算法市场 官网:(需要***,fan qiang,不然可能访问不了或登录不了) https://algorithmia.com/ 官方的例子: 我不用 curl 发请求,把 curl 命令粘贴给你们用:  curl -X POST -d '"xiaoCong"' -H 'Content-Type: application/json' -H 'Authorization: Simple simalPNfOWZshbktmvVdd5OirES1' https://api.algorithm…

概述 在人工智能领域存在这样的现象,很多用户有人工智能的需求,但是没有相关的技术能力.另外有一些人工智能专家空有一身武艺,但是找不到需求方.这意味着在需求和技术之间需要一种连接作为纽带. 今天PAI正式对外发布了“AI市场”以及“PAI自定义算法”两大功能,可以帮助用户5分钟将线下的spark算法或是pyspark算法发布成算法组件,并且支持组件发布到AI市场供更多用户使用.有了以上功能,算法开发者和算法需求双方可以基于PAI的开放框架和平台实现算法交易,实现生态和PAI的共融. 详细使用说明…

在数字经济时代,算法对企业业务增长至关重要,是企业进行数字化转型.构建竞争优势的关键.IT工程师或数据分析师可能会将算法描述为一组由数据操作形成的规则.而从业务价值方面考虑,算法是一种捕获商业机会.提高商业洞察力的方法,对其进行产品化并应用于业务分析,可以为前端业务部门提供更多便利. 在数据智能时代,随着数字技术的发展,算法业务将会引发更高水平的智能决策.大型企业会采用先进的数据分析和算法模型,提高企业竞争力,提升行业领先地位.甚至一些企业内部会设立一个高利润部门,对数据资产进行产品化和商业化运…

      DSP技术,在某些人看来,或者已经面临着英雄迟暮的感觉,就我们当前所知道的.Freesacle.ADI.NXP早就停掉了新技术发展,而当前从大的方面说只剩下TI一家扛着Digital Signal Processor的大旗.       在很多人看来,这十年来,ARM和Intel的发展幅度已经远远超过了DSP.尤其是在ARM,其A9双核.A15四核在嵌入式市场已经以摧枯拉朽之势占领了主导地位,但我们不能否认,在工业领域,DSP的应用还是占有很重要的位置.而在Intel,自Silver…

开始初步了解学习Filecoin,如下是看白皮书的内容整理. 参考: 白皮书中文版 http://chainx.org/paper/index/index/id/13.html 白皮书英文版 https://filecoin.io/filecoin.pdf ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- IPFS通…

概述 MobileNetsV2是基于一个流线型的架构,它使用深度可分离的卷积来构建轻量级的深层神经网,此模型基于 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 中提出的模型结构实现.可以用图像分类任务,比如猫狗分类.花卉分类等等.用户提供一系列带有标注的数据集,该算法会载入在ImageNet-1000上的预训练模型,在用户数据集上做迁移学习.训练后生成的模型可直接在ModelArts平台部署为在线服务或批量服务,同时支持使用CPU.…

问题描述 求矩阵不同行不同列元素和的最大值(最小值) 问题求解 1.通过scipy库求解 scipy.optimize库中的linear_sum_assignment方法可以求解 输入一个矩阵,参数maximize=True时找最大值,否则求解最小值 返回元素所在的行坐标,列坐标 import numpy as np from scipy.optimize import linear_sum_assignment data = np.array([[10, 3, 6], [5, 2, 4], […

最近比特币重新突破了8万大关,区块链行业又再次火爆起来,吸引了圈内圈外人的火热讨论,而这其中市场投资者讨论最频繁的就要属算法型稳定币USDN了. USDN是基于NGK.IO区块链中的稳定币, 1枚USDN锚定1美元的价值,USDN采用了区块链智能合约的发行方式,通过智能合约的透明化,能够让市场USDN持有者获得算法稳定的背书.USDN等于数字市场最牢固的信任体系,是一种锚定全球通用的代币,是一种连接全球数字经济的通用数字代币.在合规.安全的前提下,USDN通过可靠的技术和优质的服务,为用户提供安…

k均值聚类(K-means) 4.1.摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法.聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例.本文首先介绍聚类的基础--距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法--k均值和k中心点聚类,最…

K-Means是常用的聚类算法,与其他聚类算法相比,其时间复杂度低,聚类的效果也还不错,这里简单介绍一下k-means算法,下图是一个手写体数据集聚类的结果. 基本思想 k-means算法需要事先指定簇的个数k,算法开始随机选择k个记录点作为中心点,然后遍历整个数据集的各条记录,将每条记录归到离它最近的中心点所在的簇中,之后以各个簇的记录的均值中心点取代之前的中心点,然后不断迭代,直到收敛,算法描述如下: 上面说的收敛,可以看出两方面,一是每条记录所归属的簇不再变化,二是优化目标变化不大.算法的…

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心 来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品 参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍 导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸 如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,…

机器学习六--K-means聚类算法 想想常见的分类算法有决策树.Logistic回归.SVM.贝叶斯等.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,想想如果给你50个G这么大的文本,里面已经分好词,这时需要将其按照给定的几十个关键字进行划分归类,监督学习的方法确实有点困难,而且也不划算,前期工作做得太多了. 这时候可以考…

最近半年多,除了“一键修图”算法之外我还做了其他什么算法? 1.实时单图HDR算法(颜色矫正,智能曝光) 2.多图曝光融合HDR算法(最高支持八百万像素左右) 3.模拟热能探测算法 4.防伪探测算法 5.美容磨皮算法 6.图像智能裁剪算法 以上demos下载链接:http://pan.baidu.com/s/1c1vH19e (密码: gaozhihan) 2016.04.19更新: 优化单图HDR算法,改进背光图片的修复. 新Demo下载: http://files.cnblogs.com/f…

摘要:无论是PC机的3D还是智能设备应用上,碰撞检测始终是程序开发的难点,甚至可以用碰撞检测作为衡量3D引擎是否完善的标准.现有许多3D碰撞检测算法,其中AABB碰撞检测是一种卓有成效而又经典的检测算法,本文将为读者详细论述AABB碰撞检测的各各技术点. 关键词:J2ME:Open GL:JSR-184:M3G:CLDC2.0:3D引擎:Swerve引擎:AABB碰撞检测: 第一部分.前述: 对于移动 终端有限的运算能力,几乎不可能检测每个物体的多边形和顶点的穿透,那样的运算量对手机等设备来讲是…

转来一篇关于NAND FLASH均衡算法的文章,加上一点思考和笔记,认为这种思考有助于更深刻的理解,更好的记忆,所以也算半原创了吧,最起码笔记是原创的.有意思的是,帖子提起这个算法并不是因为嵌入式开发的需要,而是企业存储.因为提到硬盘驱动器HDD的速度硬伤,目前估计就SSD一种好的存储介质解决方案吧,而SSD除了暂时价格小高以外,主要有一个寿命短的硬伤.这样的话就不可避免的涉及到映射.磨损均衡.存储格式转换等优化问题.以前一直认为基本只有使用NAND FLASH代替HDD的嵌入式平台才产生这种需…

系列文章:<机器学习实战>学习笔记 最近看了<机器学习实战>中的第11章(使用Apriori算法进行关联分析)和第12章(使用FP-growth算法来高效发现频繁项集).正如章节标题所示,这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题.关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买?"之类的问题.书中举了一些关联分析的例子: 通过查看哪些商品经常在一起购买,可以帮助商店了解用户的购买行为.这种从数据海洋中抽取的知识可以用于商品定价.市场促销.存活管理等环节. 在美国…

最近闲来无事,突然怀念起小时候和堂兄表姐们经常玩24点游戏,于是就琢磨着是不是开发一个安卓手机版本.然后上网上一搜,发现已经被别人给开发烂了啊.不过这只能说明这个小游戏要想赚广告费很难了,但是拿来锻炼和在妹纸面前装逼还是很有价值的,嘿嘿,想到这里,我最终还是花了3天时间开发了一个小游戏出来. 算法实现 在网上试玩了一个flash的版本,发现还需要实现计算所有正确的结果,然后网上稍微百度了下思路,就开始自己实现了.我开始时大概的思路就是穷举出所有的数字和算式的排列组合,然后一一进行验算,中间碰到两…

4.1.摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法.聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例.本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法——k均值和k中心点聚类,最后会举一个实例:应用聚类方法试…

APRIORI Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集.而且算法已经被广泛的应用到商业.网络安全等各个领域. Apriori算法   是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法.其核心是基于两阶段频集思想的递推算法.该关联规则在分类上属于单维.单层.布尔关联规则.在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集. 算法思想 该算法的基本思想[2]  是:首先找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和…

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍) 1.1.课程的背景           “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库.数据分析.数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点. “大数据” 其实离我们的生活并不遥远,大到微博的海量用户信息,小到一个小区超市的月销售清单,都蕴含着大量潜在的商业价值. 正是由于数据量的快速增长,并且已经远远超过了人们的数据分析能力.因此,科学.商用等领域都迫切需要智能化.自动化的数据分析工具.在这样的背景下,数据挖…

1. 游戏视频演示 2.三消游戏我的理解 上面视频中的游戏.我做了2个星期时间,仅仅能算个简单Demo,还有bug.特效也差点儿没有.感觉三消游戏主要靠磨.越磨越精品. 市场上三消游戏已经超级多了.主流的是地图型的.差点儿是无尽模式.各种消除特效.各种各样的过关方式,玩起来还是不错的,就是遇到比較难的关卡,要多试几次,运气很好的时候就过了,不然卡死. 这个游戏真正扩展的地方就是过关模式,还须要整个特殊的地图编辑器.配合策划,不断升级游戏. 3.消除涉及到的简单算法 3.1 生成随机地图算法 有各…

高频交易算法研发心得--RSI指标及应用 前面文章中我们提到了MA均线(包括EMA,SMA).MACD以及SAR指标,这三类指标存在一个共同特点,即:从固定周期的价格作为判读的指导思想,并将价格进行平滑处理,然后得到可参考的判读结果. 今天我们变换思维,并从市场的角度来考量问题,同时,来聊聊RSI指标. 1.       指标定义 RSI:相对强弱指数(Relative Strength Index),是根据一定时期内上涨点数和涨跌点数之和的比率制作出的一种技术曲线.能够反映出市场在一定时期内的…

高频交易算法研发心得--WAVT指标(Warensoft交易量趋势指标)算法及应用 注:WAVT指标由Warensoft(王宇)原创. 前面聊了一系列的常见应用指标,包括短线.长线的指标,并且也无耐的指出每种指标的问题.当然每写一篇文章,也都是一次学习过程.经过一年多的学习研究,笔者也自创了一个应用指标,并将其命名为WAT指标,本次让我们一起来探讨一下,欢迎大家扔砖! 1.指标定义 WAVT:Warensoft交易量趋势(Warensoft Volume Trend),是根据一定时期内交易量描述…

声明:这篇文章是从http://www.010lm.com/redian/2016/0312/1206875.html转来的,分享给大家. 1)首先告诉用户Uber是做什么的?即培养用户品牌意识. 我们当时做Uber的时候,觉得Uber更应该是一种生活方式:当你坐在一个咖啡厅,你准备去下一个地方或者是你在会议室里准备要去参加下一个会议,你打开手机,就可以一键就呼叫到舒适豪华的车. 也就是解决出行问题. 2)怎么让用户认识你? 以自己为用户的角度去发掘市场. 最早期的时候我们是一个城市三人的团队,…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_98238f850102w7ik.html 目前所有的ANN神经网络算法大全 (2016-01-20 10:34:17) 转载▼ 标签: it   概述 1 BP神经网络 1.1 主要功能 1.2 优点及其局限性 2 RBF(径向基)神经网络 2.1 主要功能 2.2 优点及其局限性 3 感知器神经网络 3.1 主要功能 3.2 优点及其局限性 4 线性神经网络 4.1 主要功能 4.2优点及其局限性 5自组织神经网络 5.1 自组织…

第一波 电脑普及性培训时代 2000年至2003年左右,中国正处于PC计算机普及阶段,而IT职业教育也刚开始兴起,这一波浪潮主要以计算机办公自动化.平面设计.计算机硬件维修.为主:几家大的IT培训机构脱颖而出,比如:新华电脑教育.文达电脑学校.世杰电脑学校等: 第二波 网络工程师培训阶段 2004年至2006年左右,中国迎来了网络工程阶段,随着PC电脑的普及和网络宽带的发展,企业开始建立局域网,整个就业市场对网络工程师人才需求巨大,此阶段的网络工程师职业培训火爆,以思科网络工程为首的厂商认证培训…

在颜色空间系列1: RGB和CIEXYZ颜色空间的转换及相关优化和颜色空间系列3: RGB和YUV颜色空间的转换及优化算法两篇文章中我们给出了两种不同的颜色空间的相互转换之间的快速算法的实现代码,但是那个是C#版本的,为了比较方便,我们这里提供C版本的代码,以RGB转到YUV空间的代码为例: void RGBToYUV(unsigned char *RGB, unsigned char *Y, unsigned char *U, unsigned char *V, int Width, int…

1. 关联分析是什么? Apriori和FP-growth算法是一种关联算法,属于无监督算法的一种,它们可以自动从数据中挖掘出潜在的关联关系.例如经典的啤酒与尿布的故事.下面我们用一个例子来切入本文对关联关系以及关联分析的讨论. 0x1:一个购物篮交易的例子 许多商业企业在日复一日的运营中积聚了大量的交易数据.例如,超市的收银台每天都收集大量的顾客购物数据. 例如,下表给出了一个这种数据集的例子,我们通常称其为购物篮交易(market basket transaction).表中每一行对应一个交…

算法工程师为什么也要向社区贡献代码? [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] “做算法的人要熟悉算法框架源码吗?算法工程师难道不应该会使用框架建模就可以了吗?如何成为具有一定竞争力的算法工程师?”... 我经常被不同的人问类似这样的问题.坦白地说从我个人经验来看,身边算法做的不错的人对算法框架源码普遍熟悉,而且算法建模这件事在当前来看还并不能纯粹的与底层隔离,因为你会经常与计算性能,算法实现原理打交道.当然,我也见过一些…

http://gamealgorithms.net 第1章 游戏编程概述 (已看) 第2章 2D图形 (已看) 第3章 游戏中的线性代数 (已看) 第4章 3D图形 (已看) 第5章 游戏输入 (已看) 第6章 声音 (已看) 第7章 物理 (已看) 第8章 摄像机 (已看) 第9章 人工智能 (已看) 第10章 用户界面 (已看) 第11章 脚本语言和数据格式 (已看) 第12章 网络游戏 (已看) 第13章 游戏示例:横向滚屏者(iOS) 第14章 游戏示例:塔防(PC/Mac) 第1章 游…