spark 2.1.0安装指南完整版

首先第一步是安装JDK,我们最好下载JDK8版本。由于Oracle上下载JDK需要同意协议条款,需要在浏览器上下载才行。而我们云服务器,通常都没有图形界面,我们可以在本机上下载下来,传到服务器上去,但是这个太麻烦了。在这里给大家介绍一个变通的方法。在Windows机器上,进入JDK下载界面,http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/download
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SVM实现及Libsvm工具箱的安装测试(基于Matlab R204a环境)

一.  关于SVMSVM(Support Vector Machine,支持向量机)是一种有监督的机器学习方法,可以学习不同类别的已知样本的特点,进而对未知的样本进行预测。 SVM本质上是一个二分类的算法,对于n维空间的输入样本,它寻找一个最优的分类超平面,使得两类样本在这个超平面下可以获得最好的分类效果。这个最优可以用两类样本中与这个超平面距离最近的点的距离来衡量,称为边缘距离,边缘距离越大
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栅栏染色

题目描述有误 是至多两个相邻一样 此题用动态规划做 因为第j个柱子分为两种情况: 和j-1一样和j-1不一样 和j-1一样 则为 f[j-2]*(k-1); 和j-1不一样则为 f[j-1]*(k-1) 第一次忘记考虑 特殊情况 柱子很多 只给一种颜色的无解情况class Solution: # @param {int} n non-negative integer, n post
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房屋染色

class Solution: # @param {int[][]} costs n x 3 cost matrix # @return {int} an integer, the minimum cost to paint all houses def minCost(self, costs): # Write your code here
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人人都可以做深度学习应用:入门篇(上)

一、人工智能和新科技革命2017年围棋界发生了一件比较重要事,Master(Alphago)以60连胜横扫天下,击败各路世界冠军,人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋曾经一度被称为“人类智慧的堡垒”,如今,这座堡垒也随之成为过去。从2016年三月份AlphaGo击败李世石开始,AI全面进入我们大众的视野,对于它的讨论变得更为火热起来,整个业界普遍认为,它很可能带来下一次科技革命,并且
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【大数据学习】数据化运营并不难?关键是这些技术你get了么?!

免费开通大数据服务:https://www.aliyun.com/product/odps1月15日在北京举行了首次阿里云大数据合作伙伴深度培训,我司获邀参加,我和两名研发的同学又一次来到了阿里巴巴望京园区。> 培训的第一部分内容、数加的介绍及应用除了介绍性内容之外,还是有「干货」的,这个干货就是MaxCompute 的实践。MaxCompute原来叫做ODPS,www.aliyun.com/p
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【转载】人工智能、机器学习和数据挖掘三者之间的关系

人工智能:        人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。它是关于知识的科学(知识的表示、知识的获取以及知识的应用)。        人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论和技术。        人工职能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的
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Serverless理念的弄潮儿—— 阿里云数加平台助力大数据普惠

免费开通大数据服务:https://www.aliyun.com/product/odps以下内容根据分享视频和PPT整理。数加平台简介 数加是阿里云大数据的品牌名,旗下包含一系列的大数据产品及服务,其目的是为大众提供一站式数据开发、分析、应用平台。开发者使用数加平台可以快速构建数据支撑的应用。数加平台的产品具体分为两大部分:基础平台和数据应用。前者包括大数据产品主要有数据开发、机器学习、大数据计
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蚁群算法理论

1.关于旅行商(TSP)问题及衍化   旅行商问题(Traveling Saleman Problem,TSP)是车辆路径调度问题(VRP)的特例,由于数学家已证明TSP问题是NP难题,因此,VRP也属于NP难题。旅行商问题(TSP)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,简称为TSP问题,是最基本的路线问题,该问题是在寻求单一旅行者由起点出发,通过所有给定的需求点之后,最后再回到原点的最小路径
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SVM-支持向量机原理详解与实践之一

SVM-支持向量机原理详解与实践 前言 实践部分的目标则是通过对实践时碰到的问题,调参的过程的讲解可以对前半部分讲解的SVM原理部分的内容有一个更深入的了解。 SVM、机器学习与深度学习 人工智能领域 在大数据,人工智能的时代,深度学习可以说火得一塌糊涂。美国硅谷的大公司都在布局着这个领域,而中国国内,腾讯,百度,阿里巴巴等等知名企业也都在这个领域争先发力,2017年初,百度迎来陆奇-
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关联规则挖掘

1.Apriori关联规则挖掘  ----->Apriori算法希望的是完全的标称型数据,如果有数值型属性,必须先进行离散化。接下来我们导入数据集,切换至Associate面板,启动Apriori运行 ----->Apriori算法输出的10条规则,按照每一条规则后括号内的置信度量进行排序。规则按照“前件 num.1--->结论 num.2“的形式表示,前件后面的数字表示有多少个实例满足前件,
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视频结构化技术,未来视频监控创新的起点

视频监控遇到了困难 多年以来,平安城市级别的大型项目在运营和公安实践中,通常会遇到以下情况的发生: 缺少视频信息情报的标准化生成方法,进而缺少利用视频信息情报指导侦查、破案的新型警务工作模式。现在视频监控的应用已融入民警的日常办案工作当中,但采用的仍然是人工的方式去浏览、排查,费时费力。 视频信息的跨域、跨警种共享以及与其他信息系统的互联互通问题突出,跨系统的语言不统一造成信息成为一个
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windows平台下人工智能平台TensorFlow安装--(学习笔记)

背景前提:人工智能各大公司都推出了开源产品,以下排名不分先后。国外人工智能开源项目:CaffeCNTK(微软)Deeplearning4jDMTK(微软)H20MahoutMLlibNuPICOpenNNOpenCycOryx 2PredictionIOSystemML(IBM->Apache)TensorFlow(谷歌)Torch以上参考:https://linux.cn/article-783
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Nature重磅:Hinton、LeCun、Bengio三巨头权威科普深度学习

http://wallstreetcn.com/node/248376 借助深度学习,多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征( representations)。这些方法显著推动了语音识别、视觉识别、目标检测以及许多其他领域(比如,药物发现以及基因组学)的技术发展。利用反向传播算法(backpropagation algorithm)来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表
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自学编程又无从下手建议

最近总有一些小伙伴问我,现在大二,想自学编程,但是 不知道如何下手? 不知道该学哪一门编程语言,c/c++?java?c#?还是php? 不知道c++、Java、php之间有什么区别? 是不是学习java之前要学c? 学习了Java基础之后又该学什么? 如果你也有这些疑问,那就继续看下去,如果没有就可以return了。 首先不要灰心哈,小编到底也是过来人,纯自学的,你们现在遇到的坑,
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Tensorflow 代码解析(三)

4.  TF – Kernels模块 TF中包含大量Op算子,这些算子组成Graph的节点集合。这些算子对Tensor实现相应的运算操作。图 4 1列出了TF中的Op算子的分类和举例。 图 4 1 TensorFlow核心库中的部分运算 4.1   OpKernels 简介 OpKernel类(core/framework/op_kernel.h)是所有Op类的基类。继承OpKern
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机械蜜蜂能取代正在消亡的真蜜蜂吗?

被子植物,又称开花植物,主要靠授粉进行繁殖。花的雄蕊负责产生花粉,雌蕊则接受花粉孕育种子。自花授粉的植物在尚未开花时,成熟的花粉粒就萌发成花粉管,把精子送入胚囊中受精,因此又叫“闭花受精”。异花授粉的雌蕊通常接受的都是另一朵花上的雄蕊花粉。异花授粉可以凭借风之力,水之助,抑或以虫、鸟为媒。“穿花度柳飞如箭,粘絮寻香似落星。”描写的就是蜜蜂穿花而过时身体黏上花粉,当它们飞到另一朵花上花粉被抖落至
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