Python与算法之美

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lyhue1991

Autograph的机制原理

而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图,兼收执行效率和编码效率之利。

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Autograph的使用规范

而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图,兼收执行效率和编码效率之利。

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高阶API示范

TensorFlow有5个不同的层次结构:即硬件层,内核层,低阶API,中阶API,高阶API。本章我们将以线性回归为例,直观对比展示在低阶API,中阶API,...

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中阶API示范

TensorFlow有5个不同的层次结构:即硬件层,内核层,低阶API,中阶API,高阶API。本章我们将以线性回归为例,直观对比展示在低阶API,中阶API,...

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低阶API示范

TensorFlow有5个不同的层次结构:即硬件层,内核层,低阶API,中阶API,高阶API。本章我们将以线性回归为例,直观对比展示在低阶API,中阶API,...

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三种计算图

在TensorFlow1.0时代,采用的是静态计算图,需要先使用TensorFlow的各种算子创建计算图,然后再开启一个会话Session,显式执行计算图。

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3小时入门Spark之Graphx

由于事物之间普遍联系的哲学原理,网络结构无处不在。例如,微信用户之间的好友关系形成社群网络,科学论文间的相互引用关系形成文献网络,城市之间的道路连接形成交通网络...

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30分钟学会LightGBM

LightGBM可以看成是XGBoost的升级加强版本,2017年经微软推出后,便成为各种数据竞赛中刷分夺冠的神兵利器。

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Keras文本数据预处理范例——IMDB影评情感分类

本文将以IMDB电影评论数据集为范例,介绍Keras对文本数据预处理并喂入神经网络模型的方法。

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Keras图像数据预处理范例——Cifar2图片分类

本文将以Cifar2数据集为范例,介绍Keras对图片数据进行预处理并喂入神经网络模型的方法。

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Keras结构化数据预处理范例——Titanic生存预测

本文将以Titanic生存预测问题为范例,介绍对结构化数据进行预处理并喂入Keras模型的方法。

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用Keras从零开始6步骤训练神经网络

本文将简要介绍Keras的功能特点,使用Keras构建模型一般流程的6个步骤,以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。

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30分钟学会pyecharts数据可视化

小明:Echarts 是一个由百度开源的数据可视化javascript库,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富...

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3句话告诉你产品经理的方法论

有人告诉我说:是快乐。我觉得快乐虽然是好的,但倘若以快乐为生活的目标,未必能得到真正的快乐。

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序列模型——吴恩达深度学习课程笔记(五)

输入或者输出中包含有序列数据的模型叫做序列模型。以循环神经网络RNN为基础建立的序列模型在自然语言处理,语音识别等领域中引起了巨大的变革。以下是一些序列模型的典...

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卷积神经网络——吴恩达深度学习课程笔记(四)

计算机视觉(Computer Vision)包含很多不同类别的问题,如图片分类、目标检测、图片风格迁移、人工图片合成等等。

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如何在Python中优雅地使用进度条?

tqdm在Arabic阿拉伯语言中是进度"progress"的意思。使用tqdm模块可以通过进度条的方式非常优雅地显示循环的进度。

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TensorFlow基础:常量

例如 tf.zeros,tf.ones,tf.zeros_like,tf.diag ...

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TensorFlow基础:创建计算图

推荐使用示范1的方式定义计算图,不用每次都 tf.reset_default_graph()。

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TensorFlow的核心概念:张量和计算图

使用TensorFlow的基本步骤一般为:定义计算图,执行计算图,查看计算图(可选)。

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