ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因而Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因而Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
2016/7/12 6:50:02
219.33MB
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“哈工大停用词词库”、“四川大学机器学习智能实验室停用词库”、百度停用词表“及网上各种资源整理去重后获得，包括一些数字及字符
2017/9/1 7:54:15
21KB
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用Python火花ApacheSpark是技术领域中最热门的新趋势之一。
它是实现大数据与机器学习结合的成果的最大潜力框架。
它运行速度快（由于在内存中进行操作，因此比传统的快100倍，提供健壮的，分布式的，容错的数据对象（称为），并通过诸如的补充包与机器学习和图形分析领域完美集成和。
Spark在上实现，并且主要用（一种类似于Java的功能性编程语言）编写。
实际上，Scala需要在您的系统上安装最新的Java并在JVM上运行。
但是，对于大多数初学者来说，Scala并不是他们首先学习的语言，它可以涉足数据科学领域。
侥幸的是，Spark提供了一个很棒的Python集成，称为PySpark，它使Python程序员可以与Spark框架进行交互，并学习如何大规模操作数据以及如何在分布式文件系统上使用对象和算法。
笔记本电脑RDD和基础数据框使用Python3和JupyterNotebook设置ApacheSpark与大多数Python库不同，让PySpark开始正常工作并不像pipinstall...和import...那样简单。
我们大多数基于P
它是实现大数据与机器学习结合的成果的最大潜力框架。
它运行速度快（由于在内存中进行操作，因此比传统的快100倍，提供健壮的，分布式的，容错的数据对象（称为），并通过诸如的补充包与机器学习和图形分析领域完美集成和。
Spark在上实现，并且主要用（一种类似于Java的功能性编程语言）编写。
实际上，Scala需要在您的系统上安装最新的Java并在JVM上运行。
但是，对于大多数初学者来说，Scala并不是他们首先学习的语言，它可以涉足数据科学领域。
侥幸的是，Spark提供了一个很棒的Python集成，称为PySpark，它使Python程序员可以与Spark框架进行交互，并学习如何大规模操作数据以及如何在分布式文件系统上使用对象和算法。
笔记本电脑RDD和基础数据框使用Python3和JupyterNotebook设置ApacheSpark与大多数Python库不同，让PySpark开始正常工作并不像pipinstall...和import...那样简单。
我们大多数基于P
2015/6/11 4:46:56
9.21MB
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人工智能设计永远是游戏开发中最为热门的问题之一，比如AStar、有限状态机、行为树等都是开发者非常耳熟能详的名字。
Unity也不断致力于为开发者创造优雅而便利的工具，为他们解放生产力，而AI领域也是其中极其重要的一部分。
由机器学习大师DannyLange领先团队开发的UnityMachineLearningAgentsToolkits（ML-Agents）已经在AI领域声名鹊起。
这次讲给大家带来Unity另一项AI方面的解决方案：人工智能规划器AIPlanner。
AIPlanner主要针对角色行为生成的智能规划，运用AIPlanner可以创建NPC，生成故事情节或验证游戏/模拟机制。
而且，AIPlanner不需要太多代码撰写的工作，就可以完成比较理想的AI行为机制的实现。
Unity也不断致力于为开发者创造优雅而便利的工具，为他们解放生产力，而AI领域也是其中极其重要的一部分。
由机器学习大师DannyLange领先团队开发的UnityMachineLearningAgentsToolkits（ML-Agents）已经在AI领域声名鹊起。
这次讲给大家带来Unity另一项AI方面的解决方案：人工智能规划器AIPlanner。
AIPlanner主要针对角色行为生成的智能规划，运用AIPlanner可以创建NPC，生成故事情节或验证游戏/模拟机制。
而且，AIPlanner不需要太多代码撰写的工作，就可以完成比较理想的AI行为机制的实现。
2017/4/12 3:58:08
55.38MB
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深度强化学习是深度学习算法和强化学习算法的巧妙结合,它是一种新兴的通用人工智能算法技术,也是机器学习的前沿技术,DRL算法潜力无限,AlphaGo是目前该算法最成功的使用案例。
DRL算法以马尔科夫决策过程为基础,是在深度学习强大的非线性函数的拟合能力下构成的一种增强算法。
深度强化学习算法主要包括基于动态规划(DP)的算法以及基于策略优化的算法,这本书共10章,首先以AlphaGo在围棋大战的伟大事迹开始,引起对人工智能发展和现状的引见,进而引见深度强化学习的基本知识。
然后分别引见了强化学习(重点引见蒙特卡洛算法和时序差分算法)和深度学习的基础知识、功能神经网络层、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN),以及深度强化学习的理论基础和当前主流的算法框架。
最后引见了深度强化学习在不同领域的几个应用实例。
DRL算法以马尔科夫决策过程为基础,是在深度学习强大的非线性函数的拟合能力下构成的一种增强算法。
深度强化学习算法主要包括基于动态规划(DP)的算法以及基于策略优化的算法,这本书共10章,首先以AlphaGo在围棋大战的伟大事迹开始,引起对人工智能发展和现状的引见,进而引见深度强化学习的基本知识。
然后分别引见了强化学习(重点引见蒙特卡洛算法和时序差分算法)和深度学习的基础知识、功能神经网络层、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN),以及深度强化学习的理论基础和当前主流的算法框架。
最后引见了深度强化学习在不同领域的几个应用实例。
2019/3/8 21:17:23
145.91MB
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1.在UCIrvineMachineLearning数据集上选择三个数据2.编写一种机器学习算法预测结果，并运用十次、十折交叉验证3.撰写报告，包含对数据集、算法、结果的描述以及源代码
2018/5/23 7:44:50
567KB
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dlib-19.19.0-cp38-cp38-win32.whl免编译安装，快速使用。
Dlib是一个使用现代C++技术编写的跨平台的通用库,其中包含用于在C++中创建复杂软件以处理实际问题的机器学习算法和工具。
下载后在当前文件目录CMD执行pipinstalldlib-19.19.0-cp38-cp38-win32.whl安装即可。
Dlib是一个使用现代C++技术编写的跨平台的通用库,其中包含用于在C++中创建复杂软件以处理实际问题的机器学习算法和工具。
下载后在当前文件目录CMD执行pipinstalldlib-19.19.0-cp38-cp38-win32.whl安装即可。
2015/1/22 5:01:49
3MB
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主要引见了情感分析，设计了传统的机器学习的方法和深度学习的方法，用python实现，适合大家分析不同算法的优劣
2021/2/3 10:29:32
13.23MB
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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。
2024-04-09 15:03
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