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  1. SpringMVC源码分析系列

  2. NULL 博文链接：https://zzc1684.iteye.com/blog/2210510return map 直接访问地址: P Alelocalhost: 8888/springMVCDemo/employee/ xmlorJson 圆访问最多 gEtting Started t list": I id: 1, name": format", age": 22, dept: id": 1, name": research and develop F 我们看到,短短几行配置。使用 Res

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  1. UCI-Heart-ML:使用机器学习的心脏病患者数据可视化和预测-源码

  2. UCI-Heart-ML 使用机器学习的心脏病患者数据可视化和预测 介绍 模型总结与方法 材料和方法 数据集 机器学习算法 黄砖 海生 比较和选择可视化模型 数据集的可视化 机器学习算法的可视化 1.逻辑回归 2.决策树 ML预测数据可视化 结论 参考

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    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：weixin_42117340

  1. resources-intel-edge-ai-scholarship-2020:收集英特尔:registered:Edge AI基础课程社区共享资源的地方-源码

  2. [资源]英特尔Edge-AI-基础课程 收集的资源由英特尔:registered:Edge AI基础课程社区共享 上次更新：为防止有点不知所措，内容中的每个项目现在都位于一个单独的文件中，该文件包含类别下的所有相关资源*通过单击包含在项目中的内容表或浏览目录可以访问文件 表中的内容： 必须阅读文章 Udacity奖学金挑战阶段：超过16个令人惊叹的社区参与媒介的示例 我从Google Medium获得实习职位的经验 获得Udacity奖学金：突破 Udacity奖学金挑战阶段：如何“使”社区参

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    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：403mb
    • 提供者：weixin_42131790

  1. machine-learning-introduction:学习ML时只是随机笔记-源码

  2. 机器学习介绍 在学习ML时只是随机注释。 材料 理论 该存储库包含由Andrew Ng教授教授的机器学习在线课程的编程作业的python版本。这也许是最受欢迎的在线机器学习入门课程。除了受欢迎之外，它还是任何有兴趣的学生可以上的最好的机器学习课程之一，以开始机器学习。此类的一个不幸方面是编程分配是在MATLAB或OCTAVE中进行的，这可能是因为此类是在python成为机器学习中的通用语言之前进行的。 实际应用 支援网站 参考 去做 监督学习 在监督学习中，我们得到了一个数据集，并且已经知道我们

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  1. papergraph:带有Postgres + graphql的AIML引用图-源码

  2. 纸笔 papergraph是一个锈库和二进制文件，用于构建和管理的引用图，其重点是AI / ML论文（目前）。数据存储在数据库中，顶部具有 GraphQL后端（），以方便图形查询。它附带了Jupyter笔记本，向您展示了如何分析和可视化数据。 实时版本位于 感谢的有用反馈和想法。 笔记本电脑 下列笔记本使用公共可用的API端点数据开箱即用。您可以在本地运行它们，也可以通过Google Colab在云中运行它们。请阅读以下有关公共端点的警告！ 查询特定论文的引文图并使用熊猫对其进行分析的示例 |

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  1. ml-api-docs.pt-br-源码

  2. ms.openlocfilehash ms.sourcegitcommit ms.translationtype ms.contentlocale ms.lasthandoff ms.locfileid 0421726a9076d1413b9828ae7ed493e9d32bbd5e 3d97051300cc233f32348ea50e517574b6cded6a 公吨 苯丙氨酸 03/16/2021 103604083 ML.NET的API参考文献 可以参考ML.NET的AP

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    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：866kb
    • 提供者：weixin_42165508

  1. Reference-studies:不同算法的参​​考-源码

  2. 参考研究 EDA资源： 可视化资源 权重/偏好深度学习分析，详细指南，项目管理 深度学习，数据科学和ML算法指南 CNN资源 必须研究CNN可视化 RNN和时间序列参考 生成模型资源 通过条件差对抗自动编码器进行逼真的面部表情合成（作业论文） [本文回顾了所有类型的GAN Facial_Expression_Transfer_using_Generative_Advers.pdf] 加强学习的完整资源 部署方式 环境设定 项目笔记本 高级研究主题 内隐学习 [Yan Lecun关于Faceboo

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  1. ML-Explorer-源码

  2. ML资源管理器 概述： 该项目需要对值得注意的ml模型进行探索和部署。 ML Explorer可用于了解和尝试最新机器学习模型必须提供的出色新功能。 动机和背景： 在各种情况下，机器学习的初学者和新手都想尝试ml模型。 帮助学生了解用于部署机器学习模型的技术。 目标： 创建一个集体网站，以展示最佳的机器学习模型。 参考：

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：208kb
    • 提供者：weixin_42127020

  1. honey:DS和ML基础项目-源码

  2. “蜂蜜” 即将推出 目录 流程 支持 需要帮助吗？ 发送电子邮件以获得直接支持 概述 SPC是使用运行Python 3.9.1的PyCharm 2020.3.3构建的。 SPC被设计为自动化SAT数据编译过程的第一步。 它将刮擦维护单个州SAT数据的特定网站。 数据从网站上收集，重新格式化并合并为一个易于参考和分析的单一来源。 这使得比较SAT参加者的组变得很简单。 可以在州，地区，人口群体，前几年等之间进行比较。以这种方式存储数据还可以使数据的可视化变得简单而模块化。 进口货 必须导入到p

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  1. dsc-4-39-06-building-recommendation-system-als-pyspark-seattle-ds-career-040119-源码

  2. 在PySpark中构建推荐系统-实验室 介绍 在最后一个实验中，我们将在Spark编程环境中使用ALS实现一个电影推荐系统。 Spark的机器学习libraray ml随附了非常有效的ALS算法，我们在上一课中已经介绍了该算法。 该实验室将要求您实践一下用于创建和操作pyspark DataFrame的Spark编程技能。 我们将通过逐步的过程逐步发展出使用ALS和pyspark的电影推荐系统，并使用我们在之前的实验中使用的MovieLens数据集。 注意：建议您为完成本实验而大量参考，因为它

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：850kb
    • 提供者：weixin_42127783

  1. ml-system-design-pattern:机器学习的系统设计模式-源码

  2. 机器学习系统设计模式 该存储库包含用于生产中机器学习系统的培训，服务和操作的系统设计模式。 目标 本文档的主要目的是解释在生产中设计机器学习系统的系统模式。 本文档不是用于开发机器学习模型以达到一定准确性的设计模式，尽管有些专栏文章可能涉及这些用例。 先决条件 所有ML系统模式都旨在部署在公共云或Kubernetes集群上。 尽管Python是机器学习技术最主要的语言，但该文档试图尽可能不依赖某种编程语言或平台，因此大多数模式都可以使用Python开发。 为了阅读 请参考以下内容： 模式 服务模

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  1. ML-Lab:这是一个机器学习实验室，旨在通过练习，小项目和教程探索一些概念-源码

  2. ML实验室 这是一个机器学习实验室，旨在通过练习，小型项目和教程来探索一些概念：) 话题 描述 关联 决策树 构建基于数据中属性的实际值制定的决策模型 贝叶斯 将贝叶斯定理应用于分类和回归等问题 聚类 描述问题的类别和方法的类别 人工神经网络 它们受到生物神经网络的结构和/或功能的启发 降维 寻求并利用数据中的固有结构，以使用较少的信息来汇总或描述数据。 深度学习 人工神经网络的现代更新，可利用大量廉价计算 基于实例 有关模型重要或必需的训练数据实例或示例的决策问题 其他参考

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：596kb
    • 提供者：weixin_42117032

  1. katna:自动执行常见视频关键帧提取，视频压缩和图像自动裁剪的工具-源码

  2. Katna ：自动执行视频关键帧提取，视频压缩，图像自动裁剪和智能图像大小调整任务的工具 资源 主页和参考： : 描述 Katna自动执行无聊的，容易出错的视频关键/最佳帧提取任务，视频压缩以及使用ML进行图像裁剪和调整大小的手动耗时任务。 简而言之，如果您有以下任务，则可能要考虑使用Katna库： 您有要从中提取关键帧的视频。 请注意，关键帧定义为视频流的代表性帧，这些帧可提供最准确，最紧凑的视频内容摘要。 以该视频为例，并使用Katna提取一些最重要的关键帧。 您有要压缩为较小尺寸

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42128015

  1. TestMLOpsPython-源码

  2. page_type 语言 产品 描述 样本 Python 天蓝色 天蓝色机器学习服务 天蓝色的人 该代码演示了如何利用Azure机器学习和Azure DevOps来设置和操作MLOps流。 使用Azure ML的MLOps CI： 光盘： MLOps将帮助您了解如何为ML / AI项目建立持续集成和持续交付管道。 我们将使用Azure DevOps项目来构建和发布/部署管道，并使用Azure ML服务来进行模型再培训管道，模型管理和运营。 该模板包含用于机器学习项目的代码和管道定

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  1. Mentoring_Enablement:适用于月经的Data Science AI ML DL-源码

  2. 这里的内容集中在以下方面： a）我推荐的7 + 1步骤用于数据科学和AI指导方法 b）快速指南要点/各种级别（初学者，中级等）的清单 c）为什么我们需要数据和AI-我们应该了解哪些典型的业务用例？ d）关于一些关键领域的参考 数据科学和AI指导方法-我的7 + 1步骤 （步骤-2，-1、0、1、2、3、4和Infinity） 客观的 是为我的受训者提供一些有关数据科学和AI的想法，指针，以便我的指导者获得指导。 我有机会向他们，我的团队以及我围绕这个主题进行互动和协作的每个人学习。 我的建议

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42114041

  1. Apache-pyspark-hadoop-using-databricks:说明使用pyspark执行的一些基本活动，并使用MLlib API执行一些机器学习（ML）算法-源码

  2. Apache-pyspark-hadoop使用数据块 说明使用pyspark执行的一些基本活动，并使用MLlib API执行一些机器学习（ML）算法 发布在此存储库上的笔记本是使用databricks开发的，databricks是spark创始人创建的一个开源平台，您可以选择以下提到的其他平台： 1）在虚拟机/本地机上使用ubuntu（或） 2）AWS EC2（或） 3）AWS EMR（或） 4）数据砖。 为了使用数据砖在此github存储库中执行笔记本，请创建一个社区版帐户，然后开始

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    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：80kb
    • 提供者：weixin_42131405

  1. InstanceSegmentation-CoreML-源码

  2. 实例分段CoreML 什么是实例细分？ 来源： ： 特征 推断模型并执行后处理yolact模型 从设备的图片库导入照片，进行推理，然后在屏幕上绘制结果 从设备的摄像头捕获每一帧，进行推理，然后在屏幕上绘制结果 从相机捕获时使其实时 要求 入门 楷模 演示参考： : 型号大小，最低iOS版本，输入/输出形状 模型 大小（MB） 最低iOS版本 输入形状 输出形状 源链接 yolact.ml模型 146.9 iOS11.2 [1, 550, 550, 3] 4 MLMult

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    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：weixin_42165018

  1. STRIDE-AI-源码

  2. STRIDE-AI STRIDE-AI是一种针对机器学习的，以资产为中心的方法，用于识别对基于AI的系统的威胁。 这里是参考文件： STRIDE-AI：一种识别机器学习资产漏洞的方法 拉拉·毛里（ Lara Mauri）和埃内斯托·达米亚尼（ Ernesto Damiani） 附加材料： 将ML资产的故障模式映射到CIA 3 -R Hexagon 3a。 3b。 3c。 ->不久将添加更多材料！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42154650

  1. 可扩展语言：COM6012可扩展机器学习-谢菲尔德大学-源码

  2. COM6012可扩展机器学习-谢菲尔德大学 2021年Spring，（1-5）和（6-10） 在，我们将学习如何使用大规模的机器学习。 我们将使用我们大学的。 您必须使用连接到HPC。 该版本使用的 （2020年9月2日），并且在下面进行了10节。 您可以参考以获取更多信息，例如时间表和评估信息。 第一场：Spark和HPC简介 第2节：RDD，DataFrame，ML管道和并行化 专题三：可扩展的矩阵分解，用于推荐系统中的协同过滤 第四节：可扩展的k-means聚类和Spark配置 主题

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    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：47mb
    • 提供者：weixin_42148053

  1. 全部：Alexa Lambda Linux（ALL）参考设计-物联网和ML处于边缘-源码

  2. 新功能-所有功能现在都支持运行Raspbian Buster + PREEMPT-RT修补内核4.19.59-rt23-v7 +的Raspberry Pi 3。 什么是Alexa Lambda Linux（ALL）项目？ ALL是一个端到端的硬件/软件参考设计，旨在使用Amazon的Alexa进行快速原型设计以及对事物的控制和监视。 全部包括在云中运行的Amazon的Alexa技能套件和Lambda以及在Raspberry Pi上运行的基于实时Linux的本地服务器。 ALL在边缘还包括机

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