Google开源了TensorFlow（GitHub），此举在深度学习领域影响巨大，因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然，有着雄厚的人才储备，而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具。 对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说，GitHub上其实还有很多不错的开源项...

什么是一部任务和使用场景：适用于处理log、发送邮件、短信...等下单接口->查库存1000余额校验1500风控用户1000启动类里面使用@EnableAsync注解开启功能，自动扫描定义异步任务类并使用@Component标记组件被容器扫描，异步方法加上@AsyncTestController.java测试&n...

Scikit-learn是一个开源Python库，它使用统一的接口实现了一系列机器学习、预处理、交叉验证和可视化算法。fromsklearnimportneighbors,datasets,preprocessingfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfro...

前面章节尝试了K均值聚类模型，准确率并不高。接下来我们尝试一种新方法：支持向量机(SVM)。支持向量机支持向量机(supportvectormachine/SVM)，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。本系列教...

到目前为止，我们已经非常深入地了解了数据集，并且把它分成了训练子集与测试子集。接下来，我们将使用聚类方法训练一个模型，然后使用该模型来预测测试子集的标签，最后评估该模型的性能。聚类(clustering)是在一组未标记的数据中，将相似的数据（点）归到同一个类别中的方法。聚类与分类的最大不同在于分类的目标事先已知，而聚类...

前面章节中，我们首先加载数据，接着查看数据集的基本信息，然后可视化数据进一步查看数据集信息。接下来，我们开始处理数据，但这之前，通常需要预处理数据。大型数据分析项目中，数据来源不同，量纲及量纲单位不同，为了让它们具备可比性，需要采用标准化方法消除由此带来的偏差。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进...

主成分分析(PCA)是一种常用于减少大数据集维数的降维方法，把大变量集转换为仍包含大变量集中大部分信息的较小变量集。减少数据集的变量数量，自然是以牺牲精度为代价的，降维的好处是以略低的精度换取简便。因为较小的数据集更易于探索和可视化，并且使机器学习算法更容易和更快地分析数据，而不需处理无关变量。总而言之，主成分分析(P...

digits是一个手写数字的数据集，我们可以使用Python的数据可视化库，比如matplotlib，来查看这些手写数字图像。示例显示digits.images中的手写数字图像。fromsklearnimportdatasets#加载`digits`数据集digits=datasets.load_digits()#导入...

前面章节中，我们加载了SciKit-Learn自带的数据集digits，可以通过以下语句查看数据集中包含哪些主要内容：digits.keys()输出dict_keys(['data','target','target_names','images','DESCR']）data 样本数据target ...

机器学习是计算机科学的一个分支，研究的是无需人类干预，能够自己学习的算法。与TensorFlow不同，Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。数据科学中的第一步通常都是加载数据，我们首先学习怎么使用SciKit-Learn来加载数据集。数据...

来源于：http://book.learningjquery.com/3145/errata/ Chapter1page14TheCSSsnippetiscorrect,butitdiffersfromtheCSSinthesampledownloadatpacktpub.com.Visit boo...

NSArray和NSMutableArray的区别[NSMutableArrayarrayWithArray:@[@"结构上相对比较简单",@"用作cell平时的背景",@"如果没有实现该方法",@"然后需要实现三种类型的委托",@"+添加事情"]]; addObjectsFromArray [[N...

A288μWProgrammableDeep-LearningProcessorwith270KBOn-ChipWeightStorageUsingNon-UniformMemoryHierarchyforMobileIntelligence单位：Michigan，CubeWorks（密歇根大学，CubeWorks公司...

转载请注明，本文出自Bin的专栏http://blog.csdn.net/xbinworld，谢谢！DNPU:An8.1TOPS/WReconfigurableCNN-RNNProcessorforGeneral-PurposeDeepNeuralNetworks单位：KAIST（韩国科学技术院，电子工程-半导体系统实...

最近ISSCC2017大会刚刚举行,看了关于DeepLearning处理器的Session14，有一些不错的东西，在这里记录一下。A2.9TOPS/WDeepConvolutionalNeuralNetworkSoCinFD-SOI28nmforIntelligentEmbeddedSystems单位：STMicroe...