深蓝deepblue 它是一个国际象棋程序，采用的是20 世纪60 年代就提出的α-β 剪枝算法，IBM 公司聘请了若干个国际象棋特级大师总结下棋的模式和知识，用于对局面的评估。最终于1997 年战胜了连续10 年国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。 采用的是α-β 搜索框架，加上大量的人类知识，在技术上已经没有什么发展空间。 这样就要求对于出现的棋局进行打分，按照该打分选择最佳的走法。因此在α-
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2024-01-28 01:26:19
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深度优先搜索——蓝桥杯省赛主要原理从起点到终点，每一条路径进行尝试，走不到则回头重新换路，直到走到想要到达的终点，如果所有路线都走不到，在会一直回退到起点。主要工具递归例题讲解1题目如图 1所示，3*3 的格子中填写了一些整数。我们沿着图中的红色线剪开，得到两个部分，每个部分的数字和都是 60。本题的要求就是请你编程判定：对给定的 m*n 的格子中的整数，是否可以分割为两个部分，使得这两个区域的数
# 机器学习为什么选择Python
在机器学习领域，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。这种情况是有原因的，Python具有许多令人印象深刻的特性和库，使它成为机器学习实践的理想选择。本文将介绍为什么选择Python进行机器学习，并提供一些示例代码来展示Python的优势。
## 简单易学
Python是一种简单易学的编程语言，对于初学者来说非常友好。它的语法简洁清晰，易于理解和阅读
原创
2023-08-17 10:51:51
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在如今的数字化时代，机器学习的应用越来越广泛，分类任务作为机器学习的重要组成部分，更是成为了许多行业中必不可少的技术。下面将详细探讨“为什么要做机器学习分类”这个问题，从各个方面逐步深入。
### 用户场景还原
设想一下，你是某大型电商平台的后台数据分析师，负责分析用户行为，并通过这些分析结果来优化推荐系统。你的目标是提高用户的购买转化率。这个过程中，你会经历以下几个关键事件：
- **用户
之前一直因自己的懈怠和课题进度的原因忽视了对机器学习领域基础原理的学习，以致后续学习乏力，遂重头开始学习周志华老师所著机器学习一书。第一章 绪论NFL(No Free Lunch)定理在1.4章，提到了一个NFL(No Free Lunch)定理百度一下这个NFL定理：1）对所有可能的的目标函数求平均，得到的所有学习算法的“非训练集误差”的期望值相同；2）对任意固定的训练集，对所有的目标函数求平均
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2024-03-14 19:33:18
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约一年前，我们中的一些人开始研究 开源机器学习平台 Cortex。我们的动机很简单：鉴于从模型中构建应用程序是一种可怕的体验，充满了胶水代码和样板，我们需要一个工具，能将这些都予以抽象化。虽然我们对自己在 Cortex 上的工作感到非常自豪，但我们只是过去一年来加速趋势的一部分，那就是机器学习工程生态系统的发展。公司雇佣机器学习工程师的速度比以往任何时候都要快，发布的项目也越来越好。尽管这让我们感
原创
2021-03-28 12:39:04
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ORB特征点 实现代码：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <execution> //并行处理for_each中的std::execution
#include <string>
#include <mutex>
#include <math.h>
#include <chrono>
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2024-09-26 22:05:50
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目前应用最广的就是工厂产线上的机械臂，能够代替一些有规律性操作的动作。这样可以完全代替一些重复操作的操作工人。既然工业机器人的概念这么火。可为什么只有少数的一些大工厂部署了工业机器人呢。我想可以从这几方面来分析。1．成本高昂，难以普及应用现在这些工业机器人，也属于精密器件，需要的技术水平比较高，研发投入比较大，所以生产出来的机器人成本也是非常高的，所以一般情况下，没有雄厚资本的工厂，都难以部署工业
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2023-12-17 19:35:22
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刚看到这个问题时，我在想：投影、最小二乘法、回归、SVD、PCA、图像处理、优化、机器学习、密码学……这些全都要用矩阵啊。但是我转念一想，好像矩阵确实不是必需的：这样下去，其实任何需要矩阵的地方，都可以不使用矩阵列出公式。有些常用的计算，比如“最小二乘法”的公式，是这样的：算得不一定对。但是基本意思大家都能明白：这个式子太复杂了！！而且，实际应用中，你还不能直接用这个式子，因为它的计算量太大了！为
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2023-06-02 23:52:14
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# 机器学习为什么要做矩阵相乘
在机器学习中，矩阵运算是基础而又重要的操作。特别是矩阵相乘，它在很多算法中起到了关键作用。那为什么机器学习要做矩阵相乘呢？
## 1. 数据表示
在机器学习中，我们通常将数据表示为矩阵。例如，一个包含多个样本和特征的数据集可以表示为一个二维矩阵。每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。这种数据结构使得我们可以高效地进行批量处理。
例如，假设我们有一组特征描述
整个机器学习的工程化落地过程，掺杂着很多与机器学习本身不很相关，却和基础设施、其他工程领域强相关且通用的事情。比如环境搭建，框架安装适配；模型部署，训练任务监控、可视化；任务调度、多租户等。而对于机器学习工程师来说，Ta们更擅长的是算法、模型。如何让机器学习快速落地产生价值、提供通用的能力就是机器学习平台的核心。背景近几年来，AI和大数据(还有少了很多热度的区块链)异常火热；不止是互联网，人工智能
原创
2021-04-24 10:03:13
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# 为什么机器学习要用矩阵运算？
机器学习（Machine Learning）作为当今数据科学的一个重要领域，其核心在于通过算法与数据的交互，进而实现学习与预测。而矩阵运算在这个过程中扮演了至关重要的角色。本文将深入探讨机器学习中为何要使用矩阵运算，并通过代码示例及流程图的方式进行解析。
## 矩阵运算的基础
矩阵是一个以行和列排列的数据集合。在机器学习中，我们常常需要处理大量的数据，而矩阵
# 为什么机器学习要矩阵运算
## 概述
机器学习是一门旨在让计算机从数据中学习并自动推断规律的领域。在机器学习算法中，矩阵运算扮演着非常重要的角色。矩阵运算的使用可以将复杂的计算任务转化为简单的矩阵操作，大大提高计算效率。
本文将通过介绍整个机器学习流程，以及每一步所需的代码和注释的方式，来解释为什么机器学习要使用矩阵运算。
## 机器学习流程
机器学习的一般流程可以分为以下几个步骤：
原创
2023-08-15 12:33:53
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在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合 ，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。 矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。 在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵
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2024-01-24 15:13:36
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# 机器学习中的矩阵重要性
机器学习作为现代人工智能的核心，离不开复杂的数据处理与计算。而在这个过程中，矩阵作为一种重要的数据结构，发挥着至关重要的作用。矩阵不仅能够有效地存储和组织数据，还能通过线性代数的运算进行高效的计算和分析。本文将探讨矩阵在机器学习中的重要性，并通过示例加以说明。
## 矩阵与数据表示
首先，机器学习中的数据通常以特征矩阵的形式存在。假设我们有一个数据集，其中每一行代
简介在数学中，一个多变量的函数的偏导数，就是它关于其中一个变量的导数而保持其他变量恒定（相对于全导数，在其中所有变量都允许变化）。偏导数在向量分析和微分几何中是很有用的。引入在一元函数中，导数就是函数的变化率。对于二元函数研究它的“变化率”，由于自变量多了一个，情况就要复杂的多。在 xOy 平面内，当动点由 P(x0,y0) 沿不同方向变化时，函数 f(x,y) 的变化快慢一般来说是不同的，因此就
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2024-10-18 07:27:57
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眼下，在新冠肺炎疫情冲击影响后，虽然现在全球大部分地区仍被疫情阴霾笼罩，但作为全球第二大经济体的中国已经步入后疫情时代，经济正在稳步恢复。不同于部分国家因全球经济低迷紧闭对外开放的大门，中国将把庞大的国内市场和全球市场更紧密地联系起来，实现经济双循环，为世界各国企业带来更多发展机遇。 顺风而呼者易为气，因时而行者易为力。在此背景下，谁能更好理解“双循环”，谁便能乘风追上时代机遇。而所谓
# 图片为什么进行 Resize 在机器学习中的重要性
在机器学习特别是计算机视觉领域，输入数据的格式和大小对于模型的训练和推理效果有着至关重要的影响。图像作为一种高维数据，其尺寸通常是一个重要的考虑因素。本文将探讨图片进行 Resize 的原因，并通过代码示例加深理解，同时也会通过可视化图表来帮助说明。
## 图片 Resize 的原因
1. **统一输入尺寸**：许多机器学习模型（如卷积
来源：blog.sinaPython是机器学习项目中最流行的语言，这点是毋庸置疑的。虽然像R语言、C++和Julia这样的程序语言有其特有的使用群体与用例，使它们经久不衰，但Python仍是使用最广泛的语言，并用于每个主要的机器学习框架中。然而，你能想象？在Cortex（将机器学习模型部署为API的开放源代码平台之一）代码库中，87.5%的代码都是使用GO编写。图源：CortexGitHubPyt
原创
2020-12-17 16:06:40
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Python是机器学习项目中最流行的语言，这点是毋庸置疑的。虽然像R语言、C++和Julia这样的程序语言有其特有的使用群体与用例，使它们经久不衰，但Python仍是使用最广泛的语言，并用于每个主要的机器学习框架中。然而，你能想象？在Cortex（将机器学...
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2020-02-17 15:42:59
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