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搜索资源列表

  1. Unix编程艺术

  2. 本书主要介绍了Unix系统领域中的设计和开发哲学、思想文化体系、原则与经验，由公认的Unix编程大师、开源运动领袖人物之一Eric S. Raymond倾力多年写作而成。包括Unix设计者在内的多位领域专家也为本书贡献了宝贵的内容。本书内容涉及社群文化、软件开发设计与实现，覆盖面广、内容深邃，完全展现了作者极其深厚的经验积累和领域智慧。 序 xxv Part I 1 第1章 哲学 3 1.1 文化？什么文化 3 1.2 Unix的生命力 4 1.3 反对学习Unix文化的理由 5 1.4 Un

  3. 所属分类：Unix

    • 发布日期：2015-01-02
    • 文件大小：28mb
    • 提供者：zengzhenxig

  1. IsingModelPractice-源码

  2. IsingModel实践 这是一个自我教育项目，旨在复制Kyle Mills和Isaac Tamblyn在深度神经网络中的研究，以便通过观察进行直接，无特征的学习：二维自旋模型的情况 该项目的目标是预测2D Ising模型的哈密顿量（总能量）。预测方法是随机森林分类器和回归器随机森林回归器要好得多，但可用于比较 该项目使用Python和Julia完成，Julia主要用于计算任务，而Python用于机器学习 有一些功能可用于生成训练数据，训练模型并以图形方式显示结果

  3. 所属分类：其它

  1. ml-project--temp-源码

  2. ML项目模板 该存储库包含一个模板项目，可以轻松地适应各种机器学习任务。 通常，解决此类任务需要两个主要阶段，即研究和生产的重点完全不同。 该模板旨在通过指导从业人员采用一些最佳实践来协助ML项目的工作。 ：探索性的数据分析，模型原型和实验都以结构化的方式在这里进行了转储 ：在此处实施了蒸馏的utils lib，培训工作和推理服务 建议仅克隆此存储库，并根据手头的特定用例对其进行自定义。 储存库结构 ：用于实验的脚本和笔记本。 （Python）：实验代码，用于尝试新的想法和实验。 尽可能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：22kb
    • 提供者：weixin_42162216

  1. Machine-Learning-Playbook:我有用的代码，程序，说明以及有关机器学习的更多内容的集合！-源码

  2. 机器学习手册 :closed_book: 介绍 这是有用的代码，程序，说明以及关于机器学习的更多内容的集合。 我的目标是通过从头开始构建一切，来实践和证明我对机器学习的基础，中级和高级概念的理解！ 神经网络背后的数学 首先， 概述了我对工作原理的理解，还包括演示如何使用基础数学和的演示。 致谢：我的一个朋友很友善，我完成关于背后的数学的文章，并解释诸如反向传播等关键概念。 我的工作基于我的谈话以及他的论文。 密集的NN和多层感知器（基于MNIST和Fashion MNIST数据集） 接下来，我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42099070

  1. t81_577_data_science-源码

  2. T81 577从业人员应用数据科学 授课教师：Asim Banskota 2021年春天，星期三，下午6:00-晚上9：00，Cupples II，L015室 课程说明 组织正在Swift改变其摄取，集成，存储，提供数据和执行分析的方式。 在本课程中，学生将学习与设计和实施数据科学项目有关的步骤。 讨论的主题包括：从各种来源提取和解析数据，处理凌乱和丢失的数据，转换和工程特征，建立和评估机器学习模型以及可视化结果。 使用Numpy，Pandas和Scikit-learn等基于Python的工具

  3. 所属分类：其它

  1. 产品组合：应用数据科学和机器学习解决现实世界中的见解问题-源码

  2. 数据科学组合 博天 该产品组合包含我的数据科学项目，相关实践和证书。 如果您有任何问题或意见，请告诉我。 专案 在此端到端机器学习项目中，我们开发了XGBoost模型，并使用AI平台将其提供给Google Cloud Platform（GCP）。 我们工作的目的是通过分析用户在网站上的行为来预测音乐流媒体服务KKBox的用户是否会“搅动”（即离开此基于订阅的服务）。 在这个项目中，我构建了一个来预测NBA的比赛结果。 为了使该模型有利可图，我将后端谓词模型设计为前馈神经网络，使用玩家级别特征和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：32mb
    • 提供者：weixin_42140716

  1. 实践_机器_学习：最终项目-源码

  2. 实用_机器_学习 最终项目 •火灾风险评估项目由国家公园管理局（NPS）的火灾和航空管理计划开发，以应对2011年毁灭性的野火季节并保存1970-2020年的数据。 •可以在上找到数据集。 •该项目的目的是建立一个预测模型，以评估某些促成因素，例如设施的使用，周围环境，建筑设计以及可用于保护设施免遭野火的材料和资源。 •数据集是从以下网站获得的： : geometry 50.977,-89.991,-50.977,- （最后访问时间为2020年10月10日）。 表1中给出了数据集的概

  3. 所属分类：其它

  1. 机器学习模型：实践项目-源码

  2. 机器学习模型 实践项目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：279mb
    • 提供者：weixin_42149153

  1. fasecure：TUM WS2021硕士实验室课程IBM机器学习应用程序-源码

  2. 放心 ·· 目录 关于该项目 Facsecure是一款通过人脸识别模拟访问控制系统的应用程序。 该项目提供了用于训练具有自己选择的数据集的模型的整个训练流程。 最重要的是，应用程序将模型用作面部识别后端逻辑的核心。 Fasecure是在慕尼黑工业大学的高级实践课程“以IBM Power AI为例的机器学习应用挑战”的背景下开发的。 我们的主要任务是建立一个完整的面部识别系统。 人脸识别管道 该项目的主要重点是面部识别的实现。 为此，我们使用了文中描述的实现。 此外，我们执行了所有可将面部识

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：weixin_42121725

  1. defence_base：SJTU的“机器学习在行动”课程中对抗训练项目的防御API-源码

  2. 攻防（预览） 上海交通大学机器学习实践课程对抗训练项目的攻防API 建立： 安装python Recom并安装anaconda，请参阅 创建新环境并安装pytorch，tqdm： conda create -n myenv python=3.8 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch pip install tqdm 攻击任务 在此任务中，您需要设计攻击算法来攻击提供的6个模型。 请注意，我们使用l-in

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  1. 准时成熟：计算机视觉和NN项目可对水果成熟度进行分类并预测剩余保质期-源码

  2. 时间成熟了 项目描述 我想以此项目为契机，研究新兴的“智能农业”领域，以及计算机视觉和机器学习如何改善农业实践。 智能农业旨在将现代信息和通信技术引入经典的农场管理系统，以提高产品数量和质量，同时降低成本和环境影响。 机器学习技术已经在生长和收获周期的几乎所有阶段中得到了令人印象深刻的应用。 深度学习算法通过识别很有可能对植物产生有益性状的基因来帮助农民进行物种育种。 在大型植物图像数据集上训练的模型可以对许多物种进行高特异性分类。 农民还可以将机器学习技术应用于田间管理，特别是可以更好地监督

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  1. Erlemar.github.io：数据科学组合-源码

  2. 数据科学组合Andrey Lukyanenko 该产品组合是我为数据分析或探索机器学习算法而创建的笔记本的汇编。 单独的类别用于单独的项目。 独立项目。 手写数字识别 这是我自己在实践中使用图像识别方法的项目。 这是一个网站（也适用于移动设备），用户可以在其中绘制数字，并且机器学习模型（FNN和CNN）将尝试识别该数字。 之后，模型可以使用绘制的数字进行训练以提高其准确性。 现场版在。 该代码可以在找到。 电报中的聊天机器人 一种对话聊天机器人，是荣誉荣誉授课而创建的。 该机器人的主要功能是区

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  1. kafka-streams-machine-learning-examples：此项目包含一些示例，这些示例演示了如何利用Apache Kafka及其Streams API将分析模型部署到关键任务，可扩展的生产环境中。 使用Python，H

  2. 机器学习+ Kafka Streams示例 该项目包含一些示例，这些示例演示了如何利用及其将分析模型部署到关键任务，可扩展的生产中。 示例将包括使用TensorFlow，Keras，H2O，Python，DeepLearning4J和其他技术构建的分析模型。 材料（博客文章，幻灯片，视频） 如果您想阅读和聆听理论而不是动手实践，那么这里有一些有关该主题的材料： 博客文章： 幻灯片： 幻灯片： 视频录制： 博客文章： 博客文章： 博客文章： 用例和技术 以下示例已经可用，包括单元测试

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：52mb
    • 提供者：weixin_42139429

  1. 深度学习：适用于《深度学习》的Python，该书为《深度学习》（花书）数学推导，原理剖析与源码等级代码实现-源码

  2. 深度学习 《深度学习》是深度学习领域唯一的综合性图书，全称也叫做深度学习AI圣经（深度学习） ，由三位全球知名专家Ian Goodfellow，YoshuaBengio，AaronCourville编着，全书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数，概率论，信息论，数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络，正则化，优化算法，卷积网络，序列建模和实践方法等，并研究了某种自然语言处理，语音识别，计算机视觉，在线推荐系统，生物信息学以及视

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：28mb
    • 提供者：weixin_42132359

  1. djl：Java中与引擎无关的深度学习框架-源码

  2. 深度Java库（DJL） 总览 深度Java库（DJL）是用于深度学习的开源，高级别，与引擎无关的Java框架。 DJL的设计旨在使Java开发人员易于上手并易于使用。 DJL提供了本机Java开发经验和功能，就像其他任何常规Java库一样。 您无需成为机器学习/深度学习专家即可上手。 您可以将现有的Java专业知识用作入门来学习和使用机器学习和深度学习。 您可以使用自己喜欢的IDE来构建，训练和部署模型。 DJL使将这些模型与Java应用程序轻松集成成为可能。 由于DJL与深度学习引擎无关

  3. 所属分类：其它

  1. Machine-Learning-Projects:我为学习ML-DL概念所做的简单的基于应用程序的项目列表-源码

  2. 机器学习和深度学习简单（基于应用程序）项目 该存储库包含完成的简单实践项目，以学习ML和DL概念。 每个单独的文件夹都包含一个单独的项目，并且文件夹本身中包含该项目的自述文件。 我还附有我的课程证书。 项目清单是： 使用支持向量机的面部识别：使用numpy实现SVM，然后将其用于执行小型数据集的基本面部识别任务。 使用Yellowbrick分析混凝土的抗压强度：使用简单的回归分析，使用kaggle上的可用数据集来预测混凝土的抗压强度。 从零开始开发人工神经网络以执行股价预测：使用使用skl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42101056