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当前主题:TF029

独家|让你的GPU为深度学习做好准备(附代码)

作者:Saurabh Bodhe 文章来源:微信公众号 数据派THU 翻译:陈振东 校对:车前子 本文约1000字,建议阅读5分钟。 本文讲述了使用NVIDIA官方工具搭建基于GPU的TensorFlow平台的教程。 《在谷歌云平台搭建基于GPU的深度学习》

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深度学习目标检测系列:一文弄懂YOLO算法|附Python源码

       在之前的文章中,介绍了计算机视觉领域中目标检测的相关方法——RCNN系列算法原理,以及Faster RCNN的实现。这些算法面临的一个问题,不是端到端的模型,几个构件拼凑在一起组成整个检测系统,操作起来比较复杂,本文将介绍另外一个端到端的方法—

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Icc编译MySQL性能调研(二)

SQL1:(select customerd, customername, companyname, realcompanyname from tb_shifen_customerwhere urldomain like "%.cn" and status=3

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Team Foundation Server 2013 with Update 3 Install LOG

[Info @10:14:58.155] ==================================================================== [Info @10:14:58.163] Team Foundation Ser

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使用libsvm实现文本分类

文本分类,首先它是分类问题,应该对应着分类过程的两个重要的步骤,一个是使用训练数据集训练分类器,另一个就是使用测试数据集来评价分类器的分类精度。然而,作为文本分类,它还具有文本这样的约束,所以对于文本来说,需要额外的处理过程,我们结合使用libsvm从宏观上总

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地铁译:Spark for python developers ---Spark与数据的机器学习

机器学习可以从数据中得到有用的见解. 目标是纵观Spark MLlib,采用合适的算法从数据集中生成见解。对于 Twitter的数据集, 采用非监督集群算法来区分与Apache
Spark相关的tweets .

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用完成端口开发大响应规模的Winsock应用程序

通常要开发网络应用程序并不是一件轻松的事情,不过,实际上只要掌握几个关键的原则也就可以了――创建和连接一个套接字,尝试进行连接,然后收发数据。真正难的是要写出一个可以接纳少则一个,多则数千个连接的网络应用程序。本文将讨论如何通过Winsock2在Windows

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