机器学习 机器学习库。 参见: awesome-machine-learning . Caffe: 一个 Caffe 的 python 接口。官网 Caffe2 ：一个轻量级的，模块化的，可扩展的深度学习框架。官网 Crab：灵活、快速的推荐引擎。官网 gensim：人性化的话题建模库。官网 hebel：GPU 加速的深度学习库。官网 k...

为什么使用机器学习？ 思考一下，你会如何使用传统的编程技术写一个垃圾邮件过滤器（图 1-1）： 你先观察下垃圾邮件一般都是什么样子。你可能注意到一些词或短语（比如 4U、credit card、free、amazing）在邮件主题中频繁出现，也许还注意到发件人名字、邮件正文的格式，等等。 你为观察到的规律写了一个检测算法，如果检测到了这些规律，程...

数据集成概述 与 Confluent Cloud 和 Snowflake 进行数据集成 与 Apache Kafka 和 Apache Flink 进行数据集成 数据集成概述 数据集成一般是指数据在各个独立的数据源之间流动、转换和汇集。随着数据量的爆炸式增长和数据价值被深度挖掘，对数据集成的需求越来越普遍和迫切。为了避免 TiDB 成为数据孤岛，顺...

Deeplearning Algorithms tutorial 先验算法(Apriori Algorithm) 应用示例 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许...

竞品分析-产品 我常见的竞品分析有那么几种： 我们先来看下正确的竞品分析将为产品带来哪些好处： 如何做竞品分析 识别竞争对手—分析竞品—持续分析 1.识别竞争对手：你是谁，谁是你的竞争对手 2.分析竞品：介绍几种常用的分析工具 SWOT模型（Strengths、Weaknesses、Opportunities、Threats） PEST模型（P...

Nebula Algorithm 前提条件 使用限制 支持算法 实现方法 获取Nebula Algorithm 编译打包 Maven远程仓库下载 使用方法 调用算法接口（推荐） 直接提交算法包 Nebula Algorithm Nebula Algorithm （简称Algorithm）是一款基于GraphX 的Spark应用程序...

第 2 章 TiDB 开源社区生态 2.1 社区重要活动介绍 2.1.1 TiDB DevCon 第 2 章 TiDB 开源社区生态 2.1 社区重要活动介绍 2.1.1 TiDB DevCon TiDB DevCon 是 PingCAP 团队面向 TiDB 社区推出的年度最高规格的技术盛会，一般在每年年初举办，迄今已成功举办 2018 ...

8 深入阅读 8 深入阅读 本章的附加材料发布在http://nltk.org/ ，包括网络上免费提供的资源的链接。关于使用 NLTK 词块划分的更多的例子，请看在http://nltk.org/howto 上的词块划分 HOWTO。 分块的普及很大一部分是由于 Abney 的开创性的工作，如(Church, Young, & Bloothooft...

数据集成概述 与 Confluent Cloud 和 Snowflake 进行数据集成 与 Apache Kafka 和 Apache Flink 进行数据集成 数据集成概述 数据集成一般是指数据在各个独立的数据源之间流动、转换和汇集。随着数据量的爆炸式增长和数据价值被深度挖掘，对数据集成的需求越来越普遍和迫切。为了避免 TiDB 成为数据孤岛，顺...

数据集成概述 与 Confluent Cloud 和 Snowflake 进行数据集成 与 Apache Kafka 和 Apache Flink 进行数据集成 数据集成概述 数据集成一般是指数据在各个独立的数据源之间流动、转换和汇集。随着数据量的爆炸式增长和数据价值被深度挖掘，对数据集成的需求越来越普遍和迫切。为了避免 TiDB 成为数据孤岛，顺...