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發(fā)簡信
IP屬地：江蘇
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我所認知的華為（一）
華為在職（研發(fā)）員工，已經(jīng)五年了，不為別的，純粹分享下這五年的所見所得，供以后看到的人做個參考，希望對他有幫助，所以新開了個號寫下這個。 大致可能會分成幾個部分來寫，比如第一...
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我所認知的華為（三）
第三篇幾乎可以說完全是主觀內(nèi)容了，而且相對有黑華為的成分在（保證盡量客觀吧）。事先說明，如果覺得不能接受被黑，那還是提前關(guān)了比較好。 首先，華為是一家偉大的公司，這個跟我或是...
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我所認知的華為（二）
上一章大致說了下華為的架構(gòu)，算是客觀內(nèi)容，這一章可能我會摻雜些主觀內(nèi)容，另外可能我也會說的比較亂，沒有什么條理。 說下我的情況，我應(yīng)屆入職，5年研發(fā)，現(xiàn)在的職級也就是這個工齡...
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數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)愛好者。<br>
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------------------------------<br>ID：Python之戰(zhàn)<br>|作|者|公(zhong)號:python之戰(zhàn) <br>專注Python，專注于網(wǎng)絡(luò)爬蟲、RPA的學(xué)習(xí)-踐行-總結(jié)<br>喜歡研究和分享技術(shù)瓶頸，歡迎關(guān)注<br>獨學(xué)而無友,則孤陋而寡聞！<br>---------------------------
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機器學(xué)習(xí)-10 線性回歸及其相關(guān)算法返回主頁 本節(jié)討論四個內(nèi)容：1、線性回歸2、多重共線性問題3、嶺回歸4、局部加權(quán)線性回歸 線性回歸（Linear Regression）是機器學(xué)習(xí)中解決 回歸問題 的基本算法...
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機器學(xué)習(xí)-9 EM 與 GMM【附代碼】返回主頁 EM （Expectation Maximization）算法是一種迭代算法，由 Dempster 等人于1977年提出。EM 算法最大的價值在于解決含隱變量的概率...
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機器學(xué)習(xí)-8 XGBoost【附代碼】返回主頁 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）又稱極致梯度提升樹，由陳天奇于2016年提出， = 決策樹 + Boosting，適用于含有連續(xù)...
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知識圖譜基礎(chǔ)（一）-什么是知識圖譜筆者是一只已經(jīng)離職的AI產(chǎn)品經(jīng)理，主要擅長的方向是知識圖譜與自然語言處理，寫這些文章是為了總結(jié)歸納目前已經(jīng)搭建的知識體系，也在于科普。如有不對，請指正。 知識圖譜的定義 知識...
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