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专长： 超过10年的PYTHON开发经验， 精通PHP，AngularJS， 大数据分析和架构设计...
对于深度学习而言，在有很多数据的情况下，再复杂的问题也不在话下，然而没有这么多数据呢?众所周知，深度学习是有史以来最棒的事情。你是能继续使用是深度学习的能力，还是已无计可施?下面就让我介绍几个在有限的数据上使用深度学习的方法，以及阐述为什么我认为这可能是未
数据稀缺到现在有大量的数据，近年来，可用的数据量呈指数级增长，大数据变得无处不在。这是由于数据记录设备数量的巨大增长，以及这些设备之间通过物联网连接。似乎每个人都有收集、分析大数据的力量。但是，大数据真的是万能的吗?毫无疑问，大数据已经在某些领域产生了至关
可以在短短数分钟内，有数万计转发，数百万的阅读。大数据时代，除了媒体信息以外，商品在各类电商平台的订单量，用户的购买评论也都对后续的消费者产生很大的影响。商家的产品设计者需要汇总统计和分析各类平台的数据做为依据，决定后续的产品发展，公司的公关和市场部门也需
DataFrame是由行和列组成的，其中的一行或一列就管他叫Series结构，所以说DataFrame是由一系列的Series结构组成的，DataFrame是数据都取下来的矩阵，Series结构就是矩阵中的一行或者一列。我们接下来就是使用Series结构来
在优化算法的过程中，工程师总是强调分析数据进一步提高算法性能。但是对于一些老大难问题怎样分析数据，业内目前还没有一些较为全面和体系化的方法论。2018年在成都举行的 ICCCBDA 2018 会议刊登了一篇题为 Quantitative Analysis
大数据技术和应用系统目前已经在各个行业中发挥着巨大的作用，各种各样的开源技术也给大数据从业人员带来了很大的便利。Bitmap 作为一种大数据需求下产生的计算体系，有着计算速度快、信息密度高、支持海量数据等众多优势。
深度学习正在改变一切。正如电子和计算机改变了人类所有的经济活动一样，人工智能将重塑零售业、交通运输业、制造业、医药、电信业、重工业……甚至数据科学本身。而且，AlphaGo这种人工智能超越人类的领域及其应用在不断增长。在Schibsted，Manuel
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