GPS启动时，需要进行搜星，锁定卫星信号，然后再进行位置技术，这个过程可能会达到几十秒，即使采用诸如AGPS等技术，仍然有秒级的时间无法定位。室内或有遮挡的场景。GPS信号弱，无法有效定位。用户需要持续的有效定位，因此需要另一个技术对GPS进行补充，这就是

对任何人来说，图像应用过滤器都不是一个新概念。我们拍了一张照片，做了一些修改，现在看起来更酷了。但是人工智能从何而来呢?让我们尝试使用Python中的k均值聚类进行无监督机器学习。我还尝试用自动编码器进行图像压缩，取得了不同程度的成功。然而，这一次，我的目

在支付宝核心推荐业务获得了uvctr的显著提升，并较大地提升了链路效率。使用流式数据后，无法预知特征规模，而是随训练逐渐增长。因此需预留特征空间训练几天后重启，否则会越界。在与业务线团队的共同努力下，目前已在支付宝首页的多个推荐场景全流量上线。

简而言之，物体检测是强大的深度学习算法中的一个分支。下面从最简单的深度学习方法开始，一种广泛用于检测图像中的方法——卷积神经网络。如果读者对CNN算法有点生疏，建议阅读此文。

对于深度学习中的图像处理任务来说，很多研究人员都会用到降维处理技术，比如主成分分析、稀疏自动编码器、随机邻近嵌入等，每种降维方法都有各自的侧重点，根据相应的任务需求选择合适的降维算法。在这种情况下，LDA可以被认为是有监督算法，而PCA是无监督算法。通常，

机器学习基础为了理解机器学习如何被用来重新创建哈希表的关键特征，我们需要快速重新审视统计建模的主要思想。统计模型是一种函数，它接受一些向量作为输入，并返回：标签或数值。输入向量包含有关数据点的所有相关信息，标签/数值输出是模型的预测。考虑着名的国际象棋“深

阿里云女算法工程师宇西第一次爬上了8米高的锅炉。车间中，燃料在锅炉内燃烧着，空气中弥漫着浓郁的麦芽糖加热的味道；五个高大的锅炉、密集的管道散发出钢铁般的质感，让整个车间看起来有些偏灰。阿里云还在四个多月前宣布设立阿里云广东研发中心，招募1000名云计算和人

泛化（测试）误差是机器/深度学习中最重要的指标。它给出了模型在未知数据上的性能估计。测试误差分解为三部分（见图1）：方差、平方偏差、和不可约误差。具有高偏差的模型对于数据来说不够复杂（太简单）并且往往不适合。注意，随着模型的复杂性（灵活性）增加，模型将变得

k近邻算法分类方法是机器学习中最简单的方法之一。在最基本的层面上，它是通过在训练数据中找到最相似的数据点进行分类，并根据他们的分类做出有根据的猜测。虽然理解和实现起来非常简单，但是这种方法在很多领域都有广泛的应用，例如推荐系统、语义搜索和异常检测。现在，与

递归是很神奇的，但是在大多数的编程类书藉中对递归讲解的并不好。它们只是给你展示一个递归阶乘的实现，然后警告你递归运行的很慢，并且还有可能因为栈缓冲区溢出而崩溃。“你可以将头伸进微波炉中去烘干你的头发，但是需要警惕颅内高压并让你的头发生爆炸，或者你可以使用毛

面对互联网的信息爆炸，网站不得不提供多种信息检索的方式来方便用户去寻找自己想要看到的东西。目前主流的方法无非就是搜索、分类导航和推荐。搜索，是用户主动参与的一个过程，依赖于对文本的处理。分类导航，则依赖于网站本身良好的类目体系，需要熟练精准的运营能力。个性

排队我们可以理解为是根据时间做的一种排序，使元素从无序到有序的方法，我们称为：排序算法。排序算法对程序员来说可以说是一项基本功，其重要性是不言而喻的。本期猪哥带大家来了解下常见的十大排序算法，而本文会作为开胃菜为大家简单介绍一些排序算法的相关概念，下次会为

许多人都说算法是程序的核心，算法的好坏决定了程序的质量。作为一个初级phper，虽然很少接触到算法方面的东西。但是对于基本的排序算法还是应该掌握的，它是程序开发的必备工具。下面通过本文给大家介绍PHP实现四种基础排序算法的运行时间比较，一起看下吧。废话不多

1，定义：选择排序是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。