人工智能

遗传算法:启发自真实现象

书名:代码本色:用编程模拟自然系统 作者:Daniel Shiffman 译者:周晗彬 ISBN:978-7-115-36947-5 第9章目录 9.1 遗传算法:启发自真实现象 1、目标 我们的目标不是深入研究遗传和进化的科学原理,我们不会研究旁氏表、核苷酸、蛋白质合成、RNA和其他生物进化相关的话题。 相反,我们只讨论达尔文进化论背后的核心原理,并根据这个原理开发出一套算法。 我们并不在

「碎语杂记」有些东西,可能不是那样

昨天,闲聊,谈到了数学问题,说得更具体一些,是概率问题。 最简单的抛硬币问题。 正面朝上和反面朝上的概率应该是一样的,各占50%。 抛两次硬币,应该有三种结果,两次全是正面朝上,两次全是反面朝上,正面反面各占一次,概率分别是25%、25%和50%。 于是,有些同志以为,如果第一次是反面朝上,那么第二次正面朝上的概率就应该比反面朝上的概率大。 其实不是那回事儿。 每一次抛硬币,正面朝上

释放你的声音,做最真实的自己——伊米奇开源免费AI变声器

伊米奇变声器官网#xff0c;在网络世界中用另一种声音表达自己?无论是游戏中的角色扮演,还是语音通话中的趣味互动,声音的变化总能带来意想不到的乐趣和惊喜。现在,这一切变得触手可及!伊米奇开源免费AI变音器,作为最受欢迎的实时AI变声工具&#xf

Hadoop-MapReduce运行机制

    MapRduce是hadoop中的一个分布式计算工具,分为map阶段和reduce阶段其采用了一个分而治之的思想      以下一个例子作为演示,假设有一个涉及300M的文件(1.txt200m 2.txt 100m) 进行计算,求每个单词所占的个数 image.png mapreduce_流程.png Map阶段 image.png 1.首先进行逻辑

模糊的记忆——脑的本质

这部分是以进化论为前提的,如果你不相信进化论,信服力可能会打折扣。但是,为了了解本章的内容,信不信的问题暂且搁置。 因为人脑有很多与维持生命没有直接关系的高级能力,这些能力会掩盖脑的本质,为了研究脑的本质,本章研究了动物脑,动物脑的大部分能力与维持生命有直接关系。这里研究的是狗脑。 狗是一种非常聪明的动物,可以学会很多复杂的指令。通过研究狗脑可以探索脑的本质。下面的实验使用美食来激励狗子。 实验是

大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐

从事数仓工作,在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的数据,此处整理了数仓中经典的,或者值得阅读的书籍,推荐给大家一下,希望能帮助到大家。建议收藏起来,后续有新的书籍清单会更新到这里。 书籍推荐 《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》 数据仓库工具箱 本书会介绍基本知识,然后逐个讨论具体实例内容,最后进行综合总体分析,在内容的结构方面很有特色。本书涉及的行业较多,但这些内容

AI提示词宝典:100+常用提示词,覆盖20+场景,程序员和小白必备,让AI工作更高效!

你是不是也有过这样的经历:打开 AI 工具(ChatGPT、文心一言、豆包等),盯着输入框半天,却只打出 “帮我写点东西”“给点建议”,最后得到的回复要么空泛、要么偏离需求?其实,AI 的 “智商” 很大程度上取决于你的 “提问方式”——提示词(Prompt)

树+神经网络算法强强联手(Python)

结合论文《Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data》的观点,集成树模型通常擅长于表格数据这种异构数据集,是实打实的表格数据王者。集成树模型中的LightGBM是增强版的GBDT,支持了分类变量,在工程层面大大提高了训练效率。关于树模型的介绍,可见之前文章:一文讲透树模型 DNN深度神经网络擅长于同构的高维数据,从高维稀疏的表

数据仓库(06)数仓分层设计

  目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构,这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。   下面是架构图: 数据仓库分层设计   数据分层的目的是:减少重复计算,避免烟囱式开发,节省计算资源,靠上层次,越对应用友好,也对用户友好,希望大部分(80%以上)的需求,都用DWS,DW的表来支持就行,所以

纳米AI超级智能体,保姆级入门教程(文末送邀请码)

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