这几期和大家聊聊使用Python进行机器学习Python拥有强大的第三方库，使用Python进行科学计算和机器学习同样需要先配置运行环境。这里我们需要安装Anaconda，官方给出的下载链接太慢，而且经常下载到一半卡死，这里我提供我下载好的：pan.baidu.com/s/1dFA92ZR，密码：p2dt。需要的可以直接快速下载(Python3.5版)。Anaconda自带以下库Numpy、Sci
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2020-11-24 12:51:34
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转：https://www.jianshu.com/p/3c8c4a892f3c ffmpeg主要组成部分 1、libavformat：用于各种音视频封装格式的生成和解析，包括获取解码所需信息以生成解码上下文结构和读取音视频帧等功能，包含demuxers和muxer库； 2、libavcodec：用 ...
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2020-11-24 12:06:37
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随着容器技术的发展成熟，越来越多的组件迁移到容器，在技术迁移过程中，数据库，游戏，AI 这些组件对容器网络性能（时延，吞吐，稳定性）提出了更高的要求。为了得到更优的时延和吞吐表现，各大云厂商都在致力于缩短节点内容器的网络访问链路，让数据包能尽可能快地转发到容器网卡。 腾讯云容器服务 TKE 借助智能 ...
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2020-11-23 12:33:27
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题目描述 题解 经典魔塔模型（ 设(ai,bi)表示一个块的0/1个数，块i在块j前满足biaj<bjai，化一下变成ai/bi>aj/bj 如果没有树的限制就直接选，否则如果有一个劣的节点在上面，优的节点在下面，则选完劣的后必须要选优的，可以把优的和其父亲合并，注意相同时要先合并上面的 用堆从大到 ...
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2020-11-20 11:41:40
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参数参数分为两种：可学习得到的参数，和超参数。机器学习可以归结为学习一个映射函数f:x→y，将输入变量x映射为输出变量y。一般我们可以假设映射函数为y=f(x,θ)。其中θ即为函数的参数。参数可以通过学习算法进行学习。除了可学习的参数之外，还有一类参数是用来定义模型结构或训练策略的，这类参数叫做超参数（Hyper-Parameter）。超参数和可学习的参数不同，通常是按照人的经验设定，或者通过网格
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2020-11-20 11:17:05
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题目描述 重庆八中在$80$周年校庆的时候获捐$n$个杯子， 每个杯子有两个属性：一个是已装水量$ai$，一个是可装水量$bi$（\(ai <= bi\)）。 从一个杯子向另一个杯子倒$x$单位体积的水需要花费的时间是$x$秒。 现在用$n$ 个杯子中的$k$个来装所有的水， 求最小的$k$， 以及 ...
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2020-11-19 12:49:31
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线性回归是机器学习中的概念，线性回归预测算法一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。举个栗子：商家卖鞋，可利用历史上每个季度鞋的定价x与销量y，来预估“定价与销量的关系”（y=ax+b），以辅助对鞋子进行最佳定价。一、几个基本概念回归(regression)：用已知样本对未知公式参数的估计。Y=f(X1,X2,X3)，这里回归函数f(X1,X2,X3)可能是任意函数。线性回归(li
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2020-11-18 12:20:33
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原本我想使用无限叠if-else的方式估计能解决, 但这样总归是不够优雅。 使用点斜式在斜率上可能存在问题, 为了少写判断, 使用一般式描述直线。并且将坐标带入一般式就能直观判断点与直线的位置关系, 以此判断线段的位置关系 完成关系判断后, 剩下的事就相当于求直线交点, 直接解方程又得判断条件, 不 ...
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2020-11-17 12:53:56
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随着我国交通网络日益建设完善，交通目标呈现多样性，覆盖公路、铁路、航空、海洋等各个领域，包含路网（铁路、公路等）、车辆、桥梁、船只、机场、飞机等。 城市建设，交通先行，以北京市为例。截至2019年底，全市公路里程22350公里，比上年末增加94.2公里，人均道路占有率约为5～9㎡/人；机动车保有量为 ...
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2020-11-17 12:30:47
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导语：利用程序反馈图和自监督学习，AI 根据出错消息自动修复代码。 作者：Michihiro Yasunaga 编译：McGL 用于程序修复的机器学习 在编写程序时，无论是对于初学者(想象一下你上的编程入门课程)还是对于专业开发人员(例如，这个来自谷歌的程序员编译错误案例研究：https://sta ...
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2020-11-17 12:20:04
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