语言无关 MySQL 21分钟MySQL入门教程 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 NoSQL Disque 使用教程 Neo4j .rb 中文資源 Neo4j 简体中文手册 v1.8 Redis 命令参考 Redis 设计与实现 The Little MongoDB Book The Little Redis Book 带有详细注释的 Redis 2.6 代码 带有详细注释的 Redis 3.0 代码 PostgreSQL PostgreSQL 8.2.3 中文文档 Postgre
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。
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puppeteer: Google 官方出品的 headless Chrome node 库 puppeteer github仓库 puppeteer API
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经常有读者问小编可否推荐一些 Linux 入门书籍,正好最近在知乎也看到类似的问题,如几个零碎的命令难以在 Linux 环境中存活,所以如果要真正形成自己的知识体系,还是要靠阅读专业书籍来积累。
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向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx nerpy实现了BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等多种命名实体识别模型,并在标准数据集上比较了各模型的效果。 https://github.com/shibing624/nerpy Evaluation 说明: 结果值均使用F1 结果均只用该数据集的train训练,在test上评估得到的表现,没用外部数据 shibing624/bert4ner-base-chinese模型达到同级别参数量SOT
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的新框架 YOLOv6关键技术介绍 YOLOv6 主要在 Backbone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的改进: 我们统一设计了更高效的 Backbone 和 Neck :受到硬件感知神经网络设计思想的启发,基于 RepVGG style[4] 设计了可重参数化、更高效的骨干网络 EfficientRep Backbone 和 Rep-PAN Neck。
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首先说一下啊,本人是个菜鸟,但自认是一个懂的上进的菜鸟,现在对游戏开发或多或少懂了一丁点吧。现在把我的资料全部上传,也许大家会觉得,资料有的网上都有吧,也许觉得资料没什么用吧,这个确实。但一个资料只要有一点点对你有用我就满意了,就够了。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 所有论文 包括已经录制完成和之后将要介绍的论文。选取的原则是10年内深度学习里有影响力文章(必读文章),或者近期比较有意思的文章。当然这十年里重要的工作太多了,不可能一一过一遍。在选取的时候我会偏向一些之前 直播课 中没讲到过的。 总论文数 67,录制完成数 32 全部 代码 ,预训练模型 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 论文 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加: d
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 在自然语言处理领域中,预训练语言模型(Pretrained Language Models)已成为非常重要的基础技术,本仓库主要收集目前网上公开的一些高质量中文预训练模型。 NLU系列 BERT RoBERTa ALBERT NEZHA XLNET MacBERT WoBERT ELECTRA ZEN ERNIE RoFormer StructBERT Lattice-BERT Mengzi-BER
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 安装依赖 pip install requests 使用方法 浏览器打开:https://order.jd.com/center/list.action 没登录就登录 F12 控制台 console 栏输入 console.log(_JdJrTdRiskFpInfo, _JdEid) 参数依次对应: _JdJrTdRiskFpInfo => self._JdJrTdRiskFpInfo _JdEid => self.
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx doccano是一个开源文本标注工具。它提供了文本分类,序列标注和序列到序列的标注功能。因此,您可以为情绪分析,命名实体识别,文本摘要等创建标记数据。只需创建项目,上传数据并开始标注。 总结下来就3步,上传数据,标注,下载带有标签的数据。 官网:http://doccano.herokuapp.com/ 📷 📷 命名实体识别 第一个演示是序列标记任务之一,命名实体识别。您只需选择文本跨度并对其进行标注即可。由于doc
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx DBnet文本检测网络加入多分类,可以实现模型很小又能够区分类别的功能,然后可以根据检测框的标签快速提取目标字段,在端侧部署的话就能达到非常高的精度和效率。 1.标注数据 标注方法和标注目标检测的数据一样,一个框加一个标签 pip install labelImg ==1.8.6 安装完毕后,键入命令: labelImg 或者下载工具 labelImg.exe链接:https://pan.baidu.com/s/14
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 核酸检测报告已经是疫情这些年很多人出行必备的材料,而且很多机关单位、政府部门都需要检查核酸报告才能让相关的人员进出场所。如果有一个模型能够快速的识别并提取核酸报告里的关键信息,则能很大程度上提升那些需要提交核酸报告的OA流程审核效率,提升企事业的服务效率。 1.标注数据 标注方法和标注目标检测的数据一样,一个框加一个标签 pip install labelImg ==1.8.6 安装完毕后,键入命令: labelImg
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 小布助手是OPPO公司为欧加集团三品牌手机和IoT设备自研的语音助手,为用户提供了有趣、贴心、便捷的对话式服务。意图识别是对话系统中的一个核心任务,而对话短文本语义匹配是意图识别的主流算法方案之一。 训练数据 训练数据包含输入query-pair,以及对应的真值。初赛训练样本10万,复赛训练样本30万,这份数据主要用于参赛队伍训练模型,为确保数据的高质量,每一个样本的真值都有进行人工标注校验。每行为一个训练样本,由que
这整个 repository 是关于分布式版本管理工具 Git 及托管商github 的使用,大部分都是网友写的内容,在这里只是做一个资源的汇总和合理的安排,希望能成为最好的学习 git 的资源,从开始入门使用,到慢慢的提高,再到理解各种原理,希望能够达成这个目标。
Node.js是一个Javascript运行环境(runtime)。实际上它是对Google V8引擎进行了封装。V8引 擎执行Javascript的速度非常快,性能非常好。Node.js对一些特殊用例进行了优化,提供了替代的API,使得V8在非浏览器环境下运行得更好。
本项目是利用YOLOv4进行口罩佩戴检测,使用PyTorch实现。虽然现在国内疫情基本得到有效遏制,但防控仍不可过于松懈,在一些公共场合佩戴口罩还是必不可少的。基于此,自己做了该项目,后续打算继续改进,争取将其运行到边缘设备上。希望本项目能给疫情常态化防控出一份力,也希望真正的新年早日到来。
因为我这里只是判断 【人没有带安全帽】、【人有带安全帽】、【人体】 3个类别 ,基于 data/coco128.yaml 文件,创建自己的数据集配置文件 custom_data.yaml
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 最近遇到一个问题,如何读取仪表中的指针指向的刻度 📷 解决方法有多种,比如,方案一:模板匹配+边缘检测+霍夫直线检测,方案二:神将网络(CNN)目标定位等, 其中CNN就有点麻烦了,需要一定数量的训练样本,太麻烦,而方案一太普通,最后我采用了方案三, 方案三:模板匹配+k-means+直线拟合 具体做法如下: 首先说一下模板匹配,它是OpenCV自带的一个算法,可以根据一个模板图到目标图上去寻找对应位置,如果模板找
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 实现思路 📷 数据处理 原始数据来源于 https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/static/wiki_crop.tar 原始数据集包含的图片数量很多,我从中筛选了大约10000张图片(筛选条件为:由OpenCV识别出的face数目为1、性别已知、男女各约5000张) 图片尺寸统一为 100x100,文件名格式统一为 编号-年龄-性别.png,其中性别1
大家好,Node.JS 4.0 发布了,这个流行的服务器端 JS 平台合并了 Node.js 和 io.js 的代码,4.0 版就是这两个项目结合的产物——现在合并为一个代码库。这次最主要的变化是 Node.js 封装了4.5 版本的 Google V8 JS 引擎,与当前的 Chrome 所带的一致。所以,紧跟 V8 的发布可以让 Node.js 运行的更快、更安全,同时更好的利用 ES6 的很多语言特性。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 在构建模型时,调参是极为重要的一个步骤,因为只有选择最佳的参数才能构建一个最优的模型。但是应该如何确定参数的值呢?所以这里记录一下选择参数的方法,以便后期复习以及分享。 (除了贝叶斯优化等方法)其它简单的验证有两种方法:1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。2、通过交叉验证的方法,逐个来验证。 很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下 sklearn 的 cross_val_score: 我使用是cross_
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 项目描述 本项目是一个带有超级详细中文注释的基于GPT2模型的新闻标题生成项目。 本项目参考了GPT2-Chinese、GPT2-chitchat、CDial-GPT、GPT2等多个GPT2开源项目,并根据自己的理解,将代码进行重构,添加详细注释,希望可以帮助到有需要的人。 本项目使用HuggingFace的transformers实现GPT2模型代码编写、训练及测试。 本项目通过Flask框架搭建了一个Web服务,将新
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 基于Flask RESTful api的图像特征检索方案,api传入url/base64即可在毫秒内返回数据库匹配结果,主要用于图像去重,后续拓展使用范围。 1. 项目说明: 本项目基于开源框架PyRetri进行二次开发,同时结合facebook开源项目Facebook AI Similarity Search,设计出基于Flask的RESTful api接口,目的是为了解决以下几个场景问题: 1)本地已经存储大规模
学习算法,很重要的一点在于有一些好的算法书籍可以学习和查阅。就比如说最经典的算法导论,拥有此书,你可以保证自己的算法无懈可击,不会出现严重问题,因为书上的东西经过了成百万上千万的读者查阅,写作者有能力证明自己的算法的正确性。相对于书籍,网络教程可能比较容易出现问题,因为99%的写作者只是按理解写算法,并不能证明,看的时候只能起到辅助理解的作用。
入门Vue.js首先需要从最基础的知识学起,比如Vue.js的概念、作用、特点等等。只有对Vue.js有一个大致的初步了解,我们才能明白为什么掌握它如此重要。下面一起来具体看看入门Vue.js.js要学习哪些知识吧!
看了很多回答,模棱两可、模糊不清,给岀一番没有意乂的解释,最终也没有给岀自己的意见。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 项目背景 我们经常遇到这样的场景:一盏灯变成绿色,你面前的车不走。另外,在没有任何意外发生的情况下,前面的车辆突然减速,或者转弯变道。等等这些现象,给道路安全带来了很大的影响。 那么造成这样现象的原因是什么,主要有因为司机疲劳驾驶,或者走神去做其他事情,想象身边的例子,开车时候犯困,开始时候打电话,发短信,喝水,拿后面东西,整理化妆的都有。这对道路安全和行车效率形成了极大的影响。 📷 据中国安全部门介绍,五分之一的车
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 上采样与上池化 图示理解,使用三张图进行说明: 📷 图(a)表示UnPooling的过程,特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息,之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map,除最大值位置以外,其余补0。 Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。 鉴于max pooling不可逆,因此使用近似的方式来反转得到max pooling操作之前的原始情
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 之前只用过单线程处理,加载模型进行测试,运行时间上也可以接受。但是现在需要处理比较大量的数据,如果进行线性处理,可能测试一次就花10个小时,而且还不知道结果怎么样,所以多线程就必须使用上了。有关线程部分主要参考:https://junyiseo.com/python/211.html 1 多线程 多线程类似于同时执行多个不同程序,线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 此项目可监控近千家中国企业的官方网站的新闻动态,如有更新,系统能在最短2分钟之内通过邮件发送更新的标题和链接。更新的信息流也可通过浏览器查看。监控的公司和站点可以添加删除。 原理:定期抓取网站html, 使用difflib比对新旧页面源码,发现增加的部分,提取url和text,过滤筛选,保存MySQL数据库。定期把更新的url和text,通过邮件发送给订阅者。 全部代码 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 火爆全网的小游戏羊了个羊到底藏了什么套路?几乎所有人上班下班都在玩,可通关率据说还不到1%。 其实这个游戏和你的策略或技术没啥关系,完全是算法和运气在折磨你。十年前我们玩空当接龙的时候,所有牌都是明牌,理论上可以算出最优解;但羊了个羊不一样,策略再好也不能稳赢,因为你根本不知道一张牌底下藏着什么牌,这和斗地主还不一样,斗地主的牌堆是固定的,但游戏里的牌堆可以被算法改变。 知乎上有人算出了通关概率,游戏一共有14种图案,即使按照逐渐消层的最优解,底下的牌也有200多万
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 监督部分 第二章 感知机: 博客:统计学习方法|感知机原理剖析及实现 实现:perceptron/perceptron_dichotomy.py 第三章 K近邻: 博客:统计学习方法|K近邻原理剖析及实现 实现:KNN/KNN.py 第四章 朴素贝叶斯: 博客:统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现 实现:NaiveBayes/NaiveBayes.py 第五章 决策树: 博客:统计学习方法|决策树原理剖析及实现 实现:
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 一个从 中文自然语言文本 中抽取 关键短语 的工具,只消耗 35M 内存。 1.抽取关键短语 在很多关键词提取任务中,使用tfidf、textrank等方法提取得到的仅仅是若干零碎词汇。 这样的零碎词汇无法真正的表达文章的原本含义,我们并不想要它。 For example: >>> text = '朝鲜确认金正恩出访俄罗斯 将与普京举行会谈...' >>> keywords = ['俄罗斯', '朝鲜', '普京',
这个安装很简单,只需要下载,然后一路 next 即可。下载链接:https://nodejs.org/en/
Vue作为前端三大框架之一,其已经悄然成为主流,学会用vue相关技术来开发项目会相当轻松。
https://github.com/dmhsq/electron-vue-dmhsq 或者 https://github.com/dmhsq/electron-vue/tree/main/template
Puppeteer是一个Node库,它提供了一个高级API来通过DevTools协议控制Chromium或Chrome。 可以使用Puppeteer来自动化完成浏览器的操作,官方给出的一些使用场景如下:
Multi-platform support (MacOS, Windows and Linux)
【纯学习正则表达式资料分享】 正则表达式30分钟入门教程(https://deerchao.net/tutorials/regex/regex.htm) 本教程目标:30分钟内让你明白正则表达式是什
E:\MyProjects\TMP\frontend>npm install html2canvas
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx YOLOV7:You Only Look Once目标检测模型在pytorch当中的实现 所需环境 torch==1.2.0+ 为了使用amp混合精度,推荐使用torch1.7.1以上的版本。 全部 代码 ,预训练模型 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 v7 即可获取。 训练步骤 a、训练VOC07+12数据集 数据集的准备 本文使用VOC格式进行训练,训练前需要下载好VOC07+12的数据集,
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 YOLOV7目标检测模型在keras当中的实现 支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整、新增图片裁剪、支持多GPU训练、支持各个种类目标数量计算、支持heatmap。 性能情况 训练步骤 全部 代码 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 yolov7 即可获取。 a、训练VOC07+12数据集 数据集的准备 本文使用VOC格式进行训练,训练前需要下载好VOC07+12的数据集
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 普通211硕士,方向是内燃机,现在研二,未来想换到自动驾驶,会matlab的编程计算,simulink有一定了解,目前想要深入学习,请问该如何提高自己,才能进去车企的自动驾驶团队,我知道可能我专业不太相符,但是较为喜欢自动驾驶和控制逻辑,请不吝赐教. 自动驾驶学习资料汇总 https://zhuanlan.zhihu.com/p/517710302 1. 课程资料 德国蒂宾根大学的自动驾驶课程 (Self-Driving Cars, lectureed by Pr
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