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搜索资源列表

  1. prod-ml-book:生产机器学习-源码

  2. 架构师机器学习系统手册 第一部分：机器学习系统操作与传统软件系统操作之间的挑战概述（以此为基础介绍有关不同挑战的章节） 软件1.0与软件2.0 我们该如何解决？ 数据治理 第二部分：数据管道和ETL流程 第三部分：模型和数据的版本控制和治理-可复制性 由于缺乏可重复性而导致的危机 机器学习实验的版本控制i。 数据版本化ii。 模型版本控制 管理实验可重复性的工具i。 智者ii。 MLflow iii。 DVC iv。 达特莫 第四节：模型的弹性（回归测试和验证） 训练期间进行模型评估的测

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    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：77kb
    • 提供者：weixin_42161497

  1. FewShotProtoNet:ML项目-源码

  2. FewShotProtoNet 机器学习的基础知识很少，但连带的元学习原型网络也已建立。 环境 重要信息模块成功实现.py su quale GPU si vuole lavorare os . environ [ "CUDA_DEVICE_ORDER" ] = "PCI_BUS_ID" os . environ [ "CUDA_VISIBLE_DEVICES" ] = "0" #0 o 1 se si dispone di due GPU 火车 每次模数训练后的模数训练，对每个先决

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    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：110mb
    • 提供者：weixin_42101056

  1. manthan89-py-源码

  2. 你好开发人员 :brain: 欢迎来到我的Github个人资料 :fire: :telescope: 我目前正在研究数据科学，深度学习，机器学习和计算机视觉 :seedling: 我目前正在学习人工智能和深度学习。 :thinking_face: 我正在寻找有关AI，DL，ML，CV的帮助。 :speech_balloon: 向我询问机器学习，深度学习基础知识。 :closed_mailbox_with_raised_flag: 如何联系我： : :fountain_pen: 中

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    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：45kb
    • 提供者：weixin_42153793

  1. Machine-Learning-minors-源码

  2. ML-线性回归 这是一个基于线性回归的基础项目，其中，当将Hours变量输入模型时，我们将预测Scores变量。 任何愿意做出贡献，想帮助使这个项目更高效，更简单的人都受到欢迎：P

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    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：995kb
    • 提供者：weixin_42125770

  1. oct20cloudguruchallenge:十月20云guruchallenge-源码

  2. IMDB电影推荐项目 请通读jupyter笔记本，其中逐步解释了如何实现此项目的方法。 我写了一个博客来解释我对相同方法的看法-https: IMDB（互联网电影数据库）是一家亚马逊公司，当涉及影音娱乐内容时，它是最大的数据集之一，它可以是电影，电视连续剧，短片或纪录片。 几天前，我才知道有关2020年10月发布的CloudGuruChallenge的信息。该项目的目标是使用任何技术工具来分析数据并做出一些推荐预测，例如课程推荐或电影推荐或歌曲推荐等。 目标：制作电影推荐引擎工具和技术

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    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：404kb
    • 提供者：weixin_42144554

  1. whylogs:端到端剖析和监视您的ML数据管道-源码

  2. whylogs库 这是Whylogs的Python实现。 Java实现可在找到。 无论数据是为生产还是实验而构建，了解数据在应用程序中移动时的属性对于保持ML / AI管道稳定并改善用户体验都是至关重要的。 whylogs是一个开源统计日志记录库，它使数据科学和ML团队可以轻松地描述ML / AI管道和应用程序，并生成可用于监视，警报，分析和错误分析的日志文件。 whylogs可以计算任何规模至TB规模的数据集的近似统计数据，从而使用户易于识别模型输入或输出的统计属性的变化。使用近似统计信息可

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  1. Machine-laearning-KN:该存储库包含从基础到高级的机器学习教程，包括python，Ml概念等-源码

  2. 机器学习KN 该存储库包含从基础到高级的机器学习教程，包括python，Ml概念等

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  1. Machine-Learning-Basics:大致了解ML的途径-源码

  2. 机器学习基础 基于macOS版本11.2.1（20D74）M1芯片获得ML粗略视图的路径

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    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：103mb
    • 提供者：weixin_42168830

  1. ML-Classification-basics-源码

  2. ML分类基础

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  1. learn-tensorflow:TensorFlow官方文档教程-源码

  2. TensorFlow教程-Google官方文档 描述 在此版本中，我重新实现了TensorFlow教程，以掌握可用于实现深度神经网络以解决各种机器学习问题的概念和工具。 如果要检查官方网站，请单击。 概括 按照官方文档，我将内容分为主题和子主题，以便： 初学者 Keras的ML基础 基本图像分类 基本文字分类 使用TF Hub进行文本分类 回归 过拟合和欠拟合 保存并加载 使用Keras Tuner调整超参数 其他示例 加载和预处理数据 图片 CSV NumPy 熊猫.DataFrame

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：weixin_42112685

  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. ML:此仓库将介绍Machine Learning所需要的基础知识-源码

  2. ML 此仓库将介绍Machine Learning所需要的基础知识：） 章节 线上课程 （入门极荐，简单易懂，且为中文授课） 过程 资料处理 选择功能集 定义损失函数 选择最佳功能 其实神经网络属于机器学习，只是过程具体化有些不同罢了，所以分开处理 中立网络

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  1. aisys2021-源码

  2. AI Systems 2021年Spring 公告内容 时间表（待定） 星期 演讲 第1周3.2 / 4 课程大纲。 ML基础结构案例研究（来宾讲座）。 第2周3.9 / 11 MLSys。 Facebook AI基础设施AI硬件：GPU（宾客讲座），TPU 第3周3.16 / 18 ML生命周期。 隐藏的技术债务。 基准：MLPerf。 GPU分析 第4周3.23 / 25 ML框架：TensorFlow，PyTorch，JANUS。 第5周3.30 / 4.1 ML编译器：

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  1. Titanic_kaggle：使用机器学习模型在Kaggle Titanic数据集上进行实践以预测生存-源码

  2. 泰坦尼克号-从灾难中学习机器 创建于2020年3月。 预测泰坦尼克号的生存时间，并熟悉ML基础知识 参考： 任务： EDA（探索性数据分析） a. check basic info of dataset b. Data Visualization 数据处理 a. deal with missing value b. Transforms categorical features to vectors 适合不同型号 a. Random Forest b. XGBoost 预测ka

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    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：103kb
    • 提供者：weixin_42153793

  1. 运行时：TensorFlow的高性能和模块化运行时-源码

  2. TFRT：新的TensorFlow运行时 TFRT是新的TensorFlow运行时。 它旨在为各种特定领域的硬件提供具有同类最佳性能的统一，可扩展的基础架构层。 它提供了对多线程主机CPU的有效利用，支持完全异步的编程模型，并专注于低级效率。 TFRT将使广泛的用户受益，但是如果您是： 研究人员希望尝试复杂的新模型并向TensorFlow添加自定义操作 应用程序开发人员在生产中提供模型时寻求改进的性能 硬件制造商希望将硬件插入TensorFlow，包括边缘和数据中心设备 ...或者您只是对很

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    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42109125

  1. ML基础-源码

  2. ML基础 입니필요한본적인하는정하는하는repo입니다。 。로머신러닝과범위가넓다보니이로이 중요하이 중요하다생각합니다。 에서사에서机器学习科学家포지션에면접관으통해통해통해는핸드북핸드북는는는는되었습니되었습니되었습니되었습니되었습니되었습니되었습니되었습니되었습니되었습니되었습니되었습니되었습니되었습니되었습니。 이이이러한다맞중심으로중심으다있습니다

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  1. lmml：ML基础知识-源码

  2. lmml ML开发的基本库集。

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    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：weixin_42118701

  1. ML-DL-算法：包含注释，备忘单，数据集以及不同ML和DL算法和库用法的存储库。 这些文件可用作下一个项目的基础模板-源码

  2. ML-DL-算法：包含注释，备忘单，数据集以及不同ML和DL算法和库用法的存储库。 这些文件可用作下一个项目的基础模板

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：33mb
    • 提供者：weixin_42099858

  1. ML-NLP：此项目是机器学习（机器学习），深度学习（深度学习），NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是一个算法工程师必会的理论基础知识-源码

  2. 项目介绍 此项目是机器学习，NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是一个算法工程师必会的理论基础知识。 既然以面试为主要目的，亦不可以篇概全，请谅解，有问题可提出。 此项目以各个模块为切入点，让大家有一个清晰的知识体系。 此项目也拿来常读，常记以及面试时复习之用。 每一章里的问题都是面试时有可能问到的知识点，如有遗漏可联系我进行补充，结尾处都有算法的实战代码案例。 思维导图，请关注AIArea公众号并回复：NLP思维导图，即能下载高清大图。 目录 项目持续更新中...... 模块 章节 负责人

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42120541

  1. mlkit：标准ML编译器和工具包-源码

  2. MLKit 是用于编程语言Standard ML的编译器。 MLKit涵盖了1997年版标准ML定义中定义的所有标准ML，并支持大多数标准ML基础库。 测试统计和基准测试 安装 在macOS下，可通过Homebrew使用MLKit：只需执行brew install mlkit 。 在Linux下，您可以使用的安装MLKit的二进制版本。 MLKit功能 涵盖所有标准ML。 MLKit编译标准ML定义所规定的所有标准ML，。 MLKit还支持大部分内容。 支持：MLKit编译大型程序，，大约8

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