机器学习

对于大多数无人机爱好者来说，能自己从头开始组装一台无人机，之后加入AI算法，能够航拍，可以目标跟踪，是心中的梦想。 并且，亲自从零开始完成复杂系统，这是掌握核心技术的必经之路。 开课吧特邀北京航空航天大学无人机专家，进行设计和指导，独家研发与真实的科学研究和工程开发接轨的课程。 软硬件结合， 教你亲自研发一台智能 无人机 。 《完成你的第一个无人机》 让智能无人机梦想照进现实 名额有限 招满即止 本期招生名额还剩 13 人 请备注【无人机】添加 课程由北京航空航天大学无人机专家设计和指导，与真实的科学研究和工程开发接轨。有以下六大优势： 那么，直接购买无人机和我们的课程研发无人机的区别在哪里呢？请看下图： 我们的课程并不是简单的拼装课程，更涉及到 飞行器设计、仿真平台搭建和算法实现的整体流程。 我们课程将会 教你无人机的基本组成、飞行原理、控制理论、状态估计、同时定位与建图、运动规划、目标检测追踪与多无人机协同； 从元器件开始搭建一个具有GPS导航和人为规划路线功能的无人机，并搭建无人机仿真平台，在仿真平台上实现各类智能算法的开发与部署。 本课程分为两大板块： ❥ 课程大纲 （仿真环境下无人机SLAM） （ 真实环境下无人机VIO ） （仿真环境下的运动规划） （仿真环境下的多机协同） （仿真环境下的无人机追踪行人） （真实环境下，无人机追踪亮灯） 《完成你的第一个无人机》

【CSDN 编者按】去年，CSDN 整理了 O’Reilly 关于 2020 年技术趋势的解读 ，其中关于 Python、AI 和云平台的部分预测，在过去一年内都得到了验证。作为一个在线学习网站，O’Reilly 每年都会对开发者需要注意和探索的趋势进行解析。在最新的 2021 年的技术趋势报告中，有哪些新变化，又有哪些值得我们关注的信息，不妨通过本文来一探究竟 编译 | 李磊 责编 | 张文 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 受新冠疫情影响， 2020 年在线学习的使用量处于稳定增长，很多公司关闭了办公室，要求员工在家远程办公；线下教育也受到了冲击，线上教育同比增长了 96％，图书的使用量增加了 11％，教育视频的使用量增加了 24％。 疫情期间，不少公司急需在线业务的支持以维持生存，包括小型餐馆和农贸市场都增加了网上下单功能。在此之下，每个公司的开发部门成了一个非常重要的部门，为其业务提供各种技术支持。具体在技术、编程语言、工具框架层面，O’Reilly 通过数据分析发现： Python 使用量位列第一，并以 27% 的速度持续增长。 多重编程范式、并发编程、动态类型与静态类型的融合、低代码甚至无代码工具的普及将成为未来的趋势。 AI 的内容持续增长，机器学习增长了 14％，人工智能增长了 64％；数据科学增长了 16％，统计数据增长了 47％。 Web

1.1 为什么需要ML策略？ 问题引入：如何提高机器学习的水平？可能有很多种想法（如，收集更多数据、收集更丰富多样的训练数据、增加梯度下降法迭代次数、增加网络规模、减小网络规模、使用随机失活（dropout）、添加L2正则化项、改变网络架构（激活函数、隐层单元数等）），应该选择哪些，舍弃哪些？ 1.2 正交化 正交化的一个实例：老式电视机的调节按钮（上下、左右、形变等），每个按钮的功能明确而相对对立，即所谓“正交”（orthogonal） 机器学习中的假设链： 成本函数调优顺序：训练集 -> 开发集（验证集）-> 测试集 -> 真实世界 Orthogonalization（正交化） Orthogonalization or orthogonality is a system design property that assures that modifying an instruction or a component of an algorithm will not create or propagate side effects to other components of the system. It becomes easier to verify the algorithms independently from one another, it reduces

Software development has already undergone an important journey from its beginnings to test automation and continuous testing. As time progresses, however, it is certain that testing will have to evolve as well. With digital transformations and the drive towards DevOps, automated testing is now at the heart of software testing and has taken the lead in the development process. 软件的发展从开始到自动化测试和持续测试已经走过了一个重要的旅程。时间的流逝，测试也会同样的演变是毋庸置疑的。随着数据的变革和开发运维驱动，自动化测试现在已经是软件测试的核心，并且在发展的进程中处于领先地位。 Artificial Intelligence (AI) seems to be the future of testing. AI has created high hopes in software testing and

Oxylabs代理 总部位于立陶宛维尔纽斯的Oxylabs是一家发展迅速的高级代理供应商，为公开的网络数据收集提供市场领先的解决方案，恪守职业道德。丰富的实践经验、创新的技术解决方案和强大的核心价值是Oxylabs在 网络数据收集行业 呈 指数级增长 的引导力量。 最近一些朋友苦于找不到抓取大量数据时需要的稳定代理，向我们咨询我们有没有好的解决方案。于是我们根据最近的业务需求整理出了几个方向下需要用到的 代理和工具 。希望能帮助用户节约更多的时间。 首先要说的是数据中心代理。因为其支持的并行数比较多，且支持在 短期内爬取大量数据 。很适合用来做 调研、电商和安全类的工作 。下面我们就来看看数据中心代理的特点。 数据中心代理 Oxylabs的数据中心代理提供稳定快速的网速，旨在满足各行各业的需求，Oxylabs拥有专业的专用代理IP池（超过200万）来自82个地区，以及近8,000个子网。我们的专用代理提供迅速的响应时间，因为每个数据中心代理一次只分配给一个用户。 主要特点： 超过200万个IP 遍布全球82个地区 99.99%上线率 极为快速且稳定 无限数量 的可选择目标、带宽和并行会话 卓越的性能和可靠性 使用场景 ： 市场调研、电子商务、品牌保护、邮件保护、网络安全。 如果数据中心代理的最大特点是快，那么 住宅代理的最大特点就是稳 。因为住宅代理模拟的真实的住宅用户

人工智能是科技发展的必然趋势，机器学习已经与人们的生活融为一体。 随着亚马逊的Echo与Google的Home这类语音助手的普及，人工智能的发展越来越受到人们的关注。人工智能的学习和适应环境的能力正在改变计算机的工作方式，以特斯拉汽车为例，车上装有各类传感器来感知周边环境，基于人工智能来决定是否需要加速、减速、变道等操作。 当然，这仅仅是人工智能其中的一个应用，它还有很多用途。 尽管人工智能是一种软件程序，但它的主要用途还是控制硬件来完成一系列动作或服务。最为常见的就是家中的扫地机器人，能够将人们在繁重的工作中解脱出来，它就可以自动完成家中的清扫工作，当电量不足时，还能自动充电，非常方便。 而稍显复杂的应用是仿真机器人，我们可以畅享一下，20年后，养老院中都是通过仿真机器人来完成照顾老人的工作，基于人工智能学习和适应能力，无论是为患者服务还是帮助他们移动，甚至是监控患者的生命特征，并基于此来做出医疗保健的建议。 此外，人工智能技术在外科手术中还能“一展身手”，它将超越传统手术的操作精度。以宾夕法尼亚大学的DaVinci机器为例，它利用机器人协助外科医生进行手术，其精准性和准确性减少了病人恢复的时间，并可以完成更为复杂的手术。 试想一下，如果让机器人替代医生，那么它可以再很短的时间内就能判断病人的病因，因为它拥有人类无法比拟的学习能力和医疗数据信息，它将比大多数医生更有经验。

国际著名的咨询公司Gartner在2013年总结出了一套数据分析的框架，数据分析的四个层次：描述性分析、诊断性分析、预测性分析、处方性分析。 Gartner于2020年中给出预测，到2024年底，75%的企业机构将从AI试点转为AI运营。同期，Gartner发布了数据与分析领域的十大技术趋势，首先映入眼帘的是：更智能、更高速、更负责的AI，也指出了仪表板的衰落，更青睐上层次和实用化的决策智能。 1. 前言 我们在设计数据分析产品和数据可视化的时候，依据是什么？怎样设计数据分析产品才能给用户更多的业务支撑？我们做趋势预测、精准识别目的是什么？ 最近，我有些感悟分享与读者探讨、研究。 对于设计数据分析产品和数据可视化，我们首先想到的是需求，然后是业务机理。但是，在大数据、新一代人工智能高速发展的今天，对比Gartner给出数据分析咨询意见，我们不应拘泥于当前的业务场景，业务创新也可以通过新技术引领。 我们回到数据分析产品和数据可视化设计，除了需求和业务机理以外，我们不妨以金字塔思维模型来构建这样的场景。 一、目的 我们的目的是实现经济发展和利润，解决未来或当下的问题。比如新零售业务核心是围绕客户展开，解决客户发展和流速问题，是企业发展和利润的基石。 二、分析需求和识别待解决问题 分析需求是深入业务机理，重塑业务模型，以发展的眼光识别问题，解决问题。仍以新零售客户发展为例

机器之心报道 作者：陈萍 转载自： 机器之心 原文链接： Papers With Code新增数据集检索功能：3000+经典数据集，具备多种过滤功能 ​ mp.weixin.qq.com Papers with Code 现在已经集成了 3044 个机器学习数据集，点点鼠标就能检索需要的数据集。 在机器学习中，数据集占据了重要的一部分。研究人员除了需要开发先进的算法外，其实数据集的建立才是最基础也是最重要的部分。在过往的研究中，机器学习从业者也建立了许多可用的数据集。 在哪里可以找到比较好的数据集呢？ 近日，查找论文对应开源代码的神器 Papers with Code 官网发布，Datasets 已经实现了 3044 个机器学习数据集的汇总，并且按照不同的类型进行归类，还具有过滤功能，值得一看。 我们现在正在索引 3000 + 来自机器学习的数据集。使用者可以按照任务分类和模式进行数据集查找，还可以按照时间比较数据集的使用情况、浏览基准等要素进行查找。 网站地址： https://www. paperswithcode.com/data sets 覆盖范围众多的数据集 在这 3044 个机器学习数据集里，不乏我们常用的经典数据集，例如，ImageNet、COCO、CIFAR-10、MNIST 等。 快速检索 如果你想搜索指定的数据集，该网站也具备检索功能，例如从事计算机视觉的研究者

了解 完整课程详情 可扫描下方二维码添加顾问老师，备注 【 P anda】 即可咨询 更有盐趣内部学员专属人工智能、计算机视觉讲座回放及参考书资料包现免费领取~ 盐趣计算机方向导师团队由 卡耐基梅隆大学CS教授V.G.与南加州大学CS教授V.A. 领衔，包括近300位博士、博后研究员、教授、科学家等，全部来自英国牛津大学、剑桥大学，美国卡耐基梅隆大学、南加州大学、斯坦福大学、耶鲁大学等世界顶尖院校，囊括 计算机科学、计算机工程、数据科学、机器学习、人工智能、计算机视觉、机器人 等多个热门专业和细分方向，实力雄厚。 部分盐趣计算机方向学员论文录用函 顶会、EI、SCOPUS等（滑动查看更多） 此外，我们还为读者送出了专属福利： 免费1对1科研规划咨询 ，有学术论文、背景提升、升学规划方面的疑问，都可以找他们解决。无论你未来的升学计划如何，希望你都能好好把握寒假这个 弯道超车 的机会！ 长按识别海报中的二维码 添加盐趣学术顾问微信预约 添加微信时请备注： P anda 了解更多课程请咨询学术顾问 本文分享自微信公众号 - GiantPandaCV（BBuf233）。 如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“ OSC源创计划 ”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u

过完年，压岁钱到位，迟来的年终奖到账，钱包鼓起来但新的节日也不断跟上，情人节、元宵节、妇女节…… 说到底，还不是要买买买？ 淘宝上的店铺又多又杂乱，一旦买错了， 面临的就是“女 ” 朋友的“果真直男审美 ” 的diss，或者人财两空的局面 接下去，来看看用机器学习技术如何甄别优质店铺，让你买到就是赚到！ 分三步走： 第一步：找到阿里给出的店铺评价历史信息，分为训练集数据和测试集数据； 第二步：利用训练集数据构建机器学习模型； 第三步：使用测试集数据进行准确率判断并优化。 如此便可以建立一个相对科学的靠谱店铺预测模型。 首先，从阿里云天池开一份包含2000家店铺的评分，等级，评论等信息和数年交易记录的数据： 通过这份数据， 我们可以构建一套模型，根据店铺的访问、购买信息等数据，来评测该店铺是否为优质店铺。 一部分数据将用来作为训练集，另一部分数据会用来测试已经训练好模型的精确度。但训练的时候并不是精确度越高越好，过拟合和欠拟合都不是好事情。 欠拟合指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据： 过拟合通俗一点地说就是模型把数据学习的太彻底，以至于把噪声数据的特征也学习到了，这样就会导致在后期测试的时候不能够很好地识别数据，即不能正确的分类，模型泛化能力太差： 随后，完成了清理整合等预处理工作，得到了一份适合建模使用的样本数据： *完整代码可以在文末获取。考虑这份数据比较粗糙