AI初学者必看：理解机器学习

　　“人工智能（AI）”一词于 1956 年问世，如今已为大家所熟知。然而，在 ChatGPT 迅速流行之前，AI 的使用和讨论大多局限于科学研究或虚构电影。如今，AI 尤其是生成式 AI 已成为大家热议的话题。

　　初学者生成式人工智能科普系列内容面向希望踏上人工智能之旅的任何人。目前，无论您的角色和工作内容如何，无论您是技术人员还是产品专家，或者担任其他任何角色，学习了解生成式人工智能的基础知识绝对是一个明智之举。

　　为此，我们将向他展示各种狗、猫、兔子和其他动物的图片，并在每张图片上贴上动物的名字 。我们训练机器人根据大小、颜色、体形、声音等识别动物。

　　并非所有的狗都长得一模一样。但是，**一旦机器人看过很多狗的图片，它就能识别任何狗，即使它看起来与特定图片并不完全一样。**我们需要向机器人展示大量狗的图片。它看的图片越多，效率就越高。

　　这就是机器学习——通过提供大量示例图片（或任何其他信息）来教导机器人（或任何机器）。

　　每种类型都有不同的用途，并涉及从数据中学习的不同方法。让我们仔细看看所有这些类型。

　　当我们通过展示动物图片来训练机器人时，我们会给每张图片贴上动物的名字。所以，我们充当了机器人的老师。我们首先告诉机器人狗或猫长什么样，然后它才能识别它们。在机器学习中，我们称之为监督学习。

　　监督学习广泛应用于各种实际应用中，其中算法在标记数据上进行训练以进行预测或分类。以下是一些示例：

　　根据从内容、发件人信息和其他相关属性得出的特征将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

　　识别图像中的物体或模式，例如对动物进行分类、识别手写数字或检测自动驾驶汽车中的物体。

　　让我们从孩子的学校例子来理解这一点。当孩子们第一天去上课时，他们会遇到很多同学。起初，所有的同学对他们来说都是一样的。但随着时间的推移，他们自己把同学分为不同的组：

　　当孩子们对同学进行分类时，没有人告诉他们该怎么做。他们自己做到了，无需任何人的帮助。——这就是无监督学习的工作原理。

　　让我们举一个合适的机器学习例子。想象一下，我们向我们的机器人展示了许多没有任何标签的狗、猫、兔子等的图片，并告诉他—— “我不会告诉你哪个是哪个。去探索并弄清楚”。

　　机器人开始观察这些动物，注意它们的皮毛、大小和移动方式等。它还不知道它们的名字，但它正在尝试自己寻找模式和差异。

　　最终，机器人可能不知道动物的名字，但它可以说“这些动物在某些方面相似，而在其他方面不同。”——这就是无监督学习。

　　无监督学习用于各种实际场景，其中数据未标记，算法需要发现数据中的模式、结构或关系。以下是一些示例：

　　企业使用无监督学习，特别是像 k-means 这样的聚类算法，根据客户的购买行为对其进行细分。这有助于有针对性的营销和个性化服务。

　　无监督学习用于识别网络流量中的异常模式或行为。任何偏离正常行为的行为都可能被标记为潜在的安全威胁。

　　无监督学习用于推荐系统。通过识别用户行为模式，这些系统可以推荐用户可能喜欢的产品、电影或内容。

　　想象一下教一只狗一个新把戏——当它正确地完成这个把戏时，你会给它一些零食奖励，当它做错时，你不会给它零食。随着时间的推移，狗会学会表演这个把戏来获得更多的零食。

　　在强化学习中，有一个代理（例如机器人或计算机程序）与环境交互。我们以教计算机程序玩游戏（例如国际象棋）为例。

　　强化学习之所以强大，是因为它允许机器从经验中学习，并在复杂、不确定的环境中做出决策——类似于我们在现实世界中通过反复试验来学习。

　　AlphaGo是由 DeepMind 开发的计算机程序，它利用强化学习在围棋游戏中表现出超越人类的水平。它击败了世界冠军，并展示了强化学习在掌握复杂游戏方面的强大能力。

　　另一个例子是自动驾驶汽车。强化学习用于自动驾驶汽车的开发。代理通过从模拟和现实世界的经验中不断学习，学习如何导航交通、在路口做出决策以及应对各种驾驶条件。

　　强化学习也用于算法交易，以做出购买或出售金融工具的决策。代理根据历史市场数据和实时市场情况学习最佳交易策略。

　　机器学习是人工智能的一个分支，我们让计算机从示例和经验中学习。我们不需要明确编程，而是让机器从数据中学习并自行解决问题。无论是识别我们喜欢的歌曲、理解我们的语音命令，还是帮助医生分析医学图像，机器学习已经成为我们日常生活的一部分。

　　编者按： 本文旨在带领读者深入了解 LLaMA 3 的核心技术 —— 使用 RMSNorm 进行预归一化、SwiGLU 激活函数、旋转编码（RoPE）和字节对编码（BPE）算法。RMSNorm 技术让模型能够识别文本中的重点，SwiGLU 激活函数则如同“神笔”，让模型生成的文本更加突出重点且易于理解；RoPE 赋予了模型处理序列中词语位置的灵活性，而 BPE 算法则有效提升了模型处理长文本的能力

　　首先，回答下标题这个疑问句？ ----YES 简述下对应的发展历史：1956年，第一个AI会议在达特茅斯学院举行，标志着AI作为学科的正式创立。会议的主要发起人——约翰·麦卡锡（John McCarthy），计算科学家、认知科学家，也是他提出了“人工智能”的概念。如图1.20世纪60年代至70年代，符号推理（Symbolic Reasoning）成为主要研究方向，专注于通过推理和基于规则

　　机器能像我们人类（人脑）学习事物的方式一样学习吗？——这就是深度学习创新背后的想法。深度学习是机器学习的一个子集

　　取经之一：熟悉常用的Linux基本命令，要想成为linux高手，linux命令必须应用非常熟悉，包括后面的脚本等等，只有把命令练好了我们才可以去谈其他的！linux命令学习网站：非常不错！

　　PowerDesigner的模块组成 PowerDesigner作为图形化的数据库模型设计工具软件，其集成特性灵活，采取模块化设计，共由以下六个模块组成: 1、ProcessAnalyst：用于系统的需求分析，可用于设计和构造数据流图（DFD）和数据字典。它支持多种处理建模方法，用户可以选择适合自己应用环境的建模方法来描述系统的数据及对数据的处理。

　　原创 lightcity 光城 2020-04-191.官方Go语言基础支持在线调试、在线写代码！基础部分看了Go的基本语法也就看完了，非常不错~上述看着困难的，可以看中文版！重磅！无闻大佬的Go语言基础《Go 编程基础》是一套针对 Google 出品的 Go 语言的视频语音教程，主

　　数组无论在哪种编程语言中都算是最重要的数据结构之一，同时不同语言的实现及处理也不尽相同。但凡写过一些程序的人都知道数组的价值及理解数组的重要性，与链表一道，数组成为了基本的数据结构。

　　1. 前言本文用于介绍TCP/IP协议的最基本内容，十分简单，也十分基本，如果希望了解详细的内容，请参阅其它资料，这只是给初学者用的。2. TCP/IP介绍TCP/IP通常指的是关于TCP和IP的任何东西，它是一个统称，它既可以包括其它协议，其它应用程序，还可以包括网络介质。2.1 基本结构为了理解这个技术，最好称理解下图：

　　PowerDesigner的模块组成 PowerDesigner作为图形化的数据库模型设计工具软件，其集成特性灵活，采取模块化设计，共由以下六

　　Python入门简单、功能强大，吸引了很多人入行。想要快速系统的学好Python，一个完整的学习路线必不可少，比如你需要从基础到高阶递进式学习、需要掌握企业所用的技术、需要积累一定的项目经验等。接下来给大家分享初学者必看的最全Python学习路线。Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制

　　在本节教程中将会绘制几个图形，于是我们激活matplotlib,使得在notebook中显示内联图。

　　# 机器学习初学者入门项目实现指南## 摘要这篇文章将指导初学者如何实现一个机器学习的入门项目。我们将提供整个项目实现的流程，每一步需要做什么以及具体的代码示例和注释。通过本文，你将学会如何使用Python和一些常用的机器学习库，如Scikit-learn和TensorFlow，来构建一个简单的机器学习模型。## 1. 项目流程概述下面是整个项目实现的流程概览，我们将在接下来的章节中逐

　　“人工智能（AI）”一词于 1956 年问世，如今已为大家所熟知。然而，在 ChatGPT 迅速流行之前，AI 的使用和讨论大

　　“机器学习初学者”公众号简介原创机器学习初学者机器学习初学者2019-09-191.公众号黄海广博士的公众号，黄海广博士个人知乎粉丝20000+，github排名全球前130名（28500+）。本公众号致力于人工智能方向的科普性文章，为初学者提供学习路线和基础资料。原创作品有：吴恩达机器学习个人笔记、吴恩达深度学习笔记等。2.知识星球我的星球从今年四月份成立以来，成员已经增长到了四千人，是机器学习

　　python入门及进阶实战导语今天来总结一下本公众号发布的python相关文章，以及如何学习！欢迎留言，转发，收藏！文章内容涉及机器学习深度学习神经网络知识图谱pytho...

　　静态类 vs 普通类静态类与普通类的区别有以下几点：1）静态类无法实例化而普通类可以；2）静态类只能从System.Object基类继承；普通可以继承其它任何非static和非sealed类，但也只能继承一个类；3）静态类不能继承接口；普通类可以继承多个接口；4）静态类只能包含静态成员；普通类可以包含静态和非静态成员；5）静态类不能作为字段，方法参数和局部变量使用；普通类可以;静态类的意义：可以用

　　这里，我们没有利用nginx的反向代理和负载策略来实现，而是自定义负载均衡策略，同时动态的响应后台服务器的注册消息，以实现后台服务器的动态增减，和负载的合理均衡。1、动态注册我们在nginx里面增加一个location /reg{}的模块，然后在其中响应来自后台服务器的注册信号，注册信息可以缓存住，也可以写数据库，看需要。在收到注册信号后对每一个服务器的注册信号设定一个定时器，在收到注册信号后对每

　　今天跟大家分享一下如何用R包nhanesA下载NHANES数据以一个简单的研究目的为例：使用NHANES数据库中的数据构建一个舒张压的预测模型。根据该研究目的，整理纳入分析的周期和变量：①研究周期：2013-2014年；②因变量：舒张压；③自变量：性别、年龄、种族、婚姻状态、收缩压、吸烟和饮酒；④抽样调查相关信息：weights、strata、psu（这部分数据比较特殊，至于为什么要下载这些数据，

　　这个关键字的作用其实我在写java的序列化机制中曾经写过，不过那时候只是简单地认识，只要其简单的用法，没有深入的去分析。这篇文章就是去深入分析一下transient关键字。先给出这篇文章的大致脉络首先，介绍了transient的基本概念和基本用法然后，介绍深入分析一下transient关键字，并介绍几个需要掌握的问题最后，来个总结一、初识transient关键字其实这个关键字的作用很好理解，就是简

　　目录1.线.实现互斥的访问临界资源1.线程安全问题通常情况下，一个进程中的比较耗时的操作（如长循环、文件上传下载、网络资源获取等），往往会采用多线程来解决。比如现实生活中，银行取钱问题、火车票多个售票窗口的问题，都需要多线程并发执行实现。当进程中有多个线程同时访问临界资源，也就是同时进入临界区时，很有可能引发线程安全问题，造成数据异常。正常逻辑下，同一张火车票只能售出一次，却由于线

　　类的定义+构造器类的继承+接口类的属性+方法类的创建+调用类类提供了一种组合数据和功能的方法。创建一个新类意味着创建一个新类型的对象，从而允许创建一个该类型的新实例。每个类的实例可以拥有保存自己状态的属性。一个类的实例也可以有改变自己状态的(定义在类中的)方法。和其他编程语言相比，Python 用非常少的新语法和语义将类加入到语言中。它是 C++ 和 Modula-3 中类机制的结合。Python