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学习算法
给Java新手的一些建议——Java知识点归纳(Java基础部分)
写这篇文章的目的是想总结一下自己这么多年来使用java的一些心得体会,主要是和一些java基础知识点相关的,所以也希望能分享给刚刚入门的Java程序员和打算入Java开发这个行当的准新手们,希望可以给大家一些经验,能让大家更好学习和使用Java。
日期:06/28/2017 16:31:23 作者:
你应该知道的18个大数据工具

  在当今的数字革命浪潮中,大数据成为公司企业分析客户行为和提供个性化定制服务的有力工具,大数据切切实实地帮助这些公司进行交叉销售,提高客户体验,并带来更多的利润。
  
日期:06/27/2017 16:45:31 作者:
Java、PHP、Python、JS 等开发者都如何绘制统计图

  目前很多程序员绘图基本上都是采用后端生成数据传递给前端,然后前端将数据渲染到绘图库上面进行显示,从而得到我们最后看到的各种图,但是有时候,我们发现需要传递的数据很多很多,那么这个时候如果将数据传递给前端进行分析并展示的话是非常慢的,所以有必要在后端进行各种统计图的生成,下面我们就来聊聊各种程序员都是怎么进行图制作的?
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日期:06/27/2017 16:18:21 作者:
机器学习入门阶段易犯的 5 个错误

  怎样进入机器学习领域没有定式。我们的学习方式都有些许不同,学习的目标也因人而异。 但一个共同的目标就是要能尽快上手。 如果这也是你的目标,那么这篇文章为你列举了程序员们在通往机器学习高手道路上常见的五种错误。
  
日期:06/27/2017 16:14:50 作者:
教程 | 如何解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题
在 LSTM 循环神经网络面临长序列输入时,我们应该怎样应对?Jason Brownlee 给了我们 6 种解决方案。
日期:06/27/2017 15:55:00 作者:
AI 只会让你工资上涨:谷歌施密特主席话丰年
【新智元导读】在巴黎举行的 Viva 技术大会上,施密特作为首席讲者发言。他指出:机器学习和人工智能将为广泛的行业(包括农业、能源、时尚和医疗)提供机会,即使它们将与今天的运作方式截然不同——就像最大的出租车公司没有出租车(Uber),最有价值的零售商没有库存(阿里巴巴)。而 AI 所带来的连接性和洞察能力的结合意味着我们将见证前所未见的创新速...
日期:06/26/2017 17:44:34 作者:
机器学习算法重构威尼斯千年历史,成为“谷歌和 Facebook”
【新智元导读】瑞士联邦理工学院(EPFL)数字人文科学实验室主任 Frédéric Kaplan 利用机器学习算法,将威尼斯多年的历史以动态的数字化形式传承下来,再现这座古城辉煌的共和国时代风貌。Kaplan 将他着手从事的项目称之为“威尼斯时间机器”(Venice Time Machine),不仅能够为世界各地的学者揭露威尼斯隐藏的历史,还能使研究人员能够搜索和...
日期:06/26/2017 17:43:05 作者:
MIT最新研究:新算法通过学习折纸模型,生成任意3D结构
【新智元导读】计算机折纸是计算机科学长期研究的一个问题,MIT的新论文提出一种新的通用折纸算法,能在保证最小的折缝数量的情况下折出几乎任何东西,包括1000种简单的纸鹤。
日期:06/26/2017 17:42:03 作者:
15分钟开启你的机器学习之旅——随机森林篇
  【新智元导读】本文用一个机器学习评估客户风险水平的案例,从准备数据到测试模型,详解了如何随机森林模型实现目标。
日期:06/26/2017 17:41:20 作者:
一步一步学习大数据:Hadoop 生态系统与场景

  到底是业务推动了技术的发展,还是技术推动了业务的发展,这个话题放在什么时候都会惹来一些争议。
  
日期:06/23/2017 10:35:12 作者:
如何使用 Python 开始建立你的数据分析项目
现在有很多博文对复杂的机器学习算法和前沿的技术进行了展示,而这也促使数据科学家们慢慢变成了“社交控”( FOMO )。但数据分析的基本内容究竟是什么样的?你应当怎样安排项目结构?你需要使用什么样的工具?等等诸如此类的问题却鲜有人问津。本文将会对如何建立项目提供一些启发思路,以帮助你快速达到 在数据科学领域能有所产出 的境界。
日期:06/22/2017 08:19:49 作者:
20个常见的Java错误以及规避方法
  本文介绍了20个常见的Java编译器错误,每种错误都包含了代码片段、问题说明,并给出了相关的链接来帮助你快速地理解并解决这些问题。以下是译文。
日期:06/21/2017 19:18:39 作者:
遇见大数据可视化:来做一个数据可视化报表

上篇文章简单的介绍了数据可视化的基础,将数据进行设计可视化后,可以让我们有一种全新的方式去认识数据,改变对数据的呈现和思考方式。那现在就让我们开始做一份数据的可视化图表,一步步的来看下我们如何获取数据,以及如何进行可视化的展示。

日期:06/19/2017 20:26:20 作者:
Twitter数据挖掘:如何使用Python分析大数据

大数据无处不在。在时下这个年代,不管你喜欢与否,在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。

日期:06/19/2017 20:19:12 作者:
遇见大数据可视化: 未来已来,变革中的数据可视化

  今天,大数据已无所不在,并且正被越来越广泛的被应用到历史、政治、科学、经济、商业甚至渗透到我们生活的方方面面中,获取的渠道也越来越便利。通过本系列的前面几篇文章,我们已经了解了数据可视化的必要性,而目前市面上也已经具备了非常多成熟的BI绘制工具,如Tableau,QlikView和魔镜等等。虽然这些工具正在变得越来越自动化,然而,随着大数据...
日期:06/16/2017 13:18:59 作者: