1、什么是深度学习1.1机器学习图1：计算机有效工作的常用方法：程序员编写规则（程序），计算机遵循这些规则将输入数据转换为适当的答案。这一方法被称为符号主义人工智能，适合用来解决定义明确的逻辑问题，比如早期的PC小游戏：五子棋等，但是像图像分类、语音识别或自然语言翻译等更复杂、更模糊的任务，难以给出明确的规则。图2：机器学习把这个过程反了过来：机器读取输入数据和相应的答案，然后找出应有的规则。机器学习系统是训练出来的，而不是明确的用程序编写出来。举个例子，如果你想为度假照片添加标签，并希望将这项任务自动化，那么你可以将许多人工打好标签的照片输人机器学习系统，系统将学会把特定照片与特定标签联系

整理了一下之前写的深度学习基础知识文章，方便浏览！1.pytorch基础学习系列文章，里面代码和示例《PyTorch深度学习实践》05用PyTorch实现线性回归《PyTorch深度学习实践》06用PyTorch实现Logistic回归《PyTorch深度学习实践》07加载数据集《PyTorch深度学习实践》08加载数据集《PyTorch深度学习实践》09多分类问题《PyTorch深度学习实践》10CNN基础（GPU版本）《PyTorch深度学习实践》11CNN高级_Inception块（GPU版本）《PyTorch深度学习实践》11CNN高级_ResidualBlock块（GPU版本）《Py

制作简历有哪些细节　　我们在春招的时候，都没有收到任何的回复，也没有任何的面试邀请，如果不是因为这个原因，那就是我们的简历出了问题。所以，想要找到一份好的工作，一份好的履历是很重要的，我们必须要注意履历上的一些细节！这些简历细节，你难道还不清楚吗？1、简历制作排版要干净整洁　　简历给人一种分割的感觉，东一块西一块；或者字体不统一，时而斜体时而正体，时而这个字号，时而那个字号；要么就是这里多一个下横线，要么突然冒出一条无用的实线，严重影响美观。像这种没有条理不干净整洁的简历，非常容易被pass。　　所以保持简历整洁非常非常的重要，它是影响HR印象分的第一关。大家制作完简历可以让身边同学帮忙看看自

链接：https://pan.baidu.com/s/1cd7LOSAvmPgVRPAyuMX7Fg?pwd=1688提取码：1688帧缓冲（framebuffer）设备应用于linux显示技术方面。因为linux的显示平台已经全部基于framebuffer，所以目前在linux环境下开发图形化界面、游戏、影视软件等可视化应用时都必须用到帧缓冲技术，而现在随着消费逐渐娱乐化的大趋势，可视化应用已经在产品开发中越来越重要，因此，对于帧缓冲技术的理解和掌握就非常重要了。1Frambuffer介绍 帧缓冲在linux体系中居于上层应用和底层显示设备之间，如下图所示。它的设计意图是对上层应用屏蔽掉低层

目录前言第十六天（排序）剑指Offer45.把数组排成最小的数（中等）剑指Offer61.扑克牌中的顺子（简单）第十七天（排序）剑指Offer40.最小的k个数（简单）第十八天（搜索与回溯算法）剑指Offer55-I.二叉树的深度（简单）剑指Offer55-II.平衡二叉树（简单）*第十九天（搜索与回溯算法）剑指Offer64.求1+2+…+n（中等）剑指Offer68-I.二叉搜索树的最近公共祖先（简单）剑指Offer68-II.二叉树的最近公共祖先（简单）*第二十天（分治算法）剑指Offer07.重建二叉树（中等）*第二十一天（位运算）剑指Offer15.二进制中1的个数（简单）剑指Off

线性代数1.标量由只有一个张量表示importtorchx=torch.tensor(3.0)y=torch.tensor(2.0)print(x+y,x-y,x*y,x/y,x**y)2.向量由一组标量组成的列表，这些标量值被称为向量的元素和分量，向量通常使用小写粗体表示(x,y,z)具有一个轴的张量，是一阶张量，单个向量的默认方向是列向量，向量的索引机制为：通过张量的索引机制来访问任意元素，例如：a[3]importtorcha=torch.arange(4)向量的长度向量长度通常称为向量的维度,可以利用len(a)来求出向量的形状当用向量表示一个张量时（只有一个轴时），可以使用.shap

文章目录前言轮转数组😎寻找奇数😎数组中数字出现的次数😎结尾前言刷题笔记第一道题跟后面没啥关系但是后两道关系比较明显最后一道题看不懂的朋友请多看看倒数第二道题轮转数组😎连接一个规律=-=而非思想,叫三趟逆置法想要旋转数组元素的前K个只需要先逆置N-K项再逆置K项再整体逆置首先说一下旋转和逆置的区别以数组:1,2,3,4,5,6,7,8为例旋转3次可以理解就成为4,5,6,7,8,1,2,3而逆置前三个元素就是3,2,1,4,5,6,7,8逆置前四个元素就是4,3,2,1,5,6,7,8可以理解为逆置就是将要逆置的元素首位交换位置而旋转就是将要旋转位数的元素前移(右旋转)或后移(左旋转)其他元素向

文章目录一、前言二、gymnasium简单虚拟环境创建1、gymnasium介绍2、gymnasium贪吃蛇简单示例三、基于gymnasium创建的虚拟环境训练贪吃蛇Agent1、虚拟环境2、虚拟环境注册3、训练程序4、模型测试三、卷积虚拟环境1、卷积神经网络虚拟环境2、训练代码一、前言大家好，未来的开发者们请上座随着人工智能的发展，强化学习基本会再次来到人们眼前，遂想制作一下相关的教程。强化学习第一步基本离不开虚拟环境的搭建，下面用大家耳熟能详的贪吃蛇游戏为基础，制作一个Agent，完成对这个游戏的绝杀。万里长城第二步：用python开发贪吃蛇智能体****加粗样式二、gymnasium简单

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今天我来讲下如何在Zeppelin里做机器学习。机器学习的重要性我就不多说了，我们直奔主题。Flink在机器学习这个领域发力较晚，社区版没有一个完整的机器学习算法库可以用，Alink[1]是目前Flink生态圈相对比较完整的机器学习算法库，Alink也在往Flink社区贡献的路上。今天我主要讲的就是如何在Zeppelin里使用Alink。为什么在Zeppelin平台使用AlinkZeppelin已经很好的集成了Flink，在Zeppelin中使用Alink可以充分利用Zeppelin集成Flink所提供的特性，包括：支持丰富的执行模式：Local/Remote/Yarn支持对接Hive支持UD