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机器学习 vs. 深度学习

本文在透彻剖析深度学习及机器学习的同时,就多方面对两者进行比较,进而探究其未来的发展趋势。 深度学习及机器学习 A. 机器学习 机器学习是人工智能技术的补充,有如下几种常用算法: Find-S 决策树 随机森林算法 神经网络 机器学习算法通常分为以下三大类: 有监督学习:需要从有标签的数据中学到或者建立一个模式。 无监督学习:数据是无标签的,机器学习算法需要先将数据分类,然后对数据结构进行描述,使复杂的数据看起来简单,以便进行后续分析工作。 强化学习:与监督学习相似,通过不断地探索学习,从而获得一个好的策略。 B. 深度学习 机器学习更多关注解决现实世界的问题,与人工智能技术有异曲同工之妙。机器学习则是通过模拟人类决策能力的神经网络找出问题解决方法。深度学习可看作是特殊的机器学习,我们可以利用深度学习来解决任何需要思考的问题。 深度神经网络由三种类型的层组成: 输入层 隐藏层 输出层 C.深度学习VS机器学习 我们使用机器学习算法解析数据,并根据从数据中学习到的知识做出决策。深度学习利用各个层组合创建人工“神经网络”,它能够智能地学习和做出决策。深度学习可以说是机器学习的子领域。 D....

短视频APP平台怎么开发?不得不了解的短视频源码功能机制后篇

上周,小白为大家分享了一篇关于短视频APP源码开发功能机制的文章,文章中为大家介绍了搭建短视频平台需要用到的一些基本功能的实现机制。我们先来简单回顾下之前文章中提到的那些重要的功能机制。1.推荐机制,我们可以采取“推荐值=(曝光值+热度值)*转化率”这样的方式来实现短视频内容的首页推荐排名,使平台的短视频内容时刻展示新的短视频内容。当然曝光值会随着时间的推移呈现出递减趋势。热度值计算公式,点赞数点赞权重+评论数评论权重+分享数*分享权重 转化率计算公式,完整观看短视频次数/总观看次数2.附近机制,相对来说比较简单成熟的一项机制,在各种APP平台上都有应用,按照距离由远及近进行短视频内容的排序即可。3.热门机制,区别于短视频推荐机制复杂的计算公式,严密的程序逻辑,热门机制会在用户每次打开热门短视频列表时或是刷新列表时,在保证数据不重复的基础上随机展现若干条短视频内容。4.拉黑机制,拉黑后将不会收到对方的私信消息,被拉黑时,发送信息提示“对方暂时无法收到您的消息”。5.关注机制,这个机制也是被各大社交及直播平台广泛应用的功能,主要是提升粉丝黏性,短视频APP平台关注用户发布的短视频内容后,...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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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