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AutoML(自动机器学习)

该专栏文章如果出现格式问题,可以去http://www.cnblogs.com/marsggbo/
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391
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567844
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55
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忘记切换分支,不小心在其他分支上修改了很多代码,如何把这些修改拷贝到目标分支?
原文(有修改): https://developer.51cto.com/art/202107/669695.htm 我们知道,在使用 Git 的时候,应该要正确使用它的分支(Branch)功能。不同
marsggbo
2022-05-19
2K0
git push提示 Permission to user1/xxx.git denied to other user2.
因为某些不知名的骚操作,我在git push自己的代码时提示下面这样的报错信息 remote: Permission to marsggbo/xxx.git denied to 其他用户名. fatal: unable to access 'https://github.com/marsggbo/xxx.git/': The requested URL returned error: 403 试了一圈办法才找到有用的。方法很简单,亲测在linux系统上有效: git config --global --un
marsggbo
2022-05-11
6090
如何让Git记住你的GitHub Token,避免每次都要重复输入?
从2021.08.13开始, GitHub不再支持账号和密码的方式来pull和push代码了,取而代之的是官方推出的Token。
marsggbo
2021-10-09
4.5K0
自动化机器学习方面的开源框架和商业服务列表
来源: https://github.com/hibayesian/awesome-automl-papers#projects 名称 支持类型 编程语言 开源协议 官网 AdaNet NAS Python Apache-2.0 Github Advisor HPO Python Apache-2.0 Github AMLA HPO, NAS Python Apache-2.0 Github ATM HPO Python MIT Github Auger HPO Python Commercial H
marsggbo
2021-08-05
3470
优秀开源AI框架推荐
AutoML全称是Automated Machine Learning,即自动机器学习,听起来是不是很酷,没错的确很酷,如果感兴趣的话可以读一下我们实验室写的AutoML综述: AutoML: A Survey of State-of-the-art。
marsggbo
2020-10-28
1.1K0
优秀开源AI框架推荐
AutoML全称是Automated Machine Learning,即自动机器学习,听起来是不是很酷,没错的确很酷,如果感兴趣的话可以读一下我们实验室写的AutoML综述: AutoML: A Survey of State-of-the-art。
marsggbo
2020-10-21
1.1K0
Github Actions教程:运行python代码并Push到远端仓库
具体生成的方法是python脚本会读取目录下的csv文件,将每一行数据解析成固定格式,然后生成html文件,最后需要将修改后的文件自动push到github
marsggbo
2020-06-12
2.1K0
torchline:让Pytorch使用的更加顺滑
相信大家平时在使用Pytorch搭建网络时,多少还是会觉得繁琐,因为我们需要搭建数据读取,模型,训练,checkpoints保存等等一系列模块。每当切换到新的任务后很多情况下之前的代码不能复用,或者说要复用就需要做很多地方的修改,到最后还不如重新写一遍。所幸,pytorch_lightning让这一过程简化了很多,相信如果你用过这个库你也会体验到它的方便性。但是torchline的存在是让你使用Pytorch更加的顺滑舒畅。
marsggbo
2020-06-12
4660
如何fork自己的github库?
Github上我们经常fork其他人的代码,然后经过一通魔改后弄出"自己"的东西。但是现在我遇到了这么一个需求,就是我已经公开了一个自己的库(暂且叫parent),然后我想基于自己开发的库再创建新的功能,但是又不想让新功能公开,一个很自然的想法是库parent保持公开,然后新创建一条分支隐藏,可惜的是github并不支持这个功能。所以一个可行的办法就是fork自己的库,但是不是直接fork,因为你也没法fork自己的库,间接实现的方法如下:
marsggbo
2019-12-19
1.3K0
[TensorFlow笔记乱锅炖] tf.multinomial(logits, num_samples)使用方法
tf.multinomial(logits, num_samples) 第一个参数logits可以是一个数组,每个元素的值表示对应index的选择概率。 假设logits有两个元素,即[0.6,0.4],这表示的意思是取 0 的概率是0.6, 取 1 的概率是0.4。 第二个参数num_samples表示抽样的个数。 例如: tf.multinomial(tf.log([[0.01]]),3) 不管重复运行多少次结果都是 [0,0,0] tf.multinomial(tf.log([[0.1
marsggbo
2018-12-07
1.1K0
LaTeX IEEE模板
网上有很多LaTeX软件,在线编辑器推荐Overleaf。但是我个人还是更喜欢离线写东西,所以尝试过各种编辑器,例如VSCode等等,这些编辑器都需要自己搭环境才能用,反正对于我们这种初学者而言门槛较高,而且浪费时间,所以下面介绍一个LaTeX组合可以让你直接上手体验LaTeX,而不需要挣扎在LaTeX的门口。
marsggbo
2018-11-09
1.6K0
【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法
在计算loss的时候,最常见的一句话就是 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ,那么它到底是怎么做的呢?
marsggbo
2018-08-10
4330
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