在本教程中，你将学会如何用Anaconda设置Python机器学习开发环境。 完成本教程后，你将拥有一个Python工作环境，可以让你学习、练习和开发机器学习和深度学习软件。...我将在OS X上演示它们，因此你可能会看到一些mac对话框和文件扩展名。 更新 2017/03：注：你需要一个Theano或TensorFlow才能使用Kears进行深度学习。...将Anaconda Python包下载到您的工作站。 我在OS X上，所以我选择了OS X版本。文件约426 MB。...点击下方链接阅读scikit-learn教程： 你的第一个机器学习项目 5.安装深度学习库 在这一步中，我们将安装用于深度学习的Python库，主要是：Theano，TensorFlow和Keras...注意：我建议使用Keras进行深度学习，而Keras只需要安装Tnano或TensorFlow中的一个。在某些Windows系统上安装TensorFlow可能会出现问题。
使用深度学习技术，智能手机能够很好地了解用户的脸部，当他每次拿起电话时都能准确认出他。令人惊讶的是，苹果公司称这种方法比 TouchID 技术更安全，错误率仅为 1:1,000,000。...我专注于如何使用深度学习来实现这一过程，以及如何对每一步进行优化。在本文中，我将演示如何使用 keras 实现 FaceID 这一类算法。...我会解释我所采取的各种架构决定，并展示一些我最终完成的实验，这些实验是我使用 Kinect 来完成，一个非常受欢迎的 RGB 深度相机，它与 iPhone X 前置相机有着非常相似的输出（但在一个更大的设备上...注意该结构是如何学习数字之间的相似性并自动将它们分组为二维的。类似的技术被应用于 Iphone X 的面部识别技术中。...现在，让我们看看如何使用 Keras 在 Python 中实现它。 在 Keras 中实现 FaceID 对于所有机器学习项目来说，我们首先数据集。
我喜欢提出问题给新人去解决，而不会直接把答案告诉他。最近在工作中完成了一些文本分类的算法，涉及到最后的工程化问题，于是我布置了个作业，要求是把代码整理成python，并发布，方便调用。...下面是新人完成的作业，他写了一个简短的指南，分享给大家。...Python包封装流程： 1.创建项目 项目名任意（例：pure） 2.在项目下新建python包，包名任意（例：pure） 3.在python包里须有__init__文件、实例.py文件 例：我的实例... license='', url='', include_package_data=True, install_requires=[], ) 5.在该项目路径下：执行 python...把复杂的工作拆解成一步步可以解决的问题，这样离目标就近了～
我们今天将使用JBot制作Facebook Messenger Bot，因为我们之前使用JBot制作Slack Bot。...您可以拥有任意数量的机器人，只需让类扩展Bot类，它就可以获得Facebook Bot的所有功能。虽然建议为不同的机器人使用单独的JBot实例。...设置你的机器人 在Facebook，我们可以为网页而不是用户制作信使机器人。要开始使用fb API，我们需要一个页面访问令牌，可以从您的任何fb应用程序设置生成。...对话 这是JBot的一个与众不同的功能，您可以直接与机器人交谈并进行对话。请参阅下面的示例，了解机器人如何通过一个接一个地提出一些简单的问题来为您的团队建立会议。...; change this redirect_stderr=true stdout_logfile=/tmp/jbot.log 希望我的文档和框架可以帮助您制作机器人
在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...在做了一些研究后，我发现这张图片来自张等人2017的文章https://arxiv.org/abs/1611.03530 然后我开始在keras和python中应用MiniGoogLe架构——甚至使用python...进行计算机视觉深度学习这本书的一部分。...正如你所看到的，不仅可以轻松地使用Keras和多个GPU训练深度神经网络，它也是高效的！ 注意：在这种情况下，单GPU实验获得的精度略高于多GPU实验。在训练任何随机机器学习模型时，会有一些差异。...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。
Yelp是美国最大点评网站，拥有世界各地的Yelper上传的成千上万的照片。各种各样的照片给进入当地的商业提供了一个丰富的窗口。通过开发一个照片理解系统使Yelp能够创建有关个人照片的语义数据。...一旦Yelp有了标签数据，Yelp就开始采用“AlexNet”形式的深度卷积神经网络（CNNs）来识别这些图片（因为这种方法是一种监督学习方法，非监督学习目前仍然是深度学习的难点方向）。...为了应对Caffe的软件依赖，Yelp使用Docker封装了Yelp的CNN，以便它可以更容易地部署。...Yelp使用一个标准的MySQL数据库服务器来承载所有的分类结果，所有的服务请求可以通过简单的数据库查询被处理。...有些人使用Yelp的图片用来检查一个特殊事件的气氛或导航到一个第一次去的地点，而其他人使用Yelp的照片用于一些更严肃的应用，如发现餐厅是否能容纳残疾的顾客。
训练神经网络或大型深度学习模型是一项很难的优化任务。传统的训练神经网络的算法称为随机梯度下降。你可以通过在训练中改变学习率来提高性能和提高训练速度。...在这篇文章中，你将了解如何使用Keras深度学习库在Python中使用不同的学习率方案。 你会知道： 如何配置和评估time-based学习率方案。 如何配置和评估drop-based学习率方案。...两个流行和易于使用的学习率方案如下： 根据周期逐步降低学习率。 在特定周期，标记骤降学习率。 接下来，我们将介绍如何根据Keras使用这些学习率方案。...使用深入学习模式的另一个流行的学习率方案是在训练周期特定次数下有计划的降低学习率。...如何配置和评估drop-based学习率方案。
譯 文 ❈ 原作者：Thomas Curtis 译者：ictar Github：https://github.com/ictar ❈ 2016年9月3日，对世界上的大多数人来说，或许就只是普普通通的一天...追踪人们是否接收到邀请，以及他们是否想要来参加提供免费食物和饮料的派对，是非常耗时的，当然，一个自动的好的？最后，邀请卡不是环境友好的，因为它们被一次性使用，并且容易丢失或错放。 回到名单。...在绘制一个MVP并且考虑数据库的时候，我想要某些易于分享的东西，并且不想要浪费时间来构建视图。偶然发现的gspread python库使得我能够读写谷歌电子表格。...(发送给客人的邮件数，稍后它会派上用场) 主要数据输入完成后，我使用gspread来遍历列表，并且发送短信给每一个具有与之相关联的手机号码的客人：Sheets.py import json import...接下来，我使用Flask作为我的web服务器，然后设置我的Twilio消息请求URL指向/messages url，并创建简单的if语句来解析回复 (yes, no)：hello_guest.py @app.route
我一直在探索深度学习的一个用例是使用Python训练Keras模型，然后使用Java产生模型。...这对于需要直接在客户端进行深度学习的情况很有用，例如应用模型的Android设备，或者你希望利用使用Java编写的现有生产系统。使用keras的DL4J介绍可以访问下方链接。...在本文中，我将展示如何在Java中构建批量和实时预测。 Java安装程序 要使用Java部署Keras模型，我们将使用Deeplearing4j库。...它提供了Java深度学习的功能，可以加载和利用Keras训练的模型。我们还将使用Dataflow进行批预测，使用Jetty进行实时预测。...我将展示如何使用Google的DataFlow将预测应用于使用完全托管管道的海量数据集。
基本图像处理（利用 python 实现） 图像处理库有很多，但 OpenCV（开源计算机视觉库，open computer vision）凭借其广泛的支持且可用于 C++、java 和 python 的优点而成为主流...运用这些知识我就能开发出肺癌探测所需的深度学习算法。 第三部分 在最后一部分中，我们将透过卷积神经网络讨论一些深度学习的基础知识。...在之后的文章中，我们将讨论处理中 DICOM 和 NIFTI 在医学成像格式中的不同，进一步扩大我们的学习范围并对如何对 2 维肺分割分析使用深度学习进行讨论。然后转到 3 维肺分割。...我们同样会讨论如何在深度学习之前进行医学图像分析以及我们现在可以如何做。...我强烈推荐观看 Fast.ai 的 MOOC 以了解更多的细节，学习下一步和深度学习的前沿研究。
知道 Java 程序如何运行在计算机上之后，我们再来讲一讲平时学的一些 Java 基础知识，它们到底有什么用？...除此之外，Java 还有一些比较特别的概念，比如面向对象的特性，其中有类、接口等概念。为什么 Java 要引入这些东西呢，其实就是想让使用者更好地进行设计、抽象和编程。...我是如何学Java的？ 教练，我想学Java！ 怎么学Java，一个简单的命题，我自己也折腾了好几年，现在虽不能说是Java高手，但也算是小有所成，至少还不至于搞不懂一些基本概念和技术原理。...可能绝大部分人的大学Java课程都是这么学的，只能当成新手入门，算是为小白打开了新世界的大门。...在这方面我自愧不如，只写过一些粗浅的Java文章，除此之外基本没有能写出什么有深度的技术文章，希望在有几年技术积累后，我也能和他们一样写出优质的文章。
前言 在之前的那篇文章中：深度学习图像分割（一）——PASCAL-VOC2012数据集（vocdevkit、Vocbenchmark_release）详细介绍 我们大概了解了VOC2012图像分割数据集的基本格式...，现在我们来讨论一下我们具体需要什么样的数据格式和我们如何去制作自己的数据集。...数据格式 实际我们在使用FCN算法进行深度学习训练过程中，对于图像的分割我们只需要两种数据： 一种是原始图像，就是我们要进行训练的图像： ?...制作自己的数据集 制作数据集有很多工具，matlab上面自带工具但是比较繁琐，这里我们使用wkentaro编写的labelme，这个软件是使用pyqt编写的轻量级软件，github地址：https://...至于软件怎么使用github项目页面上都有详细的介绍，我这也就不多赘述了。
在web上有大量的例子可供开发人员使用机器学习来编写文本，呈现的效果有荒谬的也有令人叹为观止的。 由于自然语言处理(NLP)领域的重大进步，机器能够自己理解上下文和编造故事。 ?...在本文中，我们将使用python和文本生成的概念来构建一个机器学习模型，可以用莎士比亚的风格来写十四行诗。让我们来看看它! 本文的主要内容 1.什么是文本生成? 2.文本生成的不同步骤。...所有独特的字符首先存储在字符中，然后被枚举。这里还必须注意，我使用了字符级别的映射，而不是单词映射。然而，与基于字符的模型相比，基于单词的模型与其他模型相比具有更高的准确性。...所以现在我们要做的是当一个深度学习模型没有产生好的结果时，每个人都会做的事情。建立一个更深层次的架构! 一个更深的模型： 一位机器学习的大牛曾经说过:如果模型做得不好，那就增加层数!...我将用我的模型做同样的事情。让我们再添加一个LSTM层，里面有400个单元，然后是一个参数为0.2的dropout层，看看我们得到了什么。
大家好，今天分享一个通过 Python 自动创建相关图片的教程，而这个相关图片就是《历史上的今天》，那么为啥是历史呢，因为我是一个历史迷，从小就喜欢啃历史书，随着年龄的增长，这份热情还是没有减退~ 好了闲话不都说...，我们直接上干货 数据获取 首先就是数据哪里来，我试过使用网上的一些免费历史查询接口，但是效果都不理想，这些接口不是太不稳定，就是数据不友好。...对于最终生成的图片，使用的是 PyEcharts 制作，核心代码复用了《可以叫我才哥》公众号号主才哥的相关代码，下面我们简单解析下相关代码 首先我们明确图片基础是 Line 类型，没错就是我们平时用的最多的折线图...Line 的属性，这里不得不吐槽下 PyEcharts 官方文档，真的该好好维护下啊~（如果我这里理解的不对，欢迎指出，咱们一起学习~） 也就是说上面的代码生成了一系列数据，这些数据 X 轴都是 10...PyEcharts 的熟练程度了，反正萝卜我是不达标的，这样样式如果是我自己，可能要对照官网调整大半天，哈哈哈 好了，图片制作就介绍到这里 部署 Web 服务 因为有个需求就是每天获取图片，然后转发到微信群
Python易于学习，为程序员和数据科学家们提供了一个更轻松地进入人工智能开发世界的入口。 Python是一个关于程序员需要多少自由的实验。...Python最有可能让你受益的一些特性是：平台独立性和可以用于深度学习和机器学习的广泛框架。...SparkMLlib，类似于Apache Spark的机器学习库，使用算法和实用程序等工具使得机器学习对每个人都可以很轻松。 MXNet，作为Apache的另一个库，用于简化深度学习工作流。...Java 一次编写，到处运行。 Java被认为是世界上最好的编程语言之一，过去20年大伙的使用证明了这一点。...它对Java的支持不像其他完全支持的语言那样功能丰富，但它已经存在，并且正在以很快的速度得到改进。 Deep Java Library 由Amazon构建，使用Java来创建和部署深度学习能力。
Python易于学习，为程序员和数据科学家们提供了一个更轻松地进入人工智能开发世界的入口。 Python是一个关于程序员需要多少自由的实验。...Python最有可能让你受益的一些特性是：平台独立性和可以用于深度学习和机器学习的广泛框架。...Java ? 一次编写，到处运行。 Java被认为是世界上最好的编程语言之一，过去20年大伙的使用证明了这一点。...它对Java的支持不像其他完全支持的语言那样功能丰富，但它已经存在，并且正在以很快的速度得到改进。 Deep Java Library 由Amazon构建，使用Java来创建和部署深度学习能力。...使用R语言制作2019新冠肺炎（Covid-19）交互式地图 ?
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！...用例代码解析 如上测试代码给同学们演示了如何使用 InputStreamReader 类从文件中读取文本数据。...最后，它使用 BufferedReader 对象读取一行文本，然后关闭所有打开的流，这点一定是需要注意的，经常会被忽视。(该程序假定文本文件是 UTF-8 编码。)不关IO流会当如何？ ...针对该问题，我来给大家普及一下，若只使用IO流而不关闭流，会有如何影响，同学们请看：浪费资源：打开的文件句柄或网络连接等资源不会被释放，会一直占用系统资源，导致系统资源的浪费。...☀️建议/推荐你 无论你是计算机专业的学生，还是对编程有兴趣的小伙伴，都建议直接毫无顾忌的学习此专栏「滚雪球学Java」，bug菌郑重承诺，凡是学习此专栏的同学，均能获取到所需的知识和技能，全网最快速入门
负荷 下午，我用 Python 深度学习框架 Keras 训练了一个包含3层神经网络的回归模型，预测波士顿地区房价。...为了能把珍贵的 GPU 运算时间花在刀刃上，我认真地阅读了快速上手教程。 几分钟后，我确信自己学会了使用方法。...如果你希望使用其他深度学习框架或版本，可以参考这个链接。 FloydHub 对我们的命令，是这样回应的： 操作结束？ 对，就这么简单。 你的任务，已在云端运行了。 结果 然后，我就忙自己的事儿去了。...小结 做深度学习任务，不一定非得自己购置设备。主要看具体需求。 假如你不需要全天候运行深度学习代码，只是偶尔才遇到计算开销大的任务，这种云端 GPU ，是更为合适的。...价格和易用程度，与 FloydHub 相较如何？ 如果你对数据科学感兴趣，欢迎阅读我的系列教程。索引贴为《如何高效入门数据科学？》。
实现图的深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和拓扑排序是图论中重要的算法。在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵表示图，并利用递归或栈来实现深度优先搜索算法。...下面将详细介绍如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序算法。 一、图的表示方法 在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来表示图。...下面是使用递归实现的深度优先搜索算法： class Graph { // ......下面使用深度优先搜索实现图的拓扑排序： class Graph { // ......四、完整示例 下面是一个完整的示例，演示了如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序： import java.util.LinkedList; import java.util.Stack; class
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
