文章 2024-08-02 来自:开发者社区

【算法工程师】成为一名优秀的机器学习算法工程师所需知识及资料汇总-附思维导图

华为机器学习工程师招聘内容 1、负责统计机器学习、深度学习、强化学习等模型的研发工作,包括但不限于基础的算法或模型,如CNN、RNN、DNN、DQN等;2、支撑以上模型的基础算法或算子优化,如模型压缩、卷积算法加速等,实现极致的性能;3、负责大规模分布式凸优化和非凸优化算法、高性能通信技术的研发,充分挖掘软、硬件的优势,实现业界领先的AI框架和平台;4、负责一站式的端到端AI平台,包括智...

【算法工程师】成为一名优秀的机器学习算法工程师所需知识及资料汇总-附思维导图
文章 2024-05-21 来自:开发者社区

综述170篇自监督学习推荐算法,港大发布SSL4Rec:代码、资料库全面开源!

在人工智能的浪潮中,自监督学习(Self-Supervised Learning, SSL)正逐渐成为研究的热点。香港大学的研究团队最近在这一领域取得了突破性进展,他们提出了一种名为SSL4Rec的算法框架,旨在通过自监督学习来提升推荐系统的性能。这项工作不仅在理论上有所创新,而且在实践应用中也展现出了巨大的潜力...

问答 2022-07-08 来自:开发者社区

算法在解决高精地图面临的挑战中,如何实现资料精度与对齐?

算法在解决高精地图面临的挑战中,如何实现资料精度与对齐?

文章 2022-06-13 来自:开发者社区

Python | C++、Java、Linux、Go、前端、算法资料分享

前言又见面了。废话不多说,最近多了一些在校学生关注,并问我有没有 xxxx 学习资料。作为自学出身的程序猿怎么可能没有,这不就整理了一份超全的编程资料分享给你们。其中包括 C++、Java、Python、Go、Linux、前端、算法、微信小程序等,甚至还良心地给你们准备了英语学习资料,我就问问还有谁能比我良心?C++全是电子书,涵盖从入门到进阶,可以说是非常全面了。Java黑马 42 期 jav....

Python | C++、Java、Linux、Go、前端、算法资料分享
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

Algorithm之OP:OP之GA遗传算法思路理解相关配图资料(二)

GA算法代码1、伪代码Procedure Genetic Algorithmbegin    t  =  0  ;    初始化  P(t)  ;    计算  P(t)  的适应值  ;    while  (不满足停止准则)....

Algorithm之OP:OP之GA遗传算法思路理解相关配图资料(二)
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

Algorithm之OP:OP之GA遗传算法思路理解相关配图资料(一)

GA遗传算法思路理解遗传算法Genetic AlgorithmGA算法过程1、总体思路2、各个步骤(1)、编码(2)、选择(3)、变异T3、循环交叉CXGA算法代码1、伪代码Procedure Genetic Algorithmbegin    t  =  0  ;    初始化  P(t)  ; &...

Algorithm之OP:OP之GA遗传算法思路理解相关配图资料(一)
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

Python机器学习算法面试题,唯一的缺点就是资料太充足,史上最全!

朴素贝叶斯P(A∩B)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B) 所以有:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别 工作原理 假设现在有样本x=(a1,a2,a3,…an)这个待分类项(并认为x里面的特征独立)再假设现在有分类目标Y={y1,y2,y3,y4..yn}那么max(P(....

文章 2022-02-15 来自:开发者社区

《Python算法教程》——1.8 参考资料

本节书摘来自异步社区《Python算法教程》一书中的第1章,第1.8节,作者[挪威]Magnus Lie Hetland(赫特兰), 凌杰 译,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.8 参考资料 Applegate, D., Bixby, R., Chvátal, V., Cook, W., and Helsgaun, K. Optimal tour of Sweden. w....

问答 2022-02-15 来自:开发者社区

哪里有数据结构和算法的资料(最好能通俗易懂,书籍、PPT等均可),主要是为NOIP备战。

基本数据结构都知道,但是算法一窍不通。

文章 2022-02-14 来自:开发者社区

算法系列之算法学习书籍以及资料推荐

相关书籍推荐经典类:《算法导论》:书特别厚,一般人很难耐住性子看下去,比如我。里面包含了各种算法的推导与论证,数学公式也比较多,不建议初学者看,等有了一定的算法功底进行学习比较好。《算法》:偏向于讲算法问题,数据结构涉及的不多,相比《算法导论》已经友好很多了,也比较适合初学者阅读。面试宝典类:《编程之美》:书中的题目感觉有些难,感觉是面试特别大的大厂使用的如Facebook、Microsoft、....

算法系列之算法学习书籍以及资料推荐

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