考虑到本人前段时间主要是因为毕业论文(设计)的答辩等各种各样的事情忙的没有时间写原创,所以前段时间我一直转载别人的文章,我没有想到公众号居然改版的这么快,居然都有专栏了~!因为我之前注册过一个域名,也已经备案了,准备搭建个人网站;但是因为没什么时间,一直没有搭建,今天我就教大家使用 Django 搭建一个个人网站。
TensorFlow是深度学习框架无可争议的重量级冠军,PyTorch是年轻的新秀。
在前一篇文章中,简单的以为可以将计算总数的部分去掉,但是如果去掉了总数的计算,就没法计算每个文章的热度(就是相似文章的数量),这点客户没法接受。
【磐创AI 导读】:本篇文章介绍了一些深度学习框架,分析了哪种深度学习框架发展最快,希望对大家有所帮助。想要更多电子杂志的机器学习,深度学习资源,大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
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Pascal VOC2012作为基准数据之一,在对象检测、图像分割网络对比实验与模型效果评估中被频频使用,但是如果没有制作过此格式的数据集就会忽略很多细节问题,今天我们一起来从头到尾扒一扒Pascal VOC2012 数据集各种细节问题。
Spring boot + MyBatis 提供 RESTful 风格 SaaS 服务
作者: Adrian Rosebrock 机器之心编译 目标检测技术作为计算机视觉的重要方向,被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外,它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始,进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南,它并没有详细介绍主流的目标检测算法,这些算法读者可参考从 RCNN 到 SSD,这应该是最全的一份目标检测算法盘点
实战是学习一门技术最好的方式,也是深入了解一门技术唯一的方式。因此,NLP专栏计划推出一个实战专栏,让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。
微软Bing团队的研究人员已经开发出一种用于训练机器学习模型的高质量数据生成方法。CVPR会议之前发表的博客文章和论文中,他们描述了一个系统,该系统能够以准确的一致性区分准确标记的数据和标记不准确的数据。
建立知识库并不像单击几个按钮并将其实施到现有网站那么容易。实际上,建立知识库就像建立一个全新的网站,只是它集成到您现有的网站中。它是您网站的一个部分,您的客户每次需要有关您的服务的一些信息或有问题需要解决时都会前往该部分。
上一章节中我们实现了对优酷单页面的爬取,简单进行回顾一下,使用HtmlAgilityPack库,对爬虫的爬取一共分为三步
标题:Smart Fashion: A Review of AI Applications in the Fashion & Apparel Industry
你是否在你的 blog 上写一些系列文章,是不是觉得有写难以管理,那么试试这个插件吧,翻译自:Weblog Tools Collection 的 APAD: Organize Series
聊天机器人知识主要是自然语言处理。包括语言分析和理解、语言生成、机器学习、人机对话、信息检索、信息传输与信息存储、文本分类、自动文摘、数学方法、语言资源、系统评测。
图数据库的一个最常见的问题是如何将数据存入数据库。在上一篇文章中,我展示了如何使用通过Docker设置的Neo4j浏览器UI以几种不同的方式之一实现这一点。
原文链接: Jack-Cui,https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_4_bayes_1.html
WordPress 6.1 正式版已发布,这是 2022 年的最后一个主要版本,带来许多新功能和改进。今天,WordPress大学分享下来自 WPBeginner 的文章,详细介绍WordPress 6.1的新功能。
本文中,作者通过GitHub、Medium文章、arXiv论文和领英等维度评估了不同神经网络框架的最新发展趋势。
最近对推荐中的长尾问题/多样性问题比较感兴趣,最近看了一篇IJCAI-19上录用的的一篇《Sequential and Diverse Recommendation with Long Tail》的文章,介绍了如何在序列推荐中来提升推荐系统的多样性,一起来了解一下。
关于load方法我相信大家应该有所了解。这篇文章主要目的是记录我在看 ObjC源码时对于load方法的一些新的认知,所以在这篇文章里面会粘贴部分关键的 ObjC源码。
本文介绍了一种基于朴素贝叶斯算法的中文文本分类方法,该方法使用TF-IDF向量化器将文本转换为高维特征向量,并通过朴素贝叶斯分类器进行训练和分类。实验结果表明,该方法在分类准确率和效率方面表现良好,适用于处理大规模文本分类任务。
研究和分享Excel知识和技术是自已的一项业余爱好,自已平时主要花的时间还是在工作上,毕竟这是自已的饭碗。说实在的,工作确实很忙,想要上班时“偷”点时间来写Excel文章的机会很小,因此都是晚上或者周末来准备要发表的文章,这样才能实现每日的分享。
wp_list_categories()函数是将分类以链接的形式罗列出来,点击分类的链接,就可以访问该分类页面。我们有时候会在一些页面调用分类链接,这时这个函数就可以用上了。注意: wp_list_categories() 和 list_cats() 以及 wp_list_cats() 的使用类似,但是后面 2 个已经弃用。如果你希望不格式化输出分类,请使用 get_categories()
原文链接: Jack-Cui,https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_5_bayes_2.html
Windows 跳转列表是自 Windows 7 时代就带来的功能,这一功能是跟随 Windows 7 的任务栏而发布的。当时应用程序要想用上这样的功能需要调用 shell 提供的一些 API。
前言:faster-RCNN是区域卷积神经网络(RCNN系列)的第三篇文章,是为了解决select search方法找寻region proposal速度太慢的问题而提出来的,整个faster-RCNN的大致框架依然是沿袭了fast-RCNN的基本能结构,只不过在region proposal的产生上面应用了专门的技术手段——区域推荐网络(region proposal network,即RPN),这是整个faster最难以理解的地方,本文也将以他为重点进行说明。鉴于篇幅较长,本次系列文章将分为3篇来说明:
本文主要对GEE的网页界面式应用程序接口Google Earth Engine Explorer加以详细介绍与地物监督分类这一具体应用。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第一篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用[1](https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
SRG Clean Archives 这个插件能够给你的 WordPress 添加一个存档的页面,列出你的所有文章。 翻译自:Weblog Tools Collection 的 APAD: SRG Clean Archives
TensorFlow是毫无争议的深度学习框架重量级冠军,而PyTorch是年轻的后起之秀,赢的了不少人的青睐。
当你寻找一张几年前某次野餐拍摄的照片时,你肯定不记得相机设置的文件名是“2017-07-0412.37.54.jpg”。
来源商业新知网,原标题:最新TensorFlow能碾压PyTorch?两大深度学习框架最全比拼
本文通过分析代码数据集,总结了一种基于机器学习的新闻分类方法,该方法通过提取文本特征,使用朴素贝叶斯分类器进行分类,并针对数据集不平衡问题,采用过采样和欠采样策略,提升分类效果。同时,针对提取的特征词,采用词袋模型和TF-IDF方法进行特征表示,最终将特征向量输入到分类器中进行分类。实验结果表明,该方法在新闻分类任务上具有较好的效果。
因为项目做的是博客demo, 首页进来想给人直观的就能看到文章,看到分类。所以想的一个是可以左右滑动,切换分类,一个是页面以列表形式,直接 list 渲染。类似掘金的样式:
页脚文本优化就是在网页最底部通常会看到关于我们,版权声明,隐私政策,免责声明等,我们将重点介绍页脚中关于我们的文本优化,以及页脚中应包含哪些具体优化内容。 在深入了解细节之前,让我告诉你为什么需要优化网站页脚?我们都明白网站页脚是读者最后一个停靠点。你会情不由禁地问自己:“你的网站读者到达网站页脚时,你希望读者做什么?” 如果你想让他们采取行动,请将CALL-TO-ACTION按钮添加到页脚中。
最新比较闲,为了学习下Android的开发构建ASP.NET MVC4+EF5+EasyUI+Unity2.x注入的后台管理系统(1)-前言与,虽然有点没有目的的学习,但还是了解了Android的基本
Awesome Python 是一个精选的 Python 框架、库和软件资源列表。
RCNN(Region with CNN features)[1]算法发表在2014年CVPR的经典paper:《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》中,这篇文章是目标检测领域的里程碑式的论文,首次提出使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)处理目标检测(Object Detetion)的问题。
WooCommerce配备了很多shortcode短代码(简码),可以直接在post帖子和page页面内插入内容,方便展示产品、分类等。比如直接在文章编辑时直接插入[products],或者在php文
我将借鉴自己的经验,列出微调背后的基本原理,所涉及的技术,及最后也是最重要的,在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。
随着疫情的发展,现在远程工作比以往任何时候都多。为了帮助你找到一份满意的远程工作,我为你寻找了 20 个提供最佳远程工作网站的列表。在这些网站上,你可以找到 100% 的远程工作,而无需再次通勤上班啦~
机器学习在很多领域展现出其独特的优势,在过去的很多年里,我们关注更多的是封闭环境下的机器学习,即静态地收集数据并训练模型,但是在现实生活中越来越多地遇到开放环境下的任务,比如数据分布、样本类别、样本属性、评价目标等都会发生变化,这就需要模型具有较好的鲁棒性。本文重点关注流式数据中样本类别增加的问题,并给读者介绍一种可行的解决方法。
端口是Linux系统上特定进程之间逻辑连接的标识,包括物理端口和软件端口。由于 Linux 操作系统是一个软件。软件端口始终与主机的IP地址和相关的通信协议相关联,因此端口常用于区分应用程序。大部分涉及到网络的服务都必须打开一个套接字来监听传入的网络请求,而每个服务都使用一个独立的套接字。套接字是和IP地址、软件端口和协议结合起来使用的,而端口号对传输控制协议(TCP)和用户数据报协议(UDP)协议都适用,TCP和UDP都可以使用0到65535之间的端口号进行通信。
文章主要介绍了如何利用机器学习算法对RSS源进行分类和过滤。首先介绍了RSS源的分类和过滤的必要性,然后详细介绍了基于机器学习算法的RSS源过滤方法,包括特征提取、模型训练和过滤策略等。最后,介绍了一个基于机器学习算法的RSS源过滤系统的设计与实现。
在前面的文章中我们讲到了回归模型和分类模型的评估指标,区分了准确率和精确率的区别,并且比较了精确率和召回率内在的联系。本篇文章我们再来学习另外一个评估方法,即混淆矩阵(confusion_matrix)。
spring boot框架开发的 社区:http://www.developers.pub
Python版本: Python3.x 作者:崔家华 运行平台: Windows 编辑:黄俊嘉 IDE: Sublime text3 一、前言 上篇文章Python3《机器学习实战》学习笔记(四):朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器讲解了朴素贝叶斯的基础知识。本篇文章将在此基础上进行扩展,你将看到以下内容: 1.拉普拉斯平滑 2.垃圾邮件过滤(Python3) 3.新浪新闻分类(sklearn) 二、朴素贝叶斯改进之拉普拉斯平滑 上篇文章提到过,
学校网站是学校的对外宣传名片,每一所学校都有自己的个性特色。建立自己学校网站是最直接的宣传手段。学校网站可以让地区内的人们了解学校,加强家校沟通和了解。同时学校网站也是师生展示风采风貌、建设校园文化的重要途径。
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