2018校园招聘笔经面经合集：算法，机器学习，大数据方向  2019秋招即将开始，牛妹帮助大家整理了一些算法，机器学习，大数据方向的面经，希望对求职的同学以及有志于从事算法，机器学习，大数据方向工作的同学有所帮助。菜鸟实习面试题分享_笔经面经_牛客网快手2018春季校园招聘笔试试卷--算法A试卷编程...

更多分享：www.catbro.cn概述Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow,CNTK,或者Theano作为后端运行。Keras的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。优点用户友好Keras是为人类而不是为机器设计的API。...

https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/75172850...

入门书单《数学之美》PDF作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。《ProgrammingCollectiveIntelligence》（《集体智慧编程》）PDF作者TobySegaran也是《BeautifulData:TheStoriesBehindElegantDat...

机器学习验证码识别深度神经网络算法 ...

1.词带的简单解释：　　每一个词出现了多少次，缺点是不知道顺序2.seq2seq自然语言处理的核心　　RNN:　　　　一对一：输入一个，输出一个　　　　一对多：输入一个，输出多个　　　　多对一：输入多个，输出一个　　　　多对多：输入多个，输出多个 　　　　原始数组：　　改变一次的数组：　　改变两次的数组：　　...

混淆矩阵主要用于表示分类精度,利用横轴为预测结果纵轴为标准结果的表格图，可视化地展示算法的分类性能。一个混淆矩阵的例子其中第一类有10个，第二类有14个，第三类有21个。而实际的预测结果是第一类有一个样本错误预测为了第二类；第二类有5个错认为第一类，2个错认为第三类；第三类中有两个被错认为第一类，6个第二类。：D：Dc...

摘要： 在开始使用机器学习算法之前，我们应该首先熟悉如何使用它们。而本文就是通过对TensorFlow的一些基本特点的介绍，让你了解它是机器学习类库中的一个不错的选择。本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。以下为译文： 在开始使用机器学习算法之前，我们应该首先熟悉如...

微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai简书地址：http://www.jianshu.com/p/2be3...我把这篇文章分为四个部分：机器学习，NLP，Python和数学。我在每一部分都会包含一些关键主题，但是网上资料太广泛了，所以我不可能包括每一个可能的主题。如果你发现好的教程，请告...

 我们分析了GitHub上的前20名Python机器学习项目，发现scikit-Learn，PyLearn2和NuPic是贡献最积极的项目。让我们一起在Github上探索这些流行的项目！ Scikit-learn：Scikit-learn是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特...

原创 2017年12月18日20:41:19作者：chen_h 微信号&QQ：862251340 微信公众号：coderpai 简书地址：http://www.jianshu.com/p/ac1840abc63fQuora已经变成了一个获取重要资源的有效途径。许多的顶尖研...

  2017-11-0311:05数据平台Kaggle近日发布了2017机器学习及数据科学调查报告，针对最受欢迎的编程语言、不同国家数据科学家的平均年龄、不同国家的平均年薪等进行深度调查。此次调查共收到16000余份回复。以下「AI脑力波」小编对该报告数据进行了梳理编译，供大家参考。年龄从全球范围来...

   编程界的新宠Julia发布1.0正式版本，多种优势集于一身2018-08-1414:14公司Julia的累积下载次数超过200万，已被应用于自动驾驶汽车、机器人、3D打印、精准医疗、增强现实、基因组学、能源交易、机器学习、金融风控和太空任务设计等多个领域。此次Julia1.0版本的发...

对比深度学习十大框架：TensorFlow并非最好？TensorFlow与主流深度学习框架对比五大主流深度学习框架对比：MXNET是最好选择主流开源深度学习框架对比分析主流深度学习框架对比深度学习框架的评估与比较几种机器学习框架的对比和选择机器学习框架比较DL4J与Torch、Theano、TensorFlow、Caf...

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络（CNN）的计算机视觉系统，在ImageNet1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力。他们的系统在ImageNet2012分...