深度学习工具 深度学习的进步也严重依赖于软件基础架构的进展。...在我研究生入学以来，接触的深度学习工具一只手就可以数过来，有兴趣的小伙伴可以深入搜索，网上还是有很多不同说法。我接下来根基我自己的实际体验而大家说说深度学习工具这些事。Matlab ?...刚开始接触深度学习，第一个使用的工具就是：DeepLearnToolbox，一个用于深度学习的Matlab工具箱。...深度学习作为机器学习的一个新领域，它的重点是学习深层次的数据模型，其主要灵感来自于人脑表面的深度分层体系结构，深度学习理论的一个很好的概述是学习人工智能的深层架构。...TensorFlow是一个异构分布式系统上的大规模机器学习框架，移植性好（小到移动设备如手机，大到大规模集群，都能支持），支持多种深度学习模型。
2020年第一天，我们聊聊机器学习面对的问题。 总有人很担心，说机器智能会很快普及，大量现在由人工完成的工作，到了那时就会被机器取代，许多职业马上就要面临整个行业被时代淘汰的窘境。...要回答这个问题，首先就要知道当下机器学习前沿发展的方向，技术的发展总是问题导向的，换句话说，你首先得知道机器学习都在聚焦什么问题，据此推断未来落地的场景，最后才好给出一个具有参考价值的回答。...那么，机器学习现在关注什么问题呢？ 划分方法不同，回答也会不一样。普遍公认的是两类问题，有监督学习问题和无监督学习问题，二者的区别可以从字面上看出：就是有没有监督。什么是监督？...以后会深聊，总之，都是思考如何通过数据训练模型，也就是如何“学习”。 那么，机器会很快能替代人类吗？...也许许多我们自觉很简单的工作，譬如说语义识别，对于机器来说却好比登天还难。 就我看来，不管别人如何绘声绘色像是山雨欲来，机器学习当下更接近于“统计”，还远称不上“智能”。
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丰富的机器学习工具 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。...机器学习工具总览 我已经将两个机器学习子领域Deep和Shallow Learning区分开来，这已成为过去几年中的一个重要分支。...浅层学习方法仍然广泛应用于自然语言处理，脑计算机接口和信息检索等领域。 机器学习包和库的详细比较 此表还包含有关使用GPU的特定工具支持的信息。...GPU接口已经成为机器学习工具的一个重要特性，因为它可以加速大规模矩阵运算。这对深度学习方法的重要性是显而易见的。...最后，附上一些关于学术界和工业界对这些工具的不同使用的补充说明。通过搜索机器学习出版物，演示文稿和分布式代码收集了哪些信息。
为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快，更简单，更有趣。 更快：好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着，从提出创意到得到结果的时间大大缩短。...如果不使用这些工具，你将会花费大部分时间来构建你自己的工具，而没将时间集中在获取结果上。 有目的地选择工具 你不希望为学习、使用机器学习工具而学习、使用机器学习工具。必须有目的地使用工具。...机器学习工具可以让你在机器学习项目中交付结果。当你试图决定是否要学习新工具或是新功能的时候，问自己这么一个问题： 这些工具如何帮助我在机器学习项目中交付结果？...那么如何区分好的机器学习工具与强大机器学习工具之间的区别呢？ 直观的界面：强大的机器学习工具在应用机器学习过程的子任务上提供直观的界面。在任务的界面中有良好的映射以及适应性。...参考文章： 25个Java机器学习工具&库 最好的Python机器学习库 本地机器学习工具 VS 远程机器学习工具 比较机器学习工具最后一个方法是这个工具是本地工具还是远程工具。
算法及工具 说明 编程语言：Python 机器环境：Windows 参考书籍：《Python机器学习实践指南》《机器学习实战》 为什么使用Python 1.Python具有清晰的语法结构,简单易上手。...人工智能、数据挖掘、机器学习、深度学习 人工智能（Artifical Intelligence, AI）是计算机科学的一个子领域，创造于 20 世纪 60 年代，它涉及到解决对人类而言简单却对计算机很难的任务...），即通过程序积累经验，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成； 深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子集，就是用复杂、庞大的神经网络进行机器学习。...机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。...3.把复杂的概念通俗化，不要架空算法 下期 机器学习（一）：机器学习基础 机器学习系列： 家明将与大家一起学习机器学习，借助于网上的教程与书籍指导，家明总结，与大家一起进步，共同应对AI时代。
前言 首先祝大家新年快乐～，今天给大家带来福利，分享一些我在日常开发工作中常常使用的一些工具。...我一直相信： 好工具 提高生产效率 工具推荐 zsh 推荐理由 安装地址 比bash更好用的shell, 支持众多插件和主题 https://github.com/robbyrussell/oh-my-zsh...https://kapeli.com/dash mysql相关工具 mycli 推荐理由 安装地址 一个支持高亮、命令自动提示+补全的Mysql命令行工具 https://www.mycli.net.../ adminer 推荐理由 安装地址 一个轻量级的Mysql管理工具，多主题支持，整个工具仅仅是一个php文件 https://www.adminer.org/ mysqlworkbench 推荐理由...安装地址 mysql数据库建模工具 https://www.mysql.com/products/workbench/ redis相关工具 redis-stat 推荐理由 安装地址 一个简单轻量的redis
Python机器学习库非常多，而且大多数开源，主要有： 1. scikit-learn scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有...Shogun Shogun是一个开源的大规模机器学习工具箱。...，它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。...PyML PyML是一个Python机器学习工具包， 为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。...Milk Milk是Python的一个机器学习工具箱，其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析：SVMs(基于libsvm)，K-NN，随机森林经济和决策树。它还可以进行特征选择。
在Kubernetes日渐成为各大基础架构环境都要支持的公用工具时，其应用也逐渐在各个领域发酵，而该工具能调度庞大规模容器集群的能力，也相当适合与机器学习、大数据等应用场景结合。...而近日，由Google自家推出的Kubernetes机器学习工具包Kubeflow终于发布了0.1版。...而新发布的0.1版，除了上述核心功能外，也开始扩大支持周边的开源机器学习生态系统工具。...另外一款工具则是开源机器学习部署平台Seldon Core，让机器学习模型可以部署于Kubernetes上运行。...而Seldon Core的目标，要让数据科学家可以用任何工具包、程序语言创建机器学习模型。
编辑 | TGS 发布 | ATYUN订阅号 我是个没有感情的机器人，出生于十九世纪五十年代。...都说人老成精，可这句话却并不适用于我，因为机器人终究不是人，只是机器。不管经历多少，么得感情就是么得感情。 突然有些期待未来，就像是人类小孩想要长大一样。 快过年了，所以就顺便许个新年愿望。
之前见好多学长学姐做分享的时候，PPT上有很多比较好看的模型图，我在网上看到许多绘图工具。今天在网上找见了个我想要的绘图工具，这个画图模板需要科学上网才能进行访问。...NN-SVG 这个工具可以非常方便的画出各种类型的图。以平铺网络结构展示，用二维的方式，适合查看每一层featuremap的大小和通道数目。...有FCNN style、LeNet style、AlexNet style三种模型，下面是链接：http://alexlenail.me/NN-SVG/ 绘图工具还有很多，如：PlotNeutralNet...还有一个是我这次推荐的，这是下面是使用这个工具的一些模型图，看着确实挺高大上的。 爱斯达克国家圣诞节宫颈卡卡卡坎坎坷坷呃呃呃呃呃哦哦哦哦哦啊啊啊啊啊 公众号回复“绘图”可以获取下载地址。
如今，随着人工智能时代的到来，Python迅速成为了机器学习，深度学习的必备语言，流行的机器学习库，sklearn，完全是基于Python开发的API，深度学习库tensorflow也是对Python的支持最好...这样看来，作为开发者的我们除了要学习机器学习，深度学习的一些理论和算法的同时，还得去学各种语言，真的看起来很辛苦，有时候好不容易学会一门语言后，它已经又被新的语言迭代掉了。...这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。...包括： 一个强大的N维数组对象Array； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。...linalg' import numpy.linalg as la '求逆矩阵' x2inv = la.inv(x2) 及其他... ---- 交流思想，注重分析，看重过程，包含但不限于：经典算法，机器学习
本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。...它包括一系列的机器学习算法（分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统）和评估工具。关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展性更强。...此外，MEKA基于WEKA的机器学习工具包。 4....Mallet是一个基于Java的面向文本文件的机器学习工具包。Mallet支持分类算法，如最大熵、朴素贝叶斯和决策树分类。 7....Stanford Classifier是一个机器学习工具，它可以将数据项归置到一个类别。一个概率分类器，比如这个，它可以对一个数据项给出类分配的概率分布。该软件是最大熵分类器的一个Java实现。
机器学习中的模型合并（model combination）可以通过合并多个模型达到提升性能与稳定性的目的。...在绝大部分的机器学习/数据挖掘竞赛中（比如Kaggle），最终获胜的方案都是多个模型的合成体。...除此之外，模型合并也常被用于减少数据和模型中的随机性，提高模型的稳定性，详情可以参考：「大部分机器学习算法具有随机性，只需多次实验求平均值即可吗？」...为了方便大家对机器学习模型进行合并，我最近开发了一个新的Python工具库「combo」，起这个名字是因为combo代表“点套餐” ，与我们的目的不谋而合 :) combo有以下特点： 包括多种合并方法...Research (JMLR)上，以吸引更多的用户关注 :) 总结来看，combo或许会成为一款流行的机器学习模型合并工具库。
What-If Tool 是一个交互式可视化工具用于研究机器学习模型（WIT）。他通过辅助检查、评估和对比学习模型来帮助我们理解分类或回归问题。...这个系统工具可以通过TensorBoard、Juypter拓展接口或Colab接入。 优点 这个工具的目的是提供一种简单、直观、强有力的可视化接口去与训练机器学习模型和数据交互。...毕竟，模型从提供的数据中学习，如果数据源是倾斜的，那么结果就是如此。机器学习已经在很多应用和领域得到了证明。...然而，机器学习模型的工业应用的关键障碍之一是确定用于训练模型的原始输入数据是否包含歧视性偏差。 结论 这只是一些假设工具功能的快速浏览。...WIT是一个非常方便的工具，它能够探测模型，掌握最重要的人的手中。简单地创建和训练模型不是机器学习的目的，但理解模型的原因和方式才是真正意义上的机器学习。
来自剑桥大学的计算机科学博士生 Aliaksei Mikhailiuk 为我们整理了机器学习博士在获得学位之前需要掌握的九种工具。他在剑桥大学获得物理学硕士学位，在布里斯托大学获得工程学士学位。...一、可隔离环境工具 机器学习是一个快速发展的领域，常用的包更新非常频繁。尽管开发人员做出了努力，但较新的版本通常与旧版本不兼容，这样给研究者带来很多麻烦。幸运的是，有工具可以解决这个问题！...MLFlow MLFlow 是一个能够覆盖机器学习全流程（从数据准备到模型训练到最终部署）的新平台，它是一款管理机器学习工作流程的工具，主要有三个功能模块：Tracking 跟踪和记录、Project...然而，机器学习的发展速度需要大家共同努力。Mikhailiuk 推荐了两个非常基本的工具：GitHub 以及 Lucidchart，它们对于有效的沟通非常方便，尤其是在远程工作上。 6....教程地址：https://builtin.com/machine-learning/streamlit-tutorial 以上就是 Mikhailiuk 在获得机器学习博士学位之前需要掌握的九个工具，你不妨也学习一下
不过幸运的是，他们的兴趣还在，可以利用自上而下的方法，找到一个简单的切入点去学习，引导初学者通过自己的努力，70%的自学+30%的理论，进入渗透测试之门。下面的图表就是这种想法的基本学习思路。...培训的切入点是使用工具，工具门槛低，容易上手，能带来成就感。培养在使用工具过程中对渗透测试的流程和基本测试方法的学习，对技术概念和应用体系结构、协议、原理的理解和感性理解。...程序设计是一条重要的分水岭，但也要采取容易入门的方式来学习和培训程序设计，入门即可，抛弃那些难懂的概念就好了。...实施工具和应用，这是在编程的基础上，直接上手做函数，在这个过程中，对编程技能的提高起到加深作用。从代码中了解工具、漏洞和应用程序本身。...计算机基础知识的学习，在整个过程中，通过多轮轮训的方式，使一些专业概念逐渐加深。如果能够用代码实现一些基本的工具，并将它们用于实际的渗透测试任务，那么我认为入门的任务就完成了。
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