园子里介绍Accord.NET的文章不少,但是具体讲如何使用的反而不多,可能跟.NET在机器学习领域应用不多有关。诚然,如果做项目的话,可能用Python更好一些,但是如果把了解Accord.NET作为进入机器学习领域的一个接入点,对于.NET开发者来说可能更合适,并且Accord.NET还在不断的更新,源代码的注释和测试都很详细,配合自身的Samples,做一些简单的应用开发,还是很快的。所以权当作学习笔记,来入门使用Accord.NET。
Accord.NET Framework是在AForge.NET基础上封装和进一步开发来的。功能也很强大,因为AForge.NET更注重与一些底层和广度,而Accord.NET Framework更注重与机器学习这个专业,在其基础上提供了更多统计分析和处理函数,包括图像处理和计算机视觉算法,所以侧重点不同,但都非常有用。 官方网站:http://accord-framework.net/
AI 研习社按,当地时间 5 月 7 日,微软 Build 大会在美国西雅图召开,会上微软针对开发者发布了一系列新产品。详细信息参见 Build 大会中的 AI:微软 AI 云服务全线更新。在这一系列产品发布的同时,AI 研习社注意到,微软同时宣布开源机器学习框架——ML.NET。利用 ML.NET,开发人员可以直接上手已有的模型,无需具备开发或调节机器学习模型的专业知识。
近年来,由于AI领域的迅猛发展,AI这一词汇已经成为一个流行语。AI曾被称为是一个书呆子和天才的领域,但由于各种库和框架的发展,使更多的人开始了他们的AI之旅。 不知道自己应该选哪个AI框架和库?看看
人工智能已经存在了很长时间。然而,由于该领域的巨大改进,近年来它已成为流行语。人工智能曾经被称为总体书呆子和天才的领域,但由于各种图书馆和框架的发展,它已成为一个更友好的IT领域,并有很多人进入它。
随着 AI 技术快速发展,各种理论与实践层出不穷,它正在迅速改变我们生活中几乎每一个领域,从我们如何交流到用于交通的手段。作为开发者或者学习者,在开始构建机器学习应用程序之前,从众多开源项目中选择一项应该是一个艰巨的任务,日前,有网友在博客总结了 8 种最好的开源 AI 技术,为机器学习开发者指明道路。
事实上,人工智能技术正日益使我们的生活更简单。如果我们想一下,现在每个部件或组件都附有某种机器学习工具,基本上不需要人的干预即可使用。
2021年11月 微软开源一款简单的、多语言的、大规模并行的机器学习库 SynapseML(以前称为 MMLSpark),以帮助开发人员简化机器学习管道的创建。具体参见[1]微软深度学习库 SynapseML:可直接在系统中嵌入 45 种不同机器学习服务、支持 100 多种语言文本翻译。
机器学习是一项令人惊叹的技术。如果掌握了正确的使用方法,机器学习技术将势不可当。建造一个在很大程度上表现得像人类的机器,将是多么吸引人。精通机器学习工具有利于处理数据、训练模型、发现新方法并创建自己的算法。
本文介绍了如何通过机器学习和图像处理技术实现浏览器性能测试录像的分帧自动识别和分类,从而提高测试效率。首先介绍了项目背景,然后阐述了老方案存在的问题,接着介绍了技术实现和整体流程。最后通过对比使用机器学习处理录像分帧前后的效率提升,展示了该方法的优点。
ML.NET一种跨平台的开源机器学习框架。ML.NET将让广大.NET开发人员可以开发自己的模型,并且将自定义的机器学习融入到其应用程序中,无需之前拥有开发或调整机器学习模型方面的专业知识。能够支持诸多机器学习任务,比如说分类(比如文本分类和情绪分析)以及回归(比如趋势预测和价格预测),使用模型用于预测,还包括该框架的核心组件,比如学习算法、转换和核心的机器学习数据结构。
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备,成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习,已然是各大项目最偏爱的语言。 其实除了 Python ,也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在此,列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目,比如C、C++、Go、Java、Javascript、PHP、Ruby、Objective C、Swift、Scala等等,看看人工智能的语言适配性吧~~~ ➤ 1、C Darknet —— 神经网络框架 https://g
这里就用到微软的ML.NET推理引擎,ML.NET 由微软研究院研发,在过去的十年里发展成为一个重要的框架,它在微软的许多产品团队中都有使用,比如 Windows、必应、Azure 等等。
1. ACT-R:ACT-R由卡内基·梅隆大学开发,它既是人类认知理论的名称,又是基于该理论的软件的名称。该软件基于Lisp,提供详细的说明文档。 链接:http://act-r.psy.cmu.edu/software/ 2. Caffe:Caffe最初由加州大学伯克利分校的一名博士生创建,已成为一种大受欢迎的深度学习框架。它赖以成名的方面包括富有表现力的架构、可扩展代码和速度。 链接:http://caffe.berkeleyvision.org/ 3. CaffeOnSpark:该项目最初在雅虎开发
在本章中我们将展示两个独立的例子,一个用于人脸检测,另一个用于动态检测,以及如何快速地将这些功能添加到应用程序中。
随着近几年AI的火热,机器学习平台(Machine learning platforms)也开始引领技术潮流。开发人员需要知道怎么样利用这些平台的能力。在ML环境中工作,如果使用正确的工具(如Filestack),可以使开发人员更容易创建一个利用其功能的高效算法。下面列出的机器学习平台和工具(顺序随机),现在可以无缝地将ML的功能集成到日常开发工作中。
机器学习平台不是未来的潮流。它现在正在发生。开发人员需要知道如何以及何时利用他们的力量。使用像Filestack这样的合适工具在ML环境中工作可以使开发人员更容易创建一个能够充分发挥其功能的高效算法。以下机器学习平台和工具 - 无法按特定顺序列出 - 现在可用作将ML的功能无缝集成到日常任务中的资源。
2017年企业界在AI技术上的开支将达到125亿美元,比2016年增长逾59.3%。这股强劲的增长势头可能会一直持续到2020年,到时收入有望达到460亿美元。开源软件的发展为AI的崛起发挥了巨大作用,市面上许多顶级的机器学习、深度学习、神经网络及其他AI软件采用开源许可证。本文从中遴选了50个最著名的开源AI项目: 1. ACT-R:ACT-R由卡内基·梅隆大学开发,它既是人类认知理论的名称,又是基于该理论的软件的名称。该软件基于Lisp,提供详细的说明文档。 链接:http://act-r.psy.
SciSharp 是怎样的一个社区?它是如何构建一个基于 .NET 的机器学习生态?它在做的事情对开发者来说有何意义?本次,AI 科技大本营与 SciSharp 核心团队成员,包括 SciSharp 社区产品运营负责人,原 “微信”技术专利发明人George Zhao、 TensorFlow.NET 发起人和主要贡献者Eric Chen、NumSharp 主要贡献者 Eli Belash、Torch.NET与Numpy.NET的主要贡献者Meinrad Recheis和 ICSharpCore主要贡献者Kerry Jiang聊了聊,更加深入地了解这个 AI 社区及其产品。
在Microsoft Build 2018大会上,.NET项目管理主管Scott Hunter和.NET社区主管Scott Hanselman举行了一场有关.NET未来发展的会谈。会谈指出,未来.NET平台将可以搭建任何类型的应用程序:桌面程序、web程序、云程序、移动应用、游戏应用、物联网应用或是人工智能应用。你可以将自己熟悉的编程语言应用到新的领域中来。 .NET的当前状况 每个月都有接近一百万的新用户在Visual Studio平台使用.NET Framework和.NET Core。由于该软件是开
今天给大侠带来机器学习资料(五),第五篇带来自然语言处理、通用机器学习、数据分析/数据可视化、Python计算机视觉、自然语言处理、通用机器学习的各种库以及各种资料链接推荐,满满的干货,话不多说,上货。
微软在Build 2018大会上推出的一款面向.NET开发人员的开源,跨平台机器学习框架ML.NET。 ML.NET将允许.NET开发人员开发他们自己的模型,并将自定义ML集成到他们的应用程序中,而无需事先掌握开发或调整机器学习模型的专业知识。在采用通用机器学习语言(如R和Python)开发的模型,并将它们集成到用C#等语言编写的企业应用程序中需要付出相当大的努力。ML.NET填平了机器学习专家和软件开发者之间的差距,从而使得机器学习的平民化,即使没有机器学习背景的人们能够建立和运行模型。通过为.NET创建
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。 Python Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库。它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单。很多其他的库是以 Theano 为基础开发的: Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库。Theano 在底层帮助其优化 CPU 和 GPU 运行中的张量操作。 Pylearn2 是一个引用大量如随机梯度(Stochastic Gradient)这
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
当涉及到训练计算机的行为而不需要明确的编程,存在大量的机器学习领域的工具。学术和工业界专业人士使用这些工具来构建从语音识别到MRI扫描中的癌症检测的许多应用。许多这些工具可以在网上免费获得。如果你有兴趣,我已经编译了这些(见本页底部)的排名,以及区分它们中一些重要功能的概述。具体来说,该工具所用的语言、每个工具的主页网站上的描述、对机器学习中特定范式的关注以及学术界和工业界的一些主要用途。
来自:CSDN.NET 链接:http://www.csdn.net/article/2015-09-15/2825714(点击尾部阅读原文前往,文章中相关链接请点击阅读原文查看) 原文:http://www.teglor.com/b/deep-learning-libraries-language-cm569/ 译者简介:赵屹华,计算广告工程师@搜狗,前生物医学工程师,关注推荐算法、机器学习领域。 本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装
就在最近,一个基于 javascript 的可视化库 D3js(treemap 可视化)对 json 文件生成的技术图,给开发者提供了详细的各领域工具清单,内容涵盖了 11 种极具潜力的 AI 工具类型,我们将其整理如下,强烈建议大家收藏~
工欲善其事必先利其器,这也是大部分开发者在日常工作中最重要开发原则。选择与开发内容相匹配的工具,常常会使我们事半功倍。但面对人工智能的多个领域,如:机器学习、深度学习、NLP等等,多样的工具有时也让我们也无从选择。
当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时,存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。这些工具可在网上免费获得。如果您感兴趣,我已经编制了这些的排名(请参阅本页底部)以及一些区分它们的重要功能的概述。其中,从主页网站获取每种工具的描述,关注机器学习中的特定范例以及学术界和工业界的一些显着用途。
主要资源来自TensorFlow中文社区,翻译借助谷歌翻译,仅用于资源分享。 以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库,持续更新中。 C 通用机器学习 推荐人 -一个产品推荐的Ç语言库,利用了协同过滤。 计算机视觉 CCV – C / Cached /核心计算机视觉库,是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat – VLFeat是开源的计算机视觉算法库,有Matlab工具箱。 ---- C ++ 计算机视觉 OpenCV – 最常用的视觉库。有C ++,C,Python以及Java接口),支持Win
作者 | Gunjan 译者 | Sambodhi 策划 | 凌敏 机器学习和编码是相辅相成的。如果没有编码,数据科学家就无法使用机器学习模型。因此,机器学习工程师至少要对一门编程语言有全面的了解。这篇文章深入介绍了适合机器学习的五种编程语言,并帮助您确定哪种语言最适合您。 1.Python Python 是一种流行的面向对象的语言,创建于 1989 年,并于 1991 年发布。Guido van Rossum 作为 Python 的创造者而广为人知。根据一份报告显示,Python 是最受欢迎的三大编程语言
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
本文介绍.net中的机器学习技术实现,不涉及数学方面的内容。它将重点关注在.net中的基本工作流程及其数据处理结构,以及怎么样通过使用开源项目ML.Net 0.2来进行机器学习的实验。
从控制台输入的结果中我们可以看出所有的定时任务都是在同一个线程池用同一个线程来处理的,那么我们如何来并发的处理各定时任务呢,请继续向下看。
版权声明:本文为吴孔云博客原创文章,转载请注明出处并带上链接,谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/51218198
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容,在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上,基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多,然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下, InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目,这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台,推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中,用户不但可以找到LDA等主
ConcurrentHashMap是Java中高性能的线程安全Map实现,通过锁分段技术实现高度并发。用它来替代同步的HashMap可以大大提高性能。
ConcurrentHashMap是JDK1.5提供的线程安全的HashMap,它允许多个线程并发访问哈希表,并发修改map中的数据而不会产生死锁。ConcurrentHashMap适用于高并发的环境下,可以替代synchronized实现的同步HashMap。ConcurrentHashMap的并发度很高,吞吐量也很高。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容,在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上,基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多,然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下, InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目,这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台,推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中,用户不但可以找到LDA等主题
其中FFMPEG生成的视频在播放时时长有问题,AForge 录制的视频颜色有偏差,最终选择了Accord
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/154626.html原文链接:https://javaforall.cn
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件(按编程语言排序)。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB 接口,并支持 Windows, Linux, Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
问:随着数据库的增大,既然索引的作用那么重要,有谁能抛开具体的数据库来解释一下索引的工作原理?
写js的时候需要遍历一个对象的属性,把属性名和属性值都提出来,之前没遇到这种需求,查了一下可以用for in的方式.
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件(按编程语言排序)。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云