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素质云笔记

素质云笔记/Recorder... Research Area:多模态+计算机视觉舆情
专栏作者
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1115238
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108
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语音识别系列︱用python进行音频解析(一)
笔者最近在挑选开源的语音识别模型,首要测试的是百度的paddlepaddle; 测试之前,肯定需要了解一下音频解析的一些基本技术点,于是有此篇先导文章。
悟乙己
2022-10-08
1.6K0
pyecharts︱交互式pyecharts的相关使用教程
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。以下是最新版echart的靓图。当然,pyecharts貌似没有这么齐全。
悟乙己
2022-05-09
2.9K0
入门学习因果推断在智能营销/权益应用的通用框架
可以从很多已经落地工程化的案例中看到,在智能补贴或智能营销场景,常常需要解决两个递进的问题以及各自的解决方式,这里小结通用框架(这个套路又有点像之前学的预算分配的通用框架:A Unified Framework for Marketing Budget Allocation[1]):
悟乙己
2021-12-07
8280
因果推断笔记——入门学习因果推断在智能营销、补贴的通用框架(十一)
因果推断笔记——因果图建模之微软开源的dowhy(一) 因果推断笔记—— 相关理论:Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同(二) 因果推断笔记——python 倾向性匹配PSM实现示例(三) 因果推断笔记——双重差分理论、假设、实践(四) 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的EconML(五) 因果推断笔记——工具变量、内生性以及DeepIV(六) 因果推断笔记——自整理因果推断理论解读(七) 因果推断笔记——uplift建模、meta元学习、Class Transformation Method(八) 因果推断笔记——数据科学领域因果推断案例集锦(九) 因果推断笔记——CV、机器人领域因果推断案例集锦(十)
悟乙己
2021-12-07
1.2K0
statsmodels︱python常规统计模型库
之前看sklearn线性模型没有R方,F检验,回归系数T检验等指标,于是看到了statsmodels这个库,看着该库输出的结果真是够怀念的。。
悟乙己
2020-03-27
3K0
R语言︱常用统计方法包+机器学习包(名称、简介)
版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651464
悟乙己
2019-05-28
3.7K0
Caffe︱构建lmdb数据集、binaryproto均值文件及各类难辨的文件路径名设置细解
版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54021522
悟乙己
2019-05-27
1.2K0
MxNet+R︱用R语言实现深度学习(单CPU/API接口,一)
MxNet提供给了R一个API接口,但是这个API接口也不是万能的,不同的操作系统有着不同的使用功能。
悟乙己
2019-05-27
1.1K0
R语言自动化报告格式——knitr
版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/47449367
悟乙己
2019-05-27
1.2K0
R语言︱用excel VBA把xlsx批量转化为csv格式
笔者寄语:批量读取目前看到有以下几种方法:xlsx包、RODBC包、批量转化成csv后读入。本章来自博客:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4506144.html
悟乙己
2019-05-27
2.3K0
R+tmcn笔记︱tmcn包的基本内容以及李舰老师R语言大会展示内容摘录
tmcn包目前托管在在R-forge 上开发和发布。下载方式以及Rforge相关链接:
悟乙己
2019-05-26
1.7K0
迁移学习︱艺术风格转化:Artistic style-transfer+ubuntu14.0+caffe(only CPU)
本节内容来源于CDA深度学习课程,由唐宇迪老师所述,主要参考论文:《Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》(下载链接)
悟乙己
2019-05-26
1.4K0
依存可视化︱Dependency Viewer——南京大学自然语言处理研究组
其中可以通过输入关键词检索。 句子长度3~15,带标签错误数目0~3,不带标签错误数目1,含有“不”且词性为AD,同时包含“转折”依存于“谓” .
悟乙己
2019-05-26
1K0
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