1.24期丨信息学竞赛入门&拓展推荐书单及10大工具网站!建议收藏《信息学奥塞一本通》初赛篇和C++版,这套书比较适合零基础入门使用的,且有专门收录这套书所有习题进行在线评测的一本通题库网站(下文有介绍),初赛篇辅助学员学习信息学竞赛初赛知识。 05 《算法竞赛入门经典(第2版)》 作者:刘汝佳(NOI竞赛https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNDAzODg3NQ==&mid=2652999200&idx=4&sn=d8d09aa53fc360313c9883df2fe36139&chksm=818b64e26d863d533de572dbe5c816e34a38baa9f219e2a54bf1b1085a1421ab440db82a4f13&scene=27

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11.Pytorch深度学习实战教程(三):UNet模型训练好了,任务介绍完毕,开始准备训练模型。 三、UNet训练 想要训练一个深度学习模型,可以简单分为三个步骤: 数据加载:数据怎么加载,标签怎么定义,用什么数据增强方法,都是这一步进行。 模型选择:模型我们已经准备好了,就是该系列上篇文章讲到的 UNet 网络。 算法选择:算法选择也就是我们选什么 loss ,用什么优化算法。https://cuijiahua.com/blog/2020/03/dl-16.html

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13.如何选择机器学习算法统计学和机器学习中的线性度表示数据集中的某个变量与常数之间存在线性关系。 例如,线性分类算法假设直线(或其更高维的模拟)可以将类分离。 许多机器学习算法都使用线性。 在 Azure 机器学习设计器中,这些算法包括: 多类逻辑回归 双类逻辑回归 支持向量机 https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/machine-learning/studio/algorithm-choice

14.2020年深度学习算法工程师面经(微软阿里商汤滴滴华为简单分为深度学习、机器学习基础、图像处理基础、数学基础、算法基础、程序设计语言、模型部署、HR面试以及与我本人简历相关的目标检测、属性识别、Kaggle及天池的比赛、创新想法等几个部分介绍。可能开始会有重叠或者分类不恰当,后面会逐渐更新完善。其中第一篇先介绍到HR面试,第二篇介绍个人相关的项目和比赛部分。https://maimai.cn/article/detail?fid=1514590373&efid=Oph3033j5Qs70xHZdz0sGA

15.相由心生?面部算法分析能否窥测你的内心?思想市场澎湃新闻而批评者认为,被建构起来的面部算法分析实际上不过是一种脆弱的、文化构建的假设,这是最令人担忧的。德布林在一封电子邮件中说:“社会心理学也有严肃的问题,它往往受到英语母语使用者、异性恋者、白人意识的主导,这无疑推动了这类研究。我无法想象,如果整个渠道的某些节点(同事、伦理委员会、编辑、评论家等)有更多不https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1864416

16.人工智能机器学习常用算法总结及各个常用算法精确率对比相关技巧学过概率的同学一定都知道贝叶斯定理,这个在250多年前发明的算法,在信息领域内有着无与伦比的地位。贝叶斯分类是一系列分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian) 是其中应用最为广泛的分类算法之一。朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给定目标值时属性之间相https://www.jb51.net/article/182909.htm

17.AlphaZero加强版AlphaTensor问世,发现史上最快矩阵乘法算法医学图像的模式可以通过ML技术识别,允许放射科医生根据放射信息做出明智的决定,如基本放射照相术、计算机断层扫描(CT)、MRI、正电子发射断层扫描(PET)图像和放射学报告。例如研究人员提出了一种序列增强学习技术,用于在乳房X光片中使用SVM检测微钙化(MC)簇时提高性能等。ML和模式识别算法对大脑成像有重大影响,从长远来看https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=97c6e419443f

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19.图分析与学习算法自动驾驶技术……这两位人大学子,获奖她曾获研究生国家奖学金、中国石油奖学金、一等学业奖学金等,入选中国人民大学“拔尖创新人才培育资助计划”。其研究关注大规模图分析与学习算法的可扩展性问题。她在计算机理论研究,特别是图分析和学习算法方向,取得了突破性的成果。其成果有望在搜索等业务领域落地,发挥重大作用。https://t.m.youth.cn/transfer/index/url/tech.youth.cn/wzlb/202201/t20220129_13411740.htm

20.常见用户行为分析模型解析MySecretRainbow预测用户分群——通过机器学习算法预测事件概率 互联网金融产品常常会用到预测用户分群的功能。互联网金融客户按照风险投资偏好这一属性分为保守、稳健和激进,按照投资行为可分为已投资和未投资。 运营人员可以根据这一属性和行为将满足某种条件的用户群体提取出来,譬如激进型但未投资的这群用户,然后分析这一群体的行为特http://www.mysecretrainbow.com/blog/12611.html

21.大数据基础术语精粹来袭由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。http://www.mudan.gov.cn/2c908084831c4eb30183205259ac001f/2c908084831c4eb3018320df837d0020/1669185201282129920.html

22.每日热点1102Nature子刊:深度学习算法可以在显微镜图像中识别出各种细菌 BMJ:人工甜味剂安全性再添新忧!超10万人研究发现,饮食中总甜味剂摄入量高,与心血管疾病和脑血管疾病风险增加9%和18%相关 舆情信息 新冠病毒疫苗接种情况 世卫组织:黎巴嫩霍乱疫情迅速蔓延 “个人碳账户”还应更多些 https://sccdc.cn/Article/View?id=30661

23.和数据滥用说再见,“少样本学习”能否拯救推荐系统?如果用户很懒,或者不愿意让系统知道自己的个人信息,推荐系统还可以使用热度模型,基于统计分析推荐一些大部分人都会感兴趣的热点信息。虽然很容易让平台调性显得有点low,但从概率学角度看,说不定就正好撞到用户心口上了呢。 比如一直强调算法推荐的今日头条,在冷启动状态就采用了这种做法,向新用户推荐的大多是“新娘给https://www.tmtpost.com/3559257.html