【前端AI实践】简说AI大模型：什么时代了你还不会这些AI大模型的基本概念和使用吗

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3星|《AI极简经济学》：AI的预测、决策、战略等方面的应用案例介绍

AI极简经济学主要内容是AI的各种应用案例介绍.作者把这些案例分到五个部分介绍:预测.决策.工具.战略.社会. 看书名和介绍以为会从经济学的角度解读AI,有更多的新鲜的视角和观点,读后比较失望,基本是见过的案例和视角. 总体评价3星,有参考价值. 以下是书中一些内容的摘抄,[]中是我根据上下文补充的信息: 1:<纽约时报>将这次比赛形容为中国的“斯普特尼克时刻(Sputnik moment)”.正如苏联发射人造卫星“斯普特尼克号”使得美国大力投资科研,中国对这一事件[AlphaGo战胜李世石…

百度人脸识别AI实践.doc

0, 前言百度开放了很多AI能力,其中人脸识别就是其中之一. 本文对百度人脸识别AI进行实践检验,看看其使用效果如何. 鉴于是最为基础的实践,基本都是在其接口范例代码修改而来. 百度人脸识别AI网站: https://console.bce.baidu.com/ai/#/ai/face/overview/indexhttp://ai.baidu.com/docs#/FACE-API/6f44de4a 首先要进行开发者认证,然后建立APP,再申请API Key 和 Secret Key,再获取…

Pytorch 加载保存模型【直播】2019 年县域农业大脑AI挑战赛---(三)保存结果

在模型训练结束,结束后,通常是一个分割模型,输入 1024x1024 输出 4x1024x1024. 一种方法就是将整个图切块,然后每张预测,但是有个不好处就是可能在边界处断续. 由于这种切块再预测很ugly,所以直接遍历整个图预测,防止边界断续,还有一个问题就是防止图过大不能超过20M. 很有意思解决上边的问题.话也不多说了.直接上代码: from farmlanddataset import FarmDataset import torch as tc from osgeo import g…

AI零基础入门之人工智能开启新时代—下篇

人工智能概述人工智能的定义 · 人工智能是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力 · 人工智能最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测 · 思考:通过什么途径才能让机器具备这样的能力? · 举一个例子: 机器也需要学习什么是机器学习机器学习的定义 · 机器学习为人工智能提供了基础,机器学习就是一种使用数据来训练软件模型的技术. 什么是机器学习理解模型模型可以根据X的数值计算出Y的值,简单的说,如果有一个函数,输入一组X的数值(特征值),机器计算出中Y(预测值)的数值,f(x) =…

有货前端 Web-APM 实践

有货前端 Web-APM 实践 0 背景有货电商技术架构上采用的是前后端分离,前端是主要以业务展示和接口聚合为主,拥有自己的 BFF (Backend For Frontend),以 nodejs 为核心:后端以提供较小的业务数据接口,业务服务实现为主,以 java 技术体系为核心.在实际应用场景下,前后端应用对系统性能的关注点是不一样.因此,前端团队需要跟据自身的需求,来搭建自己的 APM 系统. 1 前端的需求对前端团队来说,用户体验至关重要,而页面的打开速度就是用户能感知因素中最重要的…

《疯狂前端开发讲义jQuery+Angular+Bootstrap前端开发实践》学习笔记

<疯狂前端开发讲义jQuery+Angular+Bootstrap前端开发实践>学习笔记二〇一九年二月十三日星期三2时28分54秒前提:本书适合有初步HTML.CSS.JavaScript基础的读者,或对企业应用前端开发不太熟悉的开发人员. 第1章:前端开发与Ajax技术要点:C/S模式应用的结构和缺点:B/S模式应用的结构和优势:传统Web应用的不足:如何改进传统的Web应用:现代Web应用与前端开发:改进的通信方式和增强的UI界面:体验前端Ajax开发:使用Serlet生成文本响应内…

前端03 /css简绍/css选择器

前端03 /css简绍/css选择器目录前端03 /css简绍/css选择器昨日内容回顾 html标签常用标签 table标签:表格标签 input标签 select下拉框 textarea多行文本 form表单标签标签属性 label标签 1.css 1.1 css简绍 1.2 css语法 1.3 css的几种引入方式 2.选择器 2.1基本选择器 2.2组合选择器后代选择器儿子选择器毗邻选择器弟弟选择器属性选择器组合选择器伪类选择器伪元素选择器 3.css权重 a标…

评分模型的检验方法和标准通常有：K-S指标、交换曲线、AR值、Gini数等。例如，K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值，具体标准为：如果K-S大于40%，模型具有较好的预测功能，发展的模型具有成功的应用价值。K-S值越大，表示评分模型能够将“好客户”、“坏客户”区分开来的程度越大。

评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大. 例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大…

大数据开发实战：Hive优化实战3-大表join大表优化

5.大表join大表优化如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信…