大话设计模式 程杰 / 清华大学出版社 / 2007-12-1 链接：pan.baidu.com/s/1hDfDbRcEOPyNozT73m03-Q?pwd=d414 提取码: d414 本书通篇都是以情景对话的形式，用多个小故事或编程示例来组织讲解GOF(设计模式的经典名著——Design Patterns:Elements of Reusable Object-Oriented Software，中译本名为《设计模式——可复用面向对象软件的基础》的四位作者EIich Gamma、Richard Helm、Ralph Johnson，以及John Vlissides，这四人常被称为Gang of Four，即四人组，简称GoF)总结的23个设计模式。本书共分为29章

有哪位友友有华算科技python机器学习材料/化学课程，有偿

很多新手标注完数据不知道怎么划分，今天把数据集划分讲清楚。 一、三个集合分别是什么 1. 训练集（Train Set）：用来训练模型，让模型学习规律，占比最大 2. 验证集（Validation Set）：训练过程中调参用，判断模型效果 3. 测试集（Test Set）：最终评估用，模拟真实场景，不能参与训练 二、常见划分比例 1. 小数据集（<1万条）：6:2:2 或 7:2:1 2. 中等数据集（1-100万）：8:1:1 3. 大数据集（>100万）：98:1:1 或 99:0.5:0.5 4. 数据量越大，验证集和测试集比例

各位佬，有没有关于变压器故障的音频数据集啊

光伏功率预测任务，尝试过使用皮尔逊系数筛选基模，更换不同的元模型，使用多层集成学习，都无法提升（幅度只有0.004左右），还有什么方法嘛

最近我用1个月左右的时间，认真阅读了Christopher Bishop的《Deep Learning: Foundation and Concepts》(中文名:《深度学习：基础和概念》这本2023年出版的新书。这本书是近几年来最好的深度学习教材之一。 这本书全面、严谨，对当前最新的方法和范式，包括Transformer、LLM、Diffusion Models等都有涉及。这本书不是简单的知识点罗列，而是融会贯通，既有单一知识点的清晰阐述，又有各个知识点之间内在联系的深知灼见。 这本书的推荐人中有图灵奖得主Geoffrey Hinton、Y

接有关信号处理和模式识别的方案设计，代码编写，论文撰写(中文核心/EI/SCI)，数据可视化分析，UI界面设计，Python编程答疑，并提供相关辅导等等……支持售后全程答疑讲解，服务到位(收费视具体情况而定，可议价)，有意请私信联系，欢迎留言咨询...... 个人介绍:本人硕士毕业，信号处理和模式识别方向，读研期间发表两篇 2区 SCI论文，一篇发明专利和一件软著。现就职于一家科技公司，做算法开发工作。熟练python语言与matlab编程。熟悉实验设计流

由于数据集太大，在linux上跑的。跑了一个来回就停了。喂给Al说是标签的问题，但不知道怎么解决。

做数据标注的人经常纠结：到底该做图像拉框还是语音转写？ 两个方向都做过，说说真实对比。 🖼️ 图像拉框 ▪️ 入门难度：低，会用鼠标就能做 ▪️ 单价：0.03-0.2元/框，看项目复杂度 ▪️ 日产值：新手100-200，熟手300-500 ▪️ 优点：上手快，项目多，不容易出错 ▪️ 缺点：单价低，重复劳动，眼睛累 🎙️ 语音转写 ▪️ 入门难度：中，需要打字快、普通话好 ▪️ 单价：0.1-0.5元/条，看音频长度和质量 ▪️ 日产值：新手80-150，熟手250-400 ▪

心理学写作简明指南 : 基于APA格式规范 [美] 达纳·S·邓恩、Dana S. Dun / 韩卓 / 北京联合出版公司 / 2018-1 链接：pan.baidu.com/s/11bKkD6UHxoQOa4kStK9ZgA?pwd=vjab 提取码: vjab 美国心理学协会、心理科学协会成员达纳·S·邓恩教授贴心指导 帮助写作者清楚、简练地呈现出自己的科学想法和观察结果 ................... ※编辑推荐※ 在学术领域中，无论是教导者、研究者、实践者还是学生，都面临各种形式的写作。心理学也是如此。当学期论文 、实证研究报告、理论性论

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近代光学系统设计概论 宋菲君 陈笑 刘畅 链接：pan.baidu.com/s/1avlp3C3ssYt2INSSaazydA?pwd=p34e 提取码: p34e

最近在重新梳理机器学习入门路线，感觉可以先把数学基础、Python和数据处理打牢，再从线性回归、逻辑回归、决策树这些经典模型开始理解训练、验证和过拟合等概念。之后再逐步学习特征工程、模型评估和简单项目实践，比如用公开数据集做分类或预测。大家觉得入门阶段最容易卡住的是数学、代码实现，还是不知道怎么做项目？欢迎交流经验。

楼主是某互联网公司的面试官，从2016年以来一直面试算法岗位的求职者。在这里给想通过机器学习拿到高薪岗位的吧友，一些诚恳的建议。 1.首先，必须明确目的。我们学习机器学习，就是为了拿到高薪岗位。如果只是出于兴趣，想随便学学的吧友，可以不用看这个贴子。 2.学历非常重要。985计算机硕士是名企算法岗的最基本要求，有很好的论文也会考虑211计算机硕士。电子工程专业、统计专业也会考虑，但是优先度不如计算机专业。最近很多学校

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【一定先保存后下载，避免失效】保存地址：网盘链接 📚 课程介绍：这套资源涵盖人工智能、机器学习和数据分析三大方向，从基础理论到实战应用，适合想系统学习AI和数据分析、往相关岗位进阶的初学者。 网盘资源有失效风险，建议第一时间保存到自己网盘再下载，方便随时回看。

学机器学习的同学，运筹学其实和ML有很深的联系。很多优化算法都源于运筹学，比如梯度下降、线性规划、整数规划等。 推荐一个运筹学工具 WinQSB，虽然它不是一个ML工具，但它的优化模块对理解ML中的优化算法很有帮助。 比如线性规划可以帮助理解SVM的优化目标，网络流算法和推荐系统有共通之处，排队论可以帮助理解系统性能分析。 WinQSB有17个功能模块，可视化操作界面，不用编程，点选式操作就能完成建模求解。 工具是免费的，联想应用商

学术论文撰写与发表 朱永兴 / 浙江大学出版社 / 2007-4 链接：pan.baidu.com/s/1S-BobQHhW7dnGw6CAbwlEg?pwd=gfk7 提取码：gfk7 《学术论文撰写与发表》根据笔者长期从事科学研究和学术期刊工作的经验，并结合前人的经验和著述，系统介绍了科技学术论文撰写与发表的相关知识、实际过程、操作技巧及注意事项等。内容主要涉及文献资料搜集与整理、研究报告和文献综述的写作技巧、电子稿件制作技术、投稿诀窍等。

嗨，大家好呀～我是大灰。 最近自己在琢磨一个小架构，暂时给它起了个名字叫 “共振链流”。想跟大家聊聊。 干什么的？简单说就是想让AI在输出文字的时候，不是“算”出来的，而是“流”出来的。我们跟AI聊天时，它都是一个字一个字"选"出来的。这没问题，但总感觉少了点“连贯的味道”。我就想能不能让输出像水流一样，自己沿着河道往下淌？河道是动的，每次水流过，河道还会被冲刷变深一点。下次水更容易走老路，但也可能因

穿条纹衣服的男孩 约翰·伯恩 / 中国华侨出版社 / 2013-7 链接：pan.baidu.com/s/1FQq-GGUMaYDbnfKpgsuoOQ?pwd=89ay 提取码: 89ay

本人是某211大一小资历，学的是核工程专业，现在想自学一些机器学习这方面的知识，然后自己做一些“核工程+AI”有关的科创项目。我现在还没有学Python，请问：我应该怎样自学？有哪些课程资源和书籍比较好？需要哪些软件？ 拜托了🙏🏻，各位吧友们

一群卖思想的人 冷啸 / 社会科学文献出版社 / 2004-03 链接：pan.baidu.com/s/1xocYPo_cSJkifNy9DaaURw?pwd=v364 提取码: v364 该书作者针对中国企业的管理现状，零距离探访和接触了30余家中外管理咨询公司，在勾勒中国咨询业整体轮廓的同时，梳理出了企业认识和寻求咨询公司的清晰脉络以及合作要点。

沉默之恶 : 天使之城的危险与权力 [美]保罗·普林格尔 链接：pan.baidu.com/s/1C6cl2_MIfP9pG1GkJp-oCA?pwd=xg8h 提取码：xg8h 好人的沉默是邪恶的通行证 权力寸土不让，除非我们据理力争 聚焦一群挑战权贵的平凡勇者，还原普利策获奖新闻幕后的波折与抗争 ———————— 【编辑推荐】 ✨三届普利策奖得主、美国调查新闻界“顶流”记者保罗·普林格尔纪实力作 ✨美国《纽约时报》、亚马逊网站等2022 年7 月最佳图书，美国《新闻周刊》2022年度最佳图书 ⭐一

离岸的花园 : 迪亚娜·贝列西诗歌自选集 [阿根廷] 迪亚娜·贝列西 链接：pan.baidu.com/s/1kZaCUMpxRB-OjX2Zz7tikw?pwd=xlts 提取码：xlts

本人math本科stat硕士马上要读博，求有经验的大神一起组队打kaggle。这个月才开始研究，发现的有点晚了只跑了两周代码就截止了，结果还可以。想下次好好准备争取拿到奖金。人在美国，比赛琐事全部交给我你放心。

这个贴子给想学习机器学习的同学，提供入门级到进阶级的参考资料。 建议：如果是为了找工作，985本科和211硕士是算法工程师的学历门槛。学历低于这个门槛的，建议转开发岗找工作的性价比更高。

像机器学习的boosting之类的模型训练出来，如果给一个数据集输入的范围外的值，输出的结果有用吗？

最近整理了一下机器学习入门的学习路线，分享给刚开始接触的朋友。第一步建议先补齐 Python 基础，重点熟悉列表、字典、函数、类以及常用的数据处理库；第二步学习线性代数、概率统计和微积分中的核心概念，不需要一开始追求过深，但要理解向量、矩阵、分布、期望、方差和梯度的含义；第三步从经典算法入手，比如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和聚类方法，学习时最好配合小数据集动手实现；第四步再进入深度学习

最近整理了一份机器学习入门路线，分享给同样刚开始学习的吧友参考。第一阶段建议先补齐Python基础、常用数据结构、NumPy和Pandas，能独立完成数据读取、清洗和可视化。第二阶段学习线性代数、概率统计和微积分中的核心概念，不需要一开始追求公式推导很深，但要理解向量、矩阵、分布、损失函数和梯度的含义。第三阶段从经典算法入手，比如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM和KMeans，每学一个算法都配合小数据集做实验。第四阶段

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战争科学论--认识和理解战争的科学基础与思维方法 : 认识和理解战争的科学基础与思维方法 胡晓峰 链接：pan.baidu.com/s/1c-1BBrKYqQVOJ4fBvqF1IA?pwd=wgy3 提取码: wgy3

请问各位大佬，笔记本用显卡坞外接显卡跑机器学习靠谱吗？有性能损失吗？

大一本科生，实验室是弄ai➕医疗的，想要自学一下机器学习和深度学习，看需要的前置知识很多，求大佬推荐一下b站的哪个机器学习数学基础网课比较好

上周我朋友结婚，我去之前突发奇想用两个AI问了同样的问题："参加朋友的婚礼有什么要注意的" 结果差别还挺大的。 豆包的回复是一份很标准的礼仪清单：穿搭避雷、红包写名字、等长辈动筷再吃、不要打听彩礼婚房收入…东西确实全面 但读起来就像在看一本礼仪教科书。中英混杂的小标题配上每一条都是那种"你应该这样做"的说教语气，全程单向输出，不会问你一句具体情况。 CozyClaw给我的感觉完全不一样。它开头第一句就是"

拿了一个简单的逻辑题去问了ChatGPT和一个叫CozyClaw的国产AI：需要去洗车，洗车店离家50米左右，是开车去还是走过去ChatGPT的回答很符合它的风格——列了一堆成本收益分析、决策模型什么的，看起来很专业，但它最后的结论居然是："50米≈坐一趟电梯加几步路，默认走过去"。这对吗😂你走路过去了车还在原地啊，怎么洗车？它绕了一个大弯子做了一通分析，最后给的居然是个错误答案，就像数学老师给你推导了半页公式最后算出1+1=3一样可

一百万条时序数据，训练迁移模型，想用几个站点训练然后把这个模型迁移到一个新站点，新站点预测的数据低值稍微过拟合，高值严重被压缩。咋么办，用的rf lsboost glm。感觉就是外推很差

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求问各位大佬想要自学Agent开发，市面上有没有合适教程，想要从事此类工作

MAI-Thinking-1推理加写代码都说很猛 号称新时代AI 有人测了没

我想问一下现在现在金融头部机构用的金融模型还是深度学习模型吗（至少2022年是这样的），如果是的话模型可解释又是怎么处理的，因为现在对金融模型可解释的要求好像更高了

本科答辩时说我的随机森林 xgboost预测没有意义用线性回归也能做 但是 特征之间有多重共线性 当时没反驳他 不过我的预测目标确实可以通过一个分段函数计算出来 我想问一下本科毕业论文这样做会有问题吗

现在机器学习岗位的候选人太多，论文和基础知识候选人的理解能力都相近，怎么样从面试中脱颖而出呢？ 你自己阅读论文，理解不准确或者很难提出自己的见解，那么看那些高水平的博客能显著提高你的段位。下面推荐几个我工作中经常关注的高水平博客。

对于多元线性回归，如果其中一个因子与预测目标的相关系数过高，相关系数超过0.7的这种。那如果后面再找因子的话，多重共线性其实是不可避免的？ 因为本身新找的因子就需要与预测目标有一定相关性，那在这种情况下新因子是必然会与旧因子存在一定的相关关系的。 我这种想法对吗？🧐🧐

看完吴恩达的深度学习课程之后还要学习什么技术栈啊