上周分享了一份 TensorFlow 官方的中文版教程,这次分享的是在 Github 上的一份简单易懂的教程,项目地址是:
本库包含了用 Python (3.6 版本及以上)实现的基本的机器学习算法,所有的算法都是从头开始写并且没有用到其他的机器学习库。该库旨在让开发者对这些基本的机器学习算法有简单的了解,而不是用有效的方式去实现它们。 Github 地址: https://github.com/zotroneneis/machine_learning_basics 线性回归 在线性回归中,我们会模拟标量因变量 y 和一个及多个独立变量 x 之间的关系。 链接: https://github.com/zotroneneis/ma
在我之前转载的文章《apply,lapply,sapply用法探索》中已经对R中apply家族函数进行了比较详细地说明,这篇文章基于我在data campus中对lapply、sapply、vapply几个函数的学习,以更为简单的实例来了解这几个以列表对输入的迭代函数。
1. Python For Data Science Cheat Sheet Importing Data.png
ROS中的参数与各个节点相关。参数用于在启动时(以及运行时)配置节点,而无需更改代码。参数的生存期与节点的生存期相关联(尽管节点可以实现某种持久性以在重新启动后重新加载值)。
工欲善其事必先利其器!之前我也断断续续给大家发文整理过一些关于数据科学,尤其是机器学习、深度学方面的速查手册!但是,每次分享的都比较是针对某一块的内容,相对来说,还是不够全面。而且,零散的资料也不便于快速收藏和整理!
整理这套完整的数据科学手册的作者是来自墨西哥的 Favio Vázquez。他是一名物理学家和计算工程师,热爱科学、哲学、编程,研究的是宇宙学和大数据。
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有关示例程序的教程,请参考tutorials文件夹,从01_basics子目录中的hello_world到更高级的场景和操作示例。
本系列教程旨在让用户更好地利用 PyTorch 学习深度学习和神经网络。本文将介绍 PyTorch 模型的基本构件:张量和梯度。
我这个人没事就喜欢推荐一些好用的 IDEA 插件给大家。这些插件极大程度上提高了我们的生产效率以及编码舒适度。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 转自:全球人工智能 1.Jupyter Notebook 2.NumPy B
2013 年 3 月 18 日,微软对Kinect更新了SDK,目前的版本号已经到了1.7。 最新的SDK可以到开发者下载页面下载:Kinect Developer Downloads。 新SDK中加入了对Press for Selection和Grip and Move for Scrolling手势的支持。 另外,对3D图像的重构也提供了相应的例子。 以下是新特性介绍的原文,出自http://msdn.microsoft.com/en-us/library/jj663803.aspx#SDK_1pt7
在Elasticsearch中,Document是最基本的数据单元。它是一个JSON格式的文档,包含了要索引和搜索的数据。每个Document都有一个唯一的ID来标识它,而且必须属于一个索引。
接下来的示例来自TFLearn,这是一个为 TensorFlow 提供了简化的接口的库。里面有很多示例和预构建的运算和层。
Go克隆几种方式 序列化的方式实现深度拷贝 最简单的方式是基于序列化和反序列化来实现对象的深度复制: func deepCopy(dst, src interface{}) error { var buf bytes.Buffer if err := gob.NewEncoder(&buf).Encode(src); err != nil { return err } return gob.NewDecoder(bytes.NewBuffer(buf.Byte
随着负责的项目越来越大,出现了专人维护一个模块的可能,业务与模块划分变得清晰可见,但出现了如下几个问题:
VuePress 应该有很多人用过,而 VitePress 是 VuePress 的下一代框架 ,是支持vue 3.0 的 web 网站框架。
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ROS虚拟机器人竞赛,优势低成本切入,使用Gazebo! 关注 vrx-2022 robotx.org image.png rosbag1和rosbag2高效转换库。 ROS2 wiki案例很多情况下会搜索到ROS1案例。 Dashing停止维护,目前Foxy还剩24个月,Galactic已经发布。 image.png ROS2教程多起来了,官网文档仍然是比较好的,维护比较及时。 如果已经有很多ROS1代码,切换ROS2,意味着必须重写很多节点。 rospy2,tf_transformations
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 转自1024深度学习 导语:本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集,目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。 第一步:给TF新手的教程指南 1:tf初学者需要明白的入门准备 机器学习入门笔记: https://github.com/ay
这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集。本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow。 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者。本教程还包含了笔记和带有注解的代码。 项目地址:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 教程索引 0 - 先决条件 机器学习入门: 笔记:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集,目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。 第一步:给TF新手的教程指南 1:tf初学者需要明白的入门准备 机器学习入门笔记: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/ml_
本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集,目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码 第一步:给TF新手的教程指南 1:tf初学者需要明白的入门准备 机器学习入门笔记: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/ml_int
本文主要介绍了如何通过 TensorFlow 和 Keras 在 Python 中实现一个简单的多层感知器(MLP)模型,并使用数据集对模型进行训练和评估。同时,还介绍了如何使用 TFLearn 的 built-in 操作和自定义操作来优化模型的训练过程。
如果能够让重复工作变得自动化,比如我通过打造一个插件,提升了5%的工作效率。节省下来的时间,干点什么不好呢?
在这个教程中,微软团队用12周时间、24节课,带领读者学习了JavaScript、CSS 和 HTML等Web开发基础知识。每节课都包括课前测验、课后测验、完成课程的书面说明、解决方案和作业等。该团队基于项目实战教学法,让读者在构建项目的实践过程中完成学习,该团队认为这是一种已经被验证过的,让新人迅速掌握新技能的行之有效的方法。
因为图片中包含了car这个分类的物体,所以选项4和5首先排除。只要注意bx、by只的是检测对象中心点的坐标,而且按照惯例左上是(0, 0),右下是(1, 1),不难确定答案是选项1。
写Java代码的时候,经常会涉及到重复性的操作,这个时候就会想要是有这样一个插件就好了,如果是大家都会遇到的场景,IDE或许已经提供了,再不然也有可能有人编写了相关的插件。
在今天的信息时代,数据无处不在,从网络爬虫到数据挖掘,从文本处理到数据分析,我们时常需要从结构化文档中提取有用的信息。XPath 是一门强大的查询语言,它可以在 XML 与 HTML 等文档中定位特定的元素与数据。而在 Python 中,lxml 模块为我们提供了一种高效解析 XML 与 HTML 的工具,让我们能够轻松地利用 XPath 进行数据提取与处理。
同样,经典的卷积神经网络通常是几个卷积层后面带一个池化层,接近输出的地方再加上全连接层,所以选择选项1和3
Python 作为当下最大众化的编程语言,相信每天都会有大量的新手朋友进入学习大军的行列。但是无论一门语言是多么的容易学习,其基本概念、基础知识还是比较多的,对于小白来说,一时间要掌握这么多还是有些吃力。今天精选收集了众多 Python 相关的知识速查表,可以说是包罗万象,以后妈妈再也不用担心大家记不住任何知识点了!
写Java代码的时候,经常会涉及到重复性的操作,这个时候就会想要是有这样一个插件就好了,如果是大家都会遇到的场景,IDE或许已经提供了,再不然也有可能有人编写了相关的插件。要是这个操作是你们的编码环境特有的,那就只能自己写工具了。所以这里来学学如何编写IDEA插件,让自己的编程环境更加强大,更好的进行装逼。
在网上找到一个学习 SSRF 的环境,SSRF-LABS 有一个好看又简洁的界面,提供了最基本的 REST API 和客户端 WebHook 功能用于 SSRF 测试。前面只是大概的介绍,知道就好,不用花费过多精力了解。
https://github.com/spring-projects/spring-data-examples/blob/main/r2dbc/example/src/main/java/example/springdata/r2dbc/basics/TransactionalService.java
三 Rust中的Futures 概述 Rust中并发性的高级介绍 了解 Rust 在使用异步代码时能提供什么,不能提供什么 了解为什么我们需要 Rust 的运行时库 理解“leaf-future
Egg中获取路由传参与Koa差不多,主要的区别在于Egg中的控制器继承于Controller,所以在获取传参的时候要修改 this 的指向,下面用一个实例来说明如何获取路由传参。
typeit 介绍 typeit是一款轻量级打字机特效插件。该打印机特效可以设置打字速度,是否显示光标,是否换行和延迟时间等属性,它可以打印单行文本和多行文本,并具有可缩放、响应式等特点。官方文档 安装 # npm npm install typeit # pnpm pnpm add typeit 代码 <template> </template> <script setup> // https://www
参考链接: Python中NumPy的基本切片Slicing和高级索引Indexing
Paint in 3D用于在游戏内和编辑器里绘制所有物体。所有功能已经过深度优化,在WebGL、移动端、VR 以及更多平台用起来都非常好用!
小端 ( little-endian):低位字节在前,高位字节在后。大端(Big-Endian),则反之。具体而言,就是为了说清楚,CPU架构中1字(word)的存储顺序。计算机内存中数据自然流动的顺序就是:低位先来,高位紧随其后
其次推荐《利用python进行数据分析第二版》,看懂这本书的代码,模仿书上代码解决数据分析问题,据说90%以上的数据分析问题都可以解决!
在AI盛起的当下,各类AI应用不断地出现在人们的视野中,AI正在重塑着各行各业。笔者前前后后调研过无数个AI应用项目,它们都是各自应用场景中的佼佼者。今天介绍的LocalAI 是一个符合 OpenAI API 规范的 REST API,用于本地推理。它允许您在消费级硬件上本地或本地运行 LLMs(不仅仅是)支持多个与 ggml 格式兼容的模型系列,不需要 GPU。
1.官方文档 Markdown 语法说明 (简体中文版) Markdown: Basics (快速入门) 创始人 John Gruber 的 Markdown 语法说明 2.Markdown——入门指南 3.Markdown 语法手册 (完整整理版) 4.Markdown基础语法总结
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