第1章 机器学习基础 机器学习 概述 机器学习 研究意义 机器学习 场景 机器学习 组成 主要任务 监督学习（supervised learning） 非监督学习（unsupervised learing） 强化学习 训练过程 算法汇总 机器学习 使用 机器学习 数学基础 机器学习 工具 Python语言 数学工具 附：机器学习...

服务端 基础功能 搭建http:h2服务 搭建gRPC服务 搭建thrift服务 搭建Nshead服务 推送 高效率排查server卡顿 雪崩 自适应限流 流媒体服务 json2pb 服务端 学习如何使用服务端bRPC。 基础功能 学习如何使用bRPC Server。 搭建http:h2服务 学习如何搭建Http2服...

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简单总结 接下来的学习 服务组件的进一步学习 Web项目学习 微服务学习 框架组件的进一步学习 核心组件 组件列表 重要的Tips 简单总结 好的，当您已经学习完前面的基础章节后，你应该学习到以下的内容： 业务项目搭建 项目启动逻辑 配置组件的使用 数据库组件的使用 依葫芦画瓢编写一个简单的API项目 了解框架设计的整体思路 如果...

6、其他资源 有许多资源可用于了解机器学习。Andrew Ng 在 Coursera 上的 ML 课程 和 Geoffrey Hinton 关于神经网络和深度学习 的课程都是非常棒的，尽管这些课程需要大量的时间投入（大概是几个月）。 还有许多关于机器学习的比较有趣的网站，当然还包括 scikit-learn 出色的 用户指南 。你可能会喜欢上 Dat...

PyTorch 自然语言处理（Natural Language Processing with PyTorch 中文版） 目录 精品推荐 关于转载 PyTorch 自然语言处理（Natural Language Processing with PyTorch 中文版） 译者：Yif Du 协议：CC BY-NC-ND 4.0 欢迎...

关于科学数据处理的统计学习教程 关于科学数据处理的统计学习教程 关于科学数据处理的统计学习教程 关于科学数据处理的统计学习教程 校验者: 待校验翻译者: @Loopy 统计学习 随着科学实验数据集规模的快速增长，机器学习 机器学习技术正变得越来越重要。它能处理的问题主要包括：建立连接不同观测值的预测函数，对观测值进行分类，或者分析未标记数据...

人工智能、机器学习、深度学习的关系 人工智能、机器学习、深度学习的关系 近些年人工智能、机器学习和深度学习的概念十分火热，但很多从业者却很难说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。在研究深度学习之前，我们先从三个概念的正本清源开始。 概括来说，人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的。人工智能是最宽泛的概念。机器学习是当前比较有效的一...

学习率调度器 学习率调度器 当我们使用诸如梯度下降法等方式来训练模型时，一般会兼顾训练速度和损失(loss)来选择相对合适的学习率。但若在训练过程中一直使用一个学习率，训练集的损失下降到一定程度后便不再继续下降，而是在一定范围内震荡。其震荡原理如下图所示，即当损失函数收敛到局部极小值附近时，会由于学习率过大导致更新步幅过大，每步参数更新会反复越过极小...