让我们设计一个类似Yelp或者大众点评的服务,用户可以搜索附近的地方,比如餐馆、剧院或购物中心等,还可以添加/查看对地方的评论。类似的服务:邻近服务器。
TensorFlow由Google Brain的研究人员创建,是用于机器学习和数据科学的最大的开源数据库之一。它是完整的初学者和经验丰富的数据科学家的端到端平台。TensorFlow库包括工具,预先训练的模型,机器学习指南以及一系列开放数据集。为了帮助找到所需的训练数据,本文将简要介绍一些用于机器学习的最大TensorFlow数据集。将以下列表分为图像,视频,音频和文本数据集。
论文标题:You eat with your eyes first: Optimizing Yelp Image 论文链接:https://arxiv.org/abs/2011.01434 论文单位:斯坦福大学
英语原文《 30 Largest TensorFlow Datasets for Machine Learning 》
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 作者|Jiaxu Luo, Charles Leung, Danli Zeng, Samriddhi Shakya 翻译校对|吴小雯 Francis 姜范波 寒
largest tensorflow datasets for machine learning
learn from https://www.kaggle.com/learn/natural-language-processing
本地网站目录简单地说就是本地网站列表,到目前为止我们学习谷歌商户和雅虎本地商户,但还有另外一类本地网站目录,这对一些企业来说很重要在某种程度上受益。特别是餐饮业务非常重要,因为所有城市都有当地餐厅,这类网站目录经常与当地的报纸和杂志有关。
本文将介绍领域驱动设计(DDD)战术模式中另一个非常重要的概念 - 领域服务。在前面两篇博文中,我们已经学习到了什么是值对象和实体,并且能够比较清晰的定位它们自身的行为。但是在某些时候,你会发现某一些业务行为好像不容易落到单个实体或者值对象身上,并且会为放置这一部分业务逻辑而困惑。此时,你可能需要一个领域服务来完成操作。
李林 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 无论是中国还是美国,很多人在选择餐馆或者酒店的时候,主要依靠网上的点评,比方说大众点评或者Yelp等等。 某种程度上,口碑已经成为不少企业
在深入研究特征工程之前,让我们花点时间看看整个机器学习流水线。这将帮助我们更好地了解应用的大方向。为此,让我们从数据和模型等基本概念入手。
标量、向量、空间 单个数字特征也称为标量。标量的有序列表称为向量。向量位于向量空间中。在绝大多数机器学习应用中, 对模型的输入通常表示为数字向量。向量可以被可视化为空间中的一个点。(有时人们从原点到那一点画一条线和一个箭头。在这本书中,我们将主要使用这一点。例如,假设我们有一个二维向量𝑣=[1,−1]。也就是说,向量包含两个数,在第一方向𝑑1中,向量具有1的值,并且在第二方向𝑑2中,它具有−1的值。我们可以在二维图中绘制𝑣。 📷 在数据世界中, 抽象向量及其特征维度具有实际意义。例如, 它可以代表一个人
在线点评已经成为现代大众消费里的主流行为,我们在外出寻找一家餐馆时,往往会首先去看看吃过的人都如何评价。既然顾客都如此在意点评,饭店老板们就更不用说了。数据侠 John Yap 希望为餐饮老板们设计一个爬虫工具,通过分析用户评价,来让他了解自己的饭店的表现情况,制定相应的运营策略。让我们来看看John Yap 具体是怎么做的吧。
选自blog.insightdatascience 作者:Javed Qadrud-Din 机器之心编译 参与:Edison Ke、刘晓坤 来自 Insight 的 Javed Qadrud-Din 开源了一种通用的实体嵌入算法,相比谷歌的 word2vec 模型能实现更广泛实体(包括名人、商家、用户等)的嵌入、更高的准确率以及少 4 个数量级的数据需求量。 GitHub 链接:https://github.com/javedqadruddin/person2vec Javed Qadrud-Din 先前曾
在过去的两年里,一直在广泛使用Python,过程中寻找到令人惊叹的库,明显提高效率,增强在数据工程和商业智能项目中的表现。
[深度数据]·深度学习数据集大全 数据来自 skymind.ai 整理 最近新增数据集 开源生物识别数据:http://openbiometrics.org/ Google Audioset:扩展了 632 个音频分类样本,并从 YouTube 视频中提取了 2,084,320 个人类标记的 10 秒声音片段。 地址:https://research.google.com/audioset/ Uber 2B trip data:首次展示 2 百万公里的出行数据。 地址:https://moveme
感谢各位读者的陪伴! 您的每一次阅读、分享、留言都是对我们的鼓励和支持。 虽然过年,我们也会为您持续分享,2015的大数据文摘内容将更加丰富、有料、有趣,值得期待!同时,我们也希望有能力、愿分享的你加入文摘,和我们一起创造价值。 今日为您奉上饮食篇,祝大家吃好喝好身体好,新的一年事事顺心。 📷 摘自:微信公众号,TONY爱纽约 纽约长大的中国台湾人TONY,在中国创立了鹿港餐饮。纽约的生活带给他无数惊喜。TONY和他的朋友在这里,和你分享生活的乐趣,介绍最潮流的资讯,聊聊人
近期,skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集。内容包括生物识别、自然图像以及深度学习图像等数据集,现机器之心将其整理如下: 最近新增数据集 开源生物识别数据:http://openbiometrics.org/ Google Audioset:扩展了 632 个音频分类样本,并从 YouTube 视频中提取了 2,084,320 个人类标记的 10 秒声音片段。 地址:https://research.google.com/audioset/ Uber 2B trip data:首次展示 2
选自Medium 作者:Bharath Raj 机器之心编译 参与:高璇、王淑婷 近期,skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集。内容包括生物识别、自然图像以及深度学习图像等数据集,现机器之心将其整理如下:(内附链接哦~) 最近新增数据集 开源生物识别数据:http://openbiometrics.org/ Google Audioset:扩展了 632 个音频分类样本,并从 YouTube 视频中提取了 2,084,320 个人类标记的 10 秒声音片段。 地址:https://resea
今年的Pwn2Own大赛后,VMware近期针对其ESXi、Wordstation和Fusion部分产品发布更新,修复在黑客大赛中揭露的一些高危漏洞。事实上在大赛开始之前VMware就紧急修复了一个编号为CVE-2017-4901的虚拟机逃逸漏洞。 而近日,有人在GitHub<点击阅读原文查看链接>上公布了一个VMWare虚拟机逃逸利用工具,工具正是这个CVE-2017-4901,它能够攻击12.5.5版本之前的VMware WorkStation,目标主机为Windows 10 x64。漏洞利用工具所
作者:张天雷 来源:InfoQ 摘自:http://www.infoq.com/cn/news/2015/11/Yelp-photo 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。跟Yelp第一次在基于内容的照片多样化方面所做的尝试一样,由系统生成的数据正在增强Yelp近期推出的封面照片多样化、标签式照片浏览等服务。 构建一个照片分类器 对于理解照片中的模棱两可
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。跟Yelp第一次在基于内容的照片多样化方面所做的尝试一样,由系统生成的数据正在增强Yelp近期推出的封面照片多样化、标签式照片浏览等服务。 构建一个照片分类器 对于理解照片中的模棱两可的目标,其实有许多不同的方式。一开始,为了帮助简化Yelp的问题,Yelp只专注于将照片分类为几个预定义的类。之后,Yelp又只专注于
陈桦 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Facebook已收购人工智能助手创业公司Ozlo,协助开发“Messenger内基于人工智能和机器学习有吸引力的体验”。Facebook发言人
Yelp Reviews是Yelp为了学习目的而发布的一个开源数据集。它包含了由数百万用户评论,商业属性和来自多个大都市地区的超过20万张照片。这是一个常用的全球NLP挑战数据集,包含5,200,000条评论,174,000条商业属性。 数据集下载地址为:
上周的癌症样本全转录组数据的融合基因鉴定中我们拿到数据进行一系列比对过滤后使用star完成了基因组比对,并通过设置参数拿到了Chimeric.out.junction文件以便star-fusion进行融合基因的鉴定
美国国防部(DoD)于2016年11月21日首次与HackerOne合作,开展了“Hack the Pentagon”的漏洞众测项目,这将允许安全研究人员通过背景审查在HackerOne平台发现并提交美国军方网站漏洞。当该项目一开始,我就迫不及待地想报名参加,一方面是帮助DoD方面做些工作,另外也想借此机会提高自己的安全技能。本文目的在于,探讨一些类似漏洞众测项目中容易被采用的各种独特和通用型漏洞,同时也分享我参与该项目的一点经验。目前,我在该项目排行榜中处于第8位,之后,我会陆续通过适当的总结描述方式
Untappd是一款啤酒评级应用,目前已拥有超过800万的用户,其中大部分都是欧洲和北美地区的用户。最近根据研究人员的发现,Untappd所提供的功能将允许他们获取全球军事情报人员的敏感信息以及地理位置。是的,你没看错,一款啤酒评级应用竟然可以用来追踪军事人员的位置历史。对于军事情报人员来说,无论是喝啤酒还是使用社交网络,这些其实都不具备多少新闻价值。但是U
Django自带的后台管理是Django明显特色之一,可以让我们快速便捷管理数据。后台管理可以在各个app的admin.py文件中进行控制。
探花功能是将推荐的好友随机的通过卡片的形式展现出来,用户可以选择左滑、右滑操作,左滑:“不喜欢”,右滑:“喜欢”。
今天给大家介绍一个github仓库,收集了非常多的推荐系统的数据集,非常的全面,非常的实用,做推荐系统相关的同学可以收藏一下。
算法统治世界。 好吧,最起码算法统治互联网。但是鉴于互联网即将统治世界,所以这句话也没错。算法决定了你用 Google 搜索的结果,算法决定了新浪微博侧栏向你展示的话题,算法决定了 Netflix 向你推荐的电影,算法决定了你 QQ 对话窗弹出的横幅广告。技术巨头花费了大量时间来研究新算法以及调整旧算法。但是有些现成的算法却罕有人知晓—那些学院的计算机科学研究人员花费数年开发的算法,哪怕对工程师们非常有用,在学术圈以外却很少有人能看到。 在微软帮助开发 Excel、Power Pivot 等工具的数据分
Django数据库抽象API描述了使用Django查询来添加、删除、查询和修改单个对象的方法。然而,有时需要根据一组对象聚合您想要获得的值。本主题指南介绍如何使用Django查询生成和返回聚合值。
随着社交网络的快速发展,人们在平台上的表达方式变得越来越丰富,如通过图文和视频表达自己的情绪和观点。如何分析多模态数据(本文指声音,图像和文字,不涉及传感器数据)中的情感,是当前情感分析领域面临的机遇和挑战。
Kaggle:一个数据科学竞赛网站,其中包含大量外部贡献的有趣数据集。你可以在它长长的列表中(https://www.kaggle.com/datasets)找到各种小众数据集,从拉面的评分、篮球数据,到西雅图的宠物牌照。
learn from https://learn.deeplearning.ai/langchain
“聚数据”平台整理了网上开放的免费科研数据集,以下是分类列表以及下载地址,供高校和科研机构免费下载和使用。
随着移动互联网的发展,用户使用习惯日趋碎片化,如何让用户在有限的访问时间里找到想要的产品,成为了搜索/推荐系统演进的重要职责。作为外卖领域的独角兽, 饿了么拥有百万级的日活跃用户,如何利用数据挖掘/机器学习的方法挖掘潜在用户、增加用户粘性,已成为迫切需要解决的问题。 个性化推荐系统通过研究用户的兴趣偏好,进行个性化计算,发现用户的兴趣点,从而引导用户发现自己的信息需求。一个好的推荐系统不仅能为用户提供个性化的服务,还能和用户之间建立密切关系,让用户对推荐产生依赖。 本次分享介绍饿 了么如何从0到1构建一个可
本文由携程技术中心投递,ID:ctriptech。作者:饿了么数据运营部资深算法工程师陈一村,在携程个性化推荐与人工智能Meetup上的分享。 陈一村2016年加入饿了么,现从事大数据挖掘和算法相关工作,包括推荐系统、用户画像等。 随着移动互联网的发展,用户使用习惯日趋碎片化,如何让用户在有限的访问时间里找到想要的产品,成为了搜索/推荐系统演进的重要职责。作为外卖领域的独角兽, 饿了么拥有百万级的日活跃用户,如何利用数据挖掘/机器学习的方法挖掘潜在用户、增加用户粘性,已成为迫切需要解决的问题。 个性化推荐系
在机器学习中,寻找数据集也是非常重要的一步。质量高或者相关性高的数据集对模型的训练是非常有帮助的。
本文来自陈一村在携程个性化推荐与人工智能Meetup上的分享。 陈一村 ,饿了么数据运营部资深算法工程师。2016年加入饿了么,现从事大数据挖掘和算法相关工作,包括推荐系统、用户画像等。 *视频时长约43分钟,请在wifi环境下观看* 随着移动互联网的发展,用户使用习惯日趋碎片化,如何让用户在有限的访问时间里找到想要的产品,成为了搜索/推荐系统演进的重要职责。作为外卖领域的独角兽, 饿了么拥有百万级的日活跃用户,如何利用数据挖掘/机器学习的方法挖掘潜在用户、增加用户粘性,已成为迫切需要解决的问题。 个性
来源:机器学习算法那些事本文约3000字,建议阅读6分钟本文整理一张50个醉驾机器学习公共数据集的榜单。 外国自媒体mlmemoirs根据github、福布斯、CMU官网等信息,整理了一张50个最佳机器学习公共数据集的榜单,为大家分享一下~ 提前说下须知: 一、寻找数据集的意义 根据CMU的说法,寻找一个好用的数据集需要注意一下几点: 数据集不混乱,否则要花费大量时间来清理数据。 数据集不应包含太多行或列,否则会难以使用。 数据越干净越好,清理大型数据集可能非常耗时。 应该预设一个有趣的问题,而这个问题又
在 Kotlin 中使用 Android 的 Java API 时,您会迅速意识到这样的做法失去了 Kotlin 语言简单有趣的特点。与其您亲自去编写这些 API 的 wrapper 和扩展函数,不如了解一下 Jetpack KTX 库。目前为止,已有超过 20 个库拥有对应的 KTX 版本,这些 KTX 库实现了常用的 Java 版本 API 的功能,包括 Android 平台 API、ViewModels、SQLite,甚至还有 Play Core。本文会介绍目前可用的 KTX API 并深入其中去分析它们是如何实现的。
Yelp是美国著名商户点评网站,创立于2004年,囊括各地餐馆、购物中心、酒店、旅游等领域的商户,用户可以在Yelp网站中给商户打分,提交评论,交流购物体验等。
本项目会手把手带着你使用机器学习算法,对伯克利附近的餐馆根据用户的评价进行聚类,并在网页当中展示。
Redis 作为一个流行的key-value 内存数据存储,由于性能高、数据类型丰富、API 功能强大c助希望在业务场景中交付低延迟服务的用户。
https://developers.google.com/places/web-service/search#PlaceSearchResults
李林 假装发自 威尼斯 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 又一次!中国团队拿下一项AI赛事的多个大奖! 8天的计算机视觉顶会ICCV 2017在威尼斯悄然落幕,期间中国团队在物体检测、人体关键点检测等竞争激烈的比赛中击败了谷歌、微软、Facebook等国际巨头AI实验室。 ICCV 2017 “Joint COCO and Places Recognition Challenge” Workshop中,一共公布了7项竞赛的结果。 中国AI创业公司旷视科技(Face++)在MS COCO物体检测、人体关
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