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• 以太网的下一阶段：400GE网络

  以太网的下一阶段：400GE网络starkFPGA开发圈经过三十多年的发展，以太网已经深入我们的生活无处不在，企业、校园、大数据中心和家庭网络等都需要网络否则我们的生活会非常的受影响。以太网的速率也是得到不断的提升：10M、100M、GE、10GE、40GE、100GE，基本是每10年速率10倍增长的发展趋势。科技是不断发展的，现在又不断涌现出一些新的应用，如云计算、大数据和物联网等，在这些新应用

  2022-04-27

• 迎战SDR、EW应用： Curtiss-Wright推出专用计算机系统——MPMC-9354

  迎战SDR、EW应用：Curtiss-Wright推出专用计算机系统——MPMC-9354清风流云FPGA开发圈背景关于Curtiss-Wright解决方案开发团队，他们是Curtiss-Wright公司的一个业务部门，在COTS模块设计及恶劣环境下的全系统级产品设计领域内一直处于领先地位，他们开发的产品广泛应用于航空航天、国防以及工业应用中，是全世界公认的最有创意的设计和制造团队之一。此外，他们

  2022-04-27

• Xilinx参与25G和50G互连性测试大会

  Xilinx参与25G和50G互连性测试大会starkFPGA开发圈近日美国新罕布什尔大学互操作性实验室（UNH-IOL）号召举办了一次25G和50G通信互联性测试峰会，希望将不同的硬件和软件厂商召集在一起进行产品的联合测试，同时推动25G和50G通信规范的行业标准化。前来参与的厂商众多，包括戴尔、卡西欧、微软、思博伦通信以及Xilinx等。这次峰会得到了25G以太网联合会的大力支持，该联合会是一

  2022-04-27

• 基于Apache Flink的爱奇艺实时计算平台建设实践

  分享嘉宾：梁建煌爱奇艺编辑整理：张宇轩内容来源：FlinkForwardAsia导读：随着大数据的快速发展，行业大数据服务越来越重要。同时，对大数据实时计算的要求也越来越高。今天会和大家分享下爱奇艺基于ApacheFlink的实时计算平台建设实践。今天的介绍会围绕下面三点展开：Flink的现状与改进平台化的探索和实践：实时计算平台Flink业务案例01Flink的现状与改进1.Flink现状首先和

  2022-04-27

• AER强调计量方法的重要性, 经济学因果分析中的p值操纵和发表偏倚！

  凡是搞计量经济的，都关注这个号了稿件：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的code程序,宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.关于p值，可参看1.统计显著与经济显著,发AER和经济研究的标配，2.美国宣布禁用p值，原来p值很危险，如何取代p值？3.科学家倡议P值需要0.005，显著性判断才成立，4.800名科学家联合呼吁,停止使用统计学

  2022-04-27

• 从游戏AI到自动驾驶，一文看懂强化学习的概念及应用

  强化学习（Reinforcement Learning，简称RL，又译为“增强学习”）这一名词来源于行为心理学，表示生物为了趋利避害而更频繁实施对自己有利的策略。例如，我每天工作中会根据策略决定做出各种动作。如果我的某种决定使我升职加薪，或者使我免遭处罚，那么我在以后的工作中会更多采用这样的策略。据此，心理学家Ivan Pavlov在1927年发表的专著中用“强化”（reinforcement）这

  2022-04-27

• Python代码实操：详解数据清洗

  本文示例中，主要用了几个知识点：通过 pd.DataFrame 新建数据框。通过 df.iloc[] 来选择特定的列或对象。使用Pandas的 isnull() 判断值是否为空。使用 all() 和 any() 判断每列是否包含至少1个为True或全部为True的情况。使用Pandas的 dropna() 直接删除缺失值。使用 sklearn.preprocessing 中的 Imputer 方法

  2022-04-27

• 关于机器学习的知识点，全在这篇文章里了

  00 准备机器学习是什么，人工智能的子类，深度学习的父类。机器学习：使计算机改进或是适应他们的行为，从而使他们的行为更加准确。也就是通过数据中学习，从而在某项工作上做的更好。引用王钰院士在2008年会议的一句话，假定W是给定世界的有限或者无限的所有对象的集合，Q是我们能够或得到的有限数据，Q是W的一个很小的真子集，机器学习就是根据世界的样本集来推算世界的模型，使得模型对于整体世界来说为真。机器学习

  2022-04-27

• 什么是机器学习？有哪些分类？到底有什么用？终于有人讲明白了

  01 什么是学习我们首先来看几个存在于大自然的动物学习的例子。从这些熟悉的例子中可以看出，机器学习的一些基本问题也存在于自然界。1. 怯饵效应——老鼠学习躲避毒饵当老鼠遇到有新颖外观或气味的食物时，它们首先会少量进食，随后的进食量将取决于事物本身的风味及其生理作用。如果产生不良反应，那么新的食物往往会与这种不良后果相关联，随之，老鼠不再进食这种食物。很显然，这里有一个学习机制在起作用——动物通过经

  2022-04-27

• 从概念到应用，终于有人把数据挖掘讲明白了

  01 数据挖掘及高级数据分析技术的应用1. 商业和工业借助POS（销售点）数据收集技术（条码扫描器、射频识别（RFID）和智能卡技术），零售商可以在商店的收银台收集顾客购物的最新数据。零售商可以利用这些信息，加上电子商务网站的日志、客服中心的顾客服务记录等其他的重要商务数据，能够更好地理解顾客的需求，做出更明智的商业决策。数据挖掘技术可以用来支持广泛的商务智能应用，如顾客分析、定向营销、工作流管理

  2022-04-26