这是一个漂亮的jQuery插件能够自动将select boxes转换成一个sliders控件。

:= *this n := len(old) x := old[n-1] *this = old[0 : n-1] return x } type _Point struct { x int y int

/usr/bin/python # vim:set fileencoding=utf-8 # 在春节放假前两天我偶然看到了A*算法，感觉挺有意思。正好放假前 # 也没有什么事情，就花了一个下午写出算法的骨架，节后又花了半天 #

华盛顿大学的研究者从大量的网络图片中，重建了一些名人（如汤姆·汉克斯）的脸部3D模型。这些模型可以发表真实演员从未说过的演讲，在未来或许能从家庭或历史照片中构建出交互式的人物数字模型。 汤姆·汉克斯近年来饰演了许多角色，从年轻人到

Administrator * */ public class FileUtil { /** * 文件的拷贝 * @param srcPath 源文件的路径 * @param destPath 目标文件路径 *

#coding:cp936 ''' Created on 2011-6-21 @author: tangly 文件拷贝 ''' import os def MyCopyFile(srcfile, destfile): if

算算时间，从开始到现在，做机器学习算法也将近八个月了。虽然还没有达到融会贯通的地步，但至少在熟悉了算法的流程后，我在算法的选择和创造能力上有了不 小的提升。实话说，机器学习很难，非常难，要做到完全了解

CoreML是iOS 11新推出的机器学习框架，是人工智能的核心内容，他可以在训练好的机器学习模型应用到APP中 所谓已训练模型 (trained model)指的是对一组训练数据应用了某个机器学习算法后，所生成的一组结果Core

人工智能是机器人的核心，是机器人的大脑。想要制造一个大脑不是一件容易的事，所以很多机器人公司都在等着，等着谷歌，等着 Facebook，等着这些能做大脑的公司，能够在某一天将他们的技术开源。 如今，这些在短时间内都实现了。

PredictionIO是一个开源的机器学习服务器，能够帮助软件开发人员创建预测功能，比如个性化，推荐和发现内容。让开发人员利用机器学习构建智能软件。几乎任何应用与PredictionIO集成都可以变得更”聪明“。它具有以下特性：

htm http://www.youtube.com/playlist?list=PLD63A284B7615313A (cal tech class) II.  Linear Regression http://en

scikit-learn 是一个 Python 的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。 项目主页： http://www

Petuum 是一个分布式机器学习框架。它致力于提供一个超大型机器学习的通用算法和系统接口。它主要集中在系统上 "plumbing work"和算法加速的优化上面，当简化分布式 ML 程序实现时——允

net/jasonding1354/article/details/47066911 引言 在之前的两节博文 《混合和装袋》 和 《自适应提升》 中，我们已经有现成的一堆假设g在手中，我们还如何将这些g混合起来，得到更好的分类器。

”博士了。 不是所有人都有“读博”的功夫的。 有请“机器学习”算法 机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律，让你的程序变得更聪明些。 你从市场上随机买一批芒果（

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人工智能早就不是一个新词了。早在六十年前，在达特茅斯学院举行的一次会议就正式确立了人工智能（Artificial Intelligence）的名称，以及研究领域和任务。在那之后，人工智能几经沉浮，走过黄金时

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以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下： 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些