为什么强化学习会成为当下机器学习最火的研究领域？

近年来，大数据成为互联网世界的新宠儿，被列入阿里巴巴、谷歌等公司的战略规划中，也在政府报告中频繁提及。据《大数据人才报告》显示，目前全国大数据人才仅46万，未来3-5年将出现高达150万的人才缺口。根据领英报告，数据剖析人才供应指数最低，且跳槽速度最快。中国商业结合会数据剖析专业委员会统计显示，未来中国基础性数据剖析人才缺口将高达1400万。目前BAT企业中，60%以上的招聘职位都是针对大数据人才的。 ... [详细]

本文介绍了adg架构设置在企业数据治理中的应用。随着信息技术的发展，企业IT系统的快速发展使得数据成为企业业务增长的新动力，但同时也带来了数据冗余、数据难发现、效率低下、资源消耗等问题。本文讨论了企业面临的几类尖锐问题，并提出了解决方案，包括确保库表结构与系统测试版本一致、避免数据冗余、快速定位问题等。此外，本文还探讨了adg架构在大版本升级、上云服务和微服务治理方面的应用。通过本文的介绍，读者可以了解到adg架构设置的重要性及其在企业数据治理中的应用。 ... [详细]

本文介绍了绕过WAF的XSS检测机制的方法，包括确定payload结构、测试和混淆。同时提出了一种构建XSS payload的方法，该payload与安全机制使用的正则表达式不匹配。通过清理用户输入、转义输出、使用文档对象模型（DOM）接收器和源、实施适当的跨域资源共享（CORS）策略和其他安全策略，可以有效阻止XSS漏洞。但是，WAF或自定义过滤器仍然被广泛使用来增加安全性。本文的方法可以绕过这种安全机制，构建与正则表达式不匹配的XSS payload。 ... [详细]

本文介绍了如何使用代理服务器进行网页抓取，并探讨了数据驱动对竞争优势的重要性。通过网页抓取，企业可以快速获取并分析大量与需求相关的数据，从而制定营销战略。同时，网页抓取还可以帮助电子商务公司在竞争对手的网站上下载数百页的有用数据，提高销售增长和毛利率。 ... [详细]

本文介绍了在Python张量流中使用make_merged_spec()方法合并设备规格对象的方法和语法，以及参数和返回值的说明，并提供了一个示例代码。 ... [详细]

本文详细介绍了商汤科技面试中涉及的CV算法面经内容，包括CornerNet的介绍与CornerPooling的解决方案、Mimic知识蒸馏的实现方式、MobileNet的特点、普通卷积和DW PW卷积的计算量推导、Residual结构的来源等。同时还讨论了在人脸关键点和检测中的mimic实现方式、pose对人脸关键点的提升作用、目标检测中可能遇到的问题以及处理检测类别冲突的方法。此外，还涉及了对机器学习的了解程度和相似度分析的问题。 ... [详细]

近日，OpenAI发布了最新的NLP模型GPT-3，该模型在GitHub趋势榜上名列前茅。GPT-3使用的数据集容量达到45TB，参数个数高达1750亿，训练好的模型需要700G的硬盘空间来存储。一位开发者根据GPT-3模型上线了一个名为debuid的网站，用户只需用英语描述需求，前端代码就能自动生成。这个神奇的功能让许多程序员感到惊讶。去年，OpenAI在与世界冠军OG战队的表演赛中展示了他们的强化学习模型，在限定条件下以2:0完胜人类冠军。 ... [详细]

背景应用安全领域，各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用，在web应用安全风险中，各类注入、跨站等攻击仍然占据着较前的位置。WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在 ... [详细]

本文介绍了贝叶斯垃圾邮件分类的机器学习代码，代码来源于https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html，并对代码进行了简介。朴素贝叶斯分类器训练函数包括求p(Ci)和基于词汇表的p(w|Ci)。 ... [详细]

本文介绍了建立分类感知器二元模型对样本数据进行分类的方法。通过建立线性模型，使用最小二乘、Logistic回归等方法进行建模，考虑到可能性的大小等因素。通过极大似然估计求得分类器的参数，使用牛顿-拉菲森迭代方法求解方程组。同时介绍了梯度上升算法和牛顿迭代的收敛速度比较。最后给出了公式法和logistic regression的实现示例。 ... [详细]

数据结构与算法在编程领域中的重要性不可忽视，无论从事何种岗位，都需要掌握数据结构和算法。本文介绍了数据结构与算法的基本概念、存储结构和算法分析。其中包括线性结构、树结构、图结构、栈、队列、串、查找、排序等内容。此外，还介绍了图论算法、贪婪算法、分治算法、动态规划、随机化算法和回溯算法等高级数据结构和算法。掌握这些知识对于提高编程能力、解决问题具有重要意义。 ... [详细]

前言：拿到一个案例，去分析：它该是做分类还是做回归，哪部分该做分类，哪部分该做回归，哪部分该做优化，它们的目标值分别是什么。再挑影响因素，哪些和分类有关的影响因素，哪些和回归有关的 ... [详细]

内容列表线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器损失函数多类SVMSoftmax分类器SVM和Softmax的比较基于Web的可交互线性分类器原型小结注：中文翻译 ... [详细]

在本教程中，我们将看到如何使用FLASK制作第一个用于机器学习模型的RESTAPI。我们将从创建机器学习模型开始。然后，我们将看到使用Flask创建AP ... [详细]

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