机器学习算法的数学解析与Python实现

名称：机器学习算法的数学解析与Python实现描述：本书以机器学习的算法为主线，深入剖析算法的概念和数学原理，以通俗形象的语言进行讲解，让读者无须了解太多前置数学知识，就能看懂数学公式所表达的意思，从而快速掌握机器学习的思想和原理。本书首先介绍机器学习基本概念及工具，然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面，详细剖析机器学习中主要的算法，如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K-means聚类算法、神经网络、集成学习方法等。链接：https://www.alipan.com/s/FrPFxS8tw3U大小：10MB标签：#机器学习#算法#数学原理#通俗讲解#前置知识#基本概念#工具#线性回归来自：雷锋频道：@Aliyundrive_Share_Channel群组：@alyd_g投稿：@AliYunPanBot

SSLRec是一个基于 PyTorch 的深度学习框架，用于通过自我监督学习技术增强的推荐系统。包含常用的数据集、用于数据处理、

SSLRec是一个基于PyTorch的深度学习框架，用于通过自我监督学习技术增强的推荐系统。包含常用的数据集、用于数据处理、训练、测试、评估和最先进的研究模型的代码脚本。SSLRec提供了大量实用函数和易于使用的界面，简化了推荐模型的开发和评估。突出特点灵活的模块化架构。SSLRec库采用模块化架构，可以轻松定制和组合模块。这使用户能够创建适合其特定需求和要求的个性化推荐模型。多样化的推荐场景。SSLRec库是一个多功能工具，适合有兴趣在不同推荐系统研究领域构建有效推荐模型的研究人员和从业者。综合最先进的模型。我们的SSLRec框架为各种场景提供了广泛的SSL增强推荐模型。研究人员可以使用先进技术评估这些模型，并将其作为推动推荐系统领域创新的基础。统一数据馈送和标准评估协议。SSLRec框架具有统一的数据馈送器和标准评估协议，可以轻松加载和预处理来自各种来源和格式的数据，同时确保对推荐模型的客观和公平评估。丰富的实用功能。SSLRec库提供了大量实用函数，可以简化推荐模型的开发和评估。这些功能结合了推荐系统的常见功能以及图操作、网络架构和损失函数的自监督学习。易于使用的界面。我们提供了一个用户友好的界面，可以简化推荐模型的训练和评估。这使得研究人员和从业者能够轻松高效地试验各种模型和配置。#框架

王争的算法训练营(第5期)

名称：王争的算法训练营(第5期)描述：课程主要内容包括但不限于：排序算法、树、图、字符串、动态规划等常见的算法和数据结构；算法的时间和空间复杂度分析、编程技巧和调试方法等；这是一套高质量、有深度的算法和数据结构课程，通过深入浅出的方式帮助学员提高自己的算法和数据结构能力，是一门值得学习和推荐的课程。链接：https://www.alipan.com/s/e3oF5zupRnH大小：NG标签：#学习#知识#课程#资源来自：雷锋版权：频道：@shareAliyun群组：@aliyundriveShare投稿：@aliyun_share_bot

上海：在智算中心内重点应用基于自主芯片和算法的开源通用大模型

上海：在智算中心内重点应用基于自主芯片和算法的开源通用大模型上海市通信管理局等11个部门联合印发《上海市智能算力基础设施高质量发展“算力浦江”智算行动实施方案（2024-2025年）》。瞄准具身智能、自主智能体、深度超大规模图计算等前沿领域，围绕大模型工程设计、模型构建、应用部署、训练迭代等环节，在智算中心内重点应用基于自主芯片和算法的开源通用大模型，推动部署重点领域专用行业模型。推动大模型多维并行训练优化、模型快速适配、模型异构推理部署等技术和工具研发，提升先进算法原始创新能力与规范化水平。

【尚硅谷】图解Java数据结构和算法 - 带源码课件

名称：【尚硅谷】图解Java数据结构和算法-带源码课件描述：本教程是使用Java来讲解数据结构和算法，考虑到数据结构和算法较难，授课采用图解加算法游戏的方式。内容包括:稀疏数组、单向队列、环形队列、单向链表、双向链表、环形链表、约瑟夫问题、栈、前缀、中缀、后缀表达式、中缀表达式转换为后缀表达式、递归与回溯、迷宫问题、八皇后问题、算法的时间复杂度等等。链接：https://www.alipan.com/s/UCLFDm4T1AQ大小：NG标签：#学习#知识#课程#资源来自：雷锋版权：频道：@shareAliyun群组：@aliyundriveShare投稿：@aliyun_share_bot

TorchOpt：基于PyTorch构建的高性能优化器库，可轻松实现函数优化和基于梯度的元学习

：基于PyTorch构建的高性能优化器库，可轻松实现函数优化和基于梯度的元学习它包括两个主要功能：TorchOpt提供了功能优化器，可以为PyTorch启用类似JAX的可组合功能优化器。使用TorchOpt，可以轻松地在PyTorch中使用函数式优化器进行神经网络优化，类似于JAX中的Optax。借助函数式编程的设计，TorchOpt为基于梯度的元学习研究提供了高效、灵活且易于实现的可微优化器。它在很大程度上减少了实现复杂的元学习算法所需的工作量。