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基于协同过滤的推荐系统实战（附完整代码）
【导读】本文使用Python实现简单的推荐系统，分别实践了基于用户和基于商品的推荐系统，代码使用sklearn工具包实现。除了代码实现外，还分别从理论上介绍了两种推荐系统原理：User-BasedCo...- 1年前
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2018机器人国际学术顶会IROS一些见闻和感受
为期5天的2018IROS今天在马德里落下了帷幕，作者在这里给大家分享一下在IROS的所见所闻所感——作者的researchinterests主要是集中于人形机器人(Humanoids)，腿足式机器人...- 1年前
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Spark常用的算子以及Scala函数总结
Spark与Scala首先，介绍一下scala语言：Scala是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。为什么学scala？spark提供了R、Python等语言的接口，为什么还要...- 1年前
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移动机器人是机器人研究领域的一个热点，它通过自身携带的传感器对所处环境进行感知，从而使其能够在未知环境中实现自主运动，完成一定的功能。移动机器人相关研究所涉及领域甚广，几乎涵盖了机电一体化方面的所有研...
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使用条件随机场模型进行文本分类的完整教程（Python）
介绍世界上产生的文本数据量惊人。谷歌每秒处理超过40000次搜索！根据福布斯的报道，我们每分钟发送1600万条短信，在Facebook上发布51000条评论。对于一个门外汉来说，甚至难以掌握数据的绝对...- 1年前
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简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary：http://opencv.org）是一个开源的基于BSD许可的库，它包括数百种计算机视觉算法。文档OpenCV2.x...
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Kaggle，一个流行的数据科学竞赛平台，可以吓唬初学者。毕竟，一些上市比赛有超过100万美元的奖金池和数以百计的竞争者。顶尖团队拥有数十年的综合经验，能够处理诸如改善机场安全或分析卫星数据等雄心勃勃...
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对于Python开发者而言，PIP安装软件包是家常便饭。但国外的源下载速度实在太慢，不仅浪费时间，而且经常出现下载后安装出错的问题。把PIP安装源替换成国内镜像，可以大幅提升下载速度，还可以提高安装成...
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推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，种类很多，但是目前使用最广泛的是以下两种：1.基于内容的推荐。通过NLP的一些技术，挖掘文本内容，进而做推荐。2.基于协同过滤算法的推荐。#协同过滤协同过滤(C...
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Python是初学者学习人工智能的不二之选，而Pycharm又是使用Python的绝佳搭档！极智能一直致力于帮助更多的人去了解和学习人工智能，所以让更多爱好者享受这宇宙绝佳的IDE(forPython...
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数学是打开科学大门的钥匙。——培根数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基...
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我在谷歌大脑见习机器学习的一年：Node.js创始人的尝试笔记
本文作者RyanDahl是Node.js的创始人，应该算是软件工程领域当之无愧的大犇了。他和我们分享了自己在谷歌大脑见习项目一年中的工作，成果，失败和思考。去年，在通过对TensorFlow的研究得出...- 1年前
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智享科技创新未来第四届中国国际应用科技交易博览会暨The4thChinaInternationalAppliedScience&TechnologyExpo(IASTE2019)2019第四届...
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机器学习工程师最常用的十大算法
毫无疑问，机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。一些最常见的机器学习例子，比如Netfli...- 1年前
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【译】计算机视觉在视频中的6大妙用
在过去五年中，计算机视觉发展迅速，使得许多基本的图像识别任务比以前更加精确和流行，以至于亚马逊、谷歌、IBM和微软等科技巨头都把它作为现成的商品提供。然而，让机器识别视频中正在发生的事情是无限的挑战，...- 1年前
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百度NLP预训练模型ERNIE2.0最强实操课程来袭！【附教程】
2019年3月，百度正式发布NLP模型ERNIE，其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨。经过短短几个月时间，百度ERNIE再升级，发布持续学习的语义理解框架ERNIE2.0，及基于...- 1年前
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智能传感器研究现状与发展前景分析
物联网已成为信息科技发展趋势，各种智能设备将作为传感器的载体，实现人、机、云端无缝的交互，让智能设备与人工智能（AI）结合从而拥有“智慧”，使得人体感知能力得到拓展和延伸。目前我国从事传感器的研制、生...- 1年前
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RBF神经网络及Python实现（附源码）
RBF网络能够逼近任意非线性的函数。可以处理系统内难以解析的规律性，具有很好的泛化能力，并且具有较快的学习速度。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近...- 1年前
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项目地址:https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator自然语言处理的大部分任务是监督学习问题。序列标注问题如中文分词、命名实体识别，分类问题如关系识别、情...
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