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机器学习在SAP Cloud for Customer中的应用
关于机器学习这个话题，我相信我这个公众号1500多位关注者里，一定有很多朋友的水平比Jerry高得多。如果您看过我以前两篇文章，您就会发现，我对机器学习仅仅停留在会使用API的层面上。使用Java程序消费SAP Leonardo的机器学习API使用Recast.AI创建具有人工智能的聊天机器人关于机器学习在SAP标准产品中的应用，Jerry只知道一个例子，就是机器学习在SAP Cloud for
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深度学习新星：GAN的基本原理、应用和走向
深度学习新星：GAN的基本原理、应用和走向 相关参考：【OpenAI】 Generative Models【搜狐科技】GAN之父NIPS 2016演讲现场直击：全方位解读生成对抗网络的原理及未来【pdf】：http://www.iangoodfellow.com/slides/2016-12-04-NIPS.pdf【简书 Not_GOD】- 生成式对抗网络 Generativ
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TIOBE 9 月最新编程语言排行榜：Python 超越 C++！
TIOBE 发布了 9 月份的编程语言排行榜，上个月 Python 与第 3 名擦肩而过，而指数稳步上升的它在本月终于打败 C++，成功探花。“人生苦短，我用 Python”，Python 的经典 slogan 讲究争分夺秒，然而在 TIOBE 拿下第 3 名宝座，却花了 Python 太长时间。自 20 世纪 90 年代初首次录入 TIOBE，Python 花了 1
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使用Recast.AI创建具有人工智能的聊天机器人
很多SAP顾问朋友们对于人工智能/机器学习这个话题非常感兴趣，也在不断思考如何将这种新技术和SAP传统产品相结合。Jerry之前的微信公众号文章C4C和微信集成系列教程曾经介绍了Partner如何利用SAP Cloud for Customer内置的社交媒体集成框架，做一些简单的开发将微信集成到C4C中去。该系列教程里其中一篇文章，介绍了如何将图灵机器人集成到某个微信公众号的消息服务器上去，让该微
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机器学习在销售报价单的产品推荐场景中的作用
大家平时在京东或淘宝上买一个东西后，手机app会自动向我们推荐一些其他我们可能会购买的商品，这些推荐就是背后的机器学习框架基于我们以前的购买习惯通过一定的算法计算出来的。SAP的一款CRM云解决方案，Cloud for Customer（简称C4C),同样支持使用机器学习根据销售订单历史数据进行向上销售和交叉销售机会的产品推荐。下面我们一起来看看人工智能在产品推荐这个场景里的具体实现吧。还是先去A
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深入了解机器学习
深入了解机器学习 https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/9582354.html 摘要： 了解机器学习发展史、机器学习是什么？机器学习有什么？看看本文就够了。如今机器学习已经成为了这个时代的热门话题。机器学习已经存在了几十年，但直到最近我们才得以利用这项技术。接下来，让我们一起回顾一下机器学习的发展历史： &n
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机器学习在客户管理场景中的应用
使用机器学习进行客户管理，我们可以得到客户360度全方位的视图。本文以SAP Cloud for Customer的客户管理应用为例，介绍机器学习是如何同传统的客户管理应用进行集成的。打开SAP C4C的客户中心，在客户列表里选中任意一个客户，能在右边看到一个名为Insights的页面。这些客户的360度视图是基于C4C内部和外部的数据源分析得出的,有助于销售人员进行更有针对性的客户计划和销售。C
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宝鲲财经：外汇交易仓位应该如何控制
无论是实盘外汇买卖还是带有杠杠的保证金交易，外汇投资者的思维倾向大都偏好于“行情”的判研或者极力意识于帐户的盈亏状况上，而忽视了外汇交易中更重要的一个要素：那就是仓位变化，或者叫头寸调整。同时，各种时事变化和形形色色的技术分析，使很多交易者徘徊在“分析逻辑”模棱两可的“中庸之道”上，以至于无法集中注意力于某些真正重要的因素上来，所以我很乐意在文字中谈谈自己的一些看法。由于一个合格的交易系统至少应该
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Python图像处理进阶：多种图像变换算法实践！
在上一篇文章中，我们已经介绍了利用Python进行图像分析的基本知识和操作，本文是上篇文章的延续，将继续为大家介绍基本图像处理技术，本文作者主要使用SciKit-Image - numpy执行大多数操作，而不是常用的OpenCV工具，当然，其中偶尔也会穿插使用其他库。
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Tensorflow学习笔记: 变量及共享变量
TensorFlow中变量主要用来表示机器学习模型中的参数，变量通过 tf.Variable 类进行操作。tf.Variable 表示张量，通过运行 op 可以改变它的值。与 tf.Tensor 对象不同，tf.Variable 存在于单个 session.run 调用的上下文之外。
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入门 | Tensorflow实战讲解神经网络搭建详细过程
之前我们讲了神经网络的起源、单层神经网络、多层神经网络的搭建过程、搭建时要注意到的具体问题、以及解决这些问题的具体方法。本文将通过一个经典的案例：MNIST手写数字识别，以代码的形式来为大家梳理一遍神经网络的整个过程。
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宝鲲：如何防范炒外汇风险
投资者在进行炒外汇的过程中，很重要的一点就是要防范外汇风险。因为一旦出现亏损，对于外汇投资者来说将是致命的。那么在投资者炒外汇的过程中该如何防范风险呢?下面就让我们一起来看看吧!方法一：管理好自己的资金账户。对于投资者来说，要合理的使用自己的账户资金，我们一般是把账户的50%用来做交易，这样做的好处就是不至于在亏损的情况下自己一无所有。另外，投资者最好不要把所有的资金都押到一个货币对中，最好能够均
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教程：使用Python进行基本图像数据分析！
本教程将介绍如何导入图像并观察其属性、拆分图层以及查看灰度。在正式开始之前，我们先来了解一些关于像素的基础知识。
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机器学习常见算法性能比较与调参建议
常见算法的性能比较常见算法的调参建议
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机器学习常用算法特点概述
如下图示：
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TensorFlow1.9热风刚过，2.0版又将来袭！
前些日子谷歌刚刚发布完TensorFlow1.9，并带来了一大批的性能更新。近日消息，TensorFlow2.0预计将在今年年末推出首个测试版。TensorFlow1.9的热风刚过，大家又将期待的目光锁定在TensorFlow2.0。这里是一些TensorFlow2.0的预计性能更新。
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Facebook、纽约大学利用机器学习5分钟搞定核磁共振检查
Facebook 想要彻底改变 MRI 扫描。Facebook 近日宣布与纽约大学医学院合作启动一个新的研究项目，旨在利用人工智能（AI）将 MRI（磁共振成像）扫描的速度提高 10 倍。该项目已经获得 10000 个临床病例的大约 300 万张匿名的 MRI 图像。这个项目名为 fastMRI，是 Facebook 的 FAIR AI 研究实验室和纽约大学医学院放射学系之间的合作。这是
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拉格朗日乘数法
拉格朗日乘数法https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/9510545.html 拉格朗日乘数法是一个理论结果，用于求解带有等式约束的函数极值。对于如下问题： 构造拉格朗日乘子函数：
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凸优化
凸优化 数值优化算法面临两个方面的问题：局部极值，鞍点。前者是梯度为0的点，也是极值点，但不是全局极小值；后者连局部极值都不是，在鞍点处Hessian矩阵不定，即既非正定，也非负定。 凸优化通过对目标函数，优化变量的可行域进行限定，可以保证不会遇到上面两个问题。 凸优化是一类特殊的优化问题，它要求：ü 优化变量的可行域是一个凸集ü 目标函数是一
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为程序员而设，TOP5 Tensor Flow和ML课程！
如果你对人工智能、数据科学和机器学习感兴趣，那么我相信你一定听说过Google的机器学习API TensorFlow，他们用它来为Google搜索开发了RankBrain算法。TensorFlow是最受欢迎的机器学习API之一，它允许你自动执行多个实际任务。例如，你可以将其用于图像检测。事实上，一位曾是程序员的日本农民用它来检测最优质的黄瓜，而在这之前，这只有他父亲和母亲在拥有多年的经验中的前提下才能做到。
