$$ \begin{aligned} &y=\beta_0+\beta_1x+\epsilon,\quad \epsilon \sim N(\mu, \sigma^2) \ &E(\epsilon)=0,D(\epsilon)=\sigma^2>0 \Longrightarrow E(y)=\beta_0+\beta_1x \end{aligned} $$
pygame.sprite.collide_rect 方法用于检测两个精灵是否有碰到，没碰到result返回0，碰到返回1.
这两天朋友圈被“圣诞帽”刷屏，这个小程序连微信官方都出来辟谣了，又一个现象级的玩意儿。从产品角度而言无疑是非常成功，但从技术角度而言是确实习以为常，创意很重要！简单说一下思路：获取头像，把头像画在Canvas里面，接着往Canvas里画帽子，调整帽子的参数（位置、大小、旋转），最后保存为图片。 先来看看效果 思路1.获取用户头像 wx.getUserInfo({ success: function(res) { var userInfo = res.userInfo v
“ 看过大神冰不语的文章《圣诞节，用Python给自己加顶“圣诞帽”》，文章很棒，但是对于刚入门的我来说，讲解的不够太细，这里做了详细的分析，也分享给大家”
最近关于 Red Hat，CentOS 以及开源等方面有很多讨论，每个人都有各自的观点和看法，其实在 CentOS Linux 宣布后续停止发布，推出 CentOS stream时我就想写相关内容来着，后来只是和同事们进行了一些内部交流并未成文。
目标: 调整表格宽度, 效果为”按页面宽度调整表格”. 命令: \setlength{\tabcolsep}{7mm}{XXXX} 实现代码:
对于给定的数据集(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn){(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{n},y_{n})}
IBM斥资340亿美元收购了Red Hat，并获得了成为一家集私有、公共和混合云为一身的云计算公司的机会，其最终目标是在企业中管理多云。
SARSA算法的全称是State Action Reward State Action，属于时序差分学习算法的一种，其综合了动态规划算法和蒙特卡洛算法，比仅仅使用蒙特卡洛方法速度要快很多。当时序差分学习算法每次更新的动作数为最大步数时，就等价于蒙特卡洛方法。
上次，我们介绍了建模过程。我们建立了一个框架，根据一套工作流程，预测目标变量作为我们特征的函数：
欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 希望与志同道合的朋友一起交流，我刚刚设立了了一个技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入。
在销量连续6年下滑、市值蒸发近1/4之后，Red Hat成了IBM在云计算领域的“救命稻草”。近日，IBM宣布，将斥资334亿美元收购Linux软件制造商Red Hat。这是这家科技巨头有史以来最大的一次收购，欲通过收购全球最大的开源云平台，扩张云业务，从而改变现有的“游戏规则”。
不论是生活还是工作上，你一定都会有一些重要的文件不想让别人看到、甚至是窃取。很多人会把文件隐藏起来，但这其实很容易就能破解，而最安全的方法不外乎是加密。
这里以ID3算法做二分类为例介绍决策树算法的原理。所谓决策树就是由一个个"决策"组成的树。决策树中，结点分为两种，放“决策依据”的是非叶结点，放“决策结果”的是叶结点。那么决策是什么呢？很简单，决策就是对于一个问题有多种答案，我们选择答案的过程就是决策，例如判断一个人的身高是否大于180就是一种决策。
尽管四元数早在1843年就由William Rowan Hamilton爵士发明，作为复数的扩展，但直到1985年Shoemake[1633]才将它们引入计算机图形领域
对于上述结构自编码器实际上完成了一个 函数的学习的过程，本身可以说并没有什么意义，但是通过观察上述的结构中，我们发现在自编码器结果中，中间的隐含层，是从特征 提取出来，同时，这提取出的特征又能还原原先的特征，简单来讲，中间层实现了对原数据的抽象，是原数据的另一种表示。对于中间的隐含层具有两种结构：
图像识别是人工智能的一个重要方面，下面通过一个简单列子进行练习： 随着圣诞的到来，大家纷纷@官方微信给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。但是作为一个学习图像处理的技术人，还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手的小项目，工作量不大，而且很有意思。 我们用下面这张图作为我们的测试图片。 用dlib的正脸检测器进行人脸检测，用dlib提供的模型提取人脸的五个关键点。代码如下： #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8
Meta Learner和之前介绍的Causal Tree直接估计模型不同，属于间接估计模型的一种。它并不直接对treatment effect进行建模，而是通过对response effect(target)进行建模，用treatment带来的target变化作为HTE的估计。主要方法有3种:T-Learner, S-Learner, X-Learner，思路相对比较传统的是在监督模型的基础上去近似因果关系。
本文档介绍了Apple HomeKit配件测试仪(HAT)的配置和使用方法。HAT是一个Mac应用程序，它充当多个HomeKit附件协议(HAP)客户端，用于开发、调试和测试附件功能。
有限元法把复杂结构离散到有限个单元，再把这种理想化的假定和力学控制方程施加于结构内部的每一个单元，然后通过单元分析组装得到结构总刚度方程，通过边界条件和其他约束解得每个单元的反应，这样就可以避免直接建立复杂结构的力学和数学模型了。
log\left ( 1+exp\left ( -m \right ) \right )
今天除了早上没课，一天的满课，但是我仍然坚持发文了，仍然坚持做题了，你们吗？算法最优群各位同学加油啦！！！看最后有哪些坚持下来的！
推荐系统中通常采用隐式反馈（如点击）来构建模型，而观察到的反馈代表用户的点击日志，所以观察到的点击与真实用户意图之间时存在差异的，并且观察到的反馈通常偏向于热门商品，从而高估了热门商品的实际相关性。尽管现有研究已经开发出使用逆倾向加权 (IPW) 或因果推理的无偏学习方法，但它们只专注于消除商品的流行度偏差。本文提出了一种新颖的无偏推荐学习模型BISER，以消除推荐模型引起的商品曝光偏差。BISER 由两个关键组成部分组成：
上一篇译文《香农熵》中介绍了熵的由来及其计算公式的产生，这篇译文介绍另外一个与香农熵相关的概念：交叉熵（Cross-Entropy）
圣诞将至，虽然咱不过这洋节，但是热闹还是要凑一下的，相信已经有很多圣诞帽相关的周边在流传了，今天咱们就自己动手，给头像增加一个圣诞帽
信道估计主要分为非盲信道估计和盲信道估计。顾名思义，非盲信道估计需要使用基站和接收机均已知的导频序列进行信道估计，并使用不同的时频域插值技术来估计导频之间或者符号之间的子载波上的信道响应。目前主要使用的非盲信道估计包括最小二乘（LS）信道估计、最小均方误差（MMSE）信道估计、基于DFT的信道估计以及基于判决反馈信道估计等；而盲信道估计不需要已经已知的导频序列，主要包括基于最大期望的信道估计、基于子空间的信道估计技术等。本文主要介绍非盲信道估计
之前，现代控制理论，研究过一些倒立摆和自平衡小车，现在用ROS+Gazebo环境尝试一下。
在2016年4月份至2016年5月份Red hat CVE漏洞库发布了12个“重要”“严重”等级的安全漏洞，针对出现的安全漏洞，发布了对应的Bugzilla。安全公告每月更新一次，旨在查找解决严重的漏洞问题。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节介绍了逻辑回归的大致框架，有了大致框架就需要建模来求解参数θ值。本小节重点介绍逻辑回归的损失函数。
在2017年2月份至2017年3月份Red hat CVE漏洞库发布了3个“重要”等级的安全漏洞，针对出现的安全漏洞，发布了对应的Bugzilla。安全公告每月更新一次，旨在查找解决严重的漏洞问题。
我们现在结合了自循环和规范化技巧。此外，我们将重新引入我们先前丢弃的权重和激活函数，以简化讨论。
在第一篇打分系统漫谈1 - 时间衰减我们聊了两种相对简单的打分算法Hacker News和Reddit Hot Formula，也提出了几个这两种算法可能存在的问题，这一篇我们就其中的两一个问题进一步讨论：
线性回归完成了数据的拟合，我们通过引入一个sigmoidsigmoidsigmoid函数，即可在线性回归模型的基础上实现分类。
Red Hat Enterprise Linux是Red Hat公司的Linux发行版，面向商业市场，包括大型机。红帽公司从Red Hat Enterprise Linux 5开始对企业版LINUX的每个版本提供10年的支持。而Red Hat Enterprise Linux常简作RHEL。 Red Hat Enterprise Linux大约3年发布一个新版本。 下载 RHEL 是商业版本，并不提供免费下载和使用。需要购买Red Hat公司的商业服务才能合法取得，并得到商业支持。 可以使用RHEL的开源衍
Red Hat Enterprise Linux是Red Hat公司的Linux发行版，面向商业市场，包括大型机。红帽公司从Red Hat Enterprise Linux 5开始对企业版LINUX的每个版本提供10年的支持。而Red Hat Enterprise Linux常简作RHEL。
假设有随机变量A和B,此时P(A=a,B=b)用于表示A=a且B=b同时发生的概率。这类包含多个条件且所有条件同时成立的概率叫做联合概率。与之对应，P(A=a)或P(B=b)这类仅与单个随机变量相关的概率称为边缘概率。其中联合概率和边缘概率具有如下关系:
本文为 AI 研习社社区用户 @BBuf 的博客内容，欢迎扫描底部社区名片访问 @BBuf 的主页，查看更多内容。
通过将邻接矩阵A与D[1]的逆矩阵相乘，可以通过节点度对特征表示进行规范化[1]。因此，我们的简化传播规则如下所示：
本文是华为提出用于客户生命价值预测(LTV)的对比学习多视角网络(CMLTV)，主要针对目前存在的LTV预估方法采用单视角建模导致准确度低和知识提取存在偏差的问题。本文提出的多视角网络优点在于：1.即插即用的模块，兼容大部分基准网络；2.集成多个具有互补知识的异构LTV回归器，以提高模型的鲁棒性；3.通过对比学习捕捉样本之间的相关性，减轻对数据丰富性的依赖
与数学中不同的是，在机器学习中，系数w和截距b是需要求得的未知数，而特征x和标签y则是已知的。
作者 | 刘燕，核子可乐 不再只做加法，Red Hat 开始做减法了。 Red Hat 宣布裁员 4% 近日，Red Hat 公司 CEO Matt Hicks 在写给员工的公开信中表示，该公司将通过一系列裁员计划裁撤数百个岗位。 据悉，Red Hat 在其位于美国北卡罗来纳州首府罗利市的总部共有约 2200 名员工，全球范围内的员工总数则高达约 1.9 万。 Matt Hicks 在公开信中写道，Red Hat 也曾经历过多次艰难时光，但这次的决定无疑要比以往任何时候都更加艰难。 这次裁员将主
“偏差-方差权衡”是ML/AI中被经常提到的一个流行概念。我们这里用一个直观的公式来对它进行解释:
本文旨在面向主流硬件设备(如GPU)研发具有高吞吐量的骨干架构。当前主流硬件设备包含多个CUDA与Tensor核计算单元，它需要进行频繁的数据迁移进行计算，可能会受到数据移动带宽影响。因此，以下两种类型算子需要进行精心平衡以最大化吞吐量：
作者：Abhishek Prakash是专业软件开发人员，也是It's FOSS网站的创始人。他是一名Linux拥趸和开源爱好者。
COOL-CHIC 中使用双三次插值进行升采样，其可被表征为卷积形式，以在 1/2 处插值为例，其升采样过程可以被表征为：
自去年以来，开源 MLOps 平台 KubeFlow 受益于许多强大的新支持者，包括开放治理的 Cloud Native Computing Community 和提供了大量工程帮助的 Red Hat。
开源解决方案的主要提供者红帽一直没有一个全面的文件来指导员工参与开源项目。 在持续的监督下，该公司仅写下了一些相关流程。公司及其员工与开源贡献的互动方式在很大程度上是由长期的，广为人知的但无证的公司实践所知。 也许是在IBM最近对其收购的影响下，Red Hat最近宣布了其开源参与指南的外部发布。该公司根据CC BY-SA 4.0许可在GitHub上发布了指南。 红帽官员希望其准则能够促使其他组织考虑采用开放源码的方式，通过采用这些准则或类似准则以使自己的员工受益。 总体而言，根据Pund-IT的首席分析师Charles King的说法，宣布Red Hat似乎是一种常见的方法，用于规范员工如何/何时/为什么参与开源项目。 “坦率地说，我很惊讶公司在此之前没有这样做，因为这是正式员工行为准则中要解决的问题。前进的决定很可能与IBM对IBM的收购有关。 Red Hat，”金告诉LinuxInsider。 两家公司于2018年底宣布收购。Red Hat开源计划办公室经理Brian Profitt在他最近的博客中谈到了新的开源准则，该工作于2019年初开始。
为了训练逻辑回归模型的参数$\omega$和参数$b$，我们需要一个代价函数，通过训练代价函数来得到参数和参数。先看一下逻辑回归的输出函数：
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