本来想的是以理论和实践相结合，前面讲讲神经网络，后面简单讲下在weka中怎么使用BP神经网络，可惜最后时间不够。因为是讲稿，讲的要比写的多，所以很多地方口语化和省略比较严重，大家凑合着看吧。...实践部分讲稿正文： Weka是什么？ Weka是由新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘常用软件，Weka是怀卡托智能分析系统的缩写。...Weka中BP神经网络的实践： Weka中的神经网络使用多层多层感知器实现BP神经网络。...让我们看看weka自带的帮助文件是怎么描述的： BP神经网络在weka中是分属这个部分的weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron 其是一个使用了反向传播...注意的是这个错误值（error value或者误差值吧）是基于网络的计算值的变化的 一旦网络训练完毕它会再次停止并且等待结果是否被接受还是继续训练 注意的是如果没有设置GUI，这个网络将不需要任何的交互
时间序列预测是根据客观事物发展的规律性，运用历史数据来推测未来的发展趋势。 时序预测是一项应用非常广的技术，如股票预测，天气预测等。...然而时序预测也是一项比较难的地方，主要是短期预测可能还比较准，而对一段时间的预测则会比较难。 在学习时序预测过程中，先看了WEKA的功能。...WEKA本身是不带这功能的，不过还好，WEKA方面倒是这样的分析插件，运行一下，里面提供的界面还是相对可以的，有结果的输出和可视化，不过在时序分析预测算法方面优势就不明显了。...它仅仅是利用传统的分类算法来实现预测的。
塔塔咨询服务公司区块链高级经理Andreas Freund博士预测，区块链技术将像互联网一样具有革命性，甚至可能是蒸汽机。这是一个大胆的声明。...为什么区块链协议的发明与这些事件相一致?弗罗因德说，因为它对人际关系也有同样的作用。他指出:“自动信任是一种分散的共识，它在经济上具有激励作用。”这是博弈论和密码学的结合。...这就是金字塔的等级制度出现的原因。这就是为什么政府出现。” Freund认为区块链技术会取代政府吗?他并没有走那么远的路，但他确实相信，这可能会让一些长期存在的机构变得比现在更没有必要。...他补充说，你可以看到这种方法可能会渗透到我们的每一笔交易中。“那我就不需要银行账户了。”个人的责任会增加，人们也会这样想。 因此，金融和保险行业已经成为区块链的早期试验者。他们如何使用它?...“这就是为什么有那么多的公司被建立在互联网上的新公司所抛弃，”Freund说。他说，同样的事情可能再次发生在那些还没有准备好利用区块链的人身上。
但不论是哪一种商业模式，支撑起估值的核心离不开其不断地从企业客户中收取的稳定、可预期且高质量的现金流入。...SaaS公司的一大特点，但是由于订阅模式是长期可持续性的，因此留住客户并使其持续付费是SaaS企业后续要跟进的，衡量这一运营结果的指标即客户生命周期价值，这决定着企业做的并不是亏本买卖； 第二，当客户对公司来说生命周期价值越高...，这意味着约30%的效率提升，且每月获客规模越大，绝对收益越高，因此高NDR不仅可以促进公司扩大投资，开发新产品，更可以使得公司赚更多的钱。...因此，当公司仍处在现有竞争市场中用尽一切手段不断挖掘更多客户是一直要做的事情，更多客户以为着更多合同和收入，更多新客户意味着下一期可能会有更好看的收入留存率，也意味着当形成“病毒式营销”手段能够发挥更大价值从而降低营销费用...，这也意味着更低的成本，更高的投资收益率，一切看起来都很好。
我作为一个数据科学家的经历跟我在书本和博客上所读到的根本不一样。我曾读到过为数字超级新星公司工作的数据科学家，他们听上去像是英雄，可以写出自动化（近乎有感知能力的）算法并不断地大量获取认知结果。...我们负担不起总是将所有的事情人为来做，但我们也需要高效的方法来为成千上万的人们共享结果。 现实中大部分还是 “常规”的数据科学家。我们比黑客们更有组织但是并不需要一个超级英雄般的数据科学老巢。...专业并不是指类似一个证书或者多少小时的经验，我所指的是方法上的专业性。专业的数据科学程序员在他们建立数据产品的过程中是可以自我改正的。他们有着常见的策略来识别工作中的问题并纠正错误。...如果你不能想象出一个实现，那么你可能在你观察问题的时候错过了什么。 第四步：展示。首先将你的解决方案解释给自己听，然后是你的伙伴，然后是你的老板，最后是你的目标客户。...，将批处理的结果进行共享等。
DeFi的出现就是我们要把握住的下一个关键，它为区块链领域带来了新的希望。 什么是DeFi?...为什么说 DeFi 是第二次突破？ 要了解DeFi，必须先了解它存在的原因。 DeFi的存在是因为它可以满足一些人的金融需求，而这些金融需求是传统金融体系所无法满足的。...利用区块链，人们可以验证在其上进行的每笔交易，这同时也就带来了交易透明性。 DeFi 是特别的挑战 货币的产生是一个自发的过程，是人类进化过程中不可避免的。...cDai就相当于用户的Dai以及由此产生的利息。 cDai本身也是一种令牌，这意味着cDai可以在市场上流通，持有者也可以从中获利。...DeFi不仅仅是一个与传统金融平行的世界 DeFi不仅模仿了加密世界中的传统金融，而且还提供了新的功能。它通过资金池提供即时交易服务，在传统中介机构中该服务可能需要3至5天才能完成。
前面给大家详细的介绍过ENCORI这个数据库，相信很多小伙伴也已经使用过这个工具了 ☞RNA相互作用神器——ENCORI ☞starbase（ENCORI）数据库介绍（一） ☞R批量预测...miRNA和靶基因之间的调控关系-ENCORI篇 ☞零代码生存曲线—ENCORI篇 ☞miRNA数据库简介及miRNA靶基因批量预测 最近有小伙伴反映，使用这个数据库预测的miRNA-circRNA...调控关系的结果中geneName这一列有些显示的是标准的circRNA的ID号，但是大多数显示的都是基因名字。...前面我们也给大家讲解过怎么样用代码批量下载miRNA靶基因的结果 ☞R下载合并ENCORI miRNA靶基因数据 用代码下载下来的结果，你会发现跟直接从网页上下载的结果不太一样，似乎多了一列circID...file="miRNA_circ.txt",result_rmdp,quote=F,row.names = F,sep="\t") 最后我们得到的结果是这样的
Weaveworks 的关闭对 GitOps 意味着什么 该领域另一家 CD 公司 OpsMx 的首席执行官 Gopal Dommety 表示： 虽然 Weaveworks 是这个想法的创始人之一，但目前它已经在整个行业广泛传播...“即使 IT 组织愿意接受您的销售宣传，您仍然会考虑一个漫长的、高接触性的销售流程，同时弄清楚特定 IT 组织中谁有签署合同的愿望和预算，”他说。...“当你等待漫长的销售周期结束时，稳定的风险资本流变得更加重要。但现在获得风险投资的资金更难了。...正如 Alexis 在他的博客文章中提到的那样，Weaveworks 在其技术和销售努力取得成果的同时，无法获得足够的资金来维持自身发展。”...对于 Flux 开源项目的未来意味着什么 因为 Weaveworks 大量参与了贡献。
然而，我们还是每天都能看到有组织遭到黑客攻击或成为勒索软件受害者的新闻报道。 为什么会这样？简单地说，进入网络的方式太多了。...另一种方法是为每个应用程序创建VLAN，然而在实践发现中，除了敏感资产之外，其他的很难顾及…… 此外，现代企业应用程序的运行环境日益复杂，应用程序和数据逐渐从传统的企业边界转移到公共云。...零信任通过将分布式策略重新定义为“谁可以访问什么内容”，极大地简化了该问题。对于上面的示例，零信任架构可以显着简化跨界连接，只需检查一个地方来配置策略和验证访问。 零信任架构的原则是什么？...SASE 是一种基于实体的身份、实时上下文、企业安全/合规策略，以及在整个会话中持续评估风险/信任的服务。...零信任是一种安全理念，它并未聚焦在某些特定安全技术或者产品，其核心思想强调消除访问控制中的“隐式信任”。 SASE明确描述了几种网络和安全技术，其建立在零信任原则的基础上，零信任是SASE的关键基石。
除了表示大数据和预测分析技术将在2017年度得到更大的发展之外，他们普遍提到了通过大数据分析对2016美国总统大选结果预测失败一事，表达了目前预测分析技术的局限，以及对于原始数据可靠性的担忧。 ?...2) 模型假设的质疑：对2016年美国总统大选结果的预测失败，将引发更多的管理者开始质疑分析模型背后的假设是否合理。...不过在初始阶段，这些企业投入数据科学的业务领域会相对较小，他们首先会通过小范围的尝试搞清楚数据科学究竟能为公司带来什么好处，然后再考虑是否将其大面积推广并制度化。...2017年，我希望深度学习在更多数据积累丰富的领域取得成功，并希望数据科学家们从美国大选的预测失败中汲取经验教训。 11 Karl Rexer Rexer分析公司董事长。...这意味着会有越来越多的企业投身于商业认知的提升，使用决策建模作为实例，将分析模型部署到产品系统，以及所有相关的组织架构调整。 来源：kdnuggets
这意味着随着技术继续扩展和吞噬孩子的生活，父母需要了解它并制定策略，以了解他们和他们的家人将如何处理它。 ...围绕相关设备开发的游戏正在进行中。所以我们现在就需要开始讨论了。” 这个“元宇宙”是什么? 去年秋天，在 Facebook 更名为 Meta 以专注于元宇宙之后，“元宇宙”一词引起了很多关注。...父母可以通过帮助孩子浏览现在可用的虚拟世界来为越来越现实的虚拟世界做准备。这意味着坐下来一起玩Minecraft或Roblox等游戏，甚至使用两个 VR (或轮流)看看孩子们在看什么。 ...“与您的孩子交谈，了解他们喜欢什么，如何从体验中获得最大收益，他们担心什么，以及如果出现问题该怎么办，”伦敦经济学院研究儿童的心理学教授索尼娅·利文斯通说、媒体和互联网。...“如果网上有什么事情让他们感到不安，请成为您的孩子想告诉他们的人，而不必担心受到惩罚。”
如果你想要在客户端方案中，集成大量复杂的交互和渲染结果，那么必然会导致更加庞大的打包体积，这一点在宣传和应用上是非常不利的，因此，很多时候，客户端开发的复杂场景都会尽可能的优先考虑是否需要使用 webview...这个时候，一个恐怖的事情来了，一通分析下来，居然发现服务端渲染项目其实是可以覆盖网页应用的全场景的。 问题出在哪？ 即然服务端渲染这么牛逼，为什么客户端在过去十年中，客户端方案成为了主流并且大行其道？...你是否明白什么是水合（hydrate）？什么是脱水(dehydrate)？ 你是否能在这个过程中正确的处理服务端内容和客户端样式的整合过程？ 你是否能合理利用缓存解决最重要的性能问题？ !...next.js 解决了什么问题？ 过去普通的同构应用带来了一些开发体验的提升，在开成本上也大大降低。但是它也有明显的短板，那就是服务端压力可能会有点大，以及水合所占用的时间可能会有点长。...例如，我们可以在服务端渲染的组件中，引入一个客户端组件。
常听说过闰月和闰年的，应该很少听说过闰秒。 闰秒是什么？ 科学上有两种时间计量系统：基于地球自转的天文测量而得出的“世界时”和以原子振荡周期确定的“原子时”。...“世界时”由于地球自转的不稳定（由地球物质分布不均匀和其它星球的摄动力等引起的）会带来时间的差异，“原子时”（一种较恒定的时制，由原子钟得出）则是相对恒定不变的。...一般来说，Twitter每秒发送的Tweet量是持平的，不过有时会出现变动，这要看真实世界发生了什么、趋势如何。 2013年8月3日，Twitter的Tweet信息发送量创新高，破了新纪录。...当然，美国的数据是均质，而国内数据的是峰值，而且币种的单位也不一样。 运营商领域：短信 巅峰时期的2012年除夕，运营商仅算中国移动的短信发送量就达到百亿。...网络通信和电网：多一秒可能宕机、停电 网络通信领域，协调世界时被用在很多互联网标准中，像网络时间协议就是其中的一种。如果出现1秒的误差，全世界那么多台电脑一下子都乱了套。
总第241篇/张俊红 在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。...所谓的预测准确度其实就是预测值和实际值之间的相近程度，预测值和实际值之间越接近，说明预测准确度越高。我们用y_{hat}表示模型的预测值，y表示模型的真实值。...所以就有了均方根误差，可以将均方根误差和实际值之间去比较，就可以对预测准确度有个直观的理解。 比如实际值基本在10左右，均方根误差是5，那么就可以感受到，预测值差不多会有一半的误差。...3.MAE MAE是Mean Absolute Error的缩写，表示平均绝对误差，公式如下： 平均绝对误差就是把均方误差中对预测值与实际值之间的差值求平方改成了求绝对值。与RMSE有点类似。..., y_pre) RMSE直接对MSE的结果开根号即可，代码如下： import numpy as np rmse = np.sqrt(mse) MAE的计算在Sklearn中也有现成的函数可以调用
参考链接： Python divmod() python中divmod是什么？下面给大家带来divmod的相关介绍。 ...divmod函数是Python的内置函数，它可以把除数和余数运算结果结合起来，返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)。 ...整数参数>>> divmod(9, 5)(1, 4)>>> type(divmod(9, 5)) 返回的元组中，第一个元素是 9//5 的结果，第二个元素是 9 % 5的结果。 2....0.2)(11.0, 0.0999999999999997)>>> a, b = divmod(2.3, 0.2)>>> a11.0>>> b0.0999999999999997 可以通过元组解包的方式分离出整除结果和余数...参数不能处理字符串 divmod函数只能接受整数或浮点数类型的参数。例如当参数为字符串时，Python报错。
这意味着您懂一点机器学习的基本知识，例如交叉验证，一些算法以及偏差-方差权衡。但这并不意味着你已经是一个机器学习方面的博士，只是您知道它们的位置或知道在哪里查找他们。...浏览可用的算法。请注意，无论您的数据集是分类（预测类别）还是回归（预测实际值）类型问题，有些算法都是不可用的。 探索和了解更多关于Weka中可用的各种算法。 请您自信地选择和配置算法。...回归是用来预测一个真实的有价值的结果（如一美元的价值），而不同于用来预测一个类别（如“狗”或“猫”）。 在本课中，您将发现可以用于回归问题的5个最佳的回归算法。...Weka实验环境允许您使用机器学习算法设计和执行受控实验，然后分析结果。 在本课中，您将在Weka中设计您的第一个实验，并了解如何使用Weka实验环境来比较机器学习算法的性能。...您刚刚在整个训练数据集上训练出最终模型，并将生成的模型保存到文件中。 您可以将此模型加载到Weka中，并使用它来预测新数据。
在这篇文章中，我们将研究SQL现在为什么会复出的原因，以及这对未来的数据社区工程和分析意味着什么。 第一章：新希望 为了理解为什么SQL会卷土重来，让我们先了解一下最初设计它的原因。...他们想要的是一种像英语一样易于阅读的查询语言，这也将包括数据库管理和操作。 其结果就是在1974年首次将SQL引入世界。在接下来的几十年里，SQL将被证明是非常受欢迎的。...信谷歌，得永生 图8：为什么SQL正在击败NoSQL，这对未来的数据意味着什么 谷歌已经在数据工程和基础架构领域领先了十多年了。我们应该密切关注他们正在做的事情。...举一个关键的例子就是一个健壮的查询语言，这意味着开发人员必须编写复杂的代码来处理和聚合应用程序中的数据。...这对数据的未来意味着什么:SQL将变成细腰 在计算机网络中，有一个概念叫做“细腰结构”。 这个想法的出现解决了一个关键问题:在任何给定的网络设备上，想象一个堆栈，底层的硬件层和顶部的软件层。
GPT 2.0到底做了什么 之前在介绍Bert的文章里：从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史，我说GPT有个缺点，就是作者不太会炒作，因为它是个非常扎实的重大NLP...当然，从GPT 2.0的做法和结果来看，可能意味着这一点是可行的：后面我们也许可以通过现在的Transformer架构，持续增加高质量网页数量，就能够不断让Transformer学到更多的知识，继而进一步持续对下游任务有更高的提升...为什么GPT 2.0通过语言模型能够在QA任务中能够不做训练，回答正确一定比例的问题？我觉得很可能是因为预训练数据集合太大，又比较宽泛，这些问题及答案在网页里面很接近的地方出现过。...第三个趋势，从最近的几个工作，我们可以看出Bert两阶段模式中，第一个预训练阶段的两种改进方向：当然基础是越来越深（意味着模型参数容量大，各种知识和数据？...这对于身处公司里的同事们，其实是个好事情，因为我们本身就是做应用的，追求短平快，简单有效最好不过，但是这对学术圈来说，意味着什么呢？这个问题值得您深入思考。 好了，今天啰嗦到这里，就此别过。
举个例子来说，Tomcat容器中的Spring应用程序就是一个docker容器。按照开发设计的原则，Docker被特意的作为应用程序中独立的部分，一般来说，它通常是层中的一个层，甚至一个节点。...然而，一个应用程序在其架构中通常是多层的，这意味着什么呢？这意味着层与层之间有依赖的关系，而依赖的性质可以发生在任何从网络连接和远程API调用到应用程序层之间信息交换的过程中。...因此，应用程序也是一组具有特定配置的不同容器。这也就是为什么您需要一种方法来将您的应用程序整合在一起。...Docker与TOSCA + Cloudify的编排。来让我们一探究竟。 （链接） 那么，编排器扮演着什么角色呢？...比如，哪些组件与哪些组件有关，什么组件主导着什么组件，以及其他各种各样类似的考虑都包括在内。因为TOSCA这个标准能够准确的描述出云应用程序的基础架构，中间件层以及应用层。
通过球队上半场表现对下半场结果进行预测，并找到合适的广告主，谷歌和它的创意团队将结果即时制作更有吸引力的广告进行展示。...有人曾找到足球评论名家王楠的预测数据与人工智能的预测结果进行对比。...毕竟，竞技体育的吸引力在于其未知结果带来的紧张刺激，以及运动员为了突破的运动精神。不到最后一刻，永远不知道结果是什么，而当这种未知性变成可预知，那么竞技体育总少了些观赏价值。...AI 有猜不准的时候么？ AI 渗透生活真的已经拦都拦不住了，除了体育赛事，其实 AI 什么都好奇，也都要掺一脚去预测。...虽然在当时的民调中，特朗普一直落后于希拉里，但 MogIA 预测，特朗普的胜率甚至已经比 2008 年时的奥巴马高出了 25%。 Unanimous A.I.
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