摘要：
如果你用的 Keras 或者 TensorFlow, 请移步 怎么查看keras 或者 tensorflow 正在使用的GPU 注意：一定要安装对应CUDA版本的Pytorch, 否则可能pytorch 识别不了你的GPU In [1]: import torch In [2]: torch.cud 阅读全文
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1. 数据的采集 智能安全帽，流数据，鉴于数据量大，应该是采集到云平台上，然后在云平台上对数据处理，是一种典型的物联网+大数据应用场景，考虑使用AWS或者阿里云，然后搭建Hadoop/Spark 环境，数据流可以用Kafka 来采集，也可以研究云提供商是否提供了类似的现成的环境 2. 数据的预处理 阅读全文
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查看keras认得到的GPU from keras import backend as K K.tensorflow_backend._get_available_gpus() Out[28]: Out[28]: ['/job:localhost/replica:0/task:0/device:GP 阅读全文
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今天突然想了解一下ES，看看有什么优势，能不能用在项目中. 说到ES就不得不了解它的底层技术-全文检索 Ref: 阅读全文
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图像分类问题，初看比较简单，但是还是有些东西的. 本文也仅谈图像分类. 分类问题有哪些 1. 最简单的分类就是二分类 binary classification, 比如对癌症组织切片图像的分类，看有没有癌症。 2. 再就是多分类问题，类型之间是互斥的，只能是其中一种，叫 mult-class cla 阅读全文
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1. Welcome 主要讲四部分内容： non-personized systems popularity: 基于流行度或者最大利益化的推荐。 缺点也明显：你可能在特殊地方有些特殊需求， 或者你本来就是大多数人不一样 Association: 找出订单里一起下单的物品的相关性，一般有Aproiri 阅读全文
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推荐系统summary： 统计最流行的，就是most popular； 还有分的更细的就是基于人口统计学的，就是demographic, 比如基于定年龄段的用户做推荐 基于用户投票的排名算法（一）：Delicious和Hacker News 基于用户投票的排名算法（二）：Reddit 基于用户投票的 阅读全文
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https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/06/comprehensive-guide-recommendation-engine-python/， 一篇详细的入门级的推荐系统的文章，这篇文章内容详实，格式漂亮，推荐给大家. 下面是翻译，翻译关注的是意思，不 阅读全文
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目标： 我们内部系统里记录的酒店名字是由很多人输入的，每个人输入的可能不完全一样，比如，‘成都凯宾斯基大酒店’， ‘凯宾斯基酒店’， ‘凯宾斯基’， 我们的初步想法是能不能把大量的记录归类，把很多相似的名字归成一类，然后自动给出一个建议的名字 向量化和建模： 大概的想法是，先找出一个相似性算法，然后 阅读全文
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https://www.e-learn.cn/content/qita/814122 Ref: Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数含义 阅读全文