1.如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?你是否曾跟我一样,因为看不懂数据结构和算法,而一度怀疑是自己太笨?实际上,很多人在第一次接触这些知识时,都会有这种感觉,觉得数据结构和算法很抽象,晦涩难懂,宛如天书。正是这个原因,让很多初学者望而却步。 我个人觉得,其实真正的原因是你没有找到好的学习方法,没有抓住学习的重点。实际上,数据结构和算法的东https://www.imooc.com/article/332964

2.6万字解决算法面试中的深度学习基础问题(二)稀疏表示的样本可以使得其数据集线性可分,使用SVM方法时能够有很好的性能,并且稀疏矩阵的已经有高效的存储方式,并不会带来额外的负担。 Adagrad 适合处理稀疏数据的原因:Adagrad 中每个参数的学习率: 假设有10000个样本,其中有9900个样本的特征 x1 的值为0,这就是稀疏的数据。 https://developer.aliyun.com/article/898789

3.机器学习使用ChatGPT准备算法面试题【机器学习】使用ChatGPT准备算法面试题,大模型AI知识评测在这个信息爆炸的时代,如何高效地学习和评测知识一直是一个备受关注的话题。人工智能技术提供了全新的学习和评测https://blog.51cto.com/u_15671528/7605657

4.腾讯Offer已拿,这99道算法高频面试题别漏了,80%都败在算法上3. 如何对类别变量进行独热编码? 4. 如何把“年龄”字段按照我们的阈值分段? 5. 如何根据变量相关性画出热力图? 6. 如何把分布修正为类正态分布? 7. 怎么简单使用PCA来划分数据且可视化呢? 8. 怎么简单使用LDA来划分数据且可视化呢? 深度学习类: https://maimai.cn/article/detail?fid=1699482551&efid=WqEcULyCOsAoPWgBSGGaFg

5.2023年,工业3D视觉或SLAM,我到底该如何高效学习?3D视觉工坊内有高质量教程资料,及时答疑解惑,助力高效解决问题 老客户优惠!七五折基础上再享优惠 「3D视觉从入门到精通」知识星球,致力于打造国内超一流的3D视觉学习社区。 经过5年多时间的沉淀,感谢各位星球嘉宾与小伙伴们的倾力分享,星球内汇集了3D视觉各个细分领域的非常丰富的学习资料。 https://www.shangyexinzhi.com/article/8944002.html

6.深入理解XGBoost:高效机器学习算法与进阶(豆瓣)本书以机器学习基础知识做铺垫,深入剖析XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。 第1～3章使读者对机器学习算法形成整体认知,了解如何优化模型以及评估预测结果,并熟悉常用机器学习算法的实现原理和应用,如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 https://book.douban.com/subject/34917865/

7.极客大学·算法训练营算法训练营即将开班,VIP 学习资料限时免费领取! 基础篇:如何高效学习数据结构与算法 前Facebook 工程师的“三位一体”高效学习法视频课、三张数据结构与算法知识图谱 训练篇:数据结构与算法进阶题库 讲师亲自整理的推荐题目及解法、算法训练营学员每周必刷必练题库 面试篇:不再让算法成为你的面试障碍 30 道大厂https://time.geekbang.org/college/algorithm/1000332?utm_source=time_web

8.2021届计算机科学方向毕业设计(论文)阶段性汇报在这其中所遇到的挑战有如何支持多种的语义表征任务,如何对每个实体动态的弹出实体创建菜单,以及一些网页格式问题等。 万梓煜 多智能体强化学习的实现 本次阶段性汇报主要介绍多智能体强化学习框架MALib的设计与完成情况,以及针对目前的研究内容实现的功能。其次介绍在当前框架上部分强化学习算法的复现情况以及遇到的https://zhiyuan.sjtu.edu.cn/html/zhiyuan/announcement_view.php?id=3943

9.如何在SAM时代下打造高效的高性能计算大模型训练平台由于SAM 模型依赖于深度学习算法,需要进行大规模的矩阵运算和神经网络训练。因此通常需要大量的计算资源来进行高效的图像分割。所以配置 SAM 环境时,需要确保服务器具备足够的 CPU 和 GPU 资源来支持 SAM 模型的计算需求。特别是在处理大规模图像数据集时,服务器需要具备较高的并行计算能力,以确保模型的高效运行。 https://xie.infoq.cn/article/d087adf2c7fbc034ad772fa41

10.更高效的视觉语音和文本的自监督学习腾讯云开发者社区Meta AI 宣布推出 data2vec 2.0,这是一种由 Meta AI 为语音、视觉和文本构建的新型通用自监督算法,在达到相同精度的同时,训练模型的速度比最流行的现有图像算法快 16 倍。 迈向高效学习的机器。Meta AI 正在构建一个更通用和有效的自监督学习算法,使用一个单一的学习目标却能从不同的模态有效学习。更有效地学习https://cloud.tencent.com/developer/article/2193216

11.力扣(LeetCode)全球极客挚爱的技术成长平台海量技术面试题库,拥有算法、数据结构、系统设计等 1000+题目,帮助你高效提升编程技能,轻松拿下世界 IT 名企 Dream Offer。https://leetcode-cn.com/

12.MindSpore官网在昇思MindSpore Reinforcement 0.2版本中提供了一套面向强化学习领域的Python编程API,例如Actor用于环境交互获得奖励,Learner学习并更新策略,以及Trainer用于控制算法逻辑等抽象,使整个算法结构更加清晰、简洁,有助于高效的算法开发和模块复用;另外在仓库中内置了一些经典的强化学习算法,如DQN、PPO等(后续版本中将会持续更新https://www.mindspore.cn/news/newschildren?id=967