web框架選擇 Django容劳，流行但是笨重谓媒，還麻煩，人生苦短抑月，肯定不選 web.py子漩，輕量豫喧，但據(jù)說作者仙逝無人維護，好吧幢泼，先pass tornado紧显，據(jù)說倡導自己造輪子，雖然...
IP屬地：天津
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Python的Flask框架開發(fā)RESTful API -
BERT使用詳解(實戰(zhàn))
BERT模型缕棵，本質(zhì)可以把其看做是新的word2Vec孵班。對于現(xiàn)有的任務，只需把BERT的輸出看做是word2vec招驴，在其之上建立自己的模型即可了篙程。 1，下載BERT BERT-...
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【HBase】HBase 協(xié)處理器[TOC] 一、協(xié)處理器的產(chǎn)生 HBase 和 MapReduce 有很高的集成冗懦，可以使用 MR 對存儲在 HBase 中的數(shù)據(jù)進行分布式計算爽冕，但是： 有些情況，例如簡單的加...
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Hbase技術(shù)詳細學習筆記最近在逐步跟進Hbase的相關(guān)工作披蕉，由于之前對Hbase并不怎么了解扇售，因此系統(tǒng)地學習了下Hbase前塔，為了加深對Hbase的理解，對相關(guān)知識點做了筆記承冰，并在組內(nèi)進行了Hbase...
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GAN 的 keras 實現(xiàn)本文結(jié)構(gòu)： 什么是 GAN？ 優(yōu)點食零？ keras 例子困乒？ 什么是 GAN？ GAN贰谣，全稱為 Generative Adversarial Nets娜搂，直譯為生成式對抗網(wǎng)絡(luò)，是一...
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Keras深度強化學習--Double DQN實現(xiàn)Double DQN原理 DQN本質(zhì)上仍然是Q-learning吱抚，只是利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示動作值函數(shù)百宇，并利用了經(jīng)驗回放和單獨設(shè)立目標網(wǎng)絡(luò)這兩個技巧。DQN無法克服Q-learn...
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Keras深度強化學習-- Policy Network與DQN實現(xiàn)最近在接觸一些關(guān)深度強化學習(DRL)的內(nèi)容秘豹，本文是學習DRL過程中對Demo的復現(xiàn)與理解携御。相關(guān)原理推薦李宏毅的Q-Learning強化學習和深度強化學習課程。 強化學習中有...
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【特征工程】特征選擇與特征學習特征選擇與特征學習 在機器學習的具體實踐任務中既绕，選擇一組具有代表性的特征用于構(gòu)建模型是非常重要的問題啄刹。特征選擇通常選擇與類別相關(guān)性強、且特征彼此間相關(guān)性弱的特征子集凄贩，具體特征...
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Siamese network 孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--一個簡單神奇的結(jié)構(gòu)名字的由來 Siamese和Chinese有點像誓军。Siam是古時候泰國的稱呼，中文譯作暹羅疲扎。Siamese也就是“暹羅”人或“泰國”人昵时。Siamese在英語中是“孿生”、“連...
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這是一個有顏色的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驗證碼識別好吧,隔了兩個月才更新文章,之前一直在做各種大數(shù)據(jù)競賽.最近休賽期,所以把之前一些好的idea實現(xiàn)一下. 之前有人問我能不能用深度學習做一個驗證碼識別,我覺得現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上很多驗...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學習(三)--DeepFM模型理論和實踐推薦系統(tǒng)遇上深度學習系列：推薦系統(tǒng)遇上深度學習(一)--FM模型理論和實踐：http://www.reibang.com/p/152ae633fb00[https://ww...
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Python 3 & Keras YOLO v3解析與實現(xiàn)YOLOv3在YOLOv2的基礎(chǔ)進行了一些改進，這些更改使其效果變得更好淆衷。 在320×320的圖像上缸榄，YOLOv3運行速度達到了22.2毫秒，mAP為28.2祝拯。其與SSD一樣...
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用學習曲線 learning curve 來判別過擬合問題本文結(jié)構(gòu)： 學習曲線是什么籽前？ 怎么解讀？ 怎么畫敷钾？ 學習曲線是什么枝哄？ 學習曲線就是通過畫出不同訓練集大小時訓練集和交叉驗證的準確率，可以看到模型在新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)阻荒，進而來判斷模...
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人類史上最簡單的Ubuntu 16.04 安裝tensorflow-gpu教程最近看了很多網(wǎng)上的ubuntu安裝tensorflow-gpu版本教程挠锥，感覺很復雜。 主要問題其實還是cuda cudnn 和tensorflow-gpu版本之間兼容的問題侨赡，...
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本專題招募管理員辆毡，有意向請簡信私聊菜秦，謝謝！ 用來分享機器學習舶掖，深度學習球昨，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計算機視覺等領(lǐng)域的一些技術(shù)眨攘。 Machine Learning 學習資料：http://www.reibang.com/p/e0238db24973 相關(guān)參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.reibang.com/p/182baeb82c71 3. [深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.reibang.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“機器學習”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.reibang.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流主慰，相互學習！
