TensorFlow AutoGraph 是 TensorFlow 中的一个重要特性，它允许开发者使用普通的 Python 语法编写高效的 TensorFlow 图（graph）。这意味着开发者可以利用 Python 的易用性来编写模型代码，而 AutoGraph 则负责将这些代码转换成高效执行的 Tensorflow 图。这一过程大大简化了机器学习模型的开发和优化过程。
数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。
【导读】随着TensorFlow的普及，越来越多的行业希望将Github中大量已有的TensorFlow代码和模型集成到自己的业务系统中，如何在常见的编程语言（Java、NodeJS等）中使用TensorFlow成为了一个比较常见的问题。专知成员Hujun给大家详细介绍了在Java中使用TensorFlow的两种方法，并着重介绍如何用TensorFlow官方Java API调用已有TensorFlow模型的方法。 专知成员Hujun在以前就写过TensorFlow 1.4 Eager Execution系列
非煤电子封条系统算法模型通过yolov7+python网络模型技术，非煤电子封条系统算法模型利用智能化AI视频分析，实时监测分析矿井出入井人员人数变化、非煤及煤矿生产作业状态等情况，自动生成、推送报警信息，提示相关人员采取应急措施。本算法模型之所以选用python语音主要是因为Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
许许多多的人都非常容易爱上Python这门语言。自从1991年诞生以来，Python现在已经成为最受欢迎的动态编程语言之一，尤其进入21世纪以来，Python在行业应用和学术研究中进行科学计算的势头也越来越迅猛。 ——《Python for Data Analysis》（Wes Mckinney） Python不仅在编程方面有强大的实力，而且由于不断改进的第三方库，Python在数据处理方面也越来越突出；近年来，非常火爆的机器学习(Machine Learning)以及前沿的自然语言处理(Natural
最新发布的飞桨开源深度学习框架1.7版本，带来多项重要更新。非常值得关注的是，飞桨“动态图”能力有了重大升级，不但编程体验极大提升，而且训练性能已媲美“静态图”，部署能力也有全面强化。
前文推荐：Python实战：将头像转成动漫风！众所周知，近年来深度学习在大量领域表现出非常好的结效果，比如我们常见的图像、视频、语音和自然语言处理等。
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类能够处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN可以直接处理图结构数据，例如社交网络、分子结构和知识图谱等。本文将详细介绍如何使用Python实现一个简单的GNN模型，并通过具体的代码示例来说明。
小伙伴们好呀，不久前我们推出了模型部署入门系列教程，受到了大家的一致好评，也收到了很多小伙伴的催更，后续教程正在准备中，将在不久后跟大家见面，敬请期待哦~
【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的安装及部分使用。查看上篇：文末福利｜一文上手TensorFlow2.0（一）。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
最近梳理了下历史文章，精选了一些文章，分为机器学习，深度学习，人工智能等几大板块，文章已开通【快捷转载】，欢迎阅读及转载。
很多博客中提到的 models/（位于根目录下，该目录下存放这多个使用python实现的模型实例），我并没有看到。估计是最新版的Tensorflow源码取消了这个文件夹。
我们在这里向你介绍一个名为“AutoGraph”的TensorFlow新功能。AutoGraph将Python代码（包括控制流print()和其他Python原生特性）转换为纯的TensorFlow图代码。
📷 来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟本文为你介绍6个用于可解释性的Python框架。 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就
作者：Alex Wiltschko、Dan Moldovan、Wolff Dobson
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。
自大语言模型 (LLM) 成为热点话题以来，涌现了一大批中文大语言模型并在优化平台中得到了积极部署。ChatGLM 正是广受好评的主流中文大语言模型之一。
我在ADGC的基础上重构了代码，让深度聚类的代码实现了更高的统一。具体来说，我重新设计了代码的架构，让你可以在我的框架中轻松运行不同模型的代码，并且提升了可扩展性。此外，我定义了一些工具类和函数来简化代码并使一些配置更加清晰。
作者也很nice地给出了自建的数据集，包括1116张无妆图、2720张有妆图，在官方网站提供了下载链接
📷 来源：DeepHub IMBA本文约1700字，建议阅读5分钟在本文中，将介绍6个用于机器学习可解释性的Python框架。 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的
TensorFlow 是谷歌在 2015 年开源的一个通用高性能计算库。从一开始，TensorFlow 的主要目的就是为构建神经网络（NN）提供高性能 API。然而，借助于机器学习（ML）社区对它的兴趣以及时间上的优势，这个类库演变成了一个完整的 ML 生态系统。
随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子，能自己做出决定，但是人们并不清楚其中缘由。建立一个AI模型，输入数据，然后再输出结果，但有一个问题就是我们不能解释AI为何会得出这样的结论。需要了解AI如何得出某个结论背后的原因，而不是仅仅接受一个在没有上下文或解释的情况下输出的结果。
PyTorch简介 在2017年1月18日，facebook下的Torch7团队宣布PyTorch开源后就引来了剧烈的反响。PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生版本。Torch 是一个使用 Lua 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是 Lua 流行度不够, 所以facebook开发团队将 Lua 的 Torch 移植到了更流行的语言 Python 上，推出了PyTorch 。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 The 5 Deep Learning Frameworks Every Serious Machine Learner Should Be Familiar With，作者为James Le。
今天给大家分享一款Python装逼实用神器，在日常生活或者工作中，经常会遇到想将某张照片中的人物抠出来，然后拼接到其他图片上去。专业点的人可以使用 PhotoShop 的“魔棒”工具进行抠图，非专业人士则使用各种美图 APP 来实现，但是这两类方式毕竟处理能力有限，一次只能处理一张图片，而且比较复杂的图像可能耗时较久。那今天就来向大家展示第三种扣图方式——用 Python代码来实现 一键批量抠图。
MindSpore有两种运行模式：动态图模式和静态图模式。默认情况下是动态图模式，也可以手工切换为静态图模式。
本文主要讲解了在编写基于TensorFlow的应用过程中如何使用Eager Mode。内容主要包括
之前使用AIGC生成图片，一般都是生成512*512的图，然后再进行放大，以达到高清出图的要求。但是这里有个问题是底模其实都是海量的512*512图片训练出来的，所以出图效果上经常不如人意，在细节上会差一些。这次SDXL1.0直接使用1024*1024的海量图片训练底模，而且分为了文生图用的base模型和图生图进行优化和放大的refiner模型，从而在开源免费的文生图软件上实现了不输于Midjourney的出图效果。
代码仓库：A-Unified-Framework-for-Deep-Attribute-Graph-Clustering
Python深受数据科学家和数据工程师的喜爱。 📷 本文总结2017年数据科学的Top12的Python库。 核心库1 numpy 它是最基础库，是众多Python库的依赖库。 它提供了多维数组和矩阵的丰富运算。 2 scipy 它包含线性代数、优化、统计学和数值运算等操作。 3 pandas 它是Python做数据处理的优秀工具。 它可以快速而简单地实现数据操作、数据集成和数据可视化的功能。 它提供两种数据结构：序列和数据框。 数据可视化4 matplotlib 它是Python的数据可视化基础库。 它可
选自GitHub 机器之心编译 参与：李泽南、黄小天 AllenNLP 可以让你轻松地设计和评估几乎所有 NLP 问题上最新的深度学习模型，并同基础设施一起让这些模型自由运行在云端和你的笔记本电脑上。 链接：http://allennlp.org (http://allennlp.org/) GitHub：https://github.com/allenai/allennlp Allen NLP 是一个基于 Apache 2.0 的 NLP 研究库，构建于 PyTorch 之上，可为开发者提供语言任务中的各
本文讲解什么是决策树回归模型，以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型，只需要5个步骤。
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，是由Google开发的，用于构建和训练机器学习模型的工具库。它提供了丰富的功能和易于使用的接口，可用于各种机器学习任务，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
导读： 自 2015 年开源以来，TensorFlow 凭借性能、易用、配套资源丰富，一举成为当今最炙手可热的 AI 框架之一，当前无数前沿技术、企业项目都基于它来开发。 然而最近几个月，TensorFlow 正在经历推出以来最大规模的变化。TensorFlow 2.0 已经推出 beta 版本，同 TensorFlow 1.x 版本相比，新版本带来了太多的改变，最大的问题在于不兼容很多 TensorFlow 1.x 版本的 API。这不禁让很多 TensorFlow 1.x 用户感到困惑和无从下手。一般来讲，他们大量的工作和成熟代码都是基于 TensorFlow 1.x 版本开发的。面对版本不能兼容的问题，该如何去做？ 本文将跟大家分享作者在处理 TensorFlow 适配和版本选择问题方面的经验，希望对你有所帮助。内容节选自 《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》 一书。 文末有送书福利！
【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值（VaR） R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/advanced/gradient_clip_cn.html
线性回归和梯度下降模型 概要 本文主要讲解线性回归模型的原理，并以python和paddlepaddle为例讲解怎么实现一个线性回归模型，并用matplotlib画出训练后的效果。 线性回归 机器学
数据来源：主要通过对初始数据图片进行人工标注和机器标注。数据样本非常的重要，好的样本等于成功了一半。
最近想要做一个自己独一无二的桌面宠物，可以直接使用python来自己订制。属于一个小项目，这个教程主要包含几个步骤：
昨天，TensorFlow推出了一个新功能「AutoGraph」，可以将Python代码（包括控制流print()和其他Python原生特性）转换为TensorFlow的计算图（Graph）代码。
Python深受数据科学家和数据工程师的喜爱。 本文总结2017年数据科学的Top12的Python库。 核心库 1 numpy 它是最基础库，是众多Python库的依赖库。 它提供了多维数组和矩阵
选自Julia Blog 作者：Mike Innes等人 机器之心编译 任何机器学习系统复杂到一定程度，都会包含一个临时开发的、不合规范的、充满错误的、运行速度很慢的、只有一半功能的编程语言实现。（格林斯潘第十定律） 我们很高兴看到机器学习大爆发，以及机器学习模型的复杂度和用来构建模型的框架。越来越多的顶尖模型更多地涉及到编程问题，通常它们需要支持循环和递归等编程结构，这给创建它们的工具（编程语言）带来了一些有趣的问题。 尽管机器学习没有专用的语言，但有的机器学习框架（如 TensorFlow）在 Pyth
Python的能力很强，它几乎可以写除了操作系统之外的所有应用程序。从这里，我们可以一起用Python开发网站，提升我们对Python的应用价值。
目前市场上Python 2.X系列与Python 3.X系列共存的现象。读者可以安装Python 2.X系列或者Python 3.X系列。如果开发的目的是基于原有Python 2.X系列产品的维护，作者建议选择Python 2.X系列；如果是开发一个完全新的产品，那么作者建议选择Python 3.X系列。作者写这本书的时候，Python的最高版本是3.6，但是作者担心Python 3.6还是不成熟，所以本书选择版本的是Python 3.5。
时序图显示，该序列既包含长期趋势又包含以年为周期的季节效应 差分平稳化 对原序列做1阶差分消去趋势，再做4步差分消去季节效应的影响，差分后序列时的时序图：
选自kdnuggets 作者：Madison May 机器之心编译 参与：王宇欣、李亚洲 选择什么深度学习框架一直是开发者非常关心的一个话题，而且深度学习框架之间的「战争」也越来越激烈。过去一段时间，机器之心发过多篇机器学习框架的对比文章，但随着 Python 逐渐成为机器学习社区最受欢迎的语言，支持 Python 的深度学习框架的性能也值得关注。Indico Data Solutions 的 CTO Madison May 根据他们公司在产品和开发过程中的经验对 7 大 Python 深度学习框架进行了
TensorFlow是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。它是目前应用最广泛的机器(深度)学习框架，利用TensorFlow，你可以很快的构建深度学习模型，目前在工业界应用非常广泛，截止到目前最新版本是tf.1.11。
完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上，并利用TensorRT加速到5倍。
8 月 5 日晚，GraphVite 开发者 @唐建（MILA 实验室助理教授，曾获 ICML 2014最佳论文、WWW16 最佳论文提名） 在社交平台上公布了这个图表示学习系统开源的消息。他表示，在百万节点的图上，使用该系统仅需 1 分钟左右就可以学习节点的表示。该系统的目标是为广泛的嵌入方法系列提供通用和高性能的框架，这将非常有利于图学习算法的研究与部署。雷锋网 AI 开发者将其具体介绍及相关地址编译如下。
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