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  • 《Python大规模机器学习》—1.2.7 ​Jupyter/IPython介绍

    1.2.7 Jupyter/IPython介绍IPython是由Fernando Perez开发的一个免费项目,于2001年开始启动,它使用一个能在软件开发过程中结合科学方法(主要是实验和交互式发现)的用户编程接口,解决了Python堆栈用于科学研究的缺陷。科学方法意味着能够以可

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-12 17:31:47
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  • 《Python数据挖掘与机器学习实战》—3.4.2 分析数据

    3.4.2 分析数据  分析数据的特征:  TV:在电视上投资的广告费用(以千万元为单位);  Radio:在广播媒体上投资的广告费用;  Newspaper:用于报纸媒体的广告费用;  响应:连续的值;  Sales:对应产品的销量。  在这个案例中,通过不同的广告投入,预测产

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-17 13:54:29
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  • 《Python数据挖掘与机器学习实战》—3.5.3 编码实现

    3.5.3 编码实现  完整的Python实现代码如下:   import quandl  from sklearn import preprocessing  #df = quandl.get('WIKI/GOOGL'),先注释这一行,预测Google股票再用  df = quandl

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-17 14:13:27
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  • 鲲鹏软件迁移学习笔记(理论部分加实操作 中)

    基于鲲鹏Maven仓进行Maven软件构建 Maven提供了一个仓库的功能存放编译好的Jar包。构建项目时只需要在项目中配置对应的依赖就能自动从仓库中下载Jar,但Maven中央仓库中部分Jar存在x86依赖无法在鲲鹏平台运行。而鲲鹏Maven仓存储了部分已在鲲鹏平台上编译好的J

    作者: QGS
    发表时间: 2021-02-04 13:17:49
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  • 机器学习:线性判别分析从理论到公式推导(LDA)

    机器学习:线性判别分析从理论到公式推导(LDA) 数据定义 DataSet X:=(xi,yi)i=1N,令X的每个观测值xi∈Rp{(x_i,y_i)}_{i=1}^N,令X的每个观测值xi \in R^p(xi​,yi​)i=1N​,令X的每个观测值xi∈Rp,Y的每个元素yi∈Ry_i\in

    作者: hanzee_
    发表时间: 2022-10-17 10:35:38
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  • MySQL基础之数据库应用类型学习笔记

    【数据库的应用类型】 最近在学习《MySQL技术内幕:SQL编程》并做了笔记,本博客是一篇笔记类型博客,分享出来,方便自己以后复习,也可以帮助其他人 对于sql开发人员来说,需要了解开发的数据库应用于哪种类型,下面对数据库的应用做了分类 数据库的应用类型: OLTP(OnLine

    作者: yd_273762914
    发表时间: 2020-12-02 23:11:47
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  • 从c++到Java,关于Java面向对象基础的学习(一)

    ​  一、设计对象并使用 这一节重点是学习获取已有对并使用和学习自己设计对象并使用 1、学习获取已有对并使用学 之前学习的键盘录入技术就是对已有的对象进行使用 public class Test { public static void main(String[]

    作者: 莫浅子
    发表时间: 2022-10-04 13:33:38
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  • 随机样本选择——快速求解机器学习中的优化问题

    有少数感兴趣的报告,这里谈一下全场最后一个报告。报告人是Jorge Nocedal,就是著名的LBFGS的作者。 他关注的问题是一类机器学习中非常常见的优化模型:

    作者: 格图洛书
    发表时间: 2021-12-29 18:20:39
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  • 【问答官】modelarts平台是否支持联邦学习的呢?如不支持,未来会支持的不?

    modelarts平台是否支持联邦学习的呢?如不支持,未来会支持的不?我的理解是modelarts是这不是在数据集层面就进行数据的联邦学习,还是在训练模型的层面?还是部署在线业务的层面再跟其他的平台进行联邦学习的呢?modelarts会不会支持比如跟其他的云平台阿里云、腾讯云、A

    作者: andyleung
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  • 指定GPU运行和训练python程序 、深度学习单卡、多卡 训练GPU设置【一文读懂】

    此次博文内容难以 以偏概全,如有不恰当的地方,欢迎评论区批评指正 对于即将入行计算机视觉的小伙伴,墨理这里推荐收藏的干货博文目前如下 ❤️ 深度学习模型训练基础环境搭建相关教程————认真帮大家整理了 🚀🚀 墨理学AI 🎉 作为全网 AI 领域 干货最多的博主之一,❤️

    作者: 墨理学AI
    发表时间: 2022-01-09 06:31:22
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  • MindSpore手写数字识别初体验,深度学习也没那么神秘嘛

    深度学习作为机器学习分支之一,应用日益广泛。语音识别、自动机器翻译、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉,深度学习已经渗入到我们生活中的每个角落,给生活带来极大便利。即便如此,依然有很多人觉得深度学习高深莫测、遥不可及,的确,它有深奥之处,非专业人士难以企及,但也有亲和力

    作者: 开发者学堂小助
    发表时间: 2020-11-24 14:27:22
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  • 华为大数据FusionInsight HD安装教程,三台linux 模拟大数据学习环境的安装视频

    华为大数据FusionInsight HD安装教程,三台linux 模拟大数据学习环境的安装视频链接:https://*********.com/s/10ndCXiA7L1H612p_vt28WQ提取码:7fhb 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦腾科IT教育

    作者: wuweibang
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  • 深度学习论文导航 | 17 EfficientNet:重新思考卷积神经网络模型缩放

    大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱编程、热爱分享! 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~ 我的博客地址为:【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是:【AI

    作者: AI 菌
    发表时间: 2021-08-04 14:52:20
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  • 【物联网课程学习课堂笔记】关于《人人学IoT》的吐槽 1.3 无线通信

    这节课主要讲了蜂窝移动通信技术和 短距无线通信技术印象深刻的就是最后短距无线通信技术中的ZigBee和Z-wave这两个都有一个共同点,就是价格低,应用方便。未来在物联网领域应该会有大量的这种低成本,应用简便的技术出现,毕竟5G要建大量的基站,成本将会是应该很大的问题。

    作者: 7f
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  • 机器视觉职业认证培训材料以及HCS在线学习材料,祝伙伴们早日通过!

    1、机器视觉HCIA和HCIP职业认证培训材料下载地址见附件HCIA-Intelligent Vision1)HCIA-Intelligent Vision认证介绍https://e.huawei.com/cn/talent/#/cert/product-details?cert

    作者: 九色鹿
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  • 华为云机器学习标准版如何用Notebook读取OBS/数据集 数据

    标准版notebook数据操作 请注意:1、  凡是涉及将文件保存到notebook server中,请及时保存至OBS,当notebook server被关闭后,里面的文件将会被清除2、  涉及OBS的操作,有旧版本代码和新版本代码,新版本代码预计在2018年11月12日后可用1     

    作者: 云小器
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  • 【iot开发】希望有好的学习资料大家一起分享,欢迎加好友关注

    <iframe id="embed_dom" name="embed_dom" frameborder="0" style="display:block;width:525px; height:245px;" src="https://www.processon.com/embe

    作者: 赵兴旺
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  • 学习】一种云服务器位置定位及安全性验证方案

    摘要:针对云环境下非诚实服务提供商可能伪造服务器地理位置的问题,提出一种云服务器位置定位及安全性验证方案。首先给出了整个方案的系统模型,分析了可能存在的安全威胁,然后在多点定位算法的基础之上,考虑时延波动对结果造成的影响,并赋予相应的权值,提出一种基于加权质心估计的欧几里得度量算法

    作者: yidaodao
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  • HiLens端-云协同开发平台“ModelArts人工智能应用开发指南” 学习笔记

    HiLens端-云协同开发平台HiLens端-云协同人工智能应用的一站式开发平台。开发者可以直接将ModelArts平台中训练好的模型导入HiLens中进行进一步,然后发布为人工智能应用,并推送到HiLens纳管的端侧设备,同时也可以将技能分享到AI技能市场。HiLens平台的主

    作者: QGS
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  • 应用部署和发布-部署类型“ModelArts人工智能应用开发指南” 学习笔记

    应用部署时需要考虑部署服务的调用形态,按照调用形态不同,可以分为在线服务,异步服务和批量服务等;按照部署资源的位置不同,又可分为云上服务,边缘服务及SDK;按照部署资源的需求不同,可以将应用部署在不同规格的硬件集群上,下面将重点介绍其中一些主要的部署形态。部署类型1,在线推理服务

    作者: QGS
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