• 零一
    2017-11-17
    希望耗子哥谈谈 Java 单元测试,API 接口测试方面的一些最佳实践
    
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  • 李牧之
    2017-11-17
    推荐一部《集体智慧编程》,作为第一本书。虽然比较老,算是入门经典,只会简单python即可。
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  • 李志博
    2017-11-16
    楼上问单元测试的朋友,如果你测的是dao 层,那就要走集成测试,本来也不需要mock,如果你测service那么一定要mock
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  • 晏
    2018-07-06
    机器学习基本就是在已知的样本数据中寻找数据的规律,在未知的数据中找数据的关系。
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  • 欣
    2018-09-25
    推荐fastai
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  • 二师哥
    2018-06-21
    机器学习离我比较远,先Mark下,等以后有时间精力了,再回头细细琢磨!
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  • 左耳朵
    2017-11-21
    @ 阿亮,谢谢,我有关注,但是只在表面😢
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  • 刘营
    2019-10-17
    每次听都振奋人心,都更加坚定信念。
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  • 一窗暖阳
    2018-11-02
    毕业太多年, 数学全部还给老师了。 请问有没有推荐的数学资源可以让我恶补一下? 谢谢
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  • 晏
    2018-07-06
    机器学习中的基本方法论是这样的。

    要找到数据中的规律,你需要找到数据中的特征点。

    把特征点抽象成数学中的向量,也就是所谓的坐标轴。一个复杂的学习可能会有成十上百的坐标轴。

    抽象成数学向量后,就可以通过某种数学公式来表达这类数据(就像 y=ax+b 是直线的公式),这就是数据建模。

    这个数据公式就是我们找出来的规律。通过这个规律,我们才可能关联类似的数据。

    当然,也有更为简单粗暴的玩法。

    把数据中的特征点抽象成数学中的向量。

    每个向量一个权重。

    写个算法来找各个向量的权重是什么。

    展开
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  • Geek_eb01ef
    2019-12-14
    居然看了那么多东西好牛👍
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  • Cy23
    2019-08-29
    感觉自己掉队的越来越远,呼吸都困难了
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  • Isaac Zhou
    2019-07-22
    讲的很泛泛 感觉书单比干活多 另外建议还是找个懂点专业的人读吧 这英语听着真有特色😤
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  • prader
    2019-07-09
    感谢,耗神提供介绍个资源
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  • edisonhuang
    2019-05-28
    机器学习分为了带标签的监督学习和无标签的非监督学习。
    机器学习最重要的意义还是在于自动化。传统软件开发实现了一定程度的自动化,但是自动化的模式是程序员事先设定好的,是对已知知识的表达。而机器学习的方法则是数据驱动的,工程师本身也不能说明带有什么规则就可以判别一张图是黄图,但是经过足够多的数据训练后,机器却可以自动识别黄图了。
    机器学习中涉及几个步骤,一是数据的量化表示,信号与系统就是这里面的基础。二是建立数据模型,目前深度神经网络模型占了主要部分。三是模型部署与落地,这里更多涉及工程相关的知识,编码基础就很重要了。
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  • 西北偏北
    2019-05-06
    机器学习分为有监督学习和无监督学习。

    前者通过对自己数据找出特征,去基于此去识别未知数据。

    后者是基于算法,自动去数据中挖掘人为分析不能获取的联系。
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  • 夏嘉莫
    2019-04-02
    数学之美 不知道算不算机器学习相关联的?
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  • 星光
    2019-01-19
    如何理解图像的性别检测?是指程序通过分析人脸判断出是男性或女性吗?
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  • The one | LifeHa...
    2018-12-20
    每一期都是干货,好好吸收,明年开春打算去面试一把,😄
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  • Geek_fb3db2
    2018-11-13
    101在国外就是入门意思
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