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决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读

这个算法被设计用来将一个复杂的决策问题分解成一系列简单的决策，然后构建一个决策树模型来解决这个问题。

2023-11-20

76%的决策者认为比去年更容易受到移动攻击

Sapio Research的一项调查显示，53%的IT决策者承认，不可能为针对移动设备的攻击者使用的所有策略做好准备。更进一步，38%的人声称无法跟上这些攻击的步伐。

2021-06-29

机器学习基础：可视化方式理解决策树剪枝

↑↑↑点击上方蓝字，回复资料，10个G的惊喜看了一些市面上的经典教材，感觉决策树剪枝这一部分讲的都特别晦涩，很不好理解。

2020-09-04

如何让大数据不再是企业决策的“奢侈品”

不同于传统的基于经验的决策模式，大数据技术的应用将全面升级企业管理及商业决策的过程，使管理者的决策过程向更智能化、更有据可依的趋势迈进。

2017-07-03

《数据分析变革：大数据时代精准决策之道》一2.4 小结

本节书摘来异步社区《数据分析变革：大数据时代精准决策之道》一书中的第2章，第2.4节，作者：【美】Bill Franks（比尔•弗兰克斯）译者：张建辉 , 车皓阳 , 刘静如 , 范欢动责编：杨海玲

2017-05-01

【Spark Summit East 2017】RISE实验室: 赋能智能实时决策

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Ion Stoica在Spark Summit East 2017上的演讲，主要分享了其所在的加州大学伯克利分校的RISE实验室的研究方向，并讨论了一些RISE技术能够输出的应用方向。对于计算而言，一个巨大的挑战就是使机器能够自动并且智能地行动，也就是基于他们周围的信息采取快速而又适当的行动。为了实现这一目标，加州大学伯克利分校的Ion Stoica团队开始研发能够提供可以安全执行的实时智能的数据密集型系统，也就是RISE。

2017-02-11

电网侧储能项目的数据追溯架构：OPC UA/MQTT 与 10 年存储设计

电网侧储能项目的数据追溯，本质上是把电芯从出厂到退役的每一次充放电、每一次温度波动、每一次BMS告警都记录下来，且要求在10年运营周期内可查、可验、可用。这个需求听起来简单，落地却相当复杂。

2026-09-02

研究揭露AMD处理器存在漏洞，可致两种新型侧信道攻击

根据最新发布的研究，从2011年至2019年，AMD处理器一直存在以前从未公开的漏洞，这些漏洞使它们容易受到两种新型的侧信道攻击。

2020-03-10

一行代码，让你的应用中UIScrollView的滑动与侧滑返回并存

当我在使用一个APP的时候，如果控制器不能侧滑返回，我会觉得这个APP十分不友好...这款产品在我心中的印象分也会有所降低...侧滑返回本身是系统自带的效果，无须开发者处理的。

2018-07-19

redis客户端

Java客户端（Jedis）获取Jedis image.png maven依赖 <dependency> <groupId>redis.clients</groupId&

2018-10-25

阿里开源端到端语音交互模型 Fun-Audio-Chat

通义大模型微信公众号发文宣布，推出新一代端到端语音交互模型 Fun-Audio-Chat。“不是简单的“能聊天”，而是听得懂你的话、感知你的情绪、还能帮你真正干活的AI语音搭子。”

2025-12-23

端到端人工智能海洋大模型“瞰海”发布

11月6日，国家卫星海洋应用中心发布“端到端人工智能海洋大模型‘瞰海’”。

2025-11-07

字节发布端到端同声传译模型 Seed LiveInterpret 2.0

字节跳动 Seed 团队宣布正式推出端到端同声传译模型 Seed LiveInterpret 2.0 —— 首个延迟&准确率接近人类水平的产品级中英语音同传系统，在中英同传翻译质量达到业界SOTA

2025-07-24

Skype 的遗产：面向大众的端到端加密技术

"Skype 通话音质极佳，并采用端到端加密技术，安全性极高"，Skype 的主页在 2004 年如此写道。 Skype 的加密功能在当时具有革命性和突破性的意义。

2025-03-05

基于元学习和人机协同的端到端对话模型

背景端到端对话模型近几年得到了学术界和工业界的广泛关注（详见可参考《小蜜团队万字长文：对话管理模型最新研究进展》），相比 pipeline 式的对话系统，端到端对话系统可以直接利用对话日志进行训练，不需要人工设计特定的语义标签

2020-12-24

Nginx如何处理手机端和PC端跳转不同页面

如果是手机端和pc端需要跳转不同的页面, 则需要在nginx.conf中的location / {}中加入如下代码: if ($http_user_agent ~* '(Android|webOS|iPhone

2019-06-07

基于TensorFlow的端到端验证码识别

最近在做端到端的识别的研究，刚刚将模型搭建完毕，想着用什么方式测试一下呢？

2018-07-19

AI学习笔记——End-to-End(端到端)的深度学习

1. 什么是End-to-End 学习要知道什么是End-to-End学习首先要知道传统的非End-to-End学习是什么。以语义分类（判断评论为正面评论还是负面评论）为例，非End-to-End的学习需要对语音识别之前要经过两步处理：解析器(Parser) 注释文本和情感分类器(Sentiment Classifier)预测文本。解析器是对文本进行标注，比如形容词（好，坏，糟糕等），情感分类器再来预测文本是正面的还是负面的，整个过程如图： End-to-End 学习不需要这些步骤，像黑盒子一样一步到位解决问题。神经网络算法就是一个被广泛应用的End-to-End学习的算法。End-to-End 算法尤其适用于数据量巨大的机器学习任务中。 2. 更多End-to-End 的例子在语音识别领域，非End-to-End 的学习大致经历：计算特征解析得到人工设计的频谱特征，音素(Phonemes)识别器识别语音中的“音素”和最终识别三个步骤：然而End-to-End 也只需要一步就搞定了 3. End-to-End 学习的优缺点非End-to-End的学习算法中，需要人类做大量的前期准备工作，比如在上述语音识别的例子中，"音素"是语言学家发明的，在处理过程虽然提高了效率但是无疑会丢失语音中的其他信息。但是这种算法需要的数据量比较小。 End-to-End学习算法虽然不需要太多的人工干预，但是需要大量标记的数据，并不是在所有领域都是最好的选择。 4.非End-to-End 学习算法中pipline(管道)的选择正如上文提到的，End-to-End的学习方法并不是在所有的领域都是最好的选择。最重要的是到底有没有足够可靠的数据。以自动驾驶为例，通过摄像头识别人和车辆，然后规划驾驶路径。如果用End-to-End的方法，需要积累海量量标记好的数据，各种路况不同的路径规划，非常困难。然而，如果使用非End-to-End的方法，比如下图，先识别车和人，再进行路径规划人和车的被标记好的数据很容易找到，完成这一步，再进行路径规划，这样训练起来就容易很多了。而这样设计算法的步骤就是pipline. 再举一个识别图片中猫的品种的例子，我们可以这样设计Pipline: 第一步先识别图片中是否有猫，第二步再识别猫是不是这个品种： ———— 相关文章 AI学习笔记——循环神经网络（RNN）的基本概念 AI学习笔记——神经网络和深度学习 AI学习笔记——卷积神经网络1（CNN） ———— 文章首发steemit.com 为了方便墙内阅读，搬运至此，欢迎留言或者访问我的Steemit主页

2018-07-09

AIDL 客户端与服务端的双向通信

时隔一年半了，终于写下了这个续篇，我发现我的很多博客有头无尾，都是有前面一点点，后面就没写去了，也正在想办法都补上初涉IPC，了解AIDL的工作原理及使用方法今天聊聊的是客户端和服务端的相互通信，何谓双向通信

2017-11-20

android 38 Abdroid客户端和服务端交互

服务端： package com.sxt.day05; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import javax.servlet.ServletException

2017-11-14

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更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

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。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。