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开源书籍-动手学深度学习PyTorch版
《动手学深度学习》(DiveintoDeepLearning)PyTorch版是一本开源的技术书籍，书籍和涉及的样例代码遵守apache2.0开源协议。本项目面向对深度学习感兴趣，尤其是使用PyTorch进行深度学习。不要求读者有任何深度学习或者机器学习的背景知识，只需了解基础的数学和编程，如基础的线性代数、微分和概率，以及基础的Python编程。DiveintoDeepLearning原书为MXNet实现，此版本改为PyTorch实现。(原书作者：阿斯顿·张、李沐、扎卡里C.立顿、亚历山大J.斯莫拉以及其他社区贡献者。)项目中主要包含code和docs两个文件夹（外加一些数据存放在data中）。其中code文件夹就是每章相关jupyternotebook代码（基于PyTorch）；docs文件夹就是markdown格式的《动手学深度学习》书中的相关内容，然后利用docsify将网页文档部署到GitHubPages上，由于原书使用的是MXNet框架，所以docs内容可能与原书略有不同，但是整体内容是一样的。...
开源书籍-《可解释的机器学习》
《可解释的机器学习》-（Interpretablemachinelearning）是一本关于机器学习的开源书籍。作者ChristophMolnar历时两年编写而成。书籍累计250多页、7.8万+词。书籍遵守MIT开源协议。目前已有中文版在国内发行。《可解释的机器学习》可解释性的概念，介绍了简单的、可解释的模型，例如决策树、决策规则和线性回归，重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关的方法，如特征重要性和累积局部效应，以及用Shapley值和LIME解释单个实例预测。适合机器学习从业者、数据科学家、统计学家和所有对使机器学习模型具有可解释性感兴趣的人阅读。...
picoblaze的学习使用
`timescale1ns/1ps////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////Company://Engineer:////CreateDate: 11:15:2012/11/2011//DesignName://ModuleName: uclock//ProjectName://TargetDevices://Toolversions://Description:////Dependencies:////Revision://Revision0.01-FileCreated//AdditionalComments:////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////moduleuclock( clk, reset,...
web前端学习笔记---实现雪花飘落的效果
看了javascript网页特效实例大全中的图片飘下的效果实例，觉得值得动手学习下。就把图片改成雪花图，完成一个雪花飘下的效果。并且，其中有些内容比较陈旧了，那么就学者改掉吧。包括：1.对left和top的操作仅支持IE浏览器，这咋行，必须得支持chrome。2.控制图片下落的过程还要去检索element，不好吧，那就改成数组维持，直接操作数组中维持的对象，启不更快。3.向文档中添加元素直接改成通过JS代码创建元素对象的方式。 实现思路：1.初始化生成10个div，全都采用绝对定位，每个div中放一个雪花图片，设置好宽高，并保存在数组中，便于后面下雪的函数直接操作。2.初始化每个div的横坐标和纵坐标，总要给雪花一个下落的起始位置吧。3.初始化为每个雪花都设一个纵向的下落步长，一个横向的摆动步长，这样每个雪花都会以不同的速度下落和摆动。4.做一个下雪的函数，每10秒调一下该函数，每调一次该函数，就是控制每个雪花在纵向下落一个自身的步长，横向的摆动通过正弦函数算出一个正弦值后乘以幅度，这样雪花下落就是按照正弦波形的方式进行。 图片可以网上随便找。以下代码兼容IE8+，...
ffmpeg, libav学习记录
转载自：http://hi.baidu.com/y11022053/item/81f12035182257332e0f8196一个偶然遇到了ffmpeg，看起来不多，而且通用性很强，算是一个扎实的技术。研究了两天了，万事开头难啊。主要是新手学习一个东西的时候，没有宏观的概念，如果猛地往某个细节去钻，往往碰的焦头烂额，事倍功半。如果由一个“师傅”，能先点拨一下，讲讲宏观的概念，再说说改如何去学，那将很提升效率，可惜这样的“师傅”很难找。问别人问题，太叼的人不屑于鸟你，太弱的人，也答不上来。还有一点，我由于不懂这玩意儿，掌握不了发问的技巧，往往就问ffmpeg是什么啊，能不能给我讲讲，但是一般人都会反问，你想知道点什么呢？这个问题真的很难，我不知道我需要知道什么，我不知道我想要知道什么，所以我也无从回答。我今天能有机会作为一个完全的新手，只具备linux+c的基本技能，来学习播放器，ffmpeg，libav这些东西，我想要把我整个学习的过程记录下来，然后分享给任何一个后来的新手，让他们能快速上手，快速的知道这是什么，我们要学什么。首先要有一点基础知识来支撑，下面开始对我自己扫盲，答案不一定...
阿里重磅开源全球首个批流一体机器学习平台Alink，Blink功能已全部贡献至Flink
/11月28日，FlinkForwardAsia2019在北京国家会议中心召开，阿里在会上发布Flink1.10版本功能前瞻，同时宣布基于Flink的机器学习算法平台Alink正式开源，这也是全球首个批流一体的算法平台，旨在降低算法开发门槛，帮助开发者掌握机器学习的生命全周期。在去年的FlinkForwardChina峰会上，阿里宣布将开源Flink的内部分支Blink，把阿里内部对Flink的优化工作全部开放给开源社区，在业内引发热烈讨论，其中有期待也有怀疑。一年后的今天，阿里是否兑现了去年所作的承诺？Blink的合并工作进展如何？刚刚开源的Alink算法平台有哪些独特之处？AI前线在会上对阿里巴巴资深技术专家、实时计算负责人王峰（花名莫问）进行了独家专访，让我们一起来看看Flink的最新变化，以及阿里基于Flink又有哪些新的工作成果。自2019年1月起，阿里巴巴逐步将内部维护的Blink回馈给Flink开源社区，目前贡献代码数量已超过100万行。国内包括腾讯、百度、字节跳动等公司，国外包括Uber、Lyft、Netflix等公司都是Flink的使用者。今年8月发布的F...
吐血整理 | 1000行MySQL学习笔记，不怕你不会，就怕你不学！
/ Windows服务 // 连接与断开服务器 // 数据库操作 /------------------/ 表的操作 /------------------/ 数据操作 /------------------/ 字符集编码 /------------------/ 数据类型（列类型） /------------------/ 选择类型 // 列属性（列约束） /------------------/ 建表规范 /------------------/ SELECT /------------------/ UNION /------------------/ 子查询 /------------------/ 连接查询(join) /------------------/ 导入导出 /----...
【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之利用GAN自动生成二次元头像
深度学习作为人工智能的重要手段，迎来了爆发，在NLP、CV、物联网、无人机等多个领域都发挥了非常重要的作用。最近几年，各种深度学习算法层出不穷,GenerativeAdverarialNetwork(GAN)自2014年提出以来，引起广泛关注，身为深度学习三巨头之一的YanLecun对GAN的评价颇高，认为GAN是近年来在深度学习上最大的突破，是近十年来机器学习上最有意思的工作。围绕GAN的论文数量也迅速增多，各种版本的GAN出现，主要在CV领域带来了一些贡献，如下图所示。我们可以利用GAN生成一些我们需要的图像或者文本，比如二次元头像。GAN主要的应用是自动生成一些东西，包括图像和文本等，比如随机给一个向量作为输入，通过GAN的Generator生成一张图片，或者生成一串语句。ConditionalGAN的应用更多一些，比如数据集是一段文字和图像的数据对，通过训练，GAN可以通过给定一段文字生成对应的图像。GAN主要可以分为Generator（生成器）和Discriminator（判别器）两个部分，其中Generator其实就是一个神经网络，输入一个向量，可以输出一张图像（即一个高维...
【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之美食推荐
前言在生活中，我们经常给朋友推荐一些自己喜欢的东西，也时常接受别人的推荐。怎么能保证推荐的电影或者美食就是朋友喜欢的呢？一般来说，你们两个人经常对同一个电影或者美食感兴趣，那么你喜欢的东西就很大程度上朋友也会比较感兴趣。在大数据的背景下，算法会帮我寻找兴趣相似的那些人，并关注他们喜欢的东西，以此来给我们推荐可能喜欢的事物。场景描述某外卖店铺收集了一些用户对本店铺美食的评价和推荐分，并计划为一些新老客户推荐他们未曾尝试的美食。数据分析ABCDEFGHIJK0[0,0,0,0,0,4,0,0,0,0,5],1[0,0,0,3,0,4,0,0,0,0,3],2[0,0,0,0,4,0,0,1,0,4,0],3[5,4,5,0,0,0,0,5,5,0,0],4[0,0,0,0,5,0,1,0,0,5,0],5[4,3,4,0,0,0,0,5,5,0,1],6[0,0,0,4,0,4,0,0,0,0,4],7[0,0,0,2,0,2,5,0,0,1,2],8[0,0,0,0,5,0,0,0,0,4,0],9[1,0,0,0,0,0,0,1,2,0,0]横轴为美食品种，分为A--K11中，竖轴为用...
【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之你最喜欢哪个男生？
/摘要： 分类问题是生活中最常遇到的问题之一。普通人在做出选择之前，可能会犹豫不决，但对机器而言，则是唯一必选的问题。我们可以通过算法生成模型去帮助我们快速的做出选择，而且保证误差最小。充足的样本，合适的算法可以透过表象的类别，进而挖掘其内在的联系、区别，找出最佳的的属性来区分每个样本的类别。模型训练与在线预测服务、推荐算法四部曲、机器学习PAI实战、更多精彩，尽在开发者分会场【机器学习PAI实战】——玩转人工智能之综述【机器学习PAI实战】——玩转人工智能之商品价格预测【机器学习PAI实战】——玩转人工智能之美食推荐【机器学习PAI实战】——玩转人工智能之利用GAN自动生成二次元头像分类问题是生活中最常遇到的问题之一。普通人在做出选择之前，可能会犹豫不决，但对机器而言，则是唯一必选的问题。我们可以通过算法生成模型去帮助我们快速的做出选择，而且保证误差最小。充足的样本，合适的算法可以透过表象的类别，进而挖掘其内在的联系、区别，找出最佳的的属性来区分每个样本的类别。所以说学习和应用机器学习的算法，要求我们必须非常了解数据实例，每个样本数据有多少个特征，哪些特征是敏感的，特征分布...
【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之商品价格预测
/摘要： 我们经常思考机器学习，深度学习，以至于人工智能给我们带来什么？在数据相对充足，足够真实的情况下，好的学习模型可以发现事件本身的内在规则，内在联系。我们去除冗余的信息，可以通过最少的特征构建最简单、误差最小的模型，以此将学习到的规则，逻辑应用到具体的场景中，帮助我们可以快速准确的处理某些繁琐重复的工作。模型训练与在线预测服务、推荐算法四部曲、机器学习PAI实战、更多精彩，尽在开发者分会场【机器学习PAI实战】——玩转人工智能之商品价格预测【机器学习PAI实战】——玩转人工智能之你最喜欢哪个男生？【机器学习PAI实战】——玩转人工智能之美食推荐【机器学习PAI实战】——玩转人工智能之利用GAN自动生成二次元头像前言我们经常思考机器学习，深度学习，以至于人工智能给我们带来什么？在数据相对充足，足够真实的情况下，好的学习模型可以发现事件本身的内在规则，内在联系。我们去除冗余的信息，可以通过最少的特征构建最简单、误差最小的模型，以此将学习到的规则，逻辑应用到具体的场景中，帮助我们可以快速准确的处理某些繁琐重复的工作。在本篇的案例中，我们将对回归模型做一次具体的分析和应用。回归...
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开发者认证、云学院、技术社群，更多精彩，尽在开发者会场近年来，新技术发展迅速。互联网行业持续高速增长，平均薪资水平持续提升，互联网技术学习已俨然成为学生、在职人员都感兴趣的“业余项目”。阿里云大学作为阿里云泛云生态人才培养的平台，精选100余门囊括云计算、大数据、编程语言和物联网（IoT）的行业热点技术课程，打造此套入门学习指南，免费放送给广大技术爱好者。全套课程入口及指南下载直接戳此进入>由此下载全套学习指南（含全部免费课程入口）>对于大多数人来说，理解“云计算”这个概念感觉有些高深。看不见、摸不着、难以理解。其实云已经融入到我们生活，现在日常使用的网盘、邮箱等等都是云服务，越来越多的人已经或正在进入云计算领域。这个仍处于前沿的技术领域，网上的技术教程五花八门，从何处入手开始学习，成了困扰很多人的问题。对此，我们整理了这套云计算学习指南。这套课程从云计算的发展史讲起，配套补充了一些云计算技术常用的Linux、计算机网络知识，并针对不同阶段的云计算学习，以技术+产品实践的模式，提供学+练综合的课程内容。在进阶路径上，以不同规模的企业上云方式作为背景指导，提供从基础建站到较为...