02 2024 档案
摘要:即兴写作 问: 假设你是一个职场博客作家,请参照注意事项,写一篇关于“打工人做副业”的文章。 ## 注意事项 - 文章应在400~600字之间 - 文章内容应通俗易懂,面向一般读者而不是科研人员 - 不要使用列表格式 - 回答应当仅仅包含文章,不要输出任何其它东西 答: 在当今社会,越来越多的打工人
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摘要:每个程序员都应该知道的 40 个算法 Python 数学应用 Python 入门指南 Python 物联网入门指南 Python 比特币编程实用指南 Python 密码学实用指南 Python 数据结构和算法实用指南 Python 企业自动化实用指南 Python GPU 编程实用指南 Python
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摘要:Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版 Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南第二版 PyTorch 自然语言处理 Transformer 和扩散模型的生成式 AI 实用指南(预览版) Transformer 自然语言处理 面向程序员的 Fa
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摘要:3D成像.pdf 3D成像技术.pdf 3D点云分析.pdf AAAI 2019 笔记.pdf CMU 10.708 概率图模型讲义.pdf CMU 15-312 编程语言基础讲义.pdf CMU 15-411 编译器设计讲义.pdf CMU 15-819 同伦类型论讲义.pdf CMU 15-81
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摘要:Signal >> 博客 >> 隐私无价,但 Signal 很昂贵 中国如何成为世界的购物车 - Rest of World 她在纽约的一家酒店里住了 40 多年。但她的生活是个谜:NPR 请不要询问一个开源项目是否已经死亡 | Max Woolf 的博客 人工智能将彻底改变您使用计算机的方式| 比
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摘要:AI已经大大提升了我的效率,正好这几天放假没事干,总结出这篇汇报。 AI + 技术自媒体 首先是 AI+开发和文创的所有路都自动化了。技术文章的翻译已经过半,不出两个月,我就能把我见到的所有技术文章都翻译一遍。 然后我觉得AI不应当只能完成翻译,技术自媒体应该也有点别的花样。第一个能做到的就是源码解
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摘要:Accelerate 0.27 中文文档 音频课程文档 AutoTrain 中文文档 AWS 中文文档 竞赛中文文档 Diffusers 0.26 中文文档 深度强化学习课程文档 数据集服务器中文文档 Datasets 2.17 中文文档 Evaluate 0.4 中文文档 Huggingface.
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摘要:numpy-ml\numpy_ml\trees\gbdt.py # 导入 numpy 库并重命名为 np import numpy as np # 从当前目录下的 dt 模块中导入 DecisionTree 类 # 从当前目录下的 losses 模块中导入 MSELoss 和 CrossEntrop
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摘要:numpy-ml\numpy_ml\tests\test_glm.py # 禁用 flake8 检查 # 导入 numpy 库并重命名为 np import numpy as np # 导入 statsmodels 库中的 api 模块并重命名为 sm import statsmodels.api
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摘要:numpy-ml\numpy_ml\preprocessing\nlp.py # 导入必要的库和模块 import re import heapq import os.path as op from collections import Counter, OrderedDict, defaultdi
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摘要:numpy-ml\numpy_ml\neural_nets\utils\__init__.py """ 神经网络特定的常见辅助函数。 ``neural_nets.utils` 模块包含神经网络特定的辅助函数,主要用于处理 CNNs。 """ # 从当前目录下的 utils 模块中导入所有内容 fro
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摘要:Losses The losses.py module implements several common loss functions, including: Squared error Cross-entropy Variational lower-bound for binary VAE (K
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摘要:Activation Functions The activations module implements several common activation functions: Rectified linear units (ReLU) (Hahnloser et al., 2000) Lea
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摘要:name: Bug/Performance Issue about: Use this template for reporting a bug or a performance issue. labels: bugfix System information OS Platform and Dis
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摘要:.\Zelda-with-Python\Code\Debug.py # 导入pygame和os模块 import pygame import os # 设置当前工作目录为项目所在的目录,用于导入文件(特别是图片) os.chdir(os.path.dirname(os.path.abspath(__
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摘要:原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第二十章:总结思考 原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/cedc7ab42349d210.md 译者:飞龙 协议:CC BY-
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摘要:原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第四部分:从零开始的深度学习 第十七章:基础神经网络 原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/f6eef03cb69f6500.m
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摘要:原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第十三章:卷积神经网络 原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/44d8848dfac0c1b0.md 译者:飞龙 协议:CC B
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摘要:原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第十章:NLP 深入探讨:RNNs 原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/38414c136aca063a.md 译者:飞龙 协
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摘要:原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第八章:协同过滤深入探讨 原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/d4afd9df315bb076.md 译者:飞龙 协议:CC
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摘要:原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第五章:图像分类 原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/0661b9d7375f45ab.md 译者:飞龙 协议:CC BY-N
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摘要:原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第三章:数据伦理 原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/9bc6d15b4440b85d.md 译者:飞龙 协议:CC BY-N
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摘要:原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 序言 原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/README.md 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 在很短的时间内
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摘要:深度学习 2:第 1 部分第 6 课 原文:medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-1-lesson-6-de70d626976c 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 来自 fast.ai 课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真
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摘要:深度学习 2:第 2 部分第 8 课 原文:medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-2-lesson-8-5ae195c49493 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 来自 fast.ai 课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真
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摘要:深度学习 2:第 2 部分第 10 课 原文:medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-2-lesson-10-422d87c3340c 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 来自 fast.ai 课程的个人笔记。随着我继续复习课程以
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摘要:深度学习 2:第 2 部分第 12 课 原文:medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-2-lesson-12-215dfbf04a94 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 来自 fast.ai 课程的个人笔记。随着我继续复习课程以
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摘要:深度学习 2:第 2 部分第 14 课 原文:medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-2-lesson-14-e0d23c7a0add 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 来自 fast.ai 课程的个人笔记。随着我继续复习课程以
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摘要:深度学习 2:第 1 部分第 4 课 原文:medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-1-lesson-4-2048a26d58aa 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 来自 fast.ai 课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真
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摘要:深度学习 2:第 1 部分第 1 课 原文:medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-1-lesson-1-602f73869197 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 来自 fast.ai 课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真
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摘要:机器学习 1:第 5 课 原文:medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-5-df45f0c99618 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它,这些笔记将继续更新
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摘要:机器学习 1:第 8 课 原文:medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-8-fa1a87064a53 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它,这些笔记将继续更新
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摘要:机器学习 1:第 11 课 原文:medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-11-7564c3c18bbb 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它,这些笔记将继续
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摘要:机器学习 1:第 1 课 原文:medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-1-84a1dc2b5236 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它,这些笔记将继续更新
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摘要:TensorFlow 学习手册(四) 原文:Learning TensorFlow 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第八章:队列、线程和读取数据 在本章中,我们介绍了在 TensorFlow 中使用队列和线程的方法,主要目的是简化读取输入数据的过程。我们展示了如何编写和读取 TFR
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摘要:TensorFlow 学习手册(三) 原文:Learning TensorFlow 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第六章:文本 II:词向量、高级 RNN 和嵌入可视化 在本章中,我们深入探讨了在第五章中讨论的与文本序列处理相关的重要主题。我们首先展示了如何使用一种称为word2
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摘要:TensorFlow 学习手册(二) 原文:Learning TensorFlow 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第四章:卷积神经网络 在本章中,我们介绍卷积神经网络(CNNs)以及与之相关的构建块和方法。我们从对 MNIST 数据集进行分类的简单模型开始,然后介绍 CIFAR1
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摘要:TensorFlow 学习手册(一) 原文:Learning TensorFlow 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 深度学习在过去几年中已经成为构建从数据中学习的智能系统的首要技术。深度神经网络最初受到人类大脑学习方式的粗略启发,通过大量数据训练以解决具有前所未有准确度的复杂
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摘要:TensorFlow.js 学习手册(七) 原文:Learning TensorFlow.js 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 结语 “那么为什么要尝试预测未来,如果这是如此困难,几乎不可能呢?因为做出预测是一种在我们看到自己朝着危险方向漂移时发出警告的方式。因为预测是指出更安全、
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摘要:TensorFlow.js 学习手册(六) 原文:Learning TensorFlow.js 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第十一章:迁移学习 “向他人的错误学习。你活不到足够长的时间来犯所有的错误。” —埃莉诺·罗斯福 拥有大量数据、经过实战检验的模型结构和处理能力可能是具有
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摘要:TensorFlow.js 学习手册(五) 原文:Learning TensorFlow.js 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第九章:分类模型和数据分析 “先见之明,后事之师。” —Amelia Barr 你不仅仅是把数据丢进模型中是有原因的。神经网络以极快的速度运行并执行复杂的
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摘要:TensorFlow.js 学习手册(四) 原文:Learning TensorFlow.js 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第七章:模型制作资源 “通过寻找和失误我们学习。” —约翰·沃尔夫冈·冯·歌德 你不仅限于来自 TensorFlow Hub 的模型。每天都有新的令人兴奋
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摘要:TensorFlow.js 学习手册(三) 原文:Learning TensorFlow.js 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第五章:介绍模型 “他从哪里弄来那些美妙的玩具?” —杰克·尼科尔森(蝙蝠侠) 现在您已经进入大联盟。在第二章中,您访问了一个完全训练好的模型,但您根本不
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摘要:TensorFlow.js 学习手册(二) 原文:Learning TensorFlow.js 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第三章:引入张量 “哇!” —基努·里维斯(《比尔和特德的冒险》) 我们已经多次提到张量这个词,它是 TensorFlow.js 中的主要词汇,所以是时候
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摘要:TensorFlow.js 学习手册(一) 原文:Learning TensorFlow.js 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 人工智能和机器学习是革命性的技术,可以改变世界,但只有当有开发人员使用良好的 API 来利用这些技术带来的进步时,它们才能实现这一目标。 其中一项进
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摘要:面向程序员的 FastAI 和 PyTorch 深度学习(十二) 原文:Deep Learning for Coders With Fastai and Pytorch 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第二十章:总结思考 恭喜!你成功了!如果你已经完成了到这一点的所有笔记本,你已经
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摘要:面向程序员的 FastAI 和 PyTorch 深度学习(十一) 原文:Deep Learning for Coders With Fastai and Pytorch 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第十八章:使用 CAM 解释 CNN 现在我们知道如何从头开始构建几乎任何东西,
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摘要:面向程序员的 FastAI 和 PyTorch 深度学习(十) 原文:Deep Learning for Coders With Fastai and Pytorch 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第四部分:从零开始的深度学习 第十七章:基础神经网络 本章开始了一段旅程,我们将深
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摘要:面向程序员的 FastAI 和 PyTorch 深度学习(九) 原文:Deep Learning for Coders With Fastai and Pytorch 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第十四章:ResNets 在本章中,我们将在上一章介绍的 CNN 基础上构建,并向
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摘要:面向程序员的 FastAI 和 PyTorch 深度学习(八) 原文:Deep Learning for Coders With Fastai and Pytorch 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第三部分:深度学习的基础。 第十二章:从头开始的语言模型 我们现在准备深入…深入深
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摘要:面向程序员的 FastAI 和 PyTorch 深度学习(七) 原文:Deep Learning for Coders With Fastai and Pytorch 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第十章:NLP 深入探讨:RNNs 在第一章中,我们看到深度学习可以用于处理自然语
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摘要:面向程序员的 FastAI 和 PyTorch 深度学习(六) 原文:Deep Learning for Coders With Fastai and Pytorch 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第九章:表格建模深入探讨 表格建模将数据以表格形式(如电子表格或 CSV 文件)呈
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摘要:面向程序员的 FastAI 和 PyTorch 深度学习(五) 原文:Deep Learning for Coders With Fastai and Pytorch 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第七章:训练一个最先进的模型 本章介绍了更高级的技术,用于训练图像分类模型并获得最
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摘要:面向程序员的 FastAI 和 PyTorch 深度学习(四) 原文:Deep Learning for Coders With Fastai and Pytorch 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第五章:图像分类 现在您了解了深度学习是什么、它的用途以及如何创建和部署模型,现在
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摘要:面向程序员的 FastAI 和 PyTorch 深度学习(三) 原文:Deep Learning for Coders With Fastai and Pytorch 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第二部分:理解 fastai 的应用 第四章:底层:训练数字分类器 在第二章中看到
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摘要:面向程序员的 FastAI 和 PyTorch 深度学习(二) 原文:Deep Learning for Coders With Fastai and Pytorch 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第二章:从模型到生产 我们在第一章中看到的六行代码只是在实践中使用深度学习过程的一
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摘要:面向程序员的 FastAI 和 PyTorch 深度学习(一) 原文:Deep Learning for Coders With Fastai and Pytorch 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 深度学习是一项强大的新技术,我们认为它应该应用于许多学科。领域专家最有可能发
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摘要:移动设备 在 iOS 上进行图像分割 DeepLabV3 原文:pytorch.org/tutorials/beginner/deeplabv3_on_ios.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 作者:Jeff Tang 审阅者:Jeremiah Chung 介绍 语义图像分
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摘要:使用 RPC 进行分布式管道并行 原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_pipeline_parallel_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 作者:Shen Li 注意 在github中查看并编辑本教程。 先
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摘要:开始使用完全分片数据并行(FSDP) 原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/FSDP_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 作者:Hamid Shojanazeri,Yanli Zhao,Shen Li 注意 在githu
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摘要:(Beta)使用缩放点积注意力(SDPA)实现高性能 Transformer 原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/scaled_dot_product_attention_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 注意 点击
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摘要:介绍 torch.compile 原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/torch_compile_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 注意 点击这里下载完整的示例代码 作者: William Wen torch.com
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摘要:(beta)计算机视觉的量化迁移学习教程 原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/quantized_transfer_learning_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 提示 为了充分利用本教程,我们建议使用这个Col
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摘要:参数化教程 原文: 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 作者:Mario Lezcano 注意 点击这里下载完整示例代码 在本教程中,您将学习如何实现并使用此模式来对模型进行约束。这样做就像编写自己的nn.Module一样容易。 对深度学习模型进行正则化是一项令人惊讶的挑战。传统技术,
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摘要:在 C++中注册一个分发的运算符 原文:pytorch.org/tutorials/advanced/dispatcher.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 分发器是 PyTorch 的一个内部组件,负责确定在调用诸如torch::add这样的函数时实际运行哪些代码。这可能
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摘要:自定义 C++和 CUDA 扩展 原文:pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_extension.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 作者:Peter Goldsborough PyTorch 提供了大量与神经网络、任意张量代数、数据处理和其他
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摘要:使用 PyTorch C++ 前端 原文:pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_frontend.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 PyTorch C++ 前端是 PyTorch 机器学习框架的纯 C++ 接口。虽然 PyTorch 的主要接
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摘要:在生产环境中部署 PyTorch 模型 通过 Flask 在 Python 中部署 PyTorch 的 REST API 原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/flask_rest_api_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4
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摘要:使用整体追踪分析的追踪差异 原文:pytorch.org/tutorials/beginner/hta_trace_diff_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 作者: Anupam Bhatnagar 有时,用户需要识别由代码更改导致的 PyTorch 操
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摘要:训练一个玛丽奥玩游戏的 RL 代理 原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/mario_rl_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 注意 点击这里下载完整的示例代码 作者: 冯元松, Suraj Subramanian, 王
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摘要:使用 torchtext 库进行文本分类 原文:pytorch.org/tutorials/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 注意 点击这里下载完整示例代码 在本教程中,我们将展示如何使用 to
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摘要:音频 音频 I/O pytorch.org/tutorials/beginner/audio_io_tutorial.html 此教程已移至pytorch.org/audio/stable/tutorials/audio_io_tutorial.html 3 秒后将重定向。 音频重采样 原文:pyt
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摘要:对抗性示例生成 原文:pytorch.org/tutorials/beginner/fgsm_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 注意 点击这里下载完整的示例代码 作者: Nathan Inkawhich 如果您正在阅读本文,希望您能欣赏一些机器学习模型的有
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摘要:torch.nn 到底是什么? 原文:pytorch.org/tutorials/beginner/nn_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 注意 点击这里下载完整示例代码 作者: Jeremy Howard,fast.ai。感谢 Rachel Thomas
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摘要:使用 PyTorch 构建模型 原文:pytorch.org/tutorials/beginner/introyt/modelsyt_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 注意 点击这里下载完整示例代码 介绍 || 张量 || 自动微分 || 构建模型 ||
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摘要:在 YouTube 上介绍 PyTorch PyTorch 介绍 - YouTube 系列 原文:pytorch.org/tutorials/beginner/introyt.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 介绍 || 张量 || 自动微分 || 构建模型 || Tens
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摘要:PyTorch 秘籍 PyTorch 秘籍 原文:pytorch.org/tutorials/recipes/recipes_index.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 秘籍是关于如何使用特定 PyTorch 功能的简短、可操作的示例,与我们的全长教程不同。 PyTorc
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摘要:原文:Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 附录 A:机器学习项目清单 此清单可以指导您完成机器学习项目。有八个主要步骤: 构建问题并全局看问题。 获取数
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摘要:原文:Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第十八章:强化学习 强化学习(RL)是当今最激动人心的机器学习领域之一,也是最古老的之一。自上世纪 50 年代
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摘要:原文:Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第十六章:使用 RNN 和注意力进行自然语言处理 当艾伦·图灵在 1950 年想象他著名的Turing 测试时
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摘要:原文:Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第十四章:使用卷积神经网络进行深度计算机视觉 尽管 IBM 的 Deep Blue 超级计算机在 1996 年
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摘要:原文:Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第十二章:使用 TensorFlow 进行自定义模型和训练 到目前为止,我们只使用了 TensorFlow 的
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摘要:原文:Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第二部分:神经网络和深度学习 第十章:使用 Keras 入门人工神经网络 鸟类启发我们飞行,牛蒡植物启发了钩带
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摘要:原文:Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第三章:分类 在第一章中,我提到最常见的监督学习任务是回归(预测值)和分类(预测类)。在第二章中,我们探讨了一
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摘要:原文:Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 机器学习海啸 2006 年,Geoffrey Hinton 等人发表了一篇论文,展示了如何训练一个能够以
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摘要:原文:wesmckinney.com/book/ 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 附录 附录 A:高级 NumPy 原文:wesmckinney.com/book/advanced-numpy 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 此开放访问网络版本的《Python 数
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摘要:原文:wesmckinney.com/book/ 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 十二、Python 建模库介绍 原文:wesmckinney.com/book/modeling 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 此开放访问网络版本的《Python 数据分析第三版》
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摘要:原文:wesmckinney.com/book/ 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 十、数据聚合和组操作 原文:wesmckinney.com/book/data-aggregation 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 此开放访问网络版本的《Python 数据分析第
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摘要:原文:wesmckinney.com/book/ 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 八、数据整理:连接、合并和重塑 原文:wesmckinney.com/book/data-wrangling 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 此开放访问网络版本的《Python 数据
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摘要:原文:wesmckinney.com/book/ 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 六、数据加载、存储和文件格式 原文:wesmckinney.com/book/accessing-data 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 此开放访问网络版本的《Python 数据分
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摘要:原文:wesmckinney.com/book/ 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 四、NumPy 基础知识:数组和向量化计算 原文:wesmckinney.com/book/numpy-basics 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 此开放访问网络版本的《Pytho
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摘要:原文:wesmckinney.com/book/ 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 关于开放版本 第 3 版的《Python 数据分析》现在作为“开放获取”HTML 版本在此网站wesmckinney.com/book上提供,除了通常的印刷和电子书格式。该版本最初于 2022 年 8
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