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  1. deeplearning_ai_books:deeplearning.ai(吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源)-源码

  2. Coursera深度学习教程中文笔记 课程概述 这些课程专为已有一定基础(基本的编程知识,熟悉Python ,对机器学习有基本了解),想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示:“深度学习是科技业最热门的技能之一,本课程将帮你掌握深度学习。” 在这5堂课中,学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建神经网络,并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。深度学习专业对卷积神经网络( CNN ),递归归神经网络( RNN ),长短期记忆( LSTM )等深度学习
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:161480704
    • 提供者:weixin_42117037
  1. pokeapi:神奇宝贝API-源码

  2. 神奇宝贝的RESTful 加入我们吧! 有疑问或只是想讨论新的想法和改进? 打us我们。 在制作新刊物之前,请考虑在这里与我们交谈。 这样,从长远来看,我们可以将问题整理得井井有条,并有所帮助。 彼此优秀 :grinning_face_with_smiling_eyes: 轻松! 注册后,请访问 官方包装 节点服务器端 | 自动缓存 浏览器客户端 | 自动缓存 Java /Kotlin Python 3 |中文自动缓存 Python 2/3 |中文自动缓存 PHP | 自动缓存,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-30
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_42101384
  1. NLPIR、pyltp、jieba、hanlp、snownlp分词工具安装使用记录

  2. 最近适用了这五款分词工具,光是下载安装就踩了很多坑,特别是pyltp和hanlp,装到我怀疑人生。 以下是整理的安装过程和注意事项。 希望能给大家提供些帮助。 目录一、Nlpir第一步:下载工具。第二步:下载后,解压,按如下顺序进入目录。第三步:打开工具,可以看到有精准采集、文档转换、批量分词等功能。具体使用方法可参考右下角“使用手册”。二、 Pyltp第一步:下载安装Pyltp。第二步:下载模型。第三步:使用基本组件。三、 Jieba第一步:pip安装,指令为第二步:基于python中jieb
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:799744
    • 提供者:weixin_38617297
  1. sandeep13712-源码

  2. 当前正在寻找与数据科学或数据平台开发相关的新机会 :red_circle: 关于我 :telescope: 我目前正在开发一种解析器,用于从研究文章中提取信息。 :seedling: 我目前正在学习SparkSQL | 创业发展 :people_with_bunny_ears: 我正在寻找NLP项目上的合作伙伴 :thinking_face: 我正在寻找DevOps的帮助 :speech_balloon: 向我询问有关python的信息| django | 统计数据| 机器学习| G
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-30
    • 文件大小:226304
    • 提供者:weixin_42144199
  1. micro_route:在Micropython上工作的轻量级Web框架-源码

  2. 微路线 简体中文| 我需要帮助 我不是英语专家,所以我需要一个精通英语的人来帮助我将文档翻译成英文。 这是什么 这是一个工作在micropython上的一个轻量,简单,快速的WEB框架。 为什么要开发这个框架? 据我所知,目前已知的可以在micropython上运行的web框架有 ,但是这个框架需要_thread模块的支持 但,很遗憾的是,在某些esp8266这样的板子上并没有该模块的支持。 同时,这个模块的运行需要多个主线程,这意味着你的程序只能作为单个的服务器,而不能处理其他的事情。 因此,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-27
    • 文件大小:926720
    • 提供者:weixin_42144366
  1. graph-learn:工业图神经网络框架-源码

  2. 简体中文| 介绍 Graph-Learn(GL,原AliGraph)是针对大规模图神经网络的研发和应用而设计的一种分布式框架,它从实际问题出发,提炼和抽象了一套适合于下图神经网络模型的编程范式,并已经成功应用在阿里巴巴内部的那种搜索推荐,网络安全,知识图谱等众多场景。 GL注重可移植和可扩展,对于开发者更为友好,为了应对GNN在工业场景中的多样性和快速发展的需求。基于GL,开发者可以实现一种GNN算法,或者面向实际场景定制化一种图算子,例如图采样。GL的接口以Python的和与NumPy的形式
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42123456
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