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我有一个计划001之数据挖掘面试(更新ing)

本人决定要开始准备数据挖掘面试了,之前并没有想到从哪里下手,这两天搜了搜知乎牛客网,大致知道自己要怎么准备笔试面试了。下面是我的计划。z 1.吴恩达的机器学习基础知识 首先应该将吴恩达的那款笔记从头到尾过一遍,公式必须要手推。 2.吴恩达的深度学习的基础知识 过一遍深度学习笔记,公式手推 3.李航《统计学习》方法 挑面经中的重点手推公式,有时间全都看 4.牛客网的面经 将下载的面经都打印,然后针对每个题学习知识点 5.刷牛客网的算法题 首先是《剑指offer》和大公司真题,不在于多,在于思路。 6.将比赛经历总结一遍,写成博客,代码放到github 7.要开始学习统计自然语言处理了

AI学习笔记——循环神经网络(RNN)的基本概念

目前深度学习和神经网络算法最典型的有两个应用实例,一个是图像识别,一个是语音识别。上一篇文章讲到图形识别的卷积神经网络(CNN)就广泛应用在了图像别方面,而这篇文章就来讲另一个广泛应用于语音识别的算法循环神经网络(RNN)。 如果说CNN通过滤波器识别出图片中空间像素的关系,那么RNN就能够在时间序列的数据中找到规律,从而预测未来。所以RNN与CNN最大的不同就是, RNN的神经元输入的不仅是要有当前时间点的数据,还需要之前时间点的输出结果。因为当前的输出是跟之前(甚至是之后)的输出是相关的。 举一个简单的例子,给你一组数据【1,2,3,4,5,6】,让你将时间窗口向未来移动一步,你很容易就可以得到结果【2,3,4,5,6,7】。你给出答案7,是因为你发现了7跟6的关系,6跟5的关系,一次类推,RNN的基本原理是这样,就是发现时间序列上输入与输出之间的 关系。 1. RNN基本结构 跟普通神经网路的神经元一样,输入和输出之间是一个线性函数和一个非线性的激活函数如图 image.png 只不过在神经元会将输出结果又返回给输入端,如果将这个过程在时间的维度上展开就是这个样子的 image....

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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