默认分类    网站公告：飞燕动手实战联盟
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大家好，我是站长飞燕，去年10月份，我启动了一个社群[飞燕联盟]，以技术分享为主，目前马上就要达到100名群员了。这个社群，我只计划招100个人，因为人太多了，群里噪声也就很大，所以卡死到100个群成员了。今年，我准备再开一个新的社群[飞燕动手实战联盟]，这个社群以动手实战为主。我发现很多初学者没有找到适合自己的学习之路，导致半途而废，我觉得很可惜[...]
强化学习电子书    SUMO与深度强化学习
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SUMO简介SUMO，全称Simulation of Urban Mobility，是开源、微观、多模态的交通仿真软件。它纯粹是微观的，可以针对每辆车进行单独控制，因此非常适合交通控制模型的开发。SUMO最大的优点是可以利用TraCI（(Traffic Control Interface)）接口用Python语言实现模型开发学习SUMO是一个趋势，[...]
默认分类    《流量营销》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2021年3月3、推荐理由在这个"流量为王"的时代，谁拥有了流量，谁就能快速获得利润，提升商业价值。本书从流量营销的本质出发，剖析了粉丝经济在流量时代的重要性，并从提升场景体验、创造优质内容、差异化创新、打好品牌战略、做好策划、瞄准热点事件、玩转短视频与直播、做好裂变式营销、跨界合作等营销方式切入，阐述了流量营销的具体策略。[...]
默认分类    《全域营销》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2021年3月3、推荐理由在数字化时代，企业要想长期盈利，需要有能在全域市场中持续增长的营销体系来支撑。本书融入了作者在阿里巴巴等互联网企业积累十几年的一线实操经验，从对全域营销概念进行深度解读开始，通过系统实践“五步营销法”展开内容，讲解了如何打通公域流量与私域流量、打通线上与线下消费场景、打通前端渠道与后端供应链、打通用[...]
默认分类    《微信小程序云开发》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2020年11月3、推荐理由小程序·云开发的出现，让前端工程师就可以实现小程序开发，无需再配备后端开发工程师和运维人员，但是前端工程师往往不擅长UI设计，为了解决这个问题，本书在开发案例的时候引入了目前最流行的小程序组件库Vant Weapp、ColorUI等组件库，前端工程师开发人员只需关注好业务逻辑，就能单独完成小程序开[...]
默认分类    《小程序开发原理与实战》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2021年5月3、推荐理由腾讯一线人士联合作品，通过云开发具体案例+完整项目实战，详解小程序开发原理、运行机制、避坑指南，带你快速入门小程序开发。本书全面讲解小程序开发原理、运行机制和云开发。首先，从小程序开发入门开始，通过实用的项目案例，教会读者如何快速编写小程序应用；其次，深入讲解小程序底层框架设计原理和运行机制，为读者[...]
Python 电子书    《Python程序设计》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2021年3月3、推荐理由通过学习本书提供的500多个实际示例，读者将学会使用交互式IPython解释器和Jupyter Notebook并快速掌握Python编码方法。在学习完第1~5章的Python基础知识以及第6和7章的一些关键内容之后，读者将能够处理第11~16章中有关人工智能案例的重要实操内容，包括自然语言处理，用[...]
PyTorch 教程    《Python深度学习入门》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2021年2月3、推荐理由本书全面介绍了深度学习知识，借助数学公式、示意图和代码，旨在帮助读者从数学层面、概念层面和应用层面理解神经网络。读者可以跟随本书构建和训练神经网络模型，从而解决实际问题。另外，本书着重介绍卷积神经网络和循环神经网络，并提供PyTorch开源神经网络库的使用方法，有助于学习构建更高级的神经网络架构。4[...]
默认分类    《机器学习》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2022年1月3、推荐理由作为一门应用型学科，机器学习植根于数学理论，落地于代码实现。这就意味着，掌握公式推导和代码编写，方能更加深入地理解机器学习算法的内在逻辑和运行机制。本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上，分别对监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型四个大类共26个经典算法进行了细致的公式[...]
默认分类    《机器学习》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2016年1月3、推荐理由这是一本面向中文读者的机器学习教科书，为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解，作者试图尽可能少地使用数学知识。然而，少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免，因此，本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生，以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士，为方便读者，本书附录给出了一[...]
PyTorch 教程    Internal Covariate Shift：内部协变量偏移
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我们知道深度神经网络一旦开始训练起来，那么中间层的输入参数就要发生变更，网络中每一层的输入数据分布一直在发生变化的。即便在输入层，我们已经人为的为每个样本归一化，但是仍然阻止不了后面网络每一层的输入数据的分布变化，因为在训练的时候，前面层训练参数的更新将导致后面层输入数据分布的变化。以网络第二层为例：网络的第二层输入，是由第一层的学习参数和inpu[...]
默认分类    走进第四范式：决策类AI企业的生存之道
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1、人工智能行业的现状：冰火两重天根据不同的应用领域，人工智能行业可以分为视觉类人工智能、语音及语义类人工智能和决策类人工智能。通常，我们接触的都是视觉类、语音类的人工智能，它们主要用来帮助人类执行具体任务，例如人脸识别，语音控制等等，而决策类AI更像企业的“智囊团”，给企业提供服务，而非个人，比如精准营销、风险管理、运营优化等等。客观的说，决策类[...]
默认分类    nn.LayerNorm的实现原理
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nn.LayerNorm 简介在Transformer中一般采用LayerNorm，LayerNorm也是归一化的一种方法，与BatchNorm不同的是它是对每单个batch进行的归一化，而BatchNorm是对所有batch一起进行归一化的，如下所示：nn.LayerNorm 参数介绍nn.LayerNorm(normalized_shape, [...]
默认分类    BPR LOSS 简介
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在推荐系统的实现中，几乎总会遇到从较多候选集中为用户选取特定的少数几个物品进行推荐，这本质上是一个Ranking问题。BPR Loss是用得比较多的一种Raking Loss，它是基于Bayesian Personalized Ranking。BPR Loss 的思想很简单，就是让正样本和负样本的得分之差尽可能达到最大。具体公式如下：
PyTorch 教程    Seq2Seq 应用场景
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Seq2Seq模型可以用于处理输入序列和输出序列长度不相同的问题。常用的场景有：机器翻译、语音识别和文字识别三个领域为例。1、机器翻译领域比如将“ABC”输入序列翻译成“WXYZ”输出序列。Seq2Seq模型可以处理输入序列和输出序列长度不同问题。2、语音识别在attention-based的Seq2Seq基础上，引入了混合attention机制，[...]
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