历经三年时间，我们在2022年完成了图灵奖获得者、加州大学洛杉矶分校计算机科学教授，美国国家科学院院士，被誉为“贝叶斯网络之父”的朱...
一，准备工作准备工作详情见前几节内容。旭日X3派已烧录好地平线提供的Ubuntu20.0.4或Linux系统镜像；旭日X3派已成功安装TogetherROS；...
还记得《超能陆战队》里的 microbot 微型机器人吗？模块化、可自我组建、超智能，数十万个「细胞」组成黑色站队，随意变幻成各种结构，...
一种常见的方法是将该变量其视为单变量时间序列。这样就有很多方法可以用来模拟这些系列。比如 ARIMA、指数平滑或 Facebook 的 Prophet...
当顶象无感验证遇上工商联人才交流服务中心随着经济转型升级、经济发展方式转变、产业结构调整、技术革新步伐和城镇化进程加快，人才技...
本文中将介绍一个流行的机器学习项目——文本生成器，你将了解如何构建文本生成器，并了解如何实现马尔可夫链以实现更快的预测模型。
在时间序列分析中，我们经常通过对过去的理解来预测未来。为了使这个过程成功，我们必须彻底了解我们的时间序列，找到这个时间序列中包...
三个月前，我们介绍了曼城推出的一款可穿戴设备——Connected Scarf。这款智能围巾是一个可穿戴传感器模块，内置有 PPG、EDA、加速度计、...
周日早上的八点，还没睡足觉的周畅被闹钟叫醒，他按掉闹铃，唤醒手机里的小布，询问英雄联盟全球总决赛动态。
对于数据科学和AI科研人员而言，研究成果的复现至关重要。成果复现既是一种研究算法的方式，也有助于科研人员找到研究的新途径。
本文是对 2022 年 AI、ML 和数据工程 InfoQ 趋势报告播客的总结，涉及 AI、ML 和数据工程领域的关键趋势和技术。
大多数时间序列可以分解为不同的组件，在本文中，我将讨论这些不同的组件是什么，如何获取它们以及如何使用 Python 进行时间序列分解。
一般情况下k-Nearest Neighbor (KNN)都是用来解决分类的问题，其实KNN是一种可以应用于数据分类和预测的简单算法，本文中我们将它与简单...
英文词组「have legs」除了单词本身的意思之外，还有多层含义。有腿，延伸为走得快、站得住脚。但在 Meta 的语境，就是单纯的直译「有腿...
在【AI工程】02-AI工程（AI Engineering）面面观中（[链接]），提到Gartner把AI工程化作为未来重要战略技术趋势，Gartner认为AI工程主要...
AudioLM 是 Google 的新模型，能够生成与提示风格相同的音乐。该模型还能够生成复杂的声音，例如钢琴音乐或人的对话。结果是它似乎与原...
pandas是数据科学家必备的数据处理库，我们今天总结了10个在实际应用中肯定会用到的技巧1、Select from table where f1=’a’ and f2=’b’...
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行...
通过应用软件工程最佳实践，可以交付质量更好数据科学的项目。更好的质量可能是更少的错误、可靠的结果和更高的编码效率。
Embedding 是分析非结构化数据的重要方式，当我们将图片、声音编码为向量后，这些数据依旧能够保留原始数据（图片、声音等）的详细信息...
