随笔分类 - ApacheCN
摘要:原文: "Git Reference" 协议: "CC BY NC SA 4.0" 欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远。 "在线阅读" "ApacheCN 学习资源" 贡献指南 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越,但我们并不要求您做到十全十美,因此请不要担心
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摘要:内容来自 "DataSciComp" ,人工智能/数据科学比赛整理平台。 Github: "iphysresearch/DataSciComp" 本项目由 "ApacheCN" 强力支持。 "微博" | "知乎" | "CSDN" | "简书" | "OSChina" | "博客园" " 全球城市计
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摘要:+ "听说B站可以睡小姐姐? 可是。。那个小姐姐就是我鸭!" + "【每日一问】卷积、卷积核、卷积神经网络怎么理解?" + "如果你没有经验怎么办?来 ApacheCN 免费实习把!" + "出国留学 微信讨论组" + "自然语言处理(NLP) 学习路线" + "【每日一问】ID3、C4.5、C5.
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摘要:北京智能工场科技有限公司旗下的 FlyAI 是为 AI 开发者提供数据竞赛并支持 GPU 离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例,支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。挑战者,都在 FlyAI! ApacheCN 与 FlyAI 合作,为大家提供了一波可以用 GPU 打比赛的资源。
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摘要:请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越,但我们并不要求您做到十全十美,因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下,我们的服务器已经记录所有的翻译,因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。(改编自维基百科) + "通过在 Python 中使用 XGBoost 提前停止来避免过度拟合"
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摘要:我们是一个大型开源社区,旗下 QQ 群共 9000 余人,Github Star 数量超过 20k 个,网站日 uip 超过 4k,拥有 CSDN 博客专家和简书程序员优秀作者认证。我们组织公益性的翻译活动、学习活动和比赛组队活动,并和 DataWhale、LinuxStory 等国内著名开源组织保
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摘要:参与方式:https://github.com/apachecn/hbase doc zh/blob/master/CONTRIBUTING.md 整体进度:https://github.com/apachecn/hbase doc zh/issues/1 项目仓库:https://github.c
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摘要:这次一共打算组织14个组队学习,涵盖了AI领域从理论知识到动手实践的内容,难度系数分为低、中、高档,可以按照需要参加哦 组队学习信息 1 /Python基础 课程设计:马晶敏,叶梁、许辉 组队学习说明:学习Python基础知识,针对Python小白的学习之路 任务路线:基础知识 函数 第三方模块 类
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摘要:【主页】 "apachecn.org" 【Github】 "@ApacheCN" 暂时下线: "社区" 暂时下线: "cwiki 知识库" 自媒体平台 "微博:@ApacheCN" "知乎:@ApacheCN" "CSDN" | "简书" | "OSChina" | "博客园" "头条号" | "搜
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摘要:参与方式:https://github.com/apachecn/seaborn doc zh/blob/master/CONTRIBUTING.md 整体进度:https://github.com/apachecn/seaborn doc zh/issues/1 项目仓库:https://gith
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摘要:【主页】 "apachecn.org" 【Github】 "@ApacheCN" 暂时下线: "社区" 暂时下线: "cwiki 知识库" 自媒体平台 "微博:@ApacheCN" "知乎:@ApacheCN" "CSDN" "简书" "OSChina" "博客园" We are ApacheCN
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摘要:译者: "BXuan694" 把图片排列成网格形状。 参数: tensor ( "_Tensor_" _或_ "_list_" "))– 四维批(batch)Tensor或列表。如果是Tensor,其形状应是(B x C x H x W);如果是列表,元素应为相同大小的图片。 nrow ( "_in
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摘要:译者: "BXuan694" transforms包含了一些常用的图像变换,这些变换能够用 " " 串联组合起来。另外,torchvision提供了 " " 模块。functional可以提供了一些更加精细的变换,用于搭建复杂的变换流水线(例如分割任务)。 用于把一系列变换组合到一起。 参数: tr
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摘要:译者: "BXuan694" models子包定义了以下模型架构: "AlexNet" "VGG" "ResNet" "SqueezeNet" "DenseNet" "Inception" v3 你可以通过调用以下构造函数构造随机权重的模型: 我们在 " " 中提供了预训练模型。预训练模型可以通过传
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摘要:译者: "BXuan694" 所有的数据集都是 " " 的子类, 即:它们实现了 和`__len__ torch.utils.data.DataLoader torch.multiprocessing`实现批数据的并行化加载。例如: 目前为止,收录的数据集包括: 数据集 "MNIST" "Fashi
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摘要:译者: "BXuan694" " " 包收录了若干重要的公开数据集、网络模型和计算机视觉中的常用图像变换 包参考 "torchvision.datasets" "MNIST" "Fashion MNIST" "EMNIST" "COCO" "LSUN" "ImageFolder" "DatasetF
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摘要:译者: "BXuan694" 由给定URL加载Torch序列化对象。 如果该对象已经存在于 中,将被反序列化并返回。URL的文件名部分应该遵循约定 ,其中``是文件内容的SHA256哈希的前八位或更多位数。(哈希用于确保唯一的名称并验证文件的内容) 默认为 ,其中 默认是 。如果不需要默认目录,可以
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摘要:译者: "kunwuz" 从github上加载一个带有预训练权重的模型。 参数: github – 必需,一个字符串对象,格式为“repo_owner/repo_name[:tag_name]”,可选 tag/branch。如果未做指定,默认的 branch 是 。比方说: ‘pytorch/vis
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摘要:译者: "kunwuz" 将DLPack解码成Tensor张量。 | 参数: | dlpack – 一个有着dltensor张量的PyCapsule对象 | | | | 这个张量会与dlpack对象共享存储空间。注意每个dlpack对象只能使用一次。 返回一个表示张量的DLPack。 | 参数: |
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摘要:译者: "BXuan694" 表示数据集的抽象类。 所有用到的数据集都必须是其子类。这些子类都必须重写以下方法: :定义了数据集的规模; :支持0到len(self)范围内的整数索引。 用于张量封装的Dataset类。 张量可以沿第一个维度划分为样例之后进行检索。 | 参数: | tensors (
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