【为什么学习机器学习算法？】人工智能是国家发展的战略，未来发展的必然趋势。
将来很多岗位终将被人工智能所代替，但人工智能人才只会越来越吃香。
中国人工智能人才缺口超过500万，人才供不应求。
要想掌握人工智能，机器学习是基础、是必经之路，也是极其重要的一步。
【课程简介】很多人认为机器学习难学，主要是因为其过于关注各种复杂数学公式的推导，从而忽略了公式的本质。
本课程通过对课件的精心编排，课程内容的不断打磨，重磅推出机器学习8大经典模型算法，对晦涩难懂的数学公式，通过图形展示其特点和本质，快速掌握机器学习模型的核心理论，将重点回归到机器学习算法本身。
本课程选取了机器学习经典的8大模型：线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)、集成学习、聚类以及降维再也不用东拼西凑，一门课程真正掌握机器学习核心技术。
它们是人工智能必经之路，机器学习必学技术，企业面试必备技能。
?《深度学习与神经网络从原理到实践》课程现已上线，这使得人工智能学习路径愈加完备，地址：https://edu.csdn.net/course/detail/29539

注：数据集太大，可在压缩包中的数据集html页面中点击链接下载完整数据集。
本项目采用ASSISTments2012数据集，在所有数据集中，问题通常只有一种技能，但极少数可能与两种或三种技能相关联。
它通常取决于内容创建者给出的结构。
一些研究人员通过复制将具有多种技能的记录分成多个单一技能记录。
Wilson[6]声称这种类型的数据处理可以人为地显著提高预测结果，因为这些重复行可以占到DKT模型的Assistment09数据集中大约25%的记录。
因此，为了比较的公正性，我们在所有数据集中去掉了重复和多技能重复记录。
本项目基于pandas+Matplotlib+seaborn等工具包对学生的测试数据进行可视化统计分析，并利用学生2012年和2013年上半年不同类型题目的测试结果数据，构建机器学习面向，实现对学生的画像建模，以此预测2013年下半年测试对不同类型问题的表现。
可以看出，该决策树模型的预测结果如下，可以较好的依据用户测试的行为数据（测试过的试题种类、测试时间、犹豫情况、提示次数等等），预测该学生能否能考试达标（测试准确率＞60%）

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本书涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ等）以及相关的智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限进修等）。

决策树算法与决策树相关的重要算法1、Hunt,Marin和Stone于1966年研制的CLS学习系统，用于学习单个概念。
2、1979年,J.R.Quinlan给出ID3算法，并在1983年和1986年对ID3进行了总结和简化，使其成为决策树学习算法的典型。
3、Schlimmer和Fisher于1986年对ID3进行改造，在每个可能的决策树节点创建缓冲区，使决策树可以递增式生成，得到ID4算法。
4、1988年，Utgoff在ID4基础上提出了ID5学习算法，进一步提高了效率。
1993年，Quinlan进一步发展了ID3算法，改进成C4.5算法。
5、另一类决策树算法为CART，与C4.5不同的是，CART的决策树由二元逻辑问题生成，每个树节点只要两个分枝，分别包括学习实例的正例与反例。
CLS,ID3，C4.5，CART第6章决策树

通过新一代高级语言Julia实现标准粒子群算法，代码简约，注释全，可拓展性强可直接用于求解无约束工程优化问题，也可基于此代码进行算法学术改进，算法应用拓展输入：决策变量数，种群规模，粒子群算法参数，最大迭代次数输出：最优解，最优适应度，测试问题三维描述图，动态粒子群更迭图，收敛迭代图

三、车载智能计算平台关键技术发展现状作为智能网联汽车电子电气架构的核心，车载智能计算平台涉及算力、算法等方面的众多关键技术。
与此同时，覆盖其全生命周期的安全防护体系以及从零部件到整车的测试评价体系为其提供辅助支撑。
车载智能计算平台的技术框架如图3-1所示。
图3-1车载智能计算平台的技术框架图算力方面，涉及芯片、操作系统、驱动、安全管理、存储管理和错误管理。
算法方面，主要包括环境感知、智能规划决策和控制等功能模块。
其中重点关注AI芯片，目前主要用于加速计算，为车载智能计算平台提供算力支持。
操作系统方面，车载智能计算平台涉及自动驾驶操作系统和车控操作系统。
为了提升自动驾驶环境感知功能，车载智能计算平台还应该具备实时动态的高精度定位和高带宽低时延的网络通信能力。
随着车载智能计算平台集成方案的改变以及功能的增加，其安全防护体系和测试评价体系所涵盖的内容也在不断拓展。

论文研究-基于随机活动工期的资源约束项目鲁棒性调度优化.pdf, ?项目进度计划的鲁棒性对于不确定条件下项目的顺利实施具有重要影响.作者研究具有随机活动工期的资源约束项目鲁棒性调度问题,目标是在可更新资源和项目工期约束下安排活动的开始时间,以实现项目进度计划鲁棒性的最大化.首先对所研究问题进行界定并用一个示例对其进行说明.随后构建问题的优化模型,设计禁忌搜索、多重迭代和随机生成三种启发式算法.最初在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试,分析项目活动数、项目工期和资源强度等参数对算法绩效的影响,并用一个算例对研究进行说明,得到如下结论:禁忌搜索的满意解质量明显高于其他两种算法;当资源强度或项目工期增大时,平均目标函数值上升,禁忌搜索的求解优势增强.研究结果可为不确定条件下项目进度计划的制定提供决策支持.

深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点．它以一种通用的方式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合，并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制．自提出以来，在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中，深度强化学习方法已经取得了实质性的突破．该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法，包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习；
其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述，包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等．最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势．

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。