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:open_book: 关于这本书 统计学和计量经济学背景不多的初学者通常很难理解拥有编程技能以学习和应用计量经济学的好处。 带有R的《计量经济学概论》是James H.Stock和Mark W.Watson（2015）广受好评的教科书《计量经济学概论》的互动伴侣。 它温和地介绍了R编程的要点，并指导学生使用新近获得的技能来实施贯穿整个教科书的经验应用。 这由DataCamp Light生成的交互式编程练习以及基于灵活JavaScript库D3.js的中心概念的交互式可视化视图的集成来支持。 该书可以在这里找到： :package: 如何使用itewrpkg R包下载资料 使用devtools软件包中的install_gi

流式传输 Watson Text to Speech 播放器 Node.js 脚本，通过计算机的扬声器播放合成的语音音频。 当前需要 Linux 或 OS X。将来可能会支持 Windows。 设置 在创建一个 watson Text to Speech 实例并将其绑定到服务器。 转到服务器的概览页面，找到您的实例，然后单击“显示凭据”。 将用户名和密码复制到config.js 在 Debian Linux 系统上，您可能还需要alsa.h ，它可以通过以下方式安装 sudo apt-get install libasound2-dev 然后运行 npm install 最后，要听到音频，请运行 node player.js

人工智能 AI IBM Watson 人工智能-AI--IBM-Watson全文共26页，当前为第1页。 2016年是人工智能走向大众的元年 大数据的火热还未退去，人工智能在2016年和2017年交替之际就被刷爆了。 从 2016年12月29日到2017年1月4日，一位标注为九段的神秘棋手 Master 在一周之内完胜包括中日韩朴廷桓、古力、井山裕太、柯洁、聂卫平、常昊等世界高手。在以60胜0负1平不败成绩横扫人类之后，谷歌 DeepMind 发布公告，正式承认网络账号 Master 就是一直被中国群众亲切称为阿法狗的 AlphaGo。 AlphaGo 和人类的对战可以算是人工智能领域一次里程碑式的创举，它的成功标志着人工智能领域又进入了一个新高度。 人工智能-AI--IBM-Watson全文共26页，当前为第2页。 什么是人工智能 人工智能简称 AI （Artificial Intelligence）。通常情况下我们对于人工智能的定义是：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质

IBM Watson-QA-Speech Node.js应用程序（使用IBM Bluemix构建），该应用程序使用IBM Watson服务通过语音界面回答与健康相关的问题。 使用的服务： 演示： : 试一试！ 单击下面的按钮以插入到IBM DevOps Services中，并在Bluemix上部署您自己的该应用程序副本。 浏览器要求 这需要HTML5音频标签和getUserMedia API。 如果您的浏览器不支持以下两种功能之一，则里程会有所不同。 大多数移动浏览器都存在这两个问题。 您可以在以下位置查看您的浏览器是否支持以下任一功能： 执照 此示例代码已在Apache 2.0下获得许可。 完整的许可证文本在可用。 贡献 请参阅。 开源@ IBM 在上找到更多开源项目 原始演示 这是为IBM QA服务组装的更新的演示。 原始演示可在以下网址获得： ibm-watson

C＃Delaunay三角剖分+ Voronoi图 AC＃实现。 结果是对一组随机生成的点进行。 在Delaunay三角剖分之后，构造了双重。 5000点的Delaunay三角剖分和Voronoi图的屏幕截图。 为什么要使用C＃？ 看起来很好。 另外，下面列出的有关过程内容和地图生成的博客文章引起了我的注意。 由于我打算将算法移植到以用于将来的项目，因此我决定坚持使用C＃，因为它是Unity的首选脚本语言。 执照 此项目已获得MIT许可证的许可-有关详细信息，请参阅文件 致谢

此平滑功能的优点在于它不需要任何参数-它可以自行找到最佳参数。 对于 100 个样本，计算仍然只需一秒钟。 此代码使用高斯核实现 Nadaraya-Watson 核回归算法。 回归的最佳设置是通过封闭形式的留一法交叉验证得出的。

:rocket: Watson Assistant（以前称为“对话”）示例应用程序 此Node.js应用程序在一个简单的界面中演示了Watson Assistant服务，该界面参与了一系列简单的模拟银行业务任务。

德劳内 一个在python和C ++中使用Bowyer-Watson算法的简单delaunay三角剖分库。

创建具有常见问题发现，愤怒检测和自然语言理解能力的银行聊天机器人 在此代码模式中，我们将使用Node.js和Watson Assistant创建一个聊天机器人。 助手流程将检测客户的情绪，并通过使用“自然语言理解”来识别位置实体，从而进行增强。 对于FAQ，对Discovery服务的调用将使用段落检索从文档集合中提取答案。 当读者完成此模式后，他们将了解如何： 创建一个聊天机器人，使用Watson Assistant和Node.js通过Web UI进行对话 将Watson Discovery与段落检索结合使用以在FAQ文档中找到答案 通过Watson Natural Language了解来识别位置实体 注：此代码模式已更新，以包括有关访问在IBM Cloud Pak for Data上运行的Watson服务的说明。 在有关部署应用程序或将应用程序部署到上的的特定说明中，可以找到这些更新