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搜索资源列表

  1. MLAPI：使用FastAPI和Huggingface进行问题生成的机器学习API-源码

  2. 回声调用 :rocket: :rocket: 使用FastAPI和 :hugging_face: 用于问题生成的前沿变压器模型 Capstone项目 目标 自动生成测试问题和抽认卡的过程，以帮助教师快速创建测试，并帮助学生生成抽认卡。 我们的目标是通过主动召回来加速学习，并使用NLP提出重要问题。 主动召回和间隔重复 “顾名思义，间隔重复是指间隔一段时间进行修订和复习主题，理想情况下是通过积极的回忆在一定的时间间隔内进行特定的间隔。这可以用'遗忘曲线'来解释。文学已有一百多年了。” 当前模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：21504
    • 提供者：weixin_42175035

  1. cloudinsights：Cloud Insights文档-源码

  2. 云洞察 Cloud Insights文档 NetApp Cloud Insights是一种云基础架构监视工具，可让您查看完整的基础架构。 借助Cloud Insights，您可以监视，故障排除和优化所有资源，包括公共云和私有数据中心。 Cloud Insights可帮助您： 将平均解决时间减少多达90％ 停止几天的日志搜寻，并且无法手动关联基础架构：使用我们的动态拓扑和关联分析立即找出问题区域。 将云基础架构成本平均降低33％ 通过识别废弃和未使用的资源以及合理调整其最佳性能和成本层大小

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：85983232
    • 提供者：weixin_42157188

  1. 从机器学习谈起

  2. 在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？我并不直接回答这个问题前。相反，我想请大家看两张图，下图是图一：图1机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻　　这幅

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38677046

  1. 机器学习----matlab中的CNN

  2. 本文来自于CSDN，介绍了CNN分类问题以及如何用matlab自带数据集做车辆检测等相关知识。最近需要用到卷积神经网络(CNN)，在还没完全掌握cuda+caffe+TensorFlow+python这一套传统的深度学习的流程的时候，想到了matlab，自己查了一下documentation,还真的有深度学习的相关函数。所以给自己提个醒，在需要用到某个成熟的技术时先查一下matlab的帮助文档，这样会减少很多时间成本。记得机器学习的大牛AndrewNG.说过在硅谷好多人都是先用matlab/oc

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：859136
    • 提供者：weixin_38590541

  1. 一文读懂机器学习，大数据/自然语言处理/算法全有了……

  2. 本文来自博客园，本文首先介绍了互联网界与机器学习大牛结合的趋势，以及使用机器学习的相关应用。在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便全然不了解机器学习的人也能了解机器学习。而且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇。从这里開始。必须对机器学习了解才干进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者。不会对阅读有相关的前提要求。在进入正题前。我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？我并不直接回答这个问题前。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：889856
    • 提供者：weixin_38716519

  1. statebasedml：使用基于状态的机器学习训练数据集的Python库-源码

  2. 基于状态的 概述 statebasedml是一个Python库，用于通过基于状态的机器学习来训练数据。 下面的文档应帮助您理解传递给statebasedml函数的参数以及它们返回的内容，但我建议从示例开始。 在查看示例 安装说明 python3 -m pip install --upgrade pip python3 -m pip install statebasedml 班级 statebasedml库具有两个类： bitfold ： data ：训练，测试和分类输入数据集 pack ：将字

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_42134038

  1. 3KNN：对路透社文章进行分类的KNN模型的3个版本。 我的M1机器学习课程的一部分-源码

  2. 知识网络 用于文档分类的KNN模型的3个版本（路透社文章）。 我的M1机器学习课程的一部分。 第一版：从零开始的KNN，将向量表示为Python字典 第二版：从零开始的KNN，代表NumPy ndarrays中的对象 第三版：Scikit学习KNN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_42121754

  1. tiny-trainable工具：Tiny Trainable Instruments是使用微型机器学习并基于微控制器的媒体艺术工具的集合-源码

  2. 小型可训练仪器 关于 Tiny Trainable Instruments是使用微型机器学习并且基于微控制器的媒体艺术工具的集合。 Tiny Trainable Instruments是AarónMontoya 的硕士学位论文，AarónMontoya 是的研究生，也是研究团队和研究助理，在2019-2021学年期间。 本论文项目的顾问是 ，论文的读者是和 。 本论文项目的特色是UROP大学本科生Peter Tone和Maxwell Wang的贡献。 该存储库包含论文PDF文档和教程。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：46137344
    • 提供者：weixin_42100032

  1. 各种数据科学脚本：各种编码脚本和注释，涉及以下方面：数据类型，面向对象的编程（OOP），功能编程，内置函数，算法和数据结构，单元测试，虚拟环境和数学Python机器学习-源码

  2. *笔记： 由于GitHub错误（issue ＆ ），有时笔记本文件（以“ .ipynb”结尾的文件）可能无法呈现。 请重新加载页面，直到内容可以显示为止。 如果这不可能，则将共享的Google Colab笔记本链接提供给包含.ipynb文件的目录。 各种数据科学脚本 目的：练习代码以及各种编程概念和基础的一些文档。 该存储库是积极维护和开发的。 内容 类和对象，用Python封装。 展示了使用Python进行函数式编程的几个概念，例如：* args和** kwargs，迭代器，生成器，修

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42168750

  1. PracticalML：这是JHU数据科学课程的资料库，实用机器学习，第4周，课程项目-源码

  2. 实用语言 JHU数据科学课程，实用机器学习，第4周，课程项目的此回购 背景 使用Jawbone Up，Nike FuelBand和Fitbit等设备，现在可以相对便宜地收集有关个人活动的大量数据。 这些类型的设备是量化的自我运动的一部分-一群发烧友，他们定期进行自我测量，以改善健康状况，发现行为方式，或者因为他们是技术怪才。 人们经常做的一件事是量化他们从事某项特定活动的数量，但是他们很少量化他们做某件事的程度。 在此项目中，您的目标是使用来自6位参与者的皮带，前臂，手臂和哑铃上的加速度计的数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：266240
    • 提供者：weixin_42131785

  1. DataVec：用于机器学习的ETL库-数据管道，数据处理和处理-源码

  2. 数据载体 DataVec是Apache 2.0许可的库，用于机器学习ETL（提取，转换，加载）操作。 DataVec的目的是将原始数据转换为可用的矢量格式，然后将其提供给机器学习算法。 通过向该存储库贡献代码，您同意根据Apache 2.0许可提供您的贡献。 为什么要使用DataVec？ 数据处理有时会很混乱，我们认为它应该与高性能代数库（例如nd4j或Deeplearning4j）区分开。 DataVec使从业人员可以获取原始数据并快速生成符合开放标准的矢量化数据（svmLight等）。

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    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：weixin_42139042

  1. 实践：《 API，机器学习与人工智能》课程的实践心得-源码

  2. 《 API，机器学习与人工智能》的实践心得 总结本课程内容和目标 了解并实践人工智能API（计算机视觉，自然语言处理，语音识别等）的调用，学会看API技术文档。 从API的生态圈切入，学习发展中国家及国际上应用价值高，新及前言的网络与新媒体技术，了解机器学习，价值声明画布等的相关知识，培养新商科，新文科，新工科的思维，培养科技向善的意识。 作为产品经理的角色，撰写PRD，并涉猎MRD，BRD的相关内容，运用到以前所学课程知识（例如“大数据”，“平台经济与创新”等）。训练价值主张的撰写，为产品经理

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    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42108054

  1. OptimalConstraintTree：使用可解释机器学习的Julia中的全局优化程序包-源码

  2. 最佳约束树 OptimalConstraintTree是一个Julia程序包，它允许全局优化问题的混合整数线性或凸近似。 OCT在其后端建模语言，并使用 （具有免费的学术许可）开发MI近似值。 然后，可以通过JuMP兼容的求解器解决问题，具体取决于近似类型。 OCT的默认求解器是 ，它也免费提供学术许可。 文档待定，代码和测试正在开发中。 如果您有任何迫切的问题或应用程序，请创建一个问题！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：508928
    • 提供者：weixin_42134051

  1. 大师级Jupyter笔记本：具有大师工作期间开发的概念和技术的Jupyter笔记本，“使用机器学习预测升降机站的污水溢出”-源码

  2. 我获得硕士学位的Jupyter笔记本“使用机器学习预测电梯站中的污水溢出” Jupyter笔记本电脑具有大师工作期间开发的概念和技术，“使用机器学习预测升降机站的污水溢出”。 这段代码正在接收一些其他文档，以帮助您理解。 可以通过访问该作品。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：941056
    • 提供者：weixin_42153793

  1. Shiny_APP_RStiduo_Statistic_Probability_Machine_Learning：使用R的Shiny软件包为数据科学和机器学习操作创建基于交互式GUI的应用程序-源码

  2. Shiny_APP_RStiduo_Statistic_Probability_Machine_Learning 使用R的Shiny软件包为数据科学和机器学习操作创建基于交互式GUI的应用程序。 安装R Project进行统计计算 点击 安装RStudio 点击 Shiny v1.5.0文档 点击 目录结构 C：\ Users \ Desktop \ Shiny_APP> ls server.R ui.R .RData .RHistory数据集 实施技术 短裤 使用GUI导入数据 描

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42121905

  1. 部署机器学习模型：Udemy课程“机器学习模型的部署”的示例回购-源码

  2. 机器学习模型的部署 在线课程“机器学习模型的部署”的随附仓库。 有关文档，请访问的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：131072
    • 提供者：weixin_42138525

  1. moa-multiflow：moa-flow的文档-源码

  2. 欢迎使用moa-multiflow的文档！ 介绍 该项目的想法是通过将通过的的优势与脚本语言的动态和交互能力相结合，创建一个用于测试，学习机器学习算法的更加灵活的工具。 您可以从MOA导出任务的IPYNB文件，然后使用Jupyter Notebook在Web浏览器上以交互方式运行该文件。 如今，Jupyter Notebook通过连接到相应的内核，可以运行以各种编程语言编写的代码。 MOA使用Java语言，因此我们将使用Java的Jupyter内核 。 本教程将向您展示如何从MOA导出Jupy

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：413696
    • 提供者：weixin_42176827

  1. 机器学习-源码

  2. 机器学习库 对于找到此仓库的任何可怜的灵魂，欢迎您！ 随附的是我在SDSM＆T的CSC 692期间编写的ML算法的集合。 正在安装 假设您已克隆存储库，那么我们可以从安装需求开始。 通过运行以下命令来执行此操作： pip install -r requirements.txt 完成后，您应该可以使用此ML包。 常用用法 对于软件包中的每种算法，您都需要了解3个函数。 初始化 在每种算法初始化时，通常都会有几个可选参数来修改模型的参数。 例如体重秤或时代。 要传递这些可选的修饰符，请像这样简单

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42148975

  1. Catalyst.jl：用于科学机器学习（SciML）的化学React网络和系统生物学接口。 开源软件中的高性能，GPU并行化和O（1）求解器-源码

  2. 催化剂 Catalyst.jl是用于化学React网络的高性能仿真和建模的领域特定语言（DSL）。 Catalyst利用 ReactionSystem s，利用ModelingToolkit通过自动矢量化和并行性实现大规模仿真。 ReactionSystem可以用于生成基于ModelingToolkit的模型，从而可以轻松地模拟和评估质量作用ODE模型，化学兰格文SDE模型，随机化学动力学跃迁过程模型等。 生成的模型可以与更广泛的生态系统中的求解程序一起使用，包括更高级别的SciML程序包（例

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42099987

  1. Hamoye_Internship：作为测验的文档提交-源码

  2. Hamoye_实习 作为实习文件提交 （约鲁巴语意为“明智的人”）-是一个创新的学习平台和就业市场。 他们的方法包括围绕学生正在学习的知识进行创新，为包括组织在内的数百万学习者提供访问渠道，并为他们提供就业和创业机会。 他们为我们提供了一种通过实践手段学习机器学习的途径。 阶段A-机器学习入门 B阶段-回归 C阶段-分类 文章： 阅读有关模型评估的指标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：weixin_42114046
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