【大数据全栈成长计划】大数据入门篇 · 每周学习笔记征集帖

为了巩固大家的学习成果，紧跟学习进度请将需要完成的每周学习笔记按要求回复到本帖下方按要求格式回复即可获得积分累计阶段奖品，还能有机会获得附加幸运奖哦~每周打卡一次即可，多发无效征集时间2020.12.14-2020.1.17 23:59征集要求在本帖中，回复自己本周课程内容的学习笔记回复

吴恩达老师机器学习笔记（七：推荐系统）

一部分电影作出了评价，那么每个用户都在帮助算法 学习出更合适特征，这些 学习出来的特征又可以被用来更好地预测 其他 用户的评分。 协同地另一个意思是说：每位用户都在帮助算法，更好地进行特征学习。 随机初始化 参数， 来 学习 不同电影的 特征， 有了特征，可以用 基于内容的推荐

学习笔记|AdaBoost的扩展之一——前向分步算法

在给定训练数据及损失函数L(y,f(x))的条件下，学习加法模型f(x)成为经验风险极小化即损失函数极小化问题： 通常这是一个复杂的优化问题。前向分步算法求解这一优化问题的想法是：因为学习的是加法模型，如果能够从前向后，每一步只学习一个基本函数及其系数，逐步逼近优化目标函数，那么

使用机器学习算法进行油井压裂施工优化

当谈到油井压裂施工的优化时，机器学习算法可以发挥关键作用。通过分析大量的历史数据和实时监测数据，我们可以训练模型来预测最佳的压裂参数配置，以最大程度地提高生产效率和油井产量。 以下是示例代码，展示了使用机器学习算法进行油井压裂施工优化的简单实现： 导入所需的库和模块： import

学习 Spring Boot 知识看这一篇就够了

（http://springboot.fun/）分享 Spring Boot 的学习资源和开源软件，来帮助大家寻找优秀的 Spring Boot 学习案例。今天我将分享过的文章整理出来方便大家统一查看。在学习 Spring Boot 之前我一直建议大家先看这三篇文章，了解一下微服务的启蒙。【译】微服务

【Java编程创造营】第三阶段·每周学习笔记分享打卡贴

积分阶段学习将以积分排行榜的形式，对符合条件的小伙伴进行奖励！点击了解Java编程创造营专属福利活动注意事项 由于本帖回复内容为随堂测试结果，已设置回帖仅版主可见1. 学习任务提交后，小助手会在本阶段学习周期内，按序完成审核，并增加活动积分；2. 本次活动通过完成提交学习笔记任务，可获得的积分上限为2分/每周；3

MindSpore学习第一步，官网初体验 建立Lenet神经网络

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【物联网课程学习课堂笔记】关于《LiteOS内核实战教程》课程的吐槽

名师讲堂：LiteOS内核实战教程这个课程无法播放了。等了2天了，换了网络也是不行。请抓紧解决

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【物联网课程学习课堂笔记】《人人学IoT》3.1 NB-IoT与Niubility

阐述NB-IoT的基本概念：Narrow Band，基于窄带的通信技术，构建于电信运营商的蜂窝移动网络SigFox与LoRa都是SubG免授权频段，NB-IoT是SubG授权频段NB-IoT核心网包含4个网元，这四个网元也是LTE的网元：MME，移动性管理实体，负责信令处理部分H

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学习 K8s 和 Docker 的意义在哪里？

作者 | 幻灰龙 出品 | CSDN（ID：CSDNnews）注：云原生入门技能树（https://bbs.csdn.net/skill/cloud_native）本文是在知乎上对同名问题做的回答。直接答案: 是！细细说下为什么。从前，写代码只要在单机上写即可，但是编程会演化。例如，写单机程序。写一个单机命令行程序;

【零基础学习vpn】之vpn配置指南--第二篇Cisco对接基础

本帖最后由 樱桃小丸子 于 2017-9-22 18:42 编辑 <br /> <b>Cisco ASA5520系列对接基础信息</b> 一、<b>Cisco ASA5520系列产品简介</b> Cisco ASA5520系列防火墙是Cisco公司推出的集路由、VPN、入侵防御

分享机器学习趋势论文——图形神经网络能帮助逻辑推理吗？

论文11：Can Graph Neural Networks Help Logic Reasoning?链接：https://kr2ml.github.io/2019/papers/KR2ML_2019_paper_22.pdf    论文 11 研究了GNN和马尔科夫逻辑网络在

High skr 人，华为云高校学习营（AI+大数据）福利升级啦！！

大佬们有么有关于工作流方面的学习资料啊，视频啥的

学习笔记 - 倒排表在搜索和识别图像中对象的应用

搜索和识别图像中的对象已成为图像处理和计算机视觉领域的重要研究课题。给定输入查询图像，尽可能快地在大数据集中寻找类似图像，是非常具有挑战性的任务。训练时使用局部不变描述符技术描述图像，然后使用倒排索引在数据库中索引图像以用于后续进一步的查询。根据视觉词汇表量化图像局部特征描述符，

学习笔记 - 基于分层风格解耦的图像到图像转换

近来，图像到图像的转换在完成多标签（即，以不同标签为条件的转换）和多风格（即，以多种风格生成）任务上都取得了重大进展。但是，由于标签中未开发的独立性和排他性，通过对转换结果进行不受控制的操作而破坏了现有的工作。在本文中，我们提出了分层风格解耦（HiSD）来解决此问题。具体来说，我