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深度学习

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计算机视觉前沿技术探索

计算机视觉与最前沿技术如何结合?

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数据分析

数据分析 提供了数据集合, 应该将他们分成两类, 一个是测试类, 一个是训练类 深度学习中最难的就是特征提取 并不是数据中的所有特征都有用的, 没有需要的使用DataFrame中的drop()去掉 one-hot: 将string值转为int值,方便运算 --> pd.

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神经网络

神经网络案例 摘要 在Compute Vision(计算机视觉)中,我们输入的是一张一张的图片,但是在计算机看来,每一张图片都是由一个一个像素点组成的,那么,什么是我们的输入样本X,什么又是我们的标签y?在图像识别中,一张图片所有像素点就是一个样本,也就是矩阵X中的一行,y就是对这个图片判断的结果。

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CNN 使用小卷积核而非大卷积的好处

大尺寸的卷积核可以带来更大的感受野,但也意味着更多的参数,并且《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》的作者提出可以用 $2$ 个连续的 $3\times3$ 卷积层( stride=1)组成的小网络来代替单个的 $5\...

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开源大数据周刊-第107期

1月14日,英特尔人工智能大会(AIDC 2018)在北京国贸酒店举行。这是英特尔第三次在中国举行人工智能大会,也是第一次专门面向开发者和技术社区。大会上,英特尔发布了Neural Compute Stick 2(神经计算棒二代),英特尔还展示了如何以底层计算能力赋能百度、腾讯、阿里、微软等合作伙伴,共同推进AI与物联网发展。

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OpenSearch算法产品化探索与实践

        作为搜索的用户,我觉得最关心的是两个方面:一是召回的结果是否符合预期,二是召回结果的排序是否符合预期。OpenSearch作为一个搜索服务提供平台,在这两个方面我们提供了一定机制方便用户定制自己的召回和排序逻辑。

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阿里云Elasticsearch性能优化实践

     Elasticsearch是一款流行的分布式开源搜索和数据分析引擎,具备高性能、易扩展、容错性强等特点。它强化了Apache Lucene的搜索能力,把掌控海量数据索引和查询的方式提升到一个新的层次。

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让天下没有难用的搜索:阿里搜索如何成长为贴心“暖男”?

阿里搜索技术体系演进至今天,基本形成了由offline、nearline、online三层体系,分工协作,保证电商平台上,既能适应日常平稳流量下稳定有效的个性化搜索及推荐,也能够去满足电商平台对促销活动的技术支持,实现在短时高并发流量下的平台收益最大化。

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机器学习常用python库安装

安装 sklearn, 常见学习算法,近年也有基于它的自动深度学习库(auto-sklearn) $ pip install sklearn 安装 numpy、scipy, 科学计算库 $ pip install scipy 安装 ke...

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服务器安装笔记

搞了一个月总算申请到了台 NVIDIA 机器, 接下来是安装过程 NVIDIA 驱动及Cuda环境安装 1. 查看系统架构 $ uname -am Linux aisrv 4.

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基于深度学习模型Wide&Deep的推荐

本实验选用数据为UCI开源数据集,仅用于学习,请勿商用) Wide&Deep推荐算法出自一篇论文《Wide&Deep Learning for RecommenderSystems》,Wide&Deep由两部分组成,分别是Wide和Deep。

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从架构到平台, POWER 9处理器最全解读

本文根据IBM中国芯片设计部门高级经理尹文,在「智东西公开课」的超级公开课IBM专场《POWER 9-认知时代的驱动力》 上的系统讲解整理而来。 本次讲解中,尹文老师从内核微架构、总线互连、异构计算等方面对POWER 9处理器进行了系统讲解,并表示人工智能的发展,使得如何让整个硬件平台满足不断迭代和不断演化的算法成为一个挑战。

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阿里云服务器各实例规格名称的含义,实例规格是怎么选择?

阿里云ecs各实例规格名称的含义,实例规格是什么。 我们在了解和购买阿里云产品的时候,“实例”、“实例规格”是出现比较多的,所以有必要从概念和作用方面做个了解: 1、阿里云实例规格族包括哪些类型? (1)阿里云提供了多种不同规格的ECS实例规格族,分别有其各自的特点、在售规格和适用场景。

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KubeCon 2018中国“首秀”,一文看懂容器与云原生的三大趋势

昨日,容器领域最大的峰会之一KubeCon+CloudNativeCon首次登陆中国,来自全球的顶级科技企业齐聚一堂进行了一场思想大碰撞,议题数量接近200个,比去年规模最大的北美峰会多出近30%,为国内外开发者奉献了一场前沿科技与创新领域的技术盛宴。

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我有一个计划001之数据挖掘面试(更新ing)

    本人决定要开始准备数据挖掘面试了,之前并没有想到从哪里下手,这两天搜了搜知乎牛客网,大致知道自己要怎么准备笔试面试了。下面是我的计划。z 1.吴恩达的机器学习基础知识     首先应该将吴恩达的那款笔记从头到尾过一遍,公式必须要手推。

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