本文详细介绍如何使用 Python 进行数据可视化，涵盖从环境搭建到具体实例的全过程。 ... [详细]

本文详细介绍了 Vision Transformer (ViT) 和 DETR 的工作原理，并提供了相关的代码实现和参考资料。通过观看教学视频和阅读博客，对 ViT 的全流程进行了详细的笔记整理，包括代码详解和关键概念的解释。 ... [详细]

CDA数据分析师团队出品，作者：徐杨老师，编辑：Mika。本文将帮助您了解如何撰写一份高质量的数据分析师简历，特别是对于转行者。 ... [详细]

从0到1搭建大数据平台 ... [详细]

在2019中国国际智能产业博览会上，百度董事长兼CEO李彦宏强调，人工智能应务实推进其在各行业的应用。随后，在“ABC SUMMIT 2019百度云智峰会”上，百度展示了通过“云+AI”推动AI工业化和产业智能化的最新成果。 ... [详细]

非线性门控感知器算法的实现与应用分析 ... [详细]

在机器学习领域，深入探讨了概率论与数理统计的基础知识，特别是这些理论在数据挖掘中的应用。文章重点分析了偏差（Bias）与方差（Variance）之间的平衡问题，强调了方差反映了不同训练模型之间的差异，例如在K折交叉验证中，不同模型之间的性能差异显著。此外，还讨论了如何通过优化模型选择和参数调整来有效控制这一平衡，以提高模型的泛化能力。 ... [详细]

在R语言中，向量（Vector）数据类型的元素可以通过中括号 `[]` 进行索引和访问。此外，利用中括号和赋值操作符，可以在向量的末尾追加新数据，从而动态地扩展向量的长度。这种方法不仅简洁高效，还能灵活地管理向量中的数据。 ... [详细]

本文深入探讨了监督学习的基本原理及其广泛应用。监督学习作为机器学习的重要分支，通过利用带有标签的训练数据，能够有效构建预测模型。文章详细解析了监督学习的关键概念，如特征选择、模型评估和过拟合问题，并介绍了其在图像识别、自然语言处理等领域的实际应用。 ... [详细]

本文深入探讨了深度学习泛化理论的关键问题，通过分析现有研究和实践经验，揭示了泛化性能背后的核心机制。文章详细解析了泛化能力的影响因素，并提出了改进模型泛化性能的有效策略。此外，还展望了这些理论在实际应用中的广阔前景，为未来的研究和开发提供了宝贵的参考。 ... [详细]

第一章介绍了统计学习方法的基础概念与理论框架。1.2节详细讨论了两种模型类型：一种直接输出具体的数值结果，另一种则输出概率分布。条件概率分布描述了在给定输入 \( x \) 的情况下，多个可能输出 \( y \) 的概率分布情况，而直接输出数值的模型则为每个输入 \( x \) 提供一个确定的输出值。这一部分还探讨了这些模型在实际应用中的重要性和应用场景。 ... [详细]

在当前的就业市场中，金九银十过后，金三银四也即将到来。本文将分享一些实用的面试技巧和题目，特别是针对正在寻找新工作机会的Java开发者。作者在准备字节跳动的面试过程中积累了丰富的经验，并成功获得了Offer。文中详细介绍了如何将当前时间戳进行转换的方法，并推荐了一些实用的在线资源，帮助读者更好地应对技术面试。 ... [详细]