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毒鸡汤
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非科班出身,25岁开始学AI,晚吗?
如何才能实现我成为 AI 工程师的理想?
star2017
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1年前
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利用深度学习进行时序数据的异常检测
本文介绍神经网络,包括对前馈神经网络和递归神经网络的简要说明,并阐述了如何构建一个检测时间序列数据中异常现象的递归神经网络。
star2017
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1年前
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思路+步骤+方法,三步教你如何快速构建用户画像?
用一句话概括:用户画像就是给用户打标签!
star2017
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1年前
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大数据知道你的心脏能不能跑马拉松
1月2日,2016厦门国际马拉松赛在鹭岛开赛,获得了诸多运动爱好者的追捧。随着近年马拉松运动的兴起,越来越多的兴趣者加入其中。但是,是否所有人都适合这样的运动? 在此次厦门马拉松比赛中,一款叫做“阿甘跑步”的运动社交APP联手深圳一家心电医疗设备供应商,借助阿里云大数据平台面向跑马爱好者推出皮肤级运动心律监测解决方案”安心跑”。希望通过大数据的方法来寻找极限…
star2017
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1年前
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2015年数据可视化十佳项目
摘要:2015 年,优秀的可视化作品生机勃勃,我可以确定,明年也会有很多好作品。横跨不同主题和应用形式的项目大量涌现,但如果让我选一个年度主题的话,那一定是“教学”,不管是通过解释说明,模拟说明还是深刻分析的方式。有时候会感到可视化创作者很大胆,试着让读者们不再用惯有的思维方式来理解数据和统计学。我很喜欢这一点。 以下是我选出的 2015 最佳项目。按照惯例…
star2017
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1年前
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最全面的K-means聚类指南
在本文中,我们将全面介绍K-means聚类及其扩展。我们将研究聚类,它为什么重要,它的应用,然后深入研究K-means聚类(包括如何在真实数据集上用Python实现它)。
star2017
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1年前
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机器学习、深度学习面试知识点汇总
本文总结了一些秋招面试中会遇到的问题和一些重要的知识点,适合面试前突击和巩固基础知识。
star2017
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1年前
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一篇文章,带你了解美国大数据产业
数据科学早已不是新鲜事物了,不过对数据质量的需求却是这几年才激增起来的。这可不是一阵时尚或旧词新用,而是一场革命。大至总统选举,小至总部设在厨房餐桌的小创业公司的各种决策,已不再是建立于直觉与猜想之上,而是植根于真实可靠的数据。 数据科学发展日新月异,如今各种数据工具已经形成了一个庞大的生态系统。我花了一个多月以尝试给这个生态系统勾画出一个清晰的轮廓,在接下…
star2017
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1年前
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17款可视化工具,让你的数据更美观
想让数据变得更好看?不必成为经验丰富的数据科学家,也不必成为平面设计师。 有一些能让数据从简单的表格变成多种多样的图形,地图甚至词“云”。 并不是所有的工具都适合你,但这些工具确实很有用。 希望你不仅能从中学到新的技能和极具创新的工具,更能从中结合你自己的业务有新的发现。 1. Infogr.am 在Infogr.am网站中,你可以使用30多种图形和6种主题…
star2017
博客
1年前
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请谨慎使用预训练的深度学习模型
预训练模型用起来非常容易,但是你是否忽略了可能影响模型性能的细节呢。
star2017
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1年前
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看得“深”、看得“清”深度学习在图像超清化的应用
我们希望机器能够通过低清图像有限的图像信息,推断出图像对应的高清细节,这就需要算法能够像画家一样“理解”图像内容。
star2017
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1年前
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你不能错过的“推荐系统”资料合集
推荐系统的搭建是个复杂工程,涉及到实时计算、离线计算,以及各种数据采集、流转等,对自建推荐系统来说,更是很有困难。
star2017
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1年前
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商业智能:如何使你的工作场所更加智能?
如果你恰巧自己在开公司,那你就会知道确保一切事务进展顺利是有多难了。除非你是超人,不然如果不想让自己生意失败的话,你一定会需要帮助。 是不是有可能让工作更有效率,甚至缩短工作时间,又不牺牲其他东西呢?下面是一个简短的指南,告诉我们如何让事情进展得更顺利。 减少分心(集中注意力) 比较典型的例子是,你的生意主要是卖产品或者卖服务,然而每天被各种日常琐事分散精力…
star2017
博客
1年前
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如何让数据像高圆圆一样美?
数据可视化,外号Infographic,小名visulization。我们选了七八本这个领域内的好书,既有理论高度,又有实践操作,希望对于想做出好看图表的读者有所帮助。毕竟在一个看脸的时代,掌握点美图技能,还是有点儿用处的。介绍书之前,水果君想强调一点,虽然技能对可视化很重要,但数据可视化的核心是借助图形化手段来传递和表达信息,重要的是背后的逻辑和思想,逻辑…
star2017
博客
1年前
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颠覆常识!深度神经网络并不是通过形状来识别物体的
和人类不同,AI物体识别靠的是小的细节,而不是图像的边界,但是总是有办法来弥补这个差别的!
star2017
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1年前
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送给新人的商业智能指南
什么是商业智能?按照 Gartner 的说法,BI 是一个概括性术语,包括应用产品,基础设施,工具和确保能接触到的最佳范例,和完善信息的分析以及决策和性能的优化。
star2017
博客
1年前
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你在为大数据变革贡献着什么?
即使我们每天都在接收着大数据,理解大数据的副作用(负面影响)也是很重要的。不论你是否喜欢它,你都在接收着大数据。既然这样,有哪些事是我们需要意识到(知道)的呢?现在让我们来看一看大数据所带来的影响力的阴暗面吧。 你的智能手机比你以为的更加聪明 你听说过元数据吗?它是指一组数据和信息的集合,能够将让你无法想象的大量信息展示给他人,比如关于你是如何生活的故事。这…
star2017
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1年前
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数据可视化的5个步骤
数据被称作是最新的商业原材料“21世纪的石油”。 商业领域、研究领域、技术发展领域使用的数据总量非常巨大,并持续增长。就Elsevier而言,每年从ScienceDirect下载的文章有7亿篇,Scopus 上的机构档案有8万个、研究人员档案有 1 千 3 百万,Mendeley上的研究人员档案有 3 百万。对于用户来说,从这个数据海洋中抓到关键信息越来越难…
star2017
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1年前
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你的AI技能没你想的那么值钱,来自一位AI前辈的忠告!
人工智能是一项真正具有变革意义的技术。
star2017
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1年前
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什么是BI及哪些行业需要用到BI?
什么是BI?哪些行业需要用到BI?BI——就是分析利用企业已有的各种商用数据来了解企业的经营状况和外部环境,从而为企业的经营决策提供数据支撑
star2017
博客
1年前
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