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ImageNet 1000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ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何…

比赛技巧:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28084438 文章来源: https://www.imooc.com/article/72863 随着近几年人工智能和大数据的快速发展和应用,使得相应的工智能&大数据相关比赛比赛近几年火热了起来,下面就我知道到的人工智能&大数据相关比赛,为大家简要说下,感兴趣的可以参加一些比赛,锻炼一下自己,也能知道一些前沿的技术,说不定还能拿些奖金呢?哈哈…

大会官网:http://www.meeting-mccm.org/ 大会时间:2022年12月16-18日 大会地点:中国-珠海 截稿日期:详情见官网(2022年10月14日) 接受/拒稿通知:投稿后1周左右 收录检索:EI,Scopus 一.会议简介 由广东石油化工学院.桂林理工大学联合主办的第三届材料化学与复合材料国际学术会议(MCCM 2022)将于2022年12月16-18日在中国珠海隆重举行.会议主要围绕材料化学与复合材料等研究领域展开讨论.会议旨在为从事材料化学与复合材料研究的专家学…

中国计算机学会推荐国际学术会议 (计算机系统与高性能计算) 一.A类 序号 会议简称 会议全称 出版社 网址 1 ASPLOS Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems ACM http://www.acm.org/pubs/contents/proceedings/series/asplos 2 FAST Conference on File and Storage Technologies US…

类别如下计算机系统与高性能计算,计算机网络,网络与信息安全,软件工程,系统软件与程序设计语言,数据库.数据挖掘与内容检索,计算机科学理论,计算机图形学与多媒体,人工智能与模式识别,人机交互与普适计算,前沿.交叉与综合 中国计算机学会推荐国际学术会议 (计算机系统与高性能计算) 一.A类 序号 会议简称 会议全称 出版社 网址 1 ASPLOS Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems ACM htt…

基本信息 大会官网:www.cdems.org 大会时间:2023年4月21-23日 大会地点:中国开封 截稿时间:2023年4月16日(此处有变动) 接受/拒稿通知:投稿后1周 收录检索:CPCI,CNKI 大会简介 2023年数字经济与管理科学国际会议(CDEMS 2023) 定于2023年4月21-23日在中国开封举行.会议主要围绕数字经济.管理科学等研究领域展开.会议旨在为从事经济.管理和科学的专家学者提供一个交流科研成果和前沿技术的平台,了解学术发展趋势,拓宽研究思路,加强学术研究和讨…

外部排序算法相关:主要用到归并排序,堆排序,桶排序,重点是先分成不同的块,然后从每个块中找到最小值写入磁盘,分析过程可以看看http://blog.csdn.net/jeason29/article/details/50474772 hash值算法 1.题目描述 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a.b文件共同的url? 2.思考过程 (1)首先我们最常想到的方法是读取文件a,建立哈希表(为什么要建立hash表?因为方便后面的查找),然后再…

KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类.它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,其中K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 其算法的描述为: 1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离: 2)按照距离的递增关系进行排序: 3)选取距离最小的K个点: 4)确定前K个点所在类别的出现频率: 5)…

一:IP转数字,用于比大小,用在求IP段范围中 def ip2Long(ip: String): Long = { val fragments = ip.split("[.]") var ipNum = 0L for (i <- 0 until fragments.length){ ipNum = fragments(i).toLong | ipNum << 8L } ipNum } 二:二分法 查找某一IP段所属范围 def binarySearch(lines:…

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