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torch.multiprocessing 是 Python 的 multiprocessing 的直接替代模块。它支持完全相同的操作，但进行了扩展，这样所有的张量就可以通过一个 multiprocessing.Queue 进行传递，将数据移动到共享内存并只将句柄传递到另一个进程。
ApacheCN_飞龙
2022-05-07
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JavaScript 编程精解 中文第三版 六、对象的秘密
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六、对象的秘密 原文：The Secret Life of Objects 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解（
ApacheCN_飞龙
2018-05-16
1.7K
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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第9章 启动并运行TensorFlow
其他
第9章 启动并运行TensorFlow 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang @WilsonQu 校对：@Lis
ApacheCN_飞龙
2018-05-16
1.9K
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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第8章 降维
其他
第8章 降维 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@loveSnowBest 校对：@飞龙 很多机器学习的问题都会涉及到有着几千甚至数百万维的特征的训练实例。这不仅让训练过程变得非常缓慢，同时还很难找到一个很好的解，我们接下来就会遇到这种情况。这种问题通常被称为维数灾难（curse of dimentionality）。 幸运的是，在现实生活中我们经常可以极大的降低特征维度，将一个十分棘手的问题转变成一个可以较为容易解决的问题。例
ApacheCN_飞龙
2018-05-16
1.9K
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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第3章 分类
其他
第3章 分类 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@时间魔术师 校对：@Lisanaaa @飞龙 在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归（用于预测某个值）和分类（预测某个类别）。在第二章我们探索了一个回归任务：预测房价。我们使用了多种算法，诸如线性回归，决策树，和随机森林（这个将会在后面的章节更详细地讨论）。现在我们将我们的注意力转到分类任务上。 MNIST 在本章当中，我们将会使用 MNIST 这个数据集，它有着 70000
ApacheCN_飞龙
2018-05-16
1.7K
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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第2章 一个完整的机器学习项目
其他
第2章 一个完整的机器学习项目 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@SeanCheney 校对：@Lisanaaa @飞龙 本章中，你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家，完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤： 项目概述。 获取数据。 发现并可视化数据，发现规律。 为机器学习算法准备数据。 选择模型，进行训练。 微调模型。 给出解决方案。 部署、监控、维护系统。 使用真实数据 学习机器学习时，最好使用真实数据，而不是人工数
ApacheCN_飞龙
2018-05-16
2.7K
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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第1章 机器学习概览
其他
第1章 机器学习概览 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@SeanCheney 校对：@Lisanaaa @飞龙 大多数人听到“机器学习”，往往会在脑海中勾勒出一个机器人：一个可靠的管家，或是一个可怕的终结者，这取决于你问的是谁。但是机器学习并不是未来的幻想，它已经来到我们身边了。事实上，一些特定领域已经应用机器学习几十年了，比如光学字符识别 （Optical Character Recognition，OCR）。但是直到 1990 年
ApacheCN_飞龙
2018-05-16
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