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devwang_com:
可以,学习了~~
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hvang1988:
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00915132:
我也有这个疑问,非常 感 谢
left join加上where条件的困惑 --SQL优化 -
zhuyoulong:
学习了,高效读书
软件架构师要读的书 -
nTalgar:
非常感谢分享!
Application.ProcessMessages用法:
吾阅:天涯的第三广告模式很好;
而这种“天涯式”精准营销的背后,正是用户多年的使用行为。而任何企业都可以依托这个平台在天涯里面建立一个自助的营销系统,可以做传播、做口碑,甚至做电子商务、电子服务,“只是不能用传统展示广告的方式,要真诚地经营属于自己的那一小块社区。”
“天涯社区将给网友一种家的感觉。当然,我们也会创造出一种新型的社区型网络游戏。天涯不能老是保持界面几年不变的状态,现在我们有个基本的考虑,往无线宽带上发展,支持流媒体的东西,无线宽带、相册、个人家园功能。这是近来最重要的事情。”
据了解,目前,天涯已推出了相关的营销产品,在为“七天连锁酒店”开设专区之后,用户纷至沓来,讨论订房和使用感受,合作至今,平均每月可为七天连锁酒店带来2500间房/晚的实际收益。
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转自:http://baike.baidu.com/view/1444736.htm?fr=ala0_1_1
邢明
百科名片
邢明,天涯社区总裁。1999年他投资创办了海南天涯在线网络科技有限公司,任该公司董事长兼总裁,是中国第一代互联网人,其以创新模式运营的全球华人网上家园——天涯社区、海南最大的综合门户网站——海南在线和国家区域旅游电子商务科技攻关项目——海南旅游网,在互联网产业界拥有着特殊的地位和较大的影响力。另有1938年创建了八路军胶东中队的第一个后方医院的邢明。
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[编辑本段]
天涯总裁邢明
人物简介
邢明,长江商学院工商管理硕士,1991年毕业于中山大学中文系,历任海南省信息中心主任科员、特区信息报总编辑、海南公共信息网络在线服务公司总经理。1999年投资创办了海南天涯在线网络科技有限公司,任该公司董事长兼总裁,是中国第一代互联网人,其以创新模式运营的全球华人网上家园——天涯社区、海南最大的综合门户网战——海南在线和国家区域旅游电子商务科技攻关项目——海南旅游网,在互联网产业界拥有着特殊的地位和较大的影响力。[1]个人经历
邢明,从中山大学的一介书生到海南的股市高手,六年前不经意建立的股民论坛,如今是国内最受瞩目的天涯社区,他早已不愁盈利,是对风险投资最挑剔的资本家,低调的他,是最被忽视的互联网2.0“王者”。 1991年,他从中山大学毕业,成为一名普通公务员;在90年代的股市大牛市中,他也成为一名普通的大户;1999年,他建立了一个普通的文字版股民论坛。当这一切普通发生在他身上时,一切就突然不再普通。1999年,邢明创办海南天涯在线网络科技有限公司(海南在线),经过近五年的发展,公司由小企业成长为一个拥有120余人的中型高科技民营企业,成为海南网络it业的龙头企业之一,并使海南网络业在全球华文网络界拥有重要的一席之地。 在2004年“中国bbs社区100强”的大型评选活动中,天涯不仅与西祠、网易一起进入前三甲,综合排名第一,天涯社区还获得了“最具投资价值第一名”、“中国成长最快bbs社区”第三位、“中国十大最具影响力社区”第三位及“中国10大最具创新力bbs社区”第五位。 2004年,邢明面对了一个不小的诱惑,当时新浪和搜狐都在和他接触,想要收购天涯,对于一个还没有大幅盈利的社区网站而言,投奔大门户似乎是一个很不错的选择,“他们都要并购,不接受入股,但是我无法付出全部的天涯”。于是,天涯继续安静等待。2005年,博客及WEB2.0概念兴起,天涯得到IDG和清科的投资。 2005年7月,根据alexa统计数据:天涯在全球网站排名第135位,中文网站排名第30位,社区类网站排名第一。 2006年年底,天涯再次得到联想、谷歌以及分众创始人江南春 的联合投资。等到这时候,邢明才觉得,是时候从多年的积蓄中挖掘商业价值了,有了足够资金的支持,这种扩张更可以在不破坏“天涯感觉”的前提下进行。 但邢明事后也承认,由于没有更早融资,天涯的发展速度慢了许多。[2]第一桶金 炒股成为千万富翁
“我只是很喜欢跟人在网上讨论股票,我们聚拢的是同一群人,大家都是因为喜欢。” 上世纪90年代的邢明,对于互联网来说只是个爱好者,他日常的工作是在海南省政府信息中心,“我在1995年成了中国第一代网民”。而邢明当时更为朋友们所熟悉的身份是炒股能手,那个牛股频出的年代有所谓“海南出疯牛”的说法,而邢明赚到的绝不仅是足以发家致富的钱。1999年,他长期关注的几只海南本地股票让他获利丰厚,账户从最初的几十万突破两千万,邢明用它来创办了天涯社区。 不知道这是不是中国互联网行业来源最为奇特的一笔启动资金,它并不是经常出现在互联网创业神话当中的“风险投资”,邢明也用自己的经历写下了另一种创业路径。他不是海归,去硅谷受熏陶也只是最近两年发生的事。1999年,中山大学中文系毕业的邢明决定把自己的个人收益都押到一个当时还是未知的行业当中,他和其他创业者的共同点只不过是都喜欢。 1999年,有钱以后的邢明决定要建一个论坛,“我只是很喜欢跟人在网上讨论股票,后来又增加了杂谈和电脑技术论坛两个板块,我不知道这些论坛板块是怎么增加的,也许我们聚拢的是同一群人,大家都是因为喜欢。” 邢明回忆说,其实整个天涯的发展都是建立在爱好的基础上,这种基础使得天涯从来不用担心自己的内容更新——这全部来自网友,也从来不用担心网站推广——各个论坛会自己组织活动,甚至不用担心内容管理——版主也从网友中自发产生。 作为经营者的邢明,其最大的作用就是保持这样一种平衡,一做就是10年。清贫创业 曾拒绝新浪搜狐收购
“能够保持某种‘清高’的态度,可能是因为天涯没有缺过钱。” 10年里的天涯一直保持低调,它低调地坚持,也低调地看着同行的多个社区网站退出历史舞台,而它唯一的应对方法就是“不变”。 邢明认为,天涯之所以能够坚持到最后,就是因为没有过早地对它进行商业化,反而保持了非常自然的发展状态。“国内互联网曾经经历过很痛苦的寻找盈利的时期,那时候网络广告还没有起来,大家用各种方法增加收入,比如疯狂地去做彩铃和彩信的下载”,但这些始终没有成为天涯关注的重心。 “能够保持某种‘清高’的态度,可能是因为天涯没有缺过钱。”邢明回答说,“因为最开始天涯只是海南在线的一个栏目,成本也比较低,只有两三个人维持管理。”这种状态曾被业内人士无奈地称为“低成本、低盈利”,但邢明却认为,一个社区的凝聚力,就应该用足够长的时间去沉淀。 2004年,邢明遇到了一个不小的诱惑,当时新浪和搜狐都在和他接触,想要收购天涯,对于一个还没有大幅盈利的社区网站而言,投奔大门户似乎是一个很不错的选择,“他们都要并购,不接受入股,但是我无法付出全部的天涯。” 于是,天涯就继续安静等待。2005年,博客及WEB2.0概念兴起,天涯得到IDG和清科的投资,2006年底,天涯再次得到联想、谷歌以及分众创始人江南春的联合投资,等到这时候,邢明才觉得,是时候从多年的积蓄中挖掘商业价值了,有了足够资金的支持,这种扩张更可以在不破坏“天涯感觉”的前提下进行。网民气质 一个社区的基本法
“这些人、这些事并不是突然爆发,而是这种机制产生了爆炸性的力量。” “天涯感觉”是邢明所认为公司最核心的竞争力,为了稳固这一竞争力,天涯在过去的10年中对待任何变动都小心翼翼,它几乎就没有改过版,而用户依然不离不弃。 “天涯背后有一种东西,”邢明说,“要说清楚很难,如果你懂得了我们的社区基本法,也许就会懂得天涯的气质。”而所谓天涯的“基本法”隐藏在无数个帖子的背后,隐藏在用户往往会忽略的地方,却不知不觉受其影响。“它包括我们多次调整的用户协议,更包括网友多年积累自行创造出的无数版规。” 在天涯,最初的气质来自中国互联网出现之初的“意见领袖”,天涯成立不久之后,当时四通利方论坛上的高手们集体出走,代表人物“小黑”、“小李飞刀”进驻天涯,带来专业、认真的风气。而气质的持续则来自制度,比如它给予每个版的版主足够的自主权,让网民感觉是自己在主导内容,它绝对拒绝广告帖和“扰民”的广告,制度环境的网民素质的基础吸引了更多类似用户的加入,他们来天涯不是纯粹为了玩,他们是认真地在讨论问题,认真地开始“第二人生”。 时至今日,邢明已经数不清天涯创造了多少热词,“这些人、这些事并不是突然爆发,而是这种机制产生了爆炸性的力量,导致社区网站出现了持续的影响力,网络话题只会越来越多。”邢明说,因为天涯已经“上道”了。直面现实的理想主义者
邢明是1991年毕业的中文系大学生,他说那个时代是充满着理想主义与浪漫色彩的年代,与时代相符,那时的大学生更是有着“天下兴亡,匹夫有责”的精神。那一代人无论世事如何变化,身上始终或多或少都有点理想主义、理论先行, “我们在大学里流行的是看康德和李泽厚。” 顺着邢明对于激情年代的回忆,记者的采访话题就从天涯的“气质”开始。我们回顾了国内互联网论坛上早期的几位“意见领袖”,邢明很愿意谈他的“社区基本法”,谈用户为天涯做了什么。他说,作为管理者,只需要小心维护论坛的氛围,只要能保证用户畅所欲言的权利就行,“其他的内容你都不用去管,用户都会自主完成,这样的话听上去是不是太理想?” 这种管理几乎就类似于“无为而治”了,但它却在天涯变成了现实,并且已经坚持了10年。不知道是不是邢明本人“非硅谷”、“非技术出身”的背景助长了这一温和的管理方向,但恰恰又是这种温和,给了国内最大网络社区安静成长的时间。 在采访过程中,邢明并不介意被人形容为“理想化”,但他会强调理论之后未必没有现实的解释,尤其是在谈论到目前正展开的盈利问题,这时候他会显得更像个CEO。 “你听我说了半天网上的‘第二人生’,网络上的理想国,这些的确是天涯的标签,也是我最愿意说的东西。”邢明说,但他也承认,面对投资人,则需要换一套更现实的语言。“我们这一年以来,在商业模式上做了大量的探索,包括社区广告该怎么做,我们也看到我们的很多同行,做社区的同行,大家也在做广告。但是很多走到了传统这样一个门户的一种广告模式,显然是走不通的。” “这里面的关键就在于你做的广告不能够去破坏用户的体验。因为社区和门户网站是不一样的,门户网站是由编辑来编的,我怎么嵌广告,你愿意看就看,不愿意看就拉倒。但是社区有点像大家的一个家一样,一个圈子,这是我的一个个人家园,一个家在这里,你在干扰我的一些体验。所以,我们以前做过一些广告,用户很反感,后来我们就撤掉了这些广告,甚至牺牲了一些广告收入。其实社区也是一样的,你也可以让它变成为某一类人群,因为社区典型是以人为中心的,而且是人以群分、物以类聚的,可以变成跟社区某一类人群有关的广告,而且不破坏他的体验,变成他需要的东西,这时会有一种新的广告模式出现。” “我会说,虚拟网络人生是某种游戏概念,企业在社区里的精准营销是电子商务概念,再加上广告的概念,相信投资人会听得懂,这样一说,你不会再说我理想主义了吧?”邢明笑着问。[3]口碑营销剔除广告帖
2009年,当开心网和校内网为“社区网站”的模式玩出新花样,已经在业内打拼10年的邢明突然发现,自己经营的天涯社区其实早已经走在潮流的前面,天涯坚持了多年的“用户制造内容”和“交朋友”的定位现在被人取名叫“Web2.0”和“SNS”(社会化交友网络),是最时髦的词汇,他做对了。 只是,所有的社区网站都还在面临同样的问题:用户基础有了,如何产生商业价值?而天涯的局面则更让人迷惑,它有10年的用户积累,超过2500万注册用户,使用习惯根深蒂固,如何在不损害忠诚度的前提下还能盈利?人情味的价值
“您是否害怕腾讯?” “说不紧张不可能,但天涯有自己的核心竞争力。” 2006年,当互联网公司腾讯提出在线生活战略,要把QQ用户聚合成大社区的时候,社区网站从业者们感受到两件事情,首先是社区网站的商业价值得到肯定,其次则是威胁,毕竟,腾讯有庞大的用户群,这些习惯使用QQ的用户会不会背弃以前常去的社区论坛,况且腾讯还很有经济实力。 “如果我说天涯的核心竞争力是某种人文气质,或者说人情味,你会不会觉得我讲得太虚无?”邢明很认真地问,他认为这是个很实在的问题,他举例说,“经常上新浪和搜狐看资讯的用户不会称自己为‘新浪人’或者‘搜狐人’,可是天涯已经是一个有气质的网站。”这种气质使得用户们常常调侃说,“我是混天涯的。” 在邢明看来,无论新浪、搜狐还是腾讯,其最初定位是某种“工具”,用以阅读资讯或者是沟通信息,而天涯从最初就定位于聚集人气的平台,并用10年的时间生长出自己的性格,这种看似虚无的文化纽带就是最核心的竞争力。 然而人情味会产生商业价值吗? 邢明提醒记者注意一点,天涯发展了10年,迄今为止也只拥有20多个内容编辑,但产生于天涯的内容却源源不断地涌现并为整个互联网供应谈资,它们都来自于用户本身,的确,天涯在发展早期并未拿出漂亮的盈利数字,但它同时也没有花费什么成本,是用户自主推动着天涯的发展,人情味怎么会没有价值? 在此之外,还有更多的价值有待挖掘,“在凝聚力的基础上,用户会在天涯持续呈现出各种不同的需求,他们有购物需求,有游戏需求”,目前,天涯正在开始对这些商业需求进行精准的分类,并吸引相对应的广告信息。虚拟社区的假与真
“您是否紧张校内网和开心网?” “不,我们的路径完全不同。” 然而,不止天涯一家社区网站已经意识到“性格特质”的重要性,新诞生的社交网站校内网和开心网来势汹汹,可邢明对此却一点不紧张。 “方向完全不同,很多网站鼓励用户实名制,而天涯盛行的是一种ID(网上身份)文化,”邢明说,“有时候越是虚拟的环境,反映出的商业需求却越真实。” 邢明以一种辨证的态度向记者叙述着网上的真与假,“在整个华人社区里我们发现同样的特点,当你以另一种身份在网上讲话时,反而更容易说出真话,因此我并不认为只有实名制的社区才有营销价值。” 在互联网环境里,用10年的时间,天涯成千上万的ID走出了虚拟而又真实的轨迹,邢明觉得这就是一个中国版的“第二人生”游戏,“人们用最真的态度,在天涯过最真实的生活,也有最真实的商业需求,比如被多数网友推荐的某款产品更容易得到认同。” 在邢明看来,也正是因为“第二种社会”的属性,社区网站的营销并不是在网页上放几个广告那么简单,“为了保障用户体验,也没有那么多地方去放广告”,相反,企业在网站中的推广不光是展示,而是 “买下自己的地盘,在虚拟社会中做真实的生意”,建立和用户真诚互动的“专区”。实践:整编发帖公司
“社区网站的广告收入怎么上升?帮企业做口碑营销?” “口碑营销要做,但绝不容留广告帖。” 利用人文气质保证用户群和网站内容源,再细分这些牢固的用户群做精准的口碑营销,这是天涯所认同的网络营销方向,接下来就是具体实施的问题。 然而这个问题令人头疼,因为目前的“口碑营销”都快成了负面词汇,那些隐藏在网络背后的“发帖公司”以“人肉发帖”为主业,其雇员发帖或是在回帖中散发企业广告内容,“每一条收入甚至还不到5毛,”邢明说,“还把这叫做口碑营销。” 邢明认为,广告帖会极大地影响用户使用社区的感受,“招人厌烦,也起不到什么广告效果”,在天涯,“拒绝广告帖”的政策正在被论坛里各版主坚决执行,邢明想要建立的是生态天涯,“包括用户、社区、企业、广告代理商在内的庞大生态系统”。 天涯社区营销副总裁于立娟则补充解释说:“所谓生态营销理念,最通俗的一句话,给需要的人最大的帮助,给不需要的人最少的打扰。” 这难道意味着天涯准备整编大小发帖公司?“我们只是游说,”邢明说,“我们的专业团队已经拜访了很多发帖公司,告诉大家天涯的广告体系,想要把他们变成我们的合作伙伴,成为专业的广告代理联盟,这比发几个广告帖更有价值。”[4]盈利尝试 广告不是广告
“人们用最真的态度,在天涯过最真实的生活,反而会衬托出最真实的商业需求。” 但是,也正因为网站气质“不可撼动”,当天涯决心在盈利路途上迈进一步的时候,会面临比门户网站更多的问题——它不可能单纯依靠展示和弹出广告,“那样很招人烦,影响人气。”页面上也没有这么多的地方。 邢明认为天涯正在开启第三代广告模式,第一代是门户网站对所有用户的展示广告,第二代是搜索广告,“你查什么信息,搜索工具就给你提供与之相关联的信息。”而现在出现的第三代网络广告就是用户行为定向广告。也就是说,广告不再是针对所有使用者,而是更精准地找到有需要的个人。 而这种“天涯式”精准营销的背后,正是用户多年的使用行为。而任何企业都可以依托这个平台在天涯里面建立一个自助的营销系统,可以做传播、做口碑,甚至做电子商务、电子服务,“只是不能用传统展示广告的方式,要真诚地经营属于自己的那一小块社区。” “天涯社区将给网友一种家的感觉。当然,我们也会创造出一种新型的社区型网络游戏。天涯不能老是保持界面几年不变的状态,现在我们有个基本的考虑,往无线宽带上发展,支持流媒体的东西,无线宽带、相册、个人家园功能。这是近来最重要的事情。” 据了解,目前,天涯已推出了相关的营销产品,在为“七天连锁酒店”开设专区之后,用户纷至沓来,讨论订房和使用感受,合作至今,平均每月可为七天连锁酒店带来2500间房/晚的实际收益。筹备上市 那会是网民狂欢
“我猜想,到那时用户的感觉会是‘自豪’,他们会为自己和天涯的成功兴奋不已。” 当盈利问题豁然开朗,另一个问题也就随之提上日程,而面对呼之欲出的国内创业板,天涯真的会成为中国国内第一家凭借“网络社区”概念登上国内股市的公司吗? “首先,我们没想过去国外上市,因为天涯实在太中国,它如何盈利,也许懂中国市场的人看得更懂。”邢明透露,2008年天涯在线的收入超过5000万元,利润1200万元,从2006年有收入以来连续三年增长超过100%。他也表示,原本计划首批上市的天涯,已经向监管部门提交了申请在创业板上市的相关资料,公司在盈利等方面也满足创业板要求,但考虑到当前国内市场的客观现状,邢明说:“我们不一定非要赶上第一批,还是要顺其自然。” 等到天涯真正上市的那一天,也许将会迎来一场几千万注册用户的狂欢,“我猜想,到那时用户的感觉会是‘自豪’,他们会为自己和天涯的成功兴奋不已。”邢明说发表评论
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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1. 工厂方法模式之所以可以解决简单工厂的模式: 是因为它的实现把具体产品的创建推迟到子类中,此时工厂类不再负责所有产品的创建,而只是给出具体工厂必须实现的接口, 这样工厂方法模式就可以允许系统不修改工厂类逻辑的情况下来添加新产品,这样也就克服了简单工厂模式中缺点 2. 使用工厂方法实现的系统,如果系统需要添加新产品时: 我们可以利用多态性来完成系统的扩展,对于抽象工厂类和具体工厂中的代码都不需要做任何改动。 例如,我们我们还想点一个“肉末茄子”,此时我们只需要定义一个肉末茄子具体工厂类和肉末茄子类就可以。而不用像简单工厂模式中那样去修改工厂类中的实现 3. 从UML图可以看出,在工厂方法模式中,工厂类与具体产品类具有平行的等级结构,它们之间是一一对应的。针对UML图的解释如下: Creator类:充当抽象工厂角色,任何具体工厂都必须继承该抽象类 TomatoScrambledEggsFactory和ShreddedPorkWithPotatoesFactory类:充当具体工厂角色,用来创建具体产品 Food类:充当抽象产品角色,具体产品的抽象类。任何具体产品都应该继承该类 Tom
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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内容概要:本文提供了一套与人工智能相关的面试问题及其详细解答,涉及的基础知识点有机器学习的概念及其实现形式(例如监督学习与无监督学习)、常见优化算法的应用(比如梯度下降法);探讨模型评估指标的选择(如分类任务的精度指标、回归模型的平方损失等)、解决过拟合现象的技术措施等,并具体剖析了深度学习尤其是卷积神经网络的工作机制。这份材料是应聘者准备技术岗特别是AI相关职位的理想助手。 适用人群:求职时希望专注于 AI 技术领域的人群;具有一定 AI 背景的研究人员和技术从业者。 使用场景及目标:适合于复习与巩固基本技能,在面试过程中表现出较强的专业能力和理解力。 其他说明:本资料全面介绍了人工智能基础知识、主要工具技术和常用评价方式的相关概念和技巧,有助于应聘者更好地应对技术岗位的考核与挑战。
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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本平台将数据特征处理、深度学习模型构建和预测的流程进行了良好….zip深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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