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python遗传算法

收录了 python遗传算法 频道下的 39 篇内容

如何在软件开发行业选择一条正确的职业道路?
如何在软件开发行业选择一条正确的职业道路?

身处软件开发行业,开发者如何选择一条理想的成长路径值得每个人思考。本文作者撰写数千字内容,为我们描绘了这个行业的全景图,并为你的选择提供些许参考。

华为专家亲述:如何转型搞 AI?(上)
华为专家亲述:如何转型搞 AI?(上)

本文来自华为云开发者社区

2684亿销售额背后的阿里AI技术全景图
2684 亿销售额背后的阿里 AI 技术全景图

揭开双11大规模交易场景下,阿里人工智能技术的神秘面纱

新风向标:学术界开始从Python转向Rust
新风向标:学术界开始从 Python 转向 Rust

比起Python,Rust有着更高效的性能,同时在社区建设方面也让用户体验更舒服。

这是我对Uber AI的建议,可惜它已死
这是我对 Uber AI 的建议,可惜它已死

Uber 人工智能业务研究院 AI LAB 已死去

2020 年图机器学习的热门趋势
2020 年图机器学习的热门趋势

图是强大的数据结构,可以被用于建模许多真实世界的场景。

这可能是人工智能领域覆盖最全的一份技术趋势报告
这可能是人工智能领域覆盖最全的一份技术趋势报告

这份报告对AI领域的技术预测可谓面面俱到,无论是对于AI企业、研究者,还是AI学习者来说都有一定参考价值

7个AutoML库:应对机器学习的下一波浪潮
7 个 AutoML 库:应对机器学习的下一波浪潮

自动机器学习(AutoML)是将机器学习应用于现实问题的端到端流程自动化的过程。AutoML使真正意义上的机器学习成为可能,即使对于没有该领域专业知识的人也是如此。本文介绍了一些流行的AutoML框架,这些框架的趋势是自动化部分或整个机器学习的管道。

万里挑一!热门机器学习开源资源最强盘点
万里挑一!热门机器学习开源资源最强盘点

今天我们带来了由 Mybridge 整理的 2018 年度热门机器学习开源资源大盘点,值得一提的是,在这份列表中,出现了来自中国腾讯的贡献的两个资源。

实用超参数优化

关于如何使用以下技术微调机器和深度学习模型的简介:随机搜索,自动超参数调整和人工神经网络调整。

学习
python 常用库简介

Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包,可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵,使Numpy和Scipy协同工作,高效解决问题。

28天写作
3月日更
用两个使用 Caffe 的小项目案例演示迁移学习的实用性

近年来随着深度学习的急剧升温,不管是学术界还是工业界都把大量资源投入了深度学习。作为一个普通的工程师或者程序员,也想对机器学习,尤其是深度学习有所了解,应当如何入手?最好的回答当然是“gets your feet wet”——不下水是终究是学不会游泳的。然而,深度学习火爆的同时,带来的一个副作用是:面对琳琅满目的各色名词,初学者简直毫无头绪,也无从下手。特别是机器学习、深度学习,以及最近炒得很火的强化学习、迁移学习,到底是怎么一回事儿? 本文试图以自己亲自操刀的两个项目案例演示迁移学习的实际应用,并且在篇头以维基百科上的定义,对上述几种机器学习作个简单的阐明,以及做个对迁移学习的简单科普。

原创万字总结人工智能技术栈与学习路线 上集 基础篇
原创万字总结人工智能技术栈与学习路线 上集 基础篇

人工智能技术栈与学习路线 上集 基础篇

AI
引航计划
智能风控模型的自动化迭代
智能风控模型的自动化迭代

本文主要分享在智能风控体系下模型如何做到全流程自动化的迭代。

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第一章 赋予计算机学习数据的能力
机器学习之 PyTorch 和 Scikit-Learn 第一章 赋予计算机学习数据的能力

在作者的心目中,机器学习这一解释推理数据的应用和算法科学,是计算机科学中最令人振奋的领域!我们生活在数据多到泛滥的时代,使用机器学习领域的自学习算法 ,可以将数据转换为知识。借助近些年来开发的众多开源库,我们迎来了进入机器学习领域最好的时代

人工智能
机器学习
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scikit-learn
C++变化太大!该重新学习这门语言了
C++ 变化太大!该重新学习这门语言了

C++ 依然非常重要,而且将会永远如此。

极客大学 - 架构师训练营 第八周

机械硬盘 VS 固态硬盘

真正的黑盒测试自动化:用机器人测试移动应用程序

Axiz是用于移动应用的机器人测试生成器。在这篇文章中,作者将他们的测试方法与基于模拟的自动化测试进行比较,描述了一些使用机器人测试能从中获益(甚至是必须使用机器人测试)的场景,并展示了如何使用Axiz对流行的Google计算器应用进行测试。

研究综述 | AI - 自动化机器学习

近年来,机器学习在各个领域都有着巨大的贡献,然而一个高效的机器学习算法往往依赖于人类指导。随着机器学习算法越来越复杂,可选择的算法及过程数量越来越多,为了节约时间及人力成本以及提高精度,自动化机器学习(autoML)孕育而生。

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