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在人工智能领域，斯坦福大学的很多课程都颇受欢迎，如CS 229，做机器学习的多多少少都听说过这门课。该课程是由计算机科学系Andrew Ng教授领导讲授，根据统计数据表示，CS 229是斯坦福最受欢迎的课。CS是计算机科学的缩写，表示该课程属于计算机科学系，“229”是课程编号，这里指的是高级机器学习课。由于这门课实在太火了，针对这门课程不同形式的资料也纷至沓来，其中，这门课的助教Afshine Amidi将课程内容整理成了速查表。项目主页：https://stanford.edu/~shervine/t
斯坦福机器学习人工智能
人工智能大讲堂 2024-07-19
前面介绍了吴恩达斯坦福机器学习课程CS 229速查表，其内容为机器学习领域核心知识点，其实吴恩达教授还有另一门Deep Learning课：CS 230。同样，这门课的助教Afshine Amidi也将课程内容整理成了速查表。项目主页：https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-230/该课程主要包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、和深度学习中的一些小技巧组成。卷积神经网络CNN目前，除了用CNN作为图像特征提取骨干网络外，还可以用ViT(Vision T
斯坦福深度学习机器学习
人工智能大讲堂 2024-07-22
吴恩达机器学习与深度学习速查表是一份由著名人工智能专家吴恩达（Andrew Ng）及其团队编制的参考资料。这份速查表旨在为机器学习和深度学习领域的学习者及从业者提供一个简洁、全面的知识总结。它以图表或者清单的形式，概括了这两个领域中的关键概念、算法、技术术语以及实用技巧，帮助用户快速回顾和查阅重要信息。速查表覆盖以下内容：1. 基础知识：包括机器学习的基本定义、类型（监督学习、无监督学习、强化学习等）、模型评估指标（准确率、召回率、F1分数等）以及常用的概率论和统计学概念。2. 常用算法：对各种经典及现代
机器学习深度学习人工智能
别问我头冷不冷 2024-06-06
机器学习很复杂，对于新手来说，如果他们没有合适的资源来学习，刚开始学习机器学习的时候可能会很痛苦。大多数机器学习库都很难理解，学习曲线可能有点令人沮丧。今天给大家推荐一个GitHub星标高达14K的机器与深度学习代码速查表，同时代码仓库我也已经打包好了，如果你不想去动手寻找了，我可以无偿分享给您！
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肆月有点阴霾 2023-03-01
前言 vue3响应式这块的源码，在vue框架中是比较核心的模块，对我来说，阅读难度还是有一些的，特别是ts，因为之前没怎么在项目中写过，刚开始看起来很不习惯，但是得益于我的好兄弟chatgpt的帮助，
ChatGPT
心有猛虎嗷呜 2023-04-28
随着城市化进程的加快和交通流量的不断增加，交通信号灯的管理和优化成为城市交通管理中的重要课题。团体标准作为一种有效的技术和管理手段，在信号灯管理中发挥着举足轻重的作用。本文将从团体标准的定义、在信号灯管理中的应用及其成效三个方面进行详细分析，旨在探讨团体标准如何提升城市交通效率与安全性。一、团体标准的定义及作用团体标准是由社会团体按照一定程序制定并发布，供社会自愿采用的标准。在交通信号灯管理中，团体标准通过统一的标准化方案来规范交通信号的设置与运行，旨在提高交通信号的统一性与规范性。这一标准的制定不仅避免
国联政研 2024-12-27
504网关超时错误是非常常见的一种网站错误。这种错误发生在上游服务器未能在规定时间内完成请求的情况下，对访问者而言，出现504错误无疑会对访问体验大打折扣，从而对网站的转化率和收入造成负面影响。 504错误通常源于服务器端或网站本身的问题。此类HTTP状态码可能对网站的SEO产生不利影响，导致访客流失或收入下降。因此，网站所有者应及时处理此类错误，以尽量减轻其负面影响。 在本文中，我们将简单介绍，如何在WordPress网站中尝试修复504错误。 优化网站以防止 HTTP 超时 长时间运行的进程，如大规模
Web极客码 2024-12-27
在当今快速发展的科学研究和医疗服务领域，中小型实验室面临着诸多挑战，包括数据量激增、监管合规性要求严格以及有限的预算和资源。为了克服这些障碍，许多实验室正在寻找一种既经济实惠又高效的解决方案——实验室信息管理系统（LIMS）。本文将探讨适用于中小型实验室的LIMS解决方案，并通过行业案例展示其在实际应用中的效果，最后推荐白码LIMS作为理想的选择。一、中小型实验室面临的挑战随着工作量的增加和数据复杂性的提升，中小型实验室必须满足严格的监管合规要求，同时保持有限的预算。许多实验室仍然依赖过时的软件或手动流程
白码科技 2024-12-27
在人工智能（AI）技术蓬勃发展的今天，芯片的复杂度正以前所未有的速度飙升，轻松跨越了百亿逻辑门级别的大关。这一趋势不仅推动了半导体行业的快速发展，也对硬件仿真系统提出了更高的挑战和要求。在近日的ICCAD-Expo 2024上，思尔芯研发总监余勇发表了精彩技术演讲，他深入探讨了AI时代下高性能硬件仿真系统的重要性。他指出：“随着AI技术的广泛应用，芯片的复杂度急剧增加，传统硬件仿真的系统运行性能已难以满足当前的设计需求。因此，思尔芯迭代升级了其OmniArk芯神鼎国产硬件仿真系统，该系统支持从2亿到96亿
思尔芯S2C 2024-12-27
[图片] 书籍：Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation 作者：Zhiqing Xiao 出版：Springer 编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能 下载：书籍下载-《强化学习：原理与 Python 实现》 01 书籍介绍 本书是一本关于强化学习的教程书籍，书中不仅详细讲解了相关理论，也探讨了实际应用。 本书从统一的数学框架出发，系统地推导出现代强化学习的理论，并介绍了所有主流的强化学习算法，如PPO（近端策略优化）、SAC（软性
一点人工一点智能 2024-12-27
出海企业面临多币种管理、税务合规、会计准则和文化差异等财务本地化难题。ZohoBooks财务管理软件支持180+货币、22种语言，帮助企业解决这些问题，确保税务合规，提供全流程服务，满足国际企业需求。一、出海企业会面临哪些难题？1、多币种管理不同国家和地区使用不同的货币，汇率波动频繁，给企业的财务管理带来了极大的复杂性。企业需要实时跟踪和管理多种货币的交易，确保准确核算和报告。2、税务合规各国的税法和税务规定各不相同，从增值税、所得税到关税，企业必须遵守当地的税收法规，否则可能面临罚款甚至法律诉讼。此外，
Zoho云服务 2024-12-27
任务流程自动化，通过Zoho Projects项目管理软件预设流程和条件，实现任务的高效管理。该软件能够自动跟踪任务进度，依据预设规则推送任务至下一环节，从而消减人工介入，减少人为错误，显著提升项目管理的效率。同时，自动化处理还能确保项目数据的准确度，使员工能够更专注于创造性和战略性的工作，提升整体工作质量和员工满意度。此外，Zoho Projects项目管理软件的自动化功能适用于多种场景，但企业在引入时也需考虑员工培训以及系统集成等因素。一、什么是任务流程自动化？任务流程自动化是通过设置预定义的流程和条
在当今快速发展的制药研究与生产领域，数据已成为核心驱动力。实验室不仅需持续优化运营效率，确保数据准确性，还需轻松扩展运营规模，以应对日益增长的挑战。传统的非云实验室信息管理系统（LIMS）已难以满足现代实验室的严苛要求，其局限性日益凸显。本文将深入探讨非云LIMS系统的挑战，并揭示基于云的LIMS系统如何成为现代实验室的终极解决方案，通过行业案例加以佐证，并在文末推荐白码LIMS。一、非云LIMS系统的挑战1.有限的可访问性：内部LIMS系统限制了授权人员的访问范围，通常仅限于实验室物理位置内，从而阻碍了
在温湿度测试标准流程解析 | 上中，我们介绍了常见温湿度试验类型，温湿度测试应如何处理样品，样品负载有什么要求，测试前有哪些准备工作等等。本期我们介绍，如何根据试验标准选择合适的温湿度试验箱。温湿度设备检定项目温度偏差；相对湿度偏差；温度均匀度；温度波动度；升降温特性；风速。温度测量采用由铂电阻、热电偶或其他温度传感器组成的温度测量系统；相对湿度测量采用干湿球温度计或由其他传感器组成的湿度测量系统；风速测量采用各种风速仪，其感应量不大于0.05 m/s。恒定/交变湿热试验检定步骤01 恒定湿热试
TEMAK_泰美科 2024-12-27
在当今快速发展的科学和工业环境中，制药实验室面临着前所未有的挑战，包括提高运营效率、确保数据准确性和满足严格的法规要求。实验室信息管理系统（LIMS）作为现代实验室运营的基石，能够集中管理数据、自动化工作流程，并确保合规性。然而，通用、不可定制的LIMS系统往往无法满足实验室的独特需求，导致效率低下、操作错误和合规性问题。因此，针对特定实验室需求定制LIMS系统成为提升竞争力的关键。一、定制LIMS的重要性每个制药实验室都有其独特的工作流程、专有方法和专门协议。通用LIMS系统可能无法完全支持这些独特需求
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