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【JavaScript小项目】任务清单

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【ML】机器学习项目清单

笔者邀请您,先思考: 1 您如何实施和开展机器学习项目?有哪些关键点? 为了进一步完善我们的内部模型,本文将概述AurélienGéron的机器学习项目清单,参见他的畅销书“动手学习Scikit-Learn&TensorFlow”。 为了进一步完善我们的内部模型,本文将概述AurélienGéron的机器学习项目清单,如他的畅销书“动手学习Scikit-Learn&TensorFlow”所示。 这与郭的7步过程类似,但又更上一层楼, 它提出了与项目接轨的清单(checklist),因此感觉不那么规范而更具描述性,它提醒你应该做什么,而不是对你为什么做你正在做的事情的一些重要解释。 3.探索数据 清单中的这一步类似于通常称为探索性数据分析(EDA)的步骤。 目标是在建模之前尝试从数据中获得洞察力。

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    《知识图谱完整项目实战》学习指引

    一、前言 本文是《知识图谱完整项目实战(附源码)》系列课程的学习指引部分,主要是对《知识图谱完整项目实战》的课程特色、章节设置、关键技术和主要内容做一个简介,目的是让大家对本课程有一个系统性的认知。 之所以有这样一条,一方面因为我确实比较忙,拿不出那么多的时间帮助大家逐个细节的解决问题;另外一个方面也是 课程特色: 课程特色1:案例驱动:围绕一个完整的领域知识图谱实战项目展开:汽车领域知识图谱。 包括:需求分析、架构设计、知识建模、知识抽取、可视化展示等; 课程特色2:实战开发:从0-1,全面剖析完整项目整个建设生命周期:知识抽取、知识建模、知识推理、知识存储、知识应用; 课程特色3:源码剖析: 系列文章,未完待续,下一个主题《知识图谱完整项目实战1》:完整项目案例演示。敬请期待。

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    Bootstrap相关优质项目学习清单

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    前端离职工作项目交接清单

    当前领导 or HR: 同学申请离职需要提前一个月申请,交接结束后才可以同意离职 本文这边准备如下前端项目离职交接清单,如果我们找到了新的工作需要准备哪些东西可以完美交接并快速离职~ 为什么要准备交接清单 假设你离职已然成为事实,领导和HR很少会特别去卡时间,其实更多的是希望新的人员可以完美接受你现有的工作,所以我们要准备好交接清单,让接手人员熟悉项目,快速成为曾经的你尤为重要。 交接清单(描述版) 辅助文档方面 项目代码地址; 用途:代码地址这个肯定是必需的,巧妇难为无米之炊; 项目接口文档地址; 用途:代码请求的后端接口地址,用于后续改参数,更换接口之类的需求; 项目中有是否依赖其他项目功能,如有需叙述下相关使用的逻辑; 用途:这个也是防止接手同事踩坑的好东西,当我们项目或者依赖引用了其他的项目的功能or接口之类的,万一依赖的项目出现问题,接手人员无法及时排查出问题 如何发布到test、uat、pro等环境; 交接清单(清新版) 辅助文档方面 项目代码地址; 项目接口文档地址; 项目UI设计稿/原型地址/项目历史需求列表文档; 项目历史需求列表文档

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    Puppeteer 入门指引

    Puppeteer 是一个 Node library,提供了一套完整的通过 DevTools 协议操纵 Chrome 或 Chromium 的 API。Pupp...

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    余额预警指引

    当您账户可用余额小于预警阈值时,腾讯云将向您发送提醒消息,提醒您及时充值或备份数据,以保证您云资源的正常使用。

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    新手指引

    引用:http://blog.sina.com.cn/s/blog_54220589010008vi.html

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    awesome 整理的GitHub项目整理清单(必看!!!)

    Amusi 整理过的 awesome 系列项目: GitHub:深度学习最全资料集锦 GitHub:车道线检测最全资料集锦 GitHub:目标检测最全论文集锦 GitHub:TensorFlow最全资料集锦 : https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning 该项目主要包含以下内容: 免费在线书籍 教程 视频和讲座 论文 导读 学者 主要包含TensorFlow入门指南、官方&社区、在线教程、视频教程、书籍资源和实战项目。 awesome-semantic-segmentation 给大家推荐一个图像分割(image segmentation)的最全资料项目。 Awesome-Crowd-Counting 给大家推荐一个人群密度估计(Crowd Counting)的最全资料项目:Awesome-Crowd-Counting。

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    SpringBoot项目Jar包运行没有主清单属性

    场景 SpringBoot项目打成Jar之后通过命令行运行,报错:没有主清单属性 解决办法 首先确保POM文件中有以下插件 <build> <plugins> Dmaven.test.skip=true 解释一下,-Dmaven.test.skip=true 这句话的意思是跳过测试验证,可加可不加,不加缩短打包时间 ---- 注意:使用命令打包需要提前把路径切换到该项目的 我刚开始是因为使用的打包命令是:mvn source:jar -Dmaven.test.skip=true 换成上面那个命令就可以了,不过打出来的包也变大了不少,有一点很费解的是我这里有的SpringBoot项目使用这个命令就可以打包启动

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    Python项目生成依赖包清单requirements .txt文件

    生成所有依赖清单requirements.txt 这里需要使用到的工具叫pipreqs,先安装: pip install pipreqs 装好之后cmd到项目路径下: pipreqs ./ ? 当项目里存在requirements .txt文件时,执行会提示一下警告,use --force to overwrite it,执行pipreqs ./ --encoding=utf-8 --force

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    SVN使用指引(Windows)

    SVN使用指引(本地服务器为Windows) 原:http://wiki.open.qq.com/wiki/SVN%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8C%87%E5%BC%95%EF%BC% 本地服务器为Windows时,推荐使用TortoiseSVN,下载地址:http://sourceforge.net/projects/tortoisesvn/files/ 下面的操作指引都以TortoiseSVN

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    QQ举报操作指引

    用户在使用举报功能后,如果收到举报不成功通知,可能是以下原因造成: 1. 证据不足 发起QQ举报时,需要用户选择足够必要的聊天证据来进行充分举证,以便我们根...

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    解读:“金融数据治理指引

    2018年3月16日,银保监会发布了《银行业金融机构数据治理指引(征求意见稿)》。 2018年5月21日,在广泛征求意见修订内容后,银保监会正式发布了《银行业金融机构数据治理指引(银保监发【2018】22号)》。下面简称“指引”。 解读“指引” 解读1 指引下发范围广泛 此指引通知下发给各银监局、机关部门、政策性银行、大型银行、股份制银行、邮储银行、外资银行、金融资产管理公司及其他会管金融机构。 指引中第五十三条还特别指出,“外国银行分行以及银行业监督管理机构负责监管的其他金融机构参照执行本指引”。参考下现有银行金融机构。 ? 传统的数据质量往往是”事后”处理,此次指引更从事前角度切入。强调采集的规范性和标准化,并通过信息系统进行固化。 解读11 抓住需求痛点,实现价值变现 指引第五章,谈及了数据价值实现。

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    区块链技术学习指引

    本文原文发表于深入浅出区块链, 原文区块链技术学习指引会保存更新,大家最好前往原文阅读。 本章的文章越来越多,本文是一个索引帖,方便找到自己感兴趣的文章,你也可以使用左侧的分类、标签及搜索功能。 引言 给迷失在如何学习区块链技术的同学一个指引,区块链技术是随比特币诞生,因此要搞明白区块链技术,应该先了解下比特币。

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    所有机器学习项目都适用的检查清单

    作者:Harshit Tyagi 编译:ronghuaiyang 导读 构建端到端机器学习项目的任务检查清单。 ? 在本博客中,我整理了在处理端到端ML项目时经常提到的任务清单。 为什么我需要一个清单? 因为在一个项目中,你需要处理许多元素(争吵、准备、问题、模型、调优等等),所以很容易失去对事情的了解。 这个清单可以引导你完成接下来的步骤,并促使你检查每一个任务是否执行成功。 有时,我们很难找到起点,清单可以帮助你从正确的来源引出正确的信息(数据),以便建立关系并揭示相关的见解。 最好的做法是让项目的每个部分都经历检查。 所以,让我带你过一遍这个简单的清单,它将减少你的工作量,提高你的产出…… 机器学习项目检查清单 在几乎每个ML项目中,你都必须执行8-10个步骤。其中一些步骤可以顺序互换执行。 1.

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