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500行Python代码构建的AI搜索工具!
一个500行Python代码构建的AI搜索工具,而且还会开源,试了一下麻雀虽小该有的都有。
致Great
2024-01-27
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Python人工智能之图片识别,Python3一行代码实现图片文字识别
自学Python3第5天,今天突发奇想,想用Python识别图片里的文字。没想到Python实现图片文字识别这么简单,只需要一行代码就能搞定
致Great
2023-08-25
1.5K0
一种好用的树结构:Trie树
在计算机科学中,trie,又称前缀树或字典树,是一种有序树,用于保存关联数组,其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同,键不是直接保存在节点中,而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀,也就是这个节点对应的字符串,而根节点对应空字符串。一般情况下,不是所有的节点都有对应的值,只有叶子节点和部分内部节点所对应的键才有相关的值。
致Great
2022-05-13
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MMsegmentation教程 6: 自定义运行设定
我们已经支持 PyTorch 自带的所有优化器,唯一需要修改的地方是在配置文件里的 optimizer 域里面。 例如,如果您想使用 ADAM (注意如下操作可能会让模型表现下降),可以使用如下修改:
致Great
2022-03-04
1.1K0
MMsegmentation教程 4: 自定义模型
假设您想增加一个新的叫 MyOptimizer 的优化器,它的参数分别为 a, b, 和 c。 您首先需要在一个文件里实现这个新的优化器,例如在 mmseg/core/optimizer/my_optimizer.py 里面:
致Great
2022-03-04
1.4K0
MMsegmentation教程1:学习配置文件
我们整合了模块和继承设计到我们的配置里,这便于做很多实验。如果您想查看配置文件,您可以运行 python tools/print_config.py /PATH/TO/CONFIG 去查看完整的配置文件。您还可以传递参数 --cfg-options xxx.yyy=zzz 去查看更新的配置。
致Great
2022-03-04
2.7K0
图神经网络22-DGL实战:针对边分类任务的邻居采样训练方法
想要用DGL提供的邻居采样器做边分类,需要将其与 :class:~dgl.dataloading.pytorch.EdgeDataLoader 结合使用。 :class:~dgl.dataloading.pytorch.EdgeDataLoader 以小批次的形式对一组边进行迭代, 从而产生包含边小批次的子图以及供下文中模块使用的 块。
致Great
2021-07-14
1.4K0
可视化Keras模型
您是否曾经想过您的神经网络实际上是如何连接不同的神经元的?如果您可以可视化所设计的模型架构,那不是很好吗?如果您可以将模型架构下载为演示时可以使用的图像,那不是很好吗?如果所有这些都为“是”,那么您来对地方了。 在本文中,我将向你展示一个Ë xciting Python包/模块/库,可用于可视化Keras模型。无论是卷积神经网络还是人工神经网络,该库都将帮助您可视化所创建模型的结构。 Keras Visualizer是一个开源python库,在可视化模型如何逐层连接方面确实很有帮助。因此,让我们开始吧。
致Great
2021-02-25
1.5K0
全新Gensim4.0代码实战(02)-主题模型和文档表示
在本教程中,将展示如何将文档从一种矢量表示转换为另一种矢量表示。 此过程有两个目标:
致Great
2021-02-01
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全新Gensim4.0代码实战(01)-安装与快速上手
本节代码地址:https://www.kesci.com/mw/project/600ade02e455800015b7e609
致Great
2021-01-29
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Kaggle系列- Russia房产价格预测top1%(22/3270)方案总结
比赛名称:Sberbank Russian Housing Market 比赛链接:https://www.kaggle.com/c/sberbank-russian-housing-market
致Great
2021-01-18
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神策杯 2018高校算法大师赛(个人、top2、top6)方案总结
神策数据推荐系统是基于神策分析平台的智能推荐系统。它针对客户需求和业务特点,并基于神策分析采集的用户行为数据使用机器学习算法来进行咨询、视频、商品等进行个性化推荐,为客户提供不同场景下的智能应用,如优化产品体验,提升点击率等核心的业务指标。 神策推荐系统是一个完整的学习闭环。采集的基础数据,通过机器学习的算法模型形成应用。效果实时验证,从而指导添加数据源,算法优化反馈形成一个全流程、实时、自动、可快速迭代的推荐闭环。
致Great
2021-01-13
1.3K0
NAACL同传Workshop:千言 - 机器同传
同声传译结合了机器翻译(MT)、自动语音识别(ASR)和文本语音合成(TTS)等人工智能技术,在国际会议、商务谈判、新闻发言、法律诉讼和医学交流等众多场景都有广泛的应用,已发展成为一个前沿的研究领域。作为一个新兴的跨学科领域,同声传译未来将面临更多挑战。 Simultaneous translation, which performs translation concurrently with the source speech, is widely useful in many scenarios such as international conferences, business negotiations, press releases, legal proceedings and medical communications. It combines the AI technologies of machine translation (MT), automatic speech recognition (ASR) and text-to-speech synthesis (TTS),and is becoming a cutting-edge research field. As an emerging interdisciplinary field, Simultaneous translation will face more challenges in the future.
致Great
2021-01-05
9110
如何对集成树进行解释?
集成树(tree-based ensemble learning)中,最有名的就是随机森林树(Random Forest,简称RF)与梯度提升树(Gradient Boosting Trees,简称GBM)。而近年在Kaggle 竞赛平台中最火红的XGBoost 也是基于GBM 所延伸出来的演算法。在解释集成树有三个非常好用的方法: 特征重要度(Feature Importance) 部分相依图(Partial Dependence Plot,简称PDP) 个体条件期望图(Individual Conditional Expectation Plot,简称ICE Plot) 这三个方法属于「事后可解释性(post hoc)」并且「通用于任何一种演算法模型(model-agnostic)」。
致Great
2020-12-29
1.4K0
贷款违约预测-Task2 数据分析
此部分为零基础入门金融风控的 Task2 数据分析部分,带你来了解数据,熟悉数据,为后续的特征工程做准备,欢迎大家后续多多交流。
致Great
2020-09-22
1.2K0
大数据入门与实战-PySpark的使用教程
Apache Spark是用Scala编程语言编写的。为了用Spark支持Python,Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。使用PySpark,您也可以使用Python编程语言处理RDD。正是由于一个名为Py4j的库,他们才能实现这一目标。 这里不介绍PySpark的环境设置,主要介绍一些实例,以便快速上手。
致Great
2019-03-19
4K0
Leetcode-Medium 98. Validate Binary Search Tree
判定一棵树是否满足二叉搜索树的性质。二叉查找树(Binary Search Tree),(又:二叉搜索树,二叉排序树)它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; 它的左、右子树也分别为二叉排序树。
致Great
2019-03-06
5200
Python中给函数添加元信息
我们写好一个自定义函数之后,要告诉其他人其他人怎么用这个函数,可以利用->为函数添加一些元信息,比如这个函数具体参数以及参数类型
致Great
2019-02-13
6380
机器学习(十六)特征工程之数据分箱
数据分箱(也称为离散分箱或分段)是一种数据预处理技术,用于减少次要观察误差的影响,是一种将多个连续值分组为较少数量的“分箱”的方法。
致Great
2019-01-28
12.6K0
Python 字符串切割 str.split()和re.split()
将一个字符串按找找某个字符进行分割,我们可以使用str.split(),也可以使用re.split(),相比之下re.split()更加灵活。我们下面看一个例子。 假如字符串为:
致Great
2019-01-03
2K0
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