神經網絡
深入淺出傅里葉變換
如何理解GCN
據說，心情不好的時候，整理東西可以讓好心情迴歸，那麼同理，懶散得想要沉淪時候，總結知識可以召回學習的神龍。 學習回顧： 認識sklearn：scikit-learn，Python庫之一，Scipy（Scientific Pyt
python demo/demo.py --config-file configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml --input 001.jpg –out
⼀個重要的要求是，我們保留了推斷的⾼效算法，它與鏈的長度是線性關係。例如，這要求，在給定觀測的條件下，表⽰的後驗概率分佈的量在與轉移概率和發射概率相乘然後在上求和或積分之後，我們得到的上的概率分佈與上的概率分佈具有相同的函數
#保證gpu是正常可用的： nvidia-smi nvcc -V #進入root權限，且python環境爲你正常使用環境，比如anaconda3，而不是python2.7 #依賴：sudo apt-get install --n
1.安裝Anaconda Anaconda安裝基本大家都會很容易，直接在ubantu中打開瀏覽器在官網下載對應系統版本的.sh文件即可。然後使用sh命令安裝。 sudo sh /home/file_name/Ana
神經網絡壓縮是人工智能落地過程中重要的一個環節。關於網絡壓縮的理論之前就已經有很多，比如，模型蒸餾，剪枝，量化，低秩矩陣近似等。彩票理論算是個令人耳目一新的觀點，值得看看。 摘要： 神經網絡修剪技術可以將訓練有素的網絡的參數數量減少90％
引起這篇綜述的緣由是論文《Neural Network Distiller: A Python Package ForDNN Compression Research》，這種實用工具會使我對這一充滿希望的方向充值一點希望。除了Distil
文章目錄簡介數學基礎算法基礎貝葉斯分類器決策樹k近鄰數據降維線性判別分析人工神經網絡支持向量機線性模型隨機森林Boosting深度學習卷積神經網絡循環神經網絡生成對抗網絡聚類半監督學習隱馬爾可夫模型條件隨機場強化學習工程實現相關
windows下使用intellij 開發 spark mllib 程序 發現如下錯誤。 var spark=SparkSession.builder().master("local").appName("test").getOrCre
機器學習 組成 主要任務 分類（classification）：將實例數據劃分到合適的類別中。 應用實例：判斷網站是否被黑客入侵（二分類），手寫數字的自動識別（多分類） 迴歸（regression）：主要用於預測數值型數據 應用實
制定評估指標是數據挖掘前期很重要的一步，一個好的評估指標要和關心的業務指標波動一致。這樣可以通過對比不同模型的評估指標，來評價模型在實際業務中的效果，加快模型迭代週期，降低線上成本。 在推薦系統中評估指標可以分爲三類：分類指標，迴
1、預測過程 （1）、波士頓地區房價數據獲取，數據來自於sklearn自帶數據集； （2）、波士頓地區房價數據分割； （3）、訓練與測試數據標準化處理； （4）、使用最簡單的線性迴歸模型LinearRegression對房價進行預測。 2
目錄 XSS注入檢測 GitHub地址: https://github.com/ielcome2017/xss.git 1. 項目結構 2. 過程 3. 結果 4. 使用 GitHub地址: https://github.com/iel
github地址：https://github.com/ielcome2017/FlappyBird.git 代碼 數據生成 import numpy as np import sys import cv2 import ra
1 Scan是幹什麼的 函數scan是Theano中迭代的一般形式，所以可以用於類似循環(looping)的場景。 如果你熟悉Reduction和map兩個函數，這兩個都是scan的特殊形式，即將某函數依次作用一個序列的每個元素
