，且与 Jupyter Notebook 兼容。...GitHub链接：https://github.com/waleedka/hiddenlayer HiddenLayer 非常简单，易于扩展，且与 Jupyter Notebook 完美兼容。...Hackable HiddenLayer 是一个小型库。它覆盖基础元素，但你可能需要为自己的用例进行扩展。...展示了如何在 PyTorch 中追踪和可视化训练度量。...Python3、Numpy、Matplotlib 和 Jupyter Notebook。 b. 用 TensorFlow 或 PyTorch。 c.
本文2772字，预计阅读需16分钟； 比较干，欢迎收藏与实践 最近遇到一个问题： 如何合并多个Jupyter Notebook的笔记为一个笔记文件？...ipynb文件打开效果 1, 基础结构 Jupyter Notebook的文件是通过json格式存储和组织其中的数据的。...wf.write(k+'\n') # ipynb 2 mdmd_str='' #两种模式：直接装到一个字符串里或装到列表里，一行是一个字符串for c in ja['cells']: if c['...直接导出py与代码导出对比 因为有时候我们在Github上看ipynb格式的资料时，可能会加载不出来渲染的效果，这时候懂得了上面的Jupyter Notebook的文件组织结构后，我们可以从原始数据大致确定看的...5, 总结 总结这篇文章的内容： Jupyter Notebook有良好的文档图表整合能力和扩展性，已有大量的北美CS课程使用Jupyter Notebook作为编程环境； .ipynb文件是以json
>>> 人工智能改变中国，我们还要跨越这三座大山 | 献礼 70 周年 用于机器学习的软件库往往对研究成功至关重要，因此软件库的更新速率必须能够跟上机器学习研究发展的脚步。...右图：将 Frechet Inception Distance 和 Inception Score 用作训练时间的函数 图像扩展 业内对图像修复（即以周围环境为基础填充图像的缺失部分）的研究已经非常充分...，但对与之相关的图像扩展领域却研究甚少。...与以往方法相比，该算法在扩展图像时降低了失真现象的出现。...与 DeepFill 和 PConv 这两种最先进的图像修复方法相比，此方法生成的对象形状更优（第一/第二行），纹理质量也很出色（第二/第三行）。输入图像已扩展至遮挡区域（左列灰色部分所示）。
在jupyter notebook中，因为其解析文件的方式是基于json的，所以其默认保存的文件格式不是.py而是.ipynb。...因为.ipynb可以import .py的module，所以其中一个解决方法是将已经写好的.ipynb格式的module转换成.py文件。...那在jupyter notebook中调用同，怎么在.ipynb.py中调用.py文件呢？ 举个栗子： 在同一个目录下，有call_hello.ipynb和hello.py两个文件： ?...import * hello() 输出: say hello 但是修改.py文件中的代码后，必须在ipynb中reload模块，才会生效。...以上这篇解决Jupyter notebook中.py与.ipynb文件的import问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
问题涉及热衷的域名或想要解决的问题是自己的，可以成为第一个客户。 有一个平台，数据产品可以覆盖大量的受众，并提供收集反馈和改进的机制。 可以用最少的费用和时间来创建它，希望使用熟悉的语言和工具。...Apps和GitHub Marketplace GitHub平台允许构建可执行许多操作的应用程序，例如与问题交互，创建存储库或修复拉取请求中的代码。...虽然GitHub上的官方文档展示了如何使用Ruby客户端，但还有许多其他语言的第三方客户端包括Python。本教程将使用Github3.py库。...作为应用程序与GitHub API连接的最令人困惑是身份验证。有关以下说明，请使用curl命令，而不是文档中的ruby示例。 首先必须通过签署JSON Web令牌（JWT）来作为应用程序进行身份验证。...因此最终在Github3.py库中编写了一个名为mlapp的瘦包装器，以帮助与问题进行交互，这里定义了问题。 以下是可用于创建问题，发表评论和应用标签的代码。代码也可在此笔记本中使用。
撰写博客是任何一个有想法的programmer或数据科学家在日常基础之上非常重要的一件事情。 不幸的是，写博客一个不可忽视的障碍便是首先如何搭建一个博客。...在本文，我们将会涉及到如何使用Python创建博客，如何使用Jupyter notebook写博客和如何使用GitHub Pages部署博客。...(译者：这里是译者搭建的pelican博客, 与原文稍有不同，部署在github的project下) 如果你还没有安装python, 那么在开始之前你需要进行一个准备工作的安装。...比如pelicanconf.py和publishconf.py，下面是应当出现的几个文件： jupyter-blog ├── Makefile ├── content ├── develop_server.sh...这里是一个示例。 将notebook文件复制到content文件夹。 创建一个跟notebook同名的一个文件，不过扩展名为`.ipynb-meta'。 这里是一个示例。
analysis_FINAL.ipynb analysis_FINAL_2.ipynb 用Jupyter很适合探索和快速构建原型，这当然不是为了可重用性或生产而设计的。...2—代码模块化 当你开始构建某些代码，并且希望这些代码可以在同一个项目或其他项目中重用时，你必须把代码组织成函数和模块，这有助于更好地维护和重用。...当我们在与朋友或同事合作时，它能带来便利，并强迫我们改变过去不好的习惯。 无论是在数据科学还是在软件开发中，使用版本控制系统都有很多好处。...完成了他们的工作，但那样的日子已经一去不复返了，那些报告和jupyter的notebook文件与公司的系统和基础设施没有任何联系。...如今，数据科学家开始生产可测试和可运行的代码，这些代码与IT系统无缝集成。因此，我们必须遵循软件工程最佳实践。 我希望本文能让你大致了解这些最佳实践是什么。
demo.ipynb 是最简单的开始。它展示了一个使用在MS-COCO上预先训练的模型分割自己图像中目标的例子。它包括对任意图像进行目标检测和实例分割的代码。...train_shapes.ipynb 演示如何在自己的数据集上训练Mask R-CNN。这个文件介绍了一个玩具数据集（Shapes）来演示新数据集的训练。...查看samples/shapes/train_shapes.ipynb, samples/coco/coco.py, samples/balloon/balloon.py, 和samples/nucleus...为了验证这种方法，我们将计算出的边界框与COCO数据集提供的边界框进行了比较。我们发现约2%的边界框相差1px或更多，约0.05%的边界框相差5px或更多，只有0.01%的边界框相差10px或更多。...你必须在你的路径中有Visual C++ 2015编译工具。 使用这个模型的工程 如果您将此模型扩展到其他数据集或构建使用它的项目，我们将很高兴收到您的来信。
之前，贴主分享了一个python脚本，它可以用来在Jetson TX2上捕捉和显示来自相机(IP、USB或板载)的实时视频。...在这里，贴主继续扩展了这个脚本，并展示了如何在捕获的相机映像上运行Caffe图像分类(推断)，这些都是在python代码中完成的。...1 准备工作 1.参考前面的帖子：如何利用Python在Jetson TX2上抓取和显示摄像头影像 ，确认tegra-cam.py 在你的Jetson TX2上运行是OK的。...为了使用defaultbvlc_reference_caffenet模型运行脚本，您必须下载预先训练的权重和标签: $ cd /home/nvidia/caffe$ ....更具体地说，我用“Caltech 101”数据集训练了一个AlexNet，正如在NVIDIA QuikLabs课程中提到的那样:图像分类与数字。
显而易见，我们必须给自己拍很多张照片，每个类别中要有200张以上。这将非常忙碌，并且为了概括起见，我们还需要不同大小，背景和光照条件不同的人的图像。这可能会花费很多时间。...Bbox（边界框）是用于指代感兴趣区域（矩形/框内）的术语。 我们跟踪人脸，并且虚拟开关框相对于人脸移动。因此，为了在游戏中移动而使用的逻辑是： 当我们前进一定的门槛时，玩家也将开始前进，反之亦然。...Setup.ipynb-> 在此笔记本中，我们将定义人类玩家开始的初始位置。因此，将通过跟踪算法从该位置跟踪他。首先，设置相机并将其放置在固定位置。...如果按下任何开关（返回True），则在游戏中按下与该开关相对应的动作。 动作：此类用于将Switch与游戏中相应的动作键（打孔，向左移动）映射。...由于它是通过计算噪声来工作的，因此低图像质量或低光照可能会导致某些异常。 您可以使用背景减法器的history参数，并根据需要更改开关的阈值。
要在MS COCO上进行训练或测试，还需要： pycocotools（下面的安装说明） MS COCO数据集 下载5K 迷你 和35K 验证 - 减去迷你的 子集。...培训和评估代码在samples/coco/coco.py。...见例子samples/shapes/train_shapes.ipynb，samples/coco/coco.py，samples/balloon/balloon.py，和samples/nucleus...为了验证这种方法，我们将计算出的边界框与COCO数据集提供的边界框进行了比较。我们发现~2％的边界框相差1px或更多，~0.05％相差5px或更多，仅0.01％相差10px或更多。...这可能与Caffe和TensorFlow如何计算梯度（总和与批次和GPU之间的平均值之间的差异）有关。或者，也许官方模型使用渐变剪辑来避免这个问题。我们使用渐变剪辑，但不要过于激进。
： 要在MS COCO上进行训练或测试，还需要： pycocotools（下面的安装说明） MS COCO数据集 下载5K迷你和35K 验证 - 减去迷你的子集。...例如，COCO 数据集具有与 ID70 和 72 相关联的类，但没有与 71 相关联的类。...培训和评估代码在samples/coco/coco.py。...见例子samples/shapes/train_shapes.ipynb，samples/coco/coco.py，samples/balloon/balloon.py，和samples/nucleus...这可能与 Caffe 和 TensorFlow 如何计算梯度（总和与批次和 GPU 之间的平均值之间的差异）有关。或者，也许官方模型使用渐变剪辑来避免这个问题。我们使用渐变剪辑，但不要过于激进。
显而易见，我们必须给自己拍很多张照片，每个类别中要有200张以上。这将非常忙碌，并且为了概括起见，我们还需要不同大小，背景和光照条件不同的人的图像。这可能会花费很多时间。...Bbox（边界框）是用于指代感兴趣区域（矩形/框内）的术语。 我们跟踪人脸，并且虚拟开关框相对于人脸移动。因此，为了在游戏中移动而使用的逻辑是： 当我们前进一定的门槛时，玩家也将开始前进，反之亦然。...Setup.ipynb 在此笔记本中，我们将定义人类玩家开始的初始位置。因此，将通过跟踪算法从该位置跟踪他。首先，设置相机并将其放置在固定位置。...要保存以供以后使用，请复制打印的输出并将其粘贴到Switch.py上。 请注意，开关0将映射到操作键0。因此，将操作映射到类Action中的键。...如果按下任何开关（返回True），则在游戏中按下与该开关相对应的动作。 动作：此类用于将Switch与游戏中相应的动作键（打孔，向左移动）映射。
过去开发者想要运行调试.ipynb文件，几乎只能使用网页。 虽然后来PyCharm也加入了对它的支持，但是PyCharm远不及VS Code轻量和简洁。...安装配置 在VS Code中使用Jupyter笔记本非常方便，只需安装扩展商店中的官方Python扩展包即可。前提是你的系统原来也安装了Jupyer Notebook。 ?...另外在使用Jupyter笔记本前，必须在VS Code中激活Anaconda环境。...后面两种模式该如何切换？从编辑模式切换到命令模式，按ESC键；从命令模式切换到编辑模式，按Enter键。 但是Jupyter笔记本通常不会只有一个单元格。...点击后，将导出一个.py文件。保存.py文件后，原来的单元格上方会出现“Debug cell”字样，点击即可。 VS Code调试工具可以单步执行代码、设置断点、检查状态并分析问题。
在 doomrnn 目录中，在由 M 生成的环境中运行 python doomrnn.py 你可以按左、下或右在这个环境中玩游戏。...V 和 M 训练完毕后，你将得到 3 个新的 json 文件，现在必须将 vae.json，initial_z.json 和 rnn.json 复制到 tf_modelssub 目录并覆盖以前的文件。...由于 CarRacing-v0 的环境是使用 OpenGL 构建的，因此即使在 gym 环境的无渲染模式下，它也依赖于图形输出，因此在 CloudVM box 中，必须用 headless X 服务器来包装命令...除此之外，收集数据和训练 V 和 M 模型的过程与 VizDoom 相同。...请注意，在训练 VAE 和 MDN-RNN 模型后，必须分别将 vae.json，initial_z.json 和 rnn.json 复制到 vae，initial_z 和 rnn 目录（而不是像 DoomRNN
场景 在本教程中，我们将说明如何使用RAPIDS来应对Kaggle的房屋信用违约风险。房屋信贷违约风险问题是关于预测客户拖欠贷款的机会，这是常见的金融服务行业问题集。...Parquet还存储类型元数据，这使得稍后回读和处理文件稍微容易些。 运行`convert_data.py`脚本。...打开`A_First_Model.ipynb` 在本笔记本的开头，您可以选择要加载的库集。 RAPIDS集或Pandas集。只需运行这些单元格之一。 该笔记本仅加载训练和测试数据集。...打开Comparing_Frameworks.ipynb文件以查看cuDF和熊猫的比较。...在此阶段值得注意的是，RAPIDS cuDF只能利用一个GPU。如果我们希望扩展到单个GPU之外，则需要利用`dask_cudf`。 建模 对于高级建模部分，我们将再次利用xgboost作为主要方法。
4 混淆矩阵（百分比） ⬇️ 图 10 CAM去识别不同年代模型的关注点 左侧小图是将CAM 叠加在原始图像上。...图像的红色区域主要覆盖一楼和二楼之间的窗户或门。右侧小图：根据 CAM 裁剪的图像显示了窗户的演变。早期的窗户通常框架较宽，装饰较多，而且较窄。...├── 4.1.1-建筑年代的模型选择和训练.ipynb │ │ ├── 4.1.2-对训练集进行预测并保存结果.ipynb │ │ ├── 4.1.3-建筑年代模型评价.ipynb │...├── TS.py │ │ ├── engine.py │ │ └── train.py ├── 4.2-对建筑风格进行深度学习训练和预测 │ ├── notebook │ │...├── 4.2.2-建筑风格模型评价.ipynb ├── 5-ArcgisPro工程 │ ├── 1.使用ArcPy简化和拆分建筑.py │ ├── 2.使用ArcPy寻找街景点.py ├──
训练 下一步是执行训练。首先，为模型提供一个独特的名称。其次，应该配置一些完全连接的层和这些层中的单元数。可以在src/common/consts.py模块中配置。...而输入层有2048个单元，与初始模型最后一层的单元数相同。 用src/training/train.py训练，学习率、epochs的数量和小批量的大小可以在该脚本中配置。...lhasa 0.319596 tibetan_terrier 0.005996 japanese_spaniel 0.001398 pekinese 0.000928 如果你想知道推理是如何工作的.../blob/ master/Confusion.ipynb 正如所看到的，“丝质小猎犬”和“约克郡犬”误分类的概率上是最高的，如果我们研究一下这两种狗的样子，就会觉得很有道理。...如果你认为自己是一个爱狗的人，你可以继续问问你的模型下图中的狗是什么品种:)在我的情况下，我得到了以下答案: 迷你品犬 结论 正如我们所看到的那样，即使没有足够的训练图像和/或计算资源，如果你可以使用预训练的深层神经网络和现代机器学习库
Jupyter具有非常强的可扩展性，支持很多编程语言，并且易于部署到你的个人电脑和几乎所有的服务器上 -- 你只需要使用ssh或http接入即可。最重要的是，它完全免费。...比如，下面的例子是如何安装 R kernel. 快捷选择：使用anaconda安装 R kernel 如果你使用 anaconda 安装你的环境，这会相当简单。...Multicursor support Jupyter 支持多光标操作，与 Sublime Text 类似。按住 Alt 进行点击和拖拽鼠标即可。 ? 23....译者：使用conda安装是最方便的，更多安装与使用信息可以看Jupyter-contrib extensions....你可以通过 conda 安装 RISE: conda install -c damianavila82 rise 或通过 pip: pip install RISE 然后执行下面的代码安装并启用扩展：
有许多数据科学和编程类博客帮助他们的作者找到工作，或者认识了重要人物。定期写博客是有抱负的程序员和数据科学家最应该做的事情之一。 不幸的是，写博客的一大障碍就是先搭建一个博客网站。...在这篇文章中，我们将学习如何用 Python 创建一个博客网站，怎么用 Jupyter Notebook 写文章和如何通过 GitHub Pages 部署博客。...│ publishconf.py 为了激活插件，我们需要修改 pelicanconf.py 文件，在最下边添加几行代码: MARKUP = ('md', 'ipynb') PLUGIN_PATH...创建一个和 notebook 同名的文件，但是扩展名是 .ipynb-meta。这里有一个例子。...下边是 jupyter-blog 文件夹现在的样子： jupyter-blog │ output │ content │ first-post.ipynb │ first-post.ipynb-meta
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