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原创 知識圖譜的neo4j使用版本的問題

neo4j使用的版本有社區版,企業版,區別的介紹。  從功能的角度這兩者在功能上沒有本質區別。主要區別是如下幾點: 1、容量:社區版最多支持 320 億個節點、320 億個關係和 640 億個屬性,而企業版沒有這個限制; 2、併發:社區版

原创 機器學習 電子書pdf

書名:集體智慧編程中文版 人工智能,集體智慧,機器學習,統計,免費,爬蟲,搜索,數據分析,挖掘, 以機器學習與計算統計爲主題背景,專門講述如何挖掘和分析Web上的數據和資源,如何分析用戶體驗、市場營銷、個人品味等諸多信息,並得出有用的結論

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機器學習實戰.pdf 大數據技術基礎.pdf   Scala編程完整版.pdf 此次先分享 這3本。

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1、理解上下文: 可以從機器學習中獲益的業務領域 與其他利益相關者溝通什麼是機器學習,機器學習不具備的能力是什麼 (通常有很多誤解) 瞭解業務戰略、風險和目標,以確保每個人都達成共識 確定組織擁有的數據類型 適當地構建和審視任務 瞭解操作

原创 基於Keras的三維人臉重建

這是一個非常炫酷的成就,能將人臉特徵重建爲三維空間的模型。 預訓練模型最初是用torch實現的。 此代碼是把torch實現的VRN模型轉換爲keras的模型。 依賴: keras,custom_layers,h5py 1.下載預訓練模型。

原创 對yolo android驗證的情況梳理

目前爲止個人對yolo模型運行在android上的運行情況,梳理下。項目名模型名tensorflow版本驗證結果備註android-yoloyolov2_tinyyolov2_tiny_vocr0.10ng DarknetDemoInAn

原创 2018 研究報告

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部分區塊鏈書籍的list。 區塊鏈社會.pdf 區塊鏈技術指南.pdf 區塊鏈 將如何重新定義世界.pdf 區塊鏈 技術驅動金融.pdf 區塊鏈 從數字貨幣到信用社會.pdf   供大家參考下載。    

原创 組歸一化(Group Normalization)的解釋

看了網上最新的一些文章,來解釋組歸一化(Group Normalization)。發現百家號的如下文章,解釋的比較清晰。大家可去學習參考。文章標題是“全面解讀Group Normalization”,網址如下http://baijiaha

原创 tesseract-ocr的完整安裝及使用

在感興趣的圖像中文字識別處理上,個人發現一些教程都不完整。需要東找西找才能拼湊出來。故此次梳理了下windows上安裝完整記錄,在應用上是採用python編程。 首先前提下載相關packages。包括有tesseract-ocr的wi

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文本到圖像合成 用Thought Vectors這是一個爲從描述合成圖像的tensorflow實現,用的是Skip Thought Vectors模型。基於DCGAN(tf版本)來構建的。所使用的圖像是GAN-CLS算法所使用的圖像數據。

原创 如何運營 書籍

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