天池数据竞赛docker提交操作学习由于最近天池的比赛都要求使用docker来提交结果，所以在此记录一下docker提交到天池的整个流程。目前正在做的，全球人工智能技术创新大赛【热身赛二】比赛链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531865/introduction?spm=5176.12281976.0.0.293d22c674I

2020 CCF BDCI 非结构化商业文本信息中隐私信息识别TOP5方案1 写在前面 在本次CCF BDCI的非结构化商业文本信息中隐私信息识别比赛中，我们团队水煮毛血旺在初赛A榜B榜排名第六，侥幸进入了决赛，最终排名第五。 在经历了接近两个月的比赛，常常都在自我怀疑中，一度想要放弃，最后还是很感谢我的队友，感谢我的队长，一路带领我们拿到第五名的成绩。2 团队介绍队名：水

深度学习学习笔记(5)——过拟合 本文记录了在学习pytorch版《动手学深度学习》时所涉及到的知识和所做的练习。 原书地址：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/1 训练误差和泛化误差 在前面对于FashionMNIST数据集进行训练的时候，其实有一个很大的问题，先看看下面这张训练时候的图。 可以

深度学习学习笔记(4)——多层感知机 本文记录了在学习pytorch版《动手学深度学习》时所涉及到的知识和所做的练习。 原书地址：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/1 隐藏层 在前面学习的线性回归和softmax回归中，都是只用到了单层的网络，从输入层直接就到了输出层，比如softmax中，可以画出网络的结

深度学习学习笔记(3)——softmax回归 本文记录了在学习pytorch版《动手学深度学习》时所涉及到的知识和所做的练习。 原书地址：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/1 回归与分类 在机器学习中，有监督学习一般可以分为回归和分类两类，回归用来解决标签为连续值的情况，而分类用来解决标签为离散值的情况。比

深度学习学习笔记(2)——线性回归 本文记录了在学习pytorch版《动手学深度学习》时所涉及到的知识和所做的练习。 原书地址：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/1 线性回归的简单实现1.1 问题描述 假设有一个问题：有很多房屋样本，已知这些样本的房屋面积和房屋的价格，能不能通过这些样本训练一个模型，当我们

深度学习学习笔记(1)——pytorch基础知识 本文记录了在学习pytorch版《动手学深度学习》时所涉及到的知识和所做的练习。 原书地址：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/ PyTorch是一个开源的Python机器学习库，它提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算。2、包含自动求导系统的的

2020华为云大数据挑战赛之热身赛本文记录一下我在2020华为云大数据挑战赛之热身赛的比赛过程、经验以及遇到的问题。1 赛题解读2020华为云大数据挑战赛的热身赛比赛链接：https://competition.huaweicloud.com/information/1000037843/ranking1.1 赛题说明本次比赛任务是利用历史数据并结合地图信息，预测深圳市五和张衡交叉路口未来一周周一

复试面试准备——计算机基础知识（2）1 C语言1.1 什么是预编译？何时需要预编译？编译前所进行的操作，通常有#define进行字符串替换，#include进行代码体拷贝，还有#if，#endif条件编译。通常如果程序中含有大量不需要改动的代码，可以考虑使用预编译把这些代码做成一个预编译头文件，加快程序的运行速度。1.2 extern关键字的作用？提示编译器可能变量是由其他文件定义的，让编译器可以

个人考研复试准备题目之大数据篇根据个人的情况，考研复试所准备的一些题目1 机器学习1.1 对机器学习的认识  机器学习就是对于给出的一些数据，要找出其中所隐藏的特征，进而对具体问题做出预测的一个识别模式。属于人工智能的一个分支，设计到的学科非常多。  机器学习分为两大类，一种是监督学习，一种是无监督学习。监督学习：给定的训练集数据是有标签的，根据这些