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youtube videos 2020(怎樣學習人工智能)

Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-05-18 02:28:19【】9人已围观

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全球訪問量Top10網站出爐!亞馬遜是唯一上榜電商平臺

據外媒報道,由于2020年新冠病毒疫情大流行影響,亞馬遜成為有巨大增長的公司之一。該平臺的增長吸引了越來越多的訪客,并與其他行業的公司展開競爭。

據Buy Shares提供的數據表明,到2020年9月,亞馬遜是全球訪問量排名第五的網站。該平臺每月吸引約52億訪客。

這項研究還概述了此期間訪問量排名前十的網站,亞馬遜是其中唯一的電商平臺。 Google仍然是訪問量最大的網站,訪問量達1050億次。

YouTube以364億訪問量排名第二,Facebook訪問量為253億,排名第三,第四位是Wikipedia,擁有175億訪問量。

照片共享平臺Instagram的訪問量為52億,排名第六,Yahoo.買粉絲的訪問量為49億,排名第七。成人網站Pornhub以49億訪問量排名第八。Reddit的訪問量為45億,排名第九,X買粉絲s的訪問量為43億,排名第十。

該研究還概述了截至2020年第三季度Google的熱門搜索查詢前十名。Google以100的搜索指數位居榜首。

其他上榜的熱門搜索查詢包括:Facebook(81)、YouTube(76)、Weather(52)、News(46)、 亞馬遜(37)、 Translate(35)、Whatsapp(30)、Instagram(29)以及Videos(27)。

疫情大流行期間亞馬遜競爭優勢明顯

從Google搜索查詢中可以明顯看出,亞馬遜已成為全球不同用戶之間的一個重要網站。值得注意的是,它在Facebook和Instagram等社交媒體平臺中排名較高。在2020年的新冠病毒疫情大流行之后,人們每天都在使用社交軟件來打發時間,社交軟件的使用率有所增加。

與競爭對手相比,亞馬遜在提升服務方面取得了長足進步。 在疫情大流行時,亞馬遜已經做好了準備。值得注意的是,由于供應鏈問題、產品短缺、提貨、配送以及滿足需求激增等壓力,讓該領域的其他對手失去了客戶。而這些挑戰使亞馬遜繼續享有競爭優勢。

(賣家之家/編譯:Nina)

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②運行“Host Modifier.bat”自動為host文件添加規則(禁止軟件聯網)或者也可手動添加在hosts文件中

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③復制crack文件夾中的“RegInfo.ini”粘貼替換到下面的路徑中

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④將漢化文件夾內的所有文件,復制粘貼到軟件的安裝目錄中進行替換。

⑤完了。

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播個跑步的歌曲

適合跑步播的歌曲有:《奔跑》《江南style》《Runaway Baby》《Good Feeling》《Domino》。

1、《奔跑》

《奔跑》是由黃征填詞譜曲,胡海泉編曲一首歌曲,收入于黃征2003年3月1日發行的專輯《愛情諾曼底》。這首歌節奏明快,勵志的歌詞會讓人興奮。

2、《江南style》

《江南style》于2012年8月28日超越卡莉·蕾·吉普森發表的單曲《Call Me Maybe》成為當周YouTube百大音樂視頻榜(YouTube Top 100 Music Videos)第一名。這首神曲,帶給人的力量可謂是非常神奇的,在跑步的時候特別適合聆聽。

3、《Runaway Baby》

《Runaway Baby》是美國流行搖滾歌手Bruno Mars在2010年發布的首張錄音室專輯專輯《Doo-Wops & Hooligans》中的一首歌曲。屬于輕型搖滾,適合中速的晨跑。

4、《Good Feeling》

《Good Feeling》是Flo Rida演唱的歌曲,收錄在2020年12月25日專輯《Happy New Year(Explicit)》中。屬于混合型電子搖滾,聽久了也不會累。

5、《Domino》

《Domino》是Jessie J演唱的一首歌曲,詞曲由Jessie J、Dr.Luke、克勞德·凱利、馬克斯·馬丁和亨利·沃爾特編寫,由Dr.Luke和Cirkut制作,收錄于Jessie J的首張錄音室專輯《Who You Are》中。屬于新搖滾偏DJ,特別適合在江邊和空曠的環境下跑步。

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怎樣學習人工智能

一、機器學習

有關機器學習領域的最佳介紹,請觀看Coursera的Andrew Ng機器學習課程。 它解釋了基本概念,并讓你很好地理解最重要的算法。

有關ML算法的簡要概述,查看這個TutsPlus課程“Machine Learning Distilled”。

“Programming Collective Intelligence”這本書是一個很好的資源,可以學習ML 算法在Python中的實際實現。 它需要你通過許多實踐項目,涵蓋所有必要的基礎。

這些不錯的資源你可能也感興趣:

Perer Norvig 的Udacity Course on ML(ML Udacity 課程)

Tom Mitchell 在卡梅隆大學教授的 Another 買粉絲urse on ML(另一門ML課程)

YouTube上的機器學習教程 mathematicalmonk

二、深度學習

關于深度學習的最佳介紹,我遇到最好的是 Deep Learning With Python。它不會深入到困難的數學,也沒有一個超長列表的先決條件,而是描述了一個簡單的方法開始DL,解釋如何快速開始構建并學習實踐上的一切。它解釋了最先進的工具(Keras,TensorFlow),并帶你通過幾個實際項目,解釋如何在所有最好的DL應用程序中實現最先進的結果。

在Google上也有一個great introctory DL 買粉絲urse,還有Sephen Welch的great explanation of neural 買粉絲works。

之后,為了更深入地了解,這里還有一些有趣的資源:

Geoffrey Hinton 的買粉絲ursera 課程“Neural Networks for Machine Learning”。這門課程會帶你了解 ANN 的經典問題——MNIST 字符識別的過程,并將深入解釋一切。

MIT Deep Learning(深度學習)一書。

UFLDL tutorial by Stanford (斯坦福的 UFLDL 教程)

deeplearning.買粉絲教程 

Michael Nielsen 的 Neural Networks and Deep Learning(神經網絡和深度學習)一書

Simon O. Haykin 的Neural Networks and Learning Machines (神經網絡和機器學習)一書

三、人工智能

“Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA)” (人工智能:現代方法) 是關于“守舊派” AI最好的一本書籍。這本書總體概述了人工智能領域,并解釋了你需要了解的所有基本概念。

來自加州大學伯克利分校的 Artificial Intelligence 買粉絲urse(人工智能課程)是一系列優秀的視頻講座,通過一種非常有趣的實踐項目(訓練AI玩Pacman游戲 )來解釋基本知識。我推薦在視頻的同時可以一起閱讀AIMA,因為它是基于這本書,并從不同的角度解釋了很多類似的概念,使他們更容易理解。它的講解相對較深,對初學者來說是非常不錯的資源。

大腦如何工作

如果你對人工智能感興趣,你可能很想知道人的大腦是怎么工作的,下面的幾本書會通過直觀有趣的方式來解釋最好的現代理論。

Jeff Hawkins 的 On Intelligence(有聲讀物)

Gödel, Escher, Bach

我建議通過這兩本書入門,它們能很好地向你解釋大腦工作的一般理論。

其他資源:

Ray Kurzweil的 How to Create a Mind (如何創建一個頭腦Ray Kurzweil) (有聲讀物).

Principles of Neural Science (神經科學原理)是我能找到的最好的書,深入NS。 它談論的是核心科學,神經解剖等。 非常有趣,但也很長 – 我還在讀它。

四、數學

以下是你開始學習AI需要了解的非常基本的數學概念:

微積分學

Khan Academy Calculus 買粉絲s(可汗學院微積分視頻)

MIT lectures on Multivariable Calculus(MIT關于多變量微積分的講座)

線性代數

Khan Academy Linear Algebra 買粉絲s(可汗學院線性代數視頻)

MIT linear algebra 買粉絲s by Gilbert Strang(Gilbert Strang的MIT線性代數視頻)

Coding the Matrix (編碼矩陣) – 布朗大學線程代數CS課程

概率和統計

可汗學院 Probability(概率)與 Statistics(統計)視頻

edx probability 買粉絲urse (edx概率課程)

五、計算機科學

要掌握AI,你要熟悉計算機科學和編程。

如果你剛剛開始,我建議閱讀 Dive Into Python 3 (深入Python 3)這本書,你在Python編程中所需要的大部分知識都會提到。

要更深入地了解計算機編程的本質 – 看這個經典的 MIT 買粉絲urse (MIT課程)。這是一門關于lisp和計算機科學的基礎的課程,基于 CS -結構和計算機程序的解釋中最有影響力的書之一。

六、其他資源

Metacademy  – 是你知識的“包管理器”。 你可以使用這個偉大的工具來了解你需要學習不同的ML主題的所有先決條件。

kaggle  – 機器學習平臺

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职业:程序员,设计师

现居:湖北黄冈英山县

工作室:小组

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