一 机器学习基础 1. 标量、向量、矩阵、张量的概念及示例 1.1 标量、向量、矩阵、张量概念 一般来说，当前所有的机器学习系统都使用张量作为基本的数据结构。张量对这个领域非常的重要，重要到Google的TensorFlow都以它来命名。那么什么是张量呢？ 标量(0D张量) 仅包含一个数字的张量叫做标量(scalar，也叫标量张量、零维张量、0D张量)。在Numpy中，一个 f...

1.卷积神经网络发展 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invarian...

1 Yolov5四种网络模型 Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。 学习一个新的算法，最好在脑海中对算法网络的整体架构有一个清晰的理解。 但比较尴尬的是，Yolov5代码中给出的网络文件是yaml格式，和原本Yolov3、Yolov4中的cfg不同。 因此无法用netron工具直接可...

0. Pytorch安装 Pytorch安装较为简单，本书不做过多介绍，进入Pytorch官网，选择对应的版本环境，利用下方生成的命令行安装即可。 地址：https://pytorch.org/ 1. MINST识别简单案例 我们先通过一个简单的例子来了解一下使用Pytorch搭建一个模型的完整流程，参考下面这张图，我们先通过文字来解释一下神经网络的工作原理。 神经网络中每...

本章教程的目标及涵盖范围 本章教程对 Apache Flink 的基本概念进行了介绍，虽然省略了许多重要细节，但是如果你掌握了本章内容，就足以实现可扩展并行度的 ETL、数据分析以及事件驱动的流式应用程序。本章重点对 Flink API 中的状态管理和时间进行了介绍，掌握了这些基础知识后，你将能更好地从其他详细参考文档中获取和掌握你所需要的知识。每小节结尾都有链接去引导你了解更多内容。 ...

Apache Flink 提供了 DataStream API 来实现稳定可靠的、有状态的流处理应用程序。 Flink 支持对状态和时间的细粒度控制，以此来实现复杂的事件驱动数据处理系统。 这个入门指导手册讲述了如何通过 Flink DataStream API 来实现一个有状态流处理程序。 你要搭建一个什么系统 在当今数字时代，信用卡欺诈行为越来越被重视。 罪犯可以通过诈骗或者入侵安全...

Apache Flink offers a Table API as a unified, relational API for batch and stream processing, i.e., queries are executed with the same semantics on unbounded, real-time streams or bounded, batch da...

Apache Flink 可以以多种方式在不同的环境中部署，抛开这种多样性而言，Flink 集群的基本构建方式和操作原则仍然是相同的。 在这篇文章里，你将会学习如何管理和运行 Flink 任务，了解如何部署和监控应用程序、Flink 如何从失败作业中进行恢复，同时你还会学习如何执行一些日常操作任务，如升级和扩容。 场景说明 这篇文章中的所有操作都是基于如下两个集群进行的： Flink ...

该练习的重点是充分全面地了解 DataStream API，以便于编写流式应用入门。 什么能被转化成流？ Flink 的 Java 和 Scala DataStream API 可以将任何可序列化的对象转化为流。Flink 自带的序列化器有 基本类型，即 String、Long、Integer、Boolean、Array 复合类型：Tuples、POJOs 和 Scala c...

金融股票 https://github.com/microsoft/qlib Qlib是一个面向AI的量化投资平台，旨在实现潜力，增强研究能力并创造AI技术在量化投资中的价值。包括多个模型。 https://github.com/QUANTAXIS/QUANTAXIS 量化金融策略框架 https://github.com/ricequant/rqalpha 从数据获取、算法交易、回测...