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《Arduino家居安全系统构建实战》——导读

前言 机器学习项目开发实战如果你手里拿着这本书,我就可以认定你是对机器学习感兴趣的.NET开发人员了。你可能对编写C#应用程序很熟悉,开发的很有可能是业务线应用程序。以前你可能遇到过F#,也可能没有。而且,你很有可能对机器学习感到好奇。这一主题每天都见诸报端,因为它和软件工程有着很紧密的联系,但是使用的是不熟悉、看似有些抽象的数学概念。简而言之,机器学习看上去是有趣的主题、值得学习的实用技能,但是从哪里入手难以说清。 本书的意图是作为开发人员的机器学习入门书。我的主要目标是使熟悉代码编写的读者(而不是数学家)容易理解书中的主题。对数学的喜爱当然没有坏处,但是本书通过实用的示例学习核心概念,说明其中的工作原理。 什么是机器学习?机器学习是一种编程艺术,所编写的计算机程序随着可用数据越来越多而更好地执行任务,无须开发人员更改代码。 上述定义相当宽泛,反映了机器学习广泛适用于各个领域这一事实。但是,该定义中的一些具体特征值得更详细说明。机器学习是关于程序编写的学科,这些代码运行于生产环境并执行某项任务,这使它不同于统计学。机器学习是一个跨学科的领域,这个主题既和倾向于数学的研究人员相关,也和软件工程师相关。 定义中另一个有趣的部分是数据。机器学习是关于利用可用数据解决实际问题的学科。使用数据是机器学习的关键部分,理解数据、研究如何从中提取有用信息,往往比使用的特定算法更重要。因此,我们将从数据开始了解机器学习。每章都从一个真实的数据集和所要解决的特定问题开始,数据中包含了现实世界中的所有不完善和意外。由此,我们将在这一背景下从头开始构建问题解决方案,在需要的时候介绍思路。在此过程中,我们将创建一个基础,帮助你理解不同思路的组合使用,使你在以后需要的时候更有效率地使用库或者框架。 我们的探索从熟悉的C#和Visual Studio开始,但是在取得进展之后将介绍F#,这是一种特别适合于机器学习问题的.NET语言。正如机器学习,函数式编程一开始令人生畏。然而,一旦掌握了诀窍,F#就会变得很简单且极具效率。如果你完全是F#的初学者,本书将告诉你该语言所需了解的一切,你将在现实、有趣的问题中学习如何高效地使用该语言。 学习过程中,我们将探索各种各样的问题,帮助你理解机器学习能使应用程序变得更好的领域,有些方法可能出人意料。我们将探索图像识别、垃圾邮件过滤器和自我学习游戏以及其他一些问题。而且,在我们共同的旅途上,你将发现机器学习并没有那么复杂,相当简单的模型就能产生令人惊讶的出色结果。最后,你将会发现,机器学习非常有趣!好了,不多啰唆了,让我们一起对付第一个机器学习问题吧! 目录 第1章 256级灰度 1.1 什么是机器学习1.2 经典的机器学习问题:图像分类1.3 我们的第一个模型(C#版本)1.4 那么,如何知道程序有效?1.5 介绍用于机器学习的F1.6 改进我们的模型1.7 我们学到了什么1.8 更进一步 第1章 256级灰度 2.1 挑战:构建一个垃圾邮件检测引擎2.2 根据一个单词决定2.3 组合多个单词2.4 实现分类器2.5 训练第一个分类器2.6 改进分类器2.7 理解分类错误[2.8 我们学到了什么?(https://yq.aliyun.com/articles/98829) 第2章 垃圾邮件还是非垃圾邮件? 第3章 类型提供程序的快乐第4章 自行车与人第5章 你不是独一无二的雪花第6章 树与森林第7章 一个奇怪的游戏第8章 重回数字第9章 结语第2章 垃圾邮件还是非垃圾邮件? 第3章 类型提供程序的快乐第4章 自行车与人第5章 你不是独一无二的雪花第6章 树与森林第7章 一个奇怪的游戏第8章 重回数字第9章 结语

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Rocky Linux

Rocky Linux

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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