全棧工程師開發手冊（原創）（全棧工程師，前端工程師，後端工程師，架構師，爬蟲工程師，資料分析師，大資料工程師，資料探勘工程師，機器學習工程師，欒鵬全棧）
matlab2c資料分析
原創開發matlab2c動態連結庫，使用c++實現matlab函式，包含matlab中函式的使用，c++的實現原始碼，函式的呼叫示例。對於資料分析，機器學習有很大幫助相關推薦
前端路由和後端路由，前端渲染和後端渲染
1.vue-router和koa-router的區別 vue-router是前端路由，koa-router是後端路由。 前端路由 定義：在單頁面應用，大部分頁面結構不變，只改變部分內容的使用 優點：使用者體驗好，不需要每次都從伺服器全部獲取，快速展現給使用者 缺點： 使用瀏覽器的
全棧工程師開發手冊（原創）
最近開始轉行做大資料，大資料中很重要的一部分是資料的收集，我們公司主要用的資料收集工具是Fluentd，由於Fluentd的配置比較多，有可能配置過一次後就會忘了。我這邊在學習Fluentd配置的同時也對這些配置進行一些記錄，方便後面再用到時可以快速的查詢。
全棧工程師開發手冊（原創）（全棧工程師，前端工程師，後端工程師，架構師，爬蟲工程師，資料分析師，大資料工程師，資料探勘工程師，機器學習工程師，欒鵬全棧）
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從蘋果店員到機器學習工程師：學習AI，我是這樣起步的
機器學習工程師的職位並不只是為 AI 博士準備的：通過網路上公開的課程和視訊，人們可以學習人工智慧領域的基礎知識、培養寫程式碼的能力，最終找到 AI 領域的相關工作——只要你不輕言放棄。本文中，這位名為 Daniel Bourke 的小哥介紹了自己從零開始的心路歷程。 我曾經在蘋果商店
機器學習工程師|資料科學家面試流程介紹（含面試題）
問題導讀1.機器學習工程師面試的流程是什麼？2.本文典型的第一輪面試由哪三部分組成?3.對於基本
搞懂這些，你也能轉型70W年薪的機器學習工程師
人工智慧的熱潮依舊，相關人才缺口隨勢增長，頂著“高薪”、“稀缺”、“大佬”標籤的機器學習專家成為了程式設計師、工程師、資料分析師的轉型風向標。根據 Indeed 在美國 2018 年的最佳工作報告，機器學習工程師在美國前十的“最佳”工作排名中佔據前列，年薪高達 13.62 萬
GitHub超全機器學習工程師成長路線圖，開源兩日收獲3700+Star！【轉】
參數優化 及其 公式 pre 大量 toc exp geb 共享文檔 作者 | 琥珀 出品 | AI科技大本營（ID:rgznai100） 近日，一個在 GitHub 上開源即收獲了 3700+ Star 的項目，引起了營長的註意。據介紹，該項目以 TensorFlow
如何在未來的大資料和AI機器學習領域，獲得一份不錯的工作？
AI 的發展腳步會加快，這一年將是 AI 技術重生和資料科學得以重新定義的一年。對於雄心勃勃的資料科學家來說，他們如何在與資料科學相關的工作市場中脫穎而出？2018 年會有足夠多的資料科學相關工作嗎？還是說有可能出現萎縮？接下來，讓我們來分析一下資料科學的趨勢，並一探如何在未來的大資料和機器學習 /
python資料探勘入門與實戰——學習筆記（第3、4章）
chapter 3 決策樹預測獲勝球隊 pandas載入資料集 import pandas as pd dataset = pd.read_csv('filepath+filename') 資料清洗，可在讀入時清洗 dataset = pd.read_csv('filen
資料科學家常用的十大機器學習演算法，都在這了！
導語：本文列出了資料科學家使用的十大機器學習演算法，並且介紹了這十大演算法的特點，供各位機器學習
機器學習講座，如何利用Spark MLlib進行個性推薦？
spark mllib 隨著互聯網發展，更多電商網站更加提倡用戶參與和用戶貢獻。而在現今的推薦技術和算法中，最被大家廣泛認可和采用的就是基於協同過濾的推薦方法。這種在信息過濾和信息系統中很受歡迎的技術，與傳統的基於內容過濾直接分析內容進行推薦不同。協同過濾分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似（興
4.前端基於react,後端基於.net core2.0的開發之路（4） 前端打包，編譯，路由，模型，服務
hub 解決 路徑 export routes run 部署 service 後端 1.簡要的介紹 學習react，首先學習的就是javascript,然後ES6,接著是jsx，通常來說如果有javascript的基礎，上手非常快，但是真正要搭建一個前端工程化項目，還是有很
前端基於react,後端基於.net core2.0的開發之路（番外篇） 後端使用T4模板，生成某些類
bsp 。。 bubuko 按鈕 uil out eva 下載地址 所有 1.介紹 因為開發過程中，有部分類是你加一個模型，就需要去改動的，每次加非常的煩，或者有些類，你只用到了他基類的方法，但是你還必須建一個文件才能調用他基類的方法，也很煩。 這個時候，T4就非常有用了。
特征選取2-機器學習中，有哪些特征選擇的工程方法？
fit fun actual 原理 歸一化 jpg arr 差異 highlight https://www.zhihu.com/question/28641663 作者：城東鏈接：https://www.zhihu.com/question/28641663/answer
如何在未來的大數據和機器學習領域，獲得一份不錯的工作？
概率 數據可視化 har 背景 計算機 ros cat 自我提升 god 2018 年，AI 的發展腳步會加快，這一年將是 AI 技術重生和數據科學得以重新定義的一年。對於雄心勃勃的數據科學家來說，他們如何在與數據科學相關的工作市場中脫穎而出？2018 年會有足夠多的數據科
機器學習工程師 - Udacity 專案 0: 預測你的下一道世界料理
第一步. 下載並匯入資料 1.1 資料集：https://www.kaggle.com/c/whats-cooking/data 1.2 載入資料 # 匯入依賴庫 import json import codecs import pandas as pd import numpy as np im
目前人工智慧最火的是-深度學習、機器學習、，採用深入淺出的方法，結合例項並配以大量程式碼練習，重點講解深度學習框架模型、科學演算法、訓練過 程技巧。
深度學習DeepLearning人工智慧核心技術開發與應用 2018年09月13日— 2018年09月16日 北京 物件：從事人工智慧、深度學習、計算機視覺、人臉識別、 影象處理、 行人檢測、自然語言處理 區塊鏈等醫學 遙感 電力 金融 經濟等高維度 資料領域相關的老師 研究生 工程師；
機器學習weka，java api呼叫隨機森林及儲存模型
工作需要，瞭解了一下weka的java api，主要是隨機森林這一塊，剛開始學習，記錄下。 瞭解不多，直接上demo，裡面有一些註釋說明： package weka; import java.io.File; import weka.classifiers.Classifier; i
機器學習雜記，主要記錄學習過程中的一些疑問和理解
一、 最近看tensorflow，試著寫 cnn 程式碼，其中的一個介面 : def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1,
機器學習工程師 - Udacity 非監督學習 Part One
一、聚類 1.k-means首先隨意給出聚類中心，然後進行分配和優化。初始位置非常重要，不同的初始位置可能會使最後的聚類結果完全不一樣。並且可能會使結果陷入區域性最優： 2.sklearn中的k-means最重要的三個引數：n_cluster：聚類數量，預設為8；max_iter：最大迭代次數，預設為30