為了有效的使用深度學(xué)習(xí)模型故爵,一個結(jié)構(gòu)化的和面向?qū)ο蟮奈募Y(jié)構(gòu)能夠有效的幫助我們增加代碼的可用性误褪,幫助我們更快地進(jìn)入主項(xiàng)目并專注于模型的核心(模型哮笆,培訓(xùn)等)喇伯。 本文介紹的模版是...
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最近在讀論文的的過程中接觸到多標(biāo)簽分類(multi-label classification)的任務(wù)惹恃,必須要強(qiáng)調(diào)的是多標(biāo)簽(multi-label)分類任務(wù) 和 多分類(mu...
知識圖譜( Knowledge Graph)以結(jié)構(gòu)化的形式描述客觀世界中概念巫糙、實(shí)體及其關(guān)系朗儒,將互聯(lián)網(wǎng)的信息表達(dá)成更接近人類認(rèn)知世界的形式,提供了一種更好地組織参淹、管理和理解互聯(lián)...
? + d: 垂直分屏醉锄, ? + shift + d: 水平分屏。 ? + ]和? + [在最近使用的分屏直接切換. ? + opt + 方向鍵切換到指定位置的分屏浙值。 持續(xù)更...
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用恳不,如何高效的把訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境,正在被越來越多的工具所支持开呐。我們今天就來看一看不同的工具是如何解決這個問題的烟勋。 上圖的過程是一個數(shù)據(jù)...
搜索技術(shù)日新月異,如今它不再是搜索框中輸入幾個單詞那么簡單了较解。不僅輸入方式多樣化畜疾,并且還要在非常短的時(shí)間內(nèi)給出一個精準(zhǔn)而又全面的答案。目前哨坪,谷歌給出的解決方案就是——知識圖譜...
微服務(wù)架構(gòu)和SOA區(qū)別 微服務(wù)現(xiàn)在辣么火,業(yè)界流行的對比的卻都是所謂的Monolithic單體應(yīng)用当编,而大量的系統(tǒng)在十幾年前都是已經(jīng)是分布式系統(tǒng)了届慈,那么微服務(wù)作為新的理念和原來...
1. 面向?qū)ο蠛兔嫦蜻^程 面向過程 以事務(wù)為核心的編程思想,分析出解決問題的步驟忿偷,然后用程序按照順序去實(shí)現(xiàn)它金顿,面向過程適合簡單的、不需要協(xié)作的事務(wù)鲤桥。 面向?qū)ο?兩者關(guān)系 都是...
1.方法 方法聲明格式: 2.方法的重載overload 重載(overloading) 是在一個類里面揍拆,方法名字相同,而參數(shù)不同茶凳。返回類型可以相同也可以不同嫂拴。每個重載的方法...
一 基本概念 00 變量分類 局部變量 成員變量 靜態(tài)變量 01 基本數(shù)據(jù)類型 整型 浮點(diǎn)型 字符型 boolean類型 02 運(yùn)算符 03 類型轉(zhuǎn)換 自動類型轉(zhuǎn)換自動類型轉(zhuǎn)...
緣起 源于開源灶伊,回饋開源疆前。致敬TensorFlow社區(qū)的所有開發(fā)者,讓機(jī)器學(xué)習(xí)變得如此有趣聘萨。過去兩年中竹椒,我在TensorFlow社區(qū)認(rèn)識的眾多小伙伴,這是我人生路上最珍貴的經(jīng)...