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机器人与人工智能 (66)
9. 在图上绘制 x 和 y 点数组。10. 在图上使用不同类型的标记和线条样式。11. 声明轴的标签。（绘制售价和原价）。12. 绘制条形图 - 使用最畅销书数据集绘制年度数据，并找出多年来最畅销的类型。13. 绘制直方图 - 使用前 200 名 YouTube 用户的数据集进行绘制，并找出最受欢迎的类型。还可以使用直方图绘制每个类型的关注者。14. 回归作业（预测未来） - 绘制年份和平均气温之间的关系。你能预测未来几年的平均气温吗？你从趋势中推断出什么？15. 创建正态分布并在图形中显示（使用 Numpy + Matplotlib） - 在图中显示学生的分数并检查它是否是正态分布？这些数据的平均值、中位数和众数是什么？ 16. 编写一个 Python 程序来计算电费。接受用户的上一次电表读数和当前电表读数以及每单位电费。计算用户的单位数和总账单消耗量。17. 一家公司决定给员工 5% 的奖金，如果员工的服务年限超过 5 年。编写一个 Python 程序来询问用户的工资和服务年限，并打印净奖金金额。
双样本孟德尔随机化研究的结果
简介：2 型糖尿病是世界范围内的主要健康问题，具有多种风险因素。观察性研究表明，奶酪消费与 2 型糖尿病有关，但目前尚不清楚这种关系是否是因果关系。为了评估这种关系，我们进行了一项双样本孟德尔随机化 (MR) 研究。材料和方法：奶酪摄入量统计数据来自英国生物样本库，2 型糖尿病的公开全基因组关联研究 (GWAS) 来自 IEU OpenGWAS、FinnGen 生物样本库、EBI GWAS 和日本生物样本库。主要方法是采用逆方差加权法的汇总荟萃分析。敏感性分析包括 MR-Egger 回归、加权中位数、加权众数和留一法。因果关系的 MR 估计值报告为比值比 (OR) 和 95% 置信区间 (CI)。结果：在固定和随机效应模型的汇总荟萃分析中，奶酪摄入量每增加一个标准差，2 型糖尿病的综合 OR 分别为 0.58（95% CI：0.50–0.68，p < 0.001）和 0.50（95% CI：0.32–0.78，p = 0.003）。敏感性分析表明，没有水平多效性（所有 p > 0.05），但存在异质性（所有 p < 0.05）。结论：我们发现适量食用有益的奶酪可以降低 2 型糖尿病的风险。这些发现表明，增加适合人类的奶酪摄入量可能有助于预防和控制 2 型糖尿病。
深度学习所需的技能
深度学习作为无人驾驶汽车的支柱，越来越受欢迎，本文旨在为有抱负的开发人员揭开该领域的神秘面纱。作为数据科学博客马拉松的一部分，我们将探索这项技术背后的原因，并提供成为应用深度学习工程师的途径。本文不会过于技术性或正式，所以欢迎在评论部分提问。仅在印度，每年就有超过 70 万名学生毕业，其中许多人渴望从事计算机科学开发工作。深度学习是新兴领域之一，由于其在各个领域的应用，它引起了人们的极大兴趣。然而，许多学生不确定从哪里开始或如何将精力集中在这个领域。深度学习从业者经常担心被自动化取代，但请放心，人类专业知识在一段时间内仍将是必不可少的。如果你擅长数字并对尖端技术感到兴奋，那么深度学习非常适合你。本文将深入探讨深度学习的基础知识，它主要涉及模仿人类大脑行为的神经网络 (NN)。我们还将解决常见的误解，例如需要硕士学位或就读一级大学才能在该领域取得成功。实际上，主要有两个角色：深度学习研究人员和应用深度学习工程师。前者专注于开发新算法和技术，而后者则应用现有解决方案来减少人力。本文旨在为成为一名成功的应用深度学习工程师提供全面的指南，包括必要技能和技术的概述。学习机器学习不仅仅是将算法应用于数据；它是一个从识别问题并理解其要求开始的过程。一个关键步骤是分析问题并确定是否可以将传统算法用作解决方案，从而节省能源和资源。谈到深度学习，选择合适的编程语言至关重要。Python 和 R 是流行的选择，每种语言都有自己的优势和专长。先掌握一种语言将使学习另一种语言变得更容易。学习一门新编程语言的一个常见障碍是获取有助于学习过程的优质资源。建议的方法是一次专注于一种语言，掌握其库后再学习其他语言。此外，计算机科学基础知识和数据结构的知识对于使用机器学习/深度学习算法也是必要的。这包括了解软件工程技能，例如数据结构、软件开发生命周期、Github、算法（排序、搜索和优化）。虽然仅通过视频讲座学习以获得证书很诱人，但获得有助于您成为更好的开发人员的知识至关重要。此外，在处理实际项目时，客户通常需要以服务或应用程序的形式提供解决方案，而不仅仅是机器学习模型。大多数数据科学爱好者都低估了数据结构和软件工程概念的重要性，认为它们对于 AI/ML/DL 工作不那么重要。然而，这些概念对于优化代码和满足项目期限至关重要。要成功使用 SDLC，彻底理解其概念至关重要，这是我通过大学学习和 POC（概念验证）的实践经验学到的。虽然我最初在实际项目中并没有掌握这些概念，但参与几个项目有助于澄清它们。如果您熟悉这些概念但难以在实践中应用它们，请不要担心；当您成为实际项目的一部分时，您会学到东西。对于过渡到机器学习的软件工程师来说，对数学和统计概念有扎实的理解至关重要。这些概念使分析算法并根据特定需求对其进行微调成为可能。基本知识包括梯度下降、距离度量、平均值、中位数和众数，可用于训练和推理。常见挑战：大多数人都忽视了在深入学习深度学习之前学习数学概念的重要性，认为预先实现的算法可以直接应用而无需调整。然而，我发现这些概念在使用深度学习算法时至关重要（95% 的时间）；它们对于根据特定用例调整模型是必不可少的。一旦开发出机器学习解决方案，有效地呈现它就至关重要。这涉及创建非技术人员可以理解的可视化或图表，通常需要了解 Django、Flask 和 JavaScript 等 UI 技术。这些工具通过将机器学习代码与用户友好的前端集成在一起来增强开发过程。开发解决方案后，部署它需要了解 Apache 和 Wamp 等技术。鉴于项目的复杂性日益增加，尤其是在没有专门的前端和后端开发人员的小型团队或组织中，掌握这些技能是必不可少的。云计算的重要性：随着数据继续呈指数级增长，本地服务器已不再足以进行管理。据 Forbes.com 报道，采用云计算平台不仅可以简化从数据准备到模型开发的操作，还可以获得最先进的基于深度学习的解决方案。AWS 和 Azure 是专业人士的首选，Google Cloud 也值得探索。作为一名深度学习工程师，掌握这些技术至关重要 - 尽管学习其他技术也会有好处。从事云计算工作时，一个显著的挑战是同时处理多种技术。然而，对于那些有兴趣扩展技能的人来说，这绝对与深度学习工程有关。要开始使用这些技术，请使用提供的资源： - 编程语言： - 数据结构： - 机器学习数学： - 前端技术： - 云技术：本文讨论了深度学习所需的核心技能，这是机器学习的一个重要方面，涉及像人脑一样运作的复杂神经网络。深度学习使人工智能系统能够从大数据中学习和适应，做出预测并随着时间的推移改善结果。深度学习在语言处理、视觉识别、医疗保健甚至儿童发育迟缓检测方面都有广泛的应用。它对人类未来的影响是巨大的，尤其是考虑到计算能力的进步。当深度学习工程师在开发系统的平台上工作时，他们的目标是创建利用人工智能服务中类似大脑功能的程序。我们列出了 15 门最好的在线深度学习课程，供那些希望从事这一领域的人选择。学习从事深度学习职业需要奉献精神和正确的心态。许多深度学习工程师都具有共同的特质，例如团队合作能力和分析能力，这使得来自不同背景的人都能取得成功。深度学习的基本先决条件包括编程专业知识，尤其是 Python 或 R 等语言，因为它们具有灵活性和功能。统计学能力也至关重要，尤其是在数据科学和人工智能应用中，专注于数据可视化和理解数据之间的复杂关系。此外，扎实的微积分理解对于掌握机器学习算法是必要的，从而能够创建准确表示数据的模型。概率在微调深度学习模型进行预测和分析方面起着重要作用，使其成为一项必备技能。数据科学也至关重要，涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了重大发展，为个人提供了从世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习- 机器学习的数学： - 前端技术： - 云技术： 本文讨论了深度学习所需的核心技能，深度学习是机器学习的一个重要方面，涉及像人脑一样运作的复杂神经网络。深度学习使人工智能系统能够从大数据中学习和适应，做出预测并随着时间的推移改善结果。深度学习在语言处理、视觉识别、医疗保健甚至儿童发育迟缓检测方面都有广泛的应用。它对人类未来的影响是巨大的，尤其是考虑到计算能力的进步。当深度学习工程师在开发系统的平台上工作时，他们的目标是创建利用人工智能服务中类似大脑功能的程序。我们列出了 15 门最好的在线深度学习课程，供那些想要从事这一领域的人选择。学习从事深度学习职业需要奉献精神和正确的心态。许多深度学习工程师都具有共同的特质，例如团队合作技能和分析能力，这使得来自不同背景的个人都能取得成功。深度学习的基本先决条件包括编程专业知识，尤其是 Python 或 R 等语言，因为它们具有灵活性和功能。熟练掌握统计学也很重要，尤其是在数据科学和人工智能应用中，专注于数据可视化和理解数据之间的复杂关系。此外，扎实的微积分理解对于掌握机器学习算法也是必要的，从而能够创建准确表示数据的模型。概率在微调深度学习模型进行预测和分析方面起着重要作用，因此它是一项必备技能。数据科学也至关重要，它涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了从世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习- 机器学习的数学： - 前端技术： - 云技术： 本文讨论了深度学习所需的核心技能，深度学习是机器学习的一个重要方面，涉及像人脑一样运作的复杂神经网络。深度学习使人工智能系统能够从大数据中学习和适应，做出预测并随着时间的推移改善结果。深度学习在语言处理、视觉识别、医疗保健甚至儿童发育迟缓检测方面都有广泛的应用。它对人类未来的影响是巨大的，尤其是考虑到计算能力的进步。当深度学习工程师在开发系统的平台上工作时，他们的目标是创建利用人工智能服务中类似大脑功能的程序。我们列出了 15 门最好的在线深度学习课程，供那些想要从事这一领域的人选择。学习从事深度学习职业需要奉献精神和正确的心态。许多深度学习工程师都具有共同的特质，例如团队合作技能和分析能力，这使得来自不同背景的个人都能取得成功。深度学习的基本先决条件包括编程专业知识，尤其是 Python 或 R 等语言，因为它们具有灵活性和功能。熟练掌握统计学也很重要，尤其是在数据科学和人工智能应用中，专注于数据可视化和理解数据之间的复杂关系。此外，扎实的微积分理解对于掌握机器学习算法也是必要的，从而能够创建准确表示数据的模型。概率在微调深度学习模型进行预测和分析方面起着重要作用，因此它是一项必备技能。数据科学也至关重要，它涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了从世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习尤其是考虑到计算能力的进步。当深度学习工程师在开发系统的平台上工作时，他们的目标是创建利用人工智能服务中类似大脑功能的程序。我们列出了 15 门最好的在线深度学习课程，供那些希望从事这一领域的人学习。学习从事深度学习职业需要奉献精神和正确的心态。许多深度学习工程师都具有共同的特质，例如团队合作能力和分析能力，这使得来自不同背景的个人都能取得成功。深度学习的基本先决条件包括编程专业知识，特别是 Python 或 R 等语言，因为它们具有灵活性和功能。统计学的熟练程度也很重要，特别是在数据科学和人工智能应用中，专注于数据可视化和理解数据之间的复杂关系。此外，对微积分的扎实理解对于掌握机器学习算法是必要的，从而能够创建准确表示数据的模型。概率在微调深度学习模型进行预测和分析方面起着重要作用，使其成为一项必备技能。数据科学也至关重要，涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了在世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习尤其是考虑到计算能力的进步。当深度学习工程师在开发系统的平台上工作时，他们的目标是创建利用人工智能服务中类似大脑功能的程序。我们列出了 15 门最好的在线深度学习课程，供那些希望从事这一领域的人学习。学习从事深度学习职业需要奉献精神和正确的心态。许多深度学习工程师都具有共同的特质，例如团队合作能力和分析能力，这使得来自不同背景的个人都能取得成功。深度学习的基本先决条件包括编程专业知识，特别是 Python 或 R 等语言，因为它们具有灵活性和功能。统计学的熟练程度也很重要，特别是在数据科学和人工智能应用中，专注于数据可视化和理解数据之间的复杂关系。此外，对微积分的扎实理解对于掌握机器学习算法是必要的，从而能够创建准确表示数据的模型。概率在微调深度学习模型进行预测和分析方面起着重要作用，使其成为一项必备技能。数据科学也至关重要，涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了在世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了从世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了从世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习