[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要

经过多次面试后发现自己对Unity3D的框架缺乏一个整体的认识. 而前面由于离职等原因总是忙于修修补补,疲于奔命,感觉相当疲惫. 还好,后来经过调整,开始淡定了起来.得特别感谢一本书哇:<高效人士的七个习惯>. 其实按理说这本书的可操作性不是太强,但对我来说却将我以前学的所有积极心理学的内容给整合了起来. 相当于形成了一个框架(其实我以前学的内容都应该有框架的,只是我不善于学习,所有比较零散). 生活瞬间又充满了希望啊,有木有!(不得不说我的身体和心理是很强大的!游泳.感恩.冥想什么的没白练!

在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3],初略地分可以分为:模型,参数 和 目标函数.(此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree) 一.模型和参数   模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi.我们比较常见的模型如线性模型(包括线性回归和logistic regression)采用 二.目标函数:损失 + 正则 模型和参数本身指定了给定输入我们如何做预测,但是没有告诉我们如何去寻找一个比较好的参数,这个时候就需要目标函数登场了.一般的目标函数包含下面两项 常见的误差函数有

机器学习由对于人工智能的研究而来,是一个综合性和应用性学科,可以用来解决计算机视觉/生物学/机器人和日常语言等各个领域的问题,机器学习的目的是让计算机具有像人类的学习能力,这样做是因为我们发现,计算机要完成有的功能,是无法通过固定的程序实现的,例如让计算机识别手写的字迹,让计算机从不同的图片中识别出猫和人. 这门课程主要学习机器学习的算法,也需要用程序来实现这些算法,建议用Matlab或者Octave来进行编程.此外,学习本课程需要具有数理统计/线性代数和数据结构等方面的知识. 机器学习可以用如

不知不觉今天都已经看了快30讲了,虽然很想快马加鞭地将后面的内容看完,但为了学习的质量,还是挺下来写一篇blog :) 这两天有些昏昏沉沉的,但感觉生活还安排得不错,原因找去找来觉得是没怎么开窗透气. 上网查了一下,不开窗透气不仅氧气不足,而且细菌什么的也会累加... 再看看北京这糟糕的空气...这真是一件两难的事情哇,只有硬着头皮开空气净化器的疾速档透了30分钟的气,貌似有些效果. :) 1.交互式布料 先考虑调节属性,然后才是换用比较复杂的mesh来替代(性能方面的考虑) 2.粒子系统 作为

1.1  LOOK Finding "stuff" on the web or computer or room or hidden in data Finding document -> seearch engine with query Look 在本节中主要指文本检索,课程介绍了一个简单的文本检索体系与排序方法. 1.2 how to create a text index 对所有的document 进行遍历,按照最笨的方法新增单词,或者增加单词的链接,最后可以形成Text

0.1  课程主要内容:Big data technologies , Machine Learning and AI 0.6   OUTLINE: predict the future using AI and big data Look : search Listen:Mechine Learning Learn:Information Extraction Connect: Reasoning Predict:Data Mining Correct:Optimization

一.SMTP协议 SMTP(SimpleMail Transfer Protocol)即简单邮件传输协议. SMTP协议属于TCP/IP协议簇,通过SMTP协议所指定的server,就能够把E-mail寄到收信人的server上. SMTPserver则是遵循SMTP协议的发送邮件server,用来发送或中转发出的电子邮件. SMTP使用TCP提供的可靠的传输数据服务把邮件消息从发信人的邮件server传送到收信人的邮件server. 跟大多数应用层协议一样,SMTP也存在两个 端:在发信人的邮

还是关于Mecanim动画的内容. 这些讲的每讲长度明显比前面的长,而且很多都涉及到脚本编写. 不过我还是2倍速给略览过去了,主要目的就是学个框架嘛 :) 1. Blend Tree 可嵌套. 可理解为动画合成器:左向前跑,向前跑,右向前跑. 2D:同时操纵横向 和 纵向动画的合成. 2.Layer 和bodymask配合可以实现跑动中射击.移动中挥手等效果. Blending :1)Override 覆盖,weight越大的layer将覆盖较小的 2)Additive 叠加 (可能产生不正确的

今天老妈打电话来说和老爸吵架了... 真的是家家都有本难念的经啊.前后帮她分析了个半小时才帮她解开心结...现在想想老爸还是蛮可怜的,连分享的人都木有 讲的GUI都看睡着了...因为想着可以用NGUI来代替 1. 地形 最好不用改变Transform的Scale 和 Rotate,这样会影响地形的拓扑结构. 使用Flatten HeightMap 会太高地形(用于创作凹地),不过设置后地形会恢复到默认值 添加的第一个纹理将作为整个地形的基调. BillBoard:朝向观察者 2.Input Ge

清明出去放松了一天. 看了下大姑爷,然后去大姑家吃了个午饭,下午三点左右出去找煤球耍,在他们学校和良乡镇逛了一下.当时感觉离北京好远好远啊... 其实不得不说现在的交通确实很方便,到哪都要不了几天,如果不失联的话... 接着学完了脚本的内容 1. Deltatime 上一帧执行的时间,可以保证每个计算机上的执行效果是一样的:不受帧速率等的影响. 2.Unity中可以直接引用组件 transform rigidbody等 3.将脚本中的变量public之后可以在play实时观看效果 不过更改的结果

本讲共四节,貌似讲课老师的速度变快了,2倍速听不清了...调成了1.7倍...老师果然越来越熟练了啊! 而且最开始的萌妹纸也不再出现在视频里了,我当时还想着完全可以换成老师自己提问嘛! 不过有妹纸声音听还是不错的哈!然后,就没有然后了... 1. 游戏物体:物体 + 组件 脚本可理解为用户创建的特殊组件. Transform是必须的,这样才知道物体在场景中的位置! 2.某些影像处理的组件中,组件的顺序可影响到最终的效果 3.属性分为 数值 & 引用 4.渲染路径 Player->Render

KVM优化技术,美团开放平台--邱剑 基于KVM现有选项做一些优化.视频地址:http://www.osforce.cn/course/77/learn#lesson/80 CPU调优: 1.Context switch(用户态到内核态的优化).ring0->nernel mode,ring 3->user mode; 设置:宿主机BIOS中开启intel VT-X 2.缓存优化  Cache-Node Binding 将qemu进程绑定到特定的CPU node或者core上---避免L2/L

一.iOS四层结构 1.Core OS 是用FreeBSD和Mach所改写的Darwin, 是开源.符合POSIX标准的一个Unix核心.这一层包含或者说是提供了整个iPhone OS的一些基础功能,比如:硬件驱动, 内存管理,程序管理,线程管理(POSIX),文件系统,网络(BSD Socket),以及标准输入输出等等,所有这些功能都会通过C语言的API来提供.另外,值得一题的是,这一层最具有UNIX色彩,如果你需要把 UNIX上所开发的程序移植到iPhone上,多半都会使用到Core OS的

今天的CSDN公开课Android事件处理重难点快速掌握中老师讲到一个概念我觉得不正确. 原话是这样的:点击事件可以通过事件监听和回调两种方法实现. 我一听到之后我的表情是这样的: 这跟我学的看的都不一样啊,这还分监听和回调.这个时候我立马提出问题,嗯,讲课老师看到了. 老师就说了:是不一样的,我们第四点(最后一点)会讲. 好,我立马坐好准备受教听了大半小时.听到最后我的表情是这样的: 废话说够了,开个小玩笑,不要见怪. 我们都知道,监听事件其实只有一种,就是回调.如果有人不明白什么是回调?可以

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9285001 该系列笔记1-5pdf下载请猛击这里. 本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记,主要内容包括生成学习算法(generate learning algorithm).高斯判别分析(Gaussian DiscriminantAnalysis,GDA).朴素贝叶斯(Navie Bayes).拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing).

最近听了一节Java公开课,讲的Tomcat8.0的,老师分享的学习方法很好, 时间和精力要用对地方 1.学习一个知识的广度和深度,先学主要的主流的,不要学了很多不该学,没必要学的东西 2.要花时间总结,实践下,练习下,整理下,避免没有收获到本该收获到的内容

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这节课在p26.拷贝构造中讲的很清楚,建议大家耐心的去看下. 什么时候会发生拷贝构造: 对象之间的初始化赋值 使用对象作为变量进行函数传参(通常使用引用来传参从而减去不必要的拷贝构造,提高效率和代码健壮性) 函数中返回对象的值 class A {...} A a0; //构造函数产生对象a0 A a1(a0); //发生拷贝构造,直接走拷贝构造函数进行初始化 A a2=a0; //和上一行完全一致,并且会发生拷贝构造,这里要注意的是在c++中 “=”和()做的工作是一致的就是赋值(拷贝构造函数进

关于类的继承有三种:public继承.private继承.protected继承 首先说明,关于类的成员变量.函数的权限有三种(public.private.protected) 我们通常会让所有的成员变量为private(只对自己的成员函数可见),子类可以通过继承父类的成员函数实现对其操作,但子类不可直接操作private的父类成员变量 将外部可以使用对象访问的成员函数定义为public 将只留给子类的成员函数定义为protected 我们为什么通常会把成员变量定义为private呢?原因是我

为什么要有模板(templates):当我们需要一个列表(list),列表中元素可能都为X类型也可能都为Y类型,怎么来实现呢? 定义基类?可以实现,很多情况下可能不够简明的表达设计思想 克隆代码(写一段X关于list的定义,再写一段Y关于list的定义)但是后期无法统一对其管理 做一个void*类型的list,缺点是类型不安全 比较好的解决方案就是Templates 函数模板:是一种模板,用来做出函数,比如sort排序函数.swap交换函数等等 类模板:也是一种模板,用来做出类,比如list.m