations From Transformers）模型的“荣耀时刻”是2018年：称霸机器理解测试SQuAD，横扫其他10项NLP测试，达成“全面超过人类”成就。 BERT模型使用预训练和微调的方式来完成自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）任务。这些任务包括问答系统
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 转眼间，2023年竟然已经过去了一个季度！！！ 这个不寻常的一季度，全球人民被ChatGPT的表现所惊艳，还没等回过神来，又被更强的GPT-4所震撼，更被各种AI绘图等AIGC工具带来了各种惊喜和欢乐…… 通用人工智能时代仿佛在向我们加速跑来，有人振奋，有人恐慌焦虑…… 但无论如何，追求进步永远是我们立足的底气！ 4月份有哪些新书可以为我们打打气呢？ 快来看看吧！ 01 ▊《编程卓越之道（卷2）：运用底层语言思想编写高级语言代码》 [美] Ran
我通过半搜索、半提问的方式，综合使用 Bard+GPT-4，拟写了一篇科技方面的文章，我想让 GPT-4 帮我润色一下，以下是我的提示：
欢迎来到Phi-3模型的奇妙世界！Phi-3是由微软 AI研究院开发的一系列小型语言模型，它们以小巧的体型、强大的性能和开源的特点，在自然语言处理领域掀起了革命性的浪潮。
选自Monkey Learn 作者：Bruno Stecanella 参与：李泽南、李亚洲 当处理文本分类问题时，你需要不断提炼自己的数据集，甚至会尝试使用朴素贝叶斯。在对数据集满意后，如何更进一步呢？是时候了解支持向量机（SVM）了：一种快速可靠的分类算法，可以在数据量有限的情况下很好地完成任务。在本文中，Bruno Stecanella 将对这一概念进行通俗易懂的解释，希望能对你有所帮助。 或许你已经开始了自己的探索，听说过线性可分、核心技巧、核函数等术语。支持向量机（SVM）算法的核心理念非常简单，而
【导读】李宏毅11月25日在Dosudo硅谷工程师读书会上两个办小时的演讲。 在这次演讲中李宏毅老师以语音机器理解为例纵览自然语言处理各种最新技术。李宏毅老师演讲风格通俗易懂，他在台大开设的机器学习深度学习课程广受好评，可以说是最好的中文视频课程。李宏毅曾发布过 《一天搞懂深度學習》用300页PPT深入浅出的讲解深度学习来龙去脉，是深度学习不可多得的入门学习资料。 而这次自然语言处理研究保持一贯风格，以语音阅读理解为例带你解读最新的NLP问题处理方法和技巧。语音机器理解涉及NLP中的很多任务，比如语言识别，
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