深度学习

一：深度强化学习核心技术实战班 时间地点：11 月 27 日— 11 月30 日 北京 (第一天报到 授课三天；提前环境部署 电脑测试) 课程一、强化学习简介 课程二、强化学习基础 课程三、深度强化学习基础 课程四、多智能体深度强化学习 课程五、多任务深度强化学习 课程六、强化学习应用 课程七、仿真实验 课程八、辅助课程 二：深度学习DeepLearning实战班 时间地点：12 月 18 日— 12 月 21 日 线上直播 三、培训方式：（即日起，开始报名！） 1、远程在线 （集中时间远程操作培训） 2、作业训练 （规定的时间把作业完成） 3、集中答疑 （统一时间进行疑难问题答疑） 四、主讲内容: 课程一： Tensorflow入门到熟练： 课程二：图像分类： 课程三：物体检测： 课程四：人脸识别： 课程五：算法实现： 1、卷积神经网络CNN 2、循环神经网络RNN 3、强化学习DRL 4、对抗性生成网络GAN 5、迁移学习TL 胡尚杰（老师） 手机：13311241619 官方咨询QQ：2209431734 强化学习QQ交流群群号： 872395038（加群备注：胡尚杰邀请） 深度学习网络课程QQ群群号： 1057802989（加群备注：胡尚杰邀请） 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4350184/blog/4715762

一：深度强化学习核心技术实战培训班 时间地点：11 月 27 日— 11 月30 日 北京 (第一天报到 授课三天；提前环境部署 电脑测试) 课程一、强化学习简介 课程二、强化学习基础 课程三、深度强化学习基础 课程四、多智能体深度强化学习 课程五、多任务深度强化学习 课程六、强化学习应用 课程七、仿真实验 课程八、辅助课程 二：深度学习DeepLearning实战培训班 时间地点：12 月 18 日— 12 月 21 日 线上直播 三、培训方式：（即日起，开始报名！） 1、远程在线 （集中时间远程操作培训） 2、作业训练 （规定的时间把作业完成） 3、集中答疑 （统一时间进行疑难问题答疑） 四、主讲内容: 课程一： Tensorflow入门到熟练： 课程二：图像分类： 课程三：物体检测： 课程四：人脸识别： 课程五：算法实现： 1、卷积神经网络CNN 2、循环神经网络RNN 3、强化学习DRL 4、对抗性生成网络GAN 5、迁移学习TL 胡尚杰（老师） 手机：13311241619 官方咨询QQ：2209431734 强化学习QQ交流群群号： 872395038（加群备注：胡尚杰邀请） 深度学习网络课程QQ群群号： 1057802989（加群备注：胡尚杰邀请） 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4300092/blog

面试速度快！HC充足！ 蚂蚁集团-算法专家/高级专家杭州/北京/上海 职位要求： 1、 面向花呗、借呗、网商银行、芝麻信用、财富平台实际业务应用，开发基于大数据、大规模分布式集群的传统机器学习建模和深度学习建模； 2、 算法产品化建设，参与模型在线实时计算框架开发落地； 3、 算法研究和创新，研究成果与业务场景相结合； 4、 特征工程开发及应用。 职位描述 1、 计算机、数学、统计学、软件工程、电子信息等相关专业背景，硕士及以上学历； 2、 在智能营销、搜索、推荐、广告、知识图谱、用户画像、自然语言处理等方向有两年以上实际工作经验，对上述方向至少其中之一有深入研究； 3、 精通传统机器学习算法、深度学习算法建模，深入了解算法优化方法，具备独立编码建模能力； 4、 熟悉至少一种主流深度学习训练框架（Keras/Tensorflow/PyTorch）； 5、 熟练使用C/C++、Python、Java中的至少一种编程语言，熟悉多线程编程，内存管理，设计模式，熟悉Linux开发环境； 6、 熟悉Hadoop，MapReduce等分布式并行处理技术，具备 Storm、Flink、Spark等大数据开发实施经验，熟练Hive SQL语言。 蚂蚁集团-内容推荐算法 我们是蚂蚁金融数字金融线的内容算法团队，负责蚂蚁财富、保险、微贷等金融场景中等内容分发、内容带货和内容智能生产算法。在这里

简介： 如何根据用户反馈作出快速及时的实时推荐？ 如今的推荐系统，对于实时性的要求越来越高，实时推荐的流程大致可以概括为：推荐系统对于用户的请求产生推荐，用户对推荐结果作出反馈 (购买/点击/离开等等)，推荐系统再根据用户反馈作出新的推荐。这个过程中有两个值得关注的地方： 这可被视为是一个推荐系统和用户不断交互、互相影响的过程。 推荐系统需要对用户反馈作出快速及时的响应。 这两点本篇分别通过强化学习和 Flink 来实现，而在此之前先了解一些背景概念。 强化学习 强化学习领域的知名教材 《Reinforcement Learning: An Introduction》开篇就写道 ： 当我们思考学习的本质的时候，脑中首先联想到的可能就是在与环境不断交互中学习。当一个婴儿在玩耍、挥舞手臂或是旁顾四周时，并没有任何老师教它，但它确实能直接感知到周围环境的变化。 强化学习的主要过程是构建一个智能体，使之在与环境交互的过程中不断学习，以期获得最大的期望奖励。它是一种非常通用的学习范式，可以用于对各种各样问题的建模，比如游戏、机器人、自动驾驶、人机交互、推荐、健康护理等等。其与监督学习的主要不同点在于：强化学习根据延迟的反馈通过不断试错 (trial-and-error) 进行学习，而监督学习则是每一步都有明确的反馈信息进行学习。 下图反映了一个推荐智能体 (recommender agent

本文从以下四个方面，阐述风控管理平台的建设： 一. 架构演进 二. 技术架构 三. 业务架构 四. 系统难点 一. 架构演进 将公司内部风控系统从业务代码为主的风控架构改造为了平台化为主的2代架构，进而改造成为动态化及离线数据模型化的2.5代架构，正在向深度学习，在线数据模型的3代架构上演变。 二. 技术架构 首先来看目前风控的技术架构，从业务及架构层面将风控划分为五大体系：分别是存储体系，识别体系，支撑体系，运营体系，数据计算体系。 其中存储体系包括hbase，mysql，redis，es，hive，实际上都利用了现有的框架或开源项目。 识别体系包括控制平台（控制系统，批处理系统，决策系统，总线系统），处罚平台（处罚系统），分析平台（规则系统，模型系统）， 数据平台（数据系统，运营数据系统）。 支撑体系主要是指后台配置系统。 运营体系主要是指风控运营系统，kibana报表系统。 数据计算体系主要指大数据及离线计算平台及基于其上的数据分析业务。 其调用关系如下图： 三. 业务架构 其次，来看整个系统的业务架构。目前已经初步具备的 业务能力有，营销作弊，交易欺诈，登录注册防控，内容防控 数据模型能力有，用户画像及风险评级，关联反查，风险大盘，各类报表等 运营能力有，用户预警，商户预警，案件审核，综合信息查询 并且基于现有的数据，分类整理并形成了自身的数据资产，分别为名单类，用户类

Scrapy 入门- Scrapy简介 Scrapy框架介绍 Scrapy 是 由 Python 语言开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和 web 抓取框架，用于抓取 web 站点并从页面中提取结构化的数据。 Scrapy 用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。 Scrapy 吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如 BaseSpider 、 sitemap 爬虫等，最新版本又提供了 web2.0 爬虫的支持 Scrapy 框架的运行原理： Scrapy Engine ： 负责组件之间数据的流转，当某个动作发生时触发事件。 Scheduler ： 接收 requests ，并把他们入队，以便后续的调度。 Spiders ： 用户编写的可定制化的部分，负责解析 response ，产生 items 和 URL 。 Item Pipeline ： 负责处理 item ，典型的用途：清洗、验证、持久化。 Downloadermiddlewares ： 位于引擎和下载器之间的一个钩子，处理传送到下载器的 requests 和传送到引擎的 response( 若需要在 Requests 到达 Downloader 之前或者是 responses 到达 spiders 之前做一些预处理，可以使用该中间件来完成 ) 。

点击上方 蓝字 关注我们 点击上方“ 印象python ”，选择“ 星标 ”公众号 重磅干货，第一时间送达！ 金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 今天铺天盖地的一条消息： 多家美国媒体报道： 拜登赢了！ 据央视新闻，美联社报道，美国民主党总统候选人 拜登 ，已获得超过270张选举人票。 根据美国大选的选举规则，如果最终结果确认有效，率先获得270张选举人票的总统候选人获胜。 美国有线电视新闻网（CNN）、美国全国广播公司（NBC）和英国广播公司（BBC）等多家外媒也跟上步伐，先后发布了预测，表示拜登当选，当成为美国第46任总统。 除了全球主流媒体对此「迫击炮」式密集报道外，在AI界，亦是如此。 AI大佬们纷纷在社交平台发布消息，表达了自己的看法和态度。 手舞足蹈、欢呼雀跃 Python之父「 龟叔 」 （Guido van Rossum）发表的内容言简意赅，只有一个「Yes」。 但后面的感叹号数量，着实有点多了，仿佛隔着屏幕就能感受到那种咆哮般的力量。 但毕竟是Python之父，网友们的留言成了一道亮丽的风景线。 Import biden as president pip uninstall trump; pip install biden $ sudo reboot whitehouse 这真的很Python了。 深度学习三巨头之一的 LeCun

作者|Soner Yıldırım 编译|VK 来源|Towards Data Science 机器学习和深度学习模型需要大量的数据。它们的性能在很大程度上取决于数据量。因此，我们倾向于收集尽可能多的数据，以建立一个稳健和准确的模型。数据以多种不同的格式收集，从数字到图像，从文本到声波。然而，我们需要将数据转换为数字以便对其进行分析和建模。 仅仅将数据转换为标量（单个数字）是不够的。随着数据量的增加，使用标量的操作开始变得低效。我们需要向量化或矩阵运算来有效地进行计算。这就是线性代数发挥作用的地方。 线性代数是数据科学领域的重要课题之一。在这篇文章中，我们将通过使用NumPy的例子来介绍线性代数的基本概念。 NumPy是Python的一个科学计算库，是许多库（比如Pandas）的基础。 线性代数中的对象类型 线性代数中的对象（或数据结构）类型： 标量：单个数字 向量：数字数组 矩阵：二维数字数组 张量：N>2的N维数列 标量就是一个数字。我们将在下面的示例中看到，它可以用于向量化操作。 向量是一组数字。例如，5个元素的向量： 我们可以在向量化运算中使用标量。对向量的每个元素执行指定的操作。例如 矩阵是二维向量 它看起来像是一个包含行和列的pandas数据框。实际上，pandas数据帧被转换成矩阵，然后输入到机器学习模型中。 张量是一个N维数数组，其中N大于2

文末有福利 问一个很现实的问题，以你目前的薪资，多久能赚到100万？ 在一线城市，年薪10万仅能饱腹，就算熬夜加班苦干10年达到100万，相信也所剩无几。 所以要想多赚钱，就要持续学习、更新能力，抓住行业机遇。 在人工智能时代，无论是科研院所，商业巨头还是初创企业，各行各业都在大力开发或者引进人工智能，导致人工智能人才现在出现巨大缺口。工信部教育考试中心副主任周明透露，中国人工智能人才缺口可能超过500万人。 领英全球AI领域技术人才分布图 人才供不应求，导致领域岗位的薪资也自然水涨船高，给大家看一组最新数据： 2018年最新数据：python、大数据、人工智能从业者薪资表 行业紧俏、薪资诱人，使很多人都想在这股 AI 热潮中，凭借实力和简历脱颖而出。然而，很多人在第一关就被 HR 刷掉了，更别说技术面了。 资深HR说：“ 如果只学过计算机专业，想进入BAT人工智能部门、明星创业公司等其实并没那么容易，因为你没有实操的项目，你对人工智能没有整体性和深度性的把控和学习 。” 但这是不是就意味着你没机会了？ 不。 你可以自学，也可以跟着这方面的专家导师学。 其实人工智能的核心就是机器学习（Machine Learning）和深度学习。而它们的基础，就是编程（Python/c++等）和数学（高等数学/线性代数/概率论等）。 另外，AI是逻辑算法的执行，底层架构是大数据

基于Xilinx Zynq Z7045 SoC的CNN的视觉识别应用 由 judyzhong 于 星期三, 08/16/2017 - 14:56 发表 作者：stark 近些年来随着科学技术的不断进步，人工智能（AI）正在逐步从尖端技术变得普及。人工智能的发展涉及物联网、大规模并行计算、大数据以及深度学习算法等领域，深度学习是人工智能进步最重要的因素，它也是当前人工智能最先进、应用最广泛的核心技术。作为人工智能技术理想的应用领域，自动驾驶以及智能交通系统受到了人们广泛的关注。很多汽车企业都加入自动驾驶汽车的研究，比如特斯拉的自动辅助驾驶系统、百度阿波罗计划等。 图1：自动驾驶汽车需要具备识别道路交通情况的能力 自动驾驶面临的首个问题就是如何识别道路上的行人、汽车等其他物体，因此需要开发可靠的视觉识别系统集成到汽车的车载系统中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是目前图像识别技术中最炙手可热的算法模型，来自韩国的ATUS（Across The Universe，穿越苍穹）组织推出了基于CNN的汽车视觉识别系统，该公司专注于数字媒体和FPGA嵌入式平台技术的研究。 图2：ATUS基于CNN的视觉识别系统采用Zynq Z7045 SoC器件 该系统采用 Xilinx ZC706开发板卡 ，集成的是Zynq Z7045 SoC器件