1、KJ1193系统概述KJ1193煤矿水文监测系统是利用计算机技术、通讯技术、传感器技术解决煤矿水文智能监测问题,是多学科领域与水文科学相结合的产物。...2、KJ1193系统构架图片3、KJ1193系统组成1)水文监测主机2)KJ1193煤矿水文监测系统3)ZY.YDJ-1型水文遥测分站4)KJ1193-F矿用本安型水文监测分站5)矿用本安型数据传输接口...6)各种水文传感器(水位水温传感器、流量传感器、压力传感器、开停传感器)4、KJ1193系统的特点1)KJ1193煤矿水文监测系统具有丰富的监测量:明渠:水位、水温、流量;管道:压力、温度、流量;水仓:
在最新的 2.7 版本中,Transformers.js 引入了增强功能,其中包括文本转语音(TTS)支持。这次升级响应了用户的诸多需求,扩展了库的应用场景。...Transformers.js 适用于各种用例,包括风格转换、图像绘制、图像着色和超分辨率。...Transformers.js 支持许多任务和模型,涉及自然语言处理、视觉、音频、表格数据、多模态应用和强化学习。...感兴趣的读者可以从 Hugging Face Transformers.js 官方网站及其 GitHub 库中获得更多信息。...原文链接: https://www.infoq.com/news/2023/11/transformersjs-ml-for-web/ 声明:本文由 InfoQ 翻译,未经许可禁止转载。
表 ML任务: 任务 输出类型 问题的例子 算法 监督学习 回归 实数 根据其特点预测房价 线性回归和多项式回归 分类 明确的 垃圾邮件/非垃圾邮件分类 KNN,NaïveBayes,逻辑回归,决策树
本文介绍了用于分类的线性模型的基本回顾,包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻、决策树、随机森林、梯度提升树、神经网络等。作者通过对比各个方法的...
ML.NET在今年微软在Build 2018 会议上宣布的机器学习框架现已正式推出0.3版本 https://github.com/dotnet/machinelearning/releases/tag...Microsoft希望.NET开发人员能够设计自己的ML模型并将其集成到他们的应用程序中,而无需构建特定的专有技术,让AI技术平民化。...ML.NET 0.3现在提供了许多用于训练机器学习模型的新组件以及以流行的ONNX格式导出模型的选项,当然还包括了许多Bug修复。...ML.NET 0.3中新增的训练模块(Learner)适用于不同的分类要求。...在ML.NET 0.3中,可以使用LightGBM的所有功能 - 除了排名评估器,预计将在更高版本中提供。
深度学习的调参就像炼丹,而我就是一位正尝试入坑的“炼丹学徒”,在收藏了几个链接后,看着臃肿的收藏夹,心血来潮,不如写篇博客,整理一下近期学习过程中遇到的好课程、...
DataFrame:这个ML API使用Spark SQL 的DataFrame作为一个ML数据集,它可以容纳各种数据类型。...大多数基础transformers和基本ML models都支持。...import org.apache.spark.ml.linalg....2.2 Pipeline 3 import org.apache.spark.ml....{Pipeline, PipelineModel} import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression import org.apache.spark.ml.feature
今天给大家介绍一个JS库 —— ml5.js。 ml5.js旨在为创意编程提供开箱即用的机器学习算法。...该库封装了常用的机器学习算法和预训练模型,基于TensorFlow.js,可单独使用,也可搭配p5.js使用。 官网 https://ml5js.org/ 当前版本是0.3.1 有多容易使用?...我们看一下代码: // Step 1: 使用MobileNet创建图像分类模型 const classifier = ml5.imageClassifier('MobileNet', onModelReady
原文链接:https://www.quora.com/How-is-machine-learning-used-in-finance
笔者邀请您,先思考: 1 您如何理解机器学习? 在我们理解机器学习之前,让我们先来谈谈为什么需要机器学习,以及我们为什么要关心它? 如果我让你写一个两个数字相加...
Machine Learning Rule: #1: 不要害怕开发没有应用机器学习技术的产品 Rule: #2: 设计评价指标并设立优先级 Rule: #3: 先使用复杂的启发式规则,然后选择机器学习方法 ML...ML Phase II: 特征工程(Feature Engineering) Rule #16: 对模型重建和迭代做出规划 Rule #17: 开始时,使用可直接观察或者记录的特征(而不是算法学习得到的特征...处理这类问题的有效方法是加入位置特征 注意要保持位置特征和其他特征的分离性 不要交叉(cross)位置特征 理想情况下,让模型变成位置特征函数和其他特征函数的和 Rule #37: 评估训练和服务之间的偏差 ML...其他人对不同的产品倾向相似,但你或许不同于此 具体查看: part1 part2 part3 英文全文查看:Rules of Machine Learning: Best Practices for ML
作者:黄永刚 ML Phase II: 特征工程 第一阶段介绍了机器学习的一个周期,为学习系统获取训练数据,通过有趣的引导设计指标,创建一个服务框架。在有了一个完整系统之后,就进入了第一阶段。...reference: - http://feisky.xyz/machine-learning/resources/rules_of_ml.html - Rules of Machine Learning...: Best Practices for ML Engineering ---- 不愿将流行的app到处展示的原因是要保证所有用户想要的app都是可见的。
作者:黄永刚 ---- 机器学习规则:ML工程最佳实践 本文旨在指引具有机器学习基础知识的工程师等人,更好的从机器学习的实践中收益。...Machine Learning Rule: #1: 不要害怕开发没有应用机器学习技术的产品 Rule: #2: 设计评价指标并设立优先级 Rule: #3: 先使用复杂的启发式规则,然后选择机器学习方法 ML...(参见Rule #16) ML Phase I: Your First Pipeline 开发第一版系统时将精力集中在系统结构上。思考将要构建整个机器学习系统,是一件很有趣的事情。...例如,如果Google Play的搜索ML模型没有更新,那么月收益就会收到影响;如果Google Plus的热榜模型没有新的post识别特征,那么模型抽取的频率就会下降。...: Best Practices for ML Engineering ---- 从事外贸的人经常几个国家到处飞,极可能在居住地上具有多个值。
本文介绍了机器学习基石中的非线性变换及其在深度学习中的应用,并总结了相关论文和资料。
逻辑回归在20世纪早期被用于生物科学。它后来被用于许多社会科学应用。因变量(目标)为分类变量时采用Logistic回归。
Let C(N, K) = 1 for K = 0 or K = N, and C(N, K) = C(N − 1, K) + C(N − 1, K − 1) ...
Machine Learning(需要访问外国网站) 15种经典机器学习算法 ner“> 百度百科+维基百科 百度百科版本 机器学习(Machine Learning, ML
集成学习在机器学习领域占有非常重要的比重,它在一定条件下可以使得模型泛化效果和神经网络平分秋色,但在可解释性上就更有优势了,此外,它包含的有些比如xgboost...
本文探讨了机器学习理论中的VC维理论,包括其定义、性质和计算方法。VC维理论认为,如果一个分类器的假设空间是有限的,那么可以通过计算其VC维来判断其实际的学习能...
recap Noise and Probabilistic Target noise来源 Probabilistic Target Error Measure ...
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