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大約有 320 項(xiàng)符合查詢結(jié)果 ,庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)總量為 78,355 項(xiàng)。(搜索耗時(shí):0.0174秒)

251.scikit-learn 密度估計(jì)

密度估計(jì)涉及到無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),特征工程和數(shù)據(jù)建模三個(gè)領(lǐng)域。一些最流行和有用的密度估計(jì)技術(shù)是混合模型(例如高斯混合模型sklearn.mixture.GaussianMixture)和基于近鄰域的方法(例如核密度估計(jì)sklearn.neighbors.KernelDensity)。高斯混...

http://hgci.cn/gkiwe/gkiwe-2uq33rcp.html

252.PyTorch 廣播語(yǔ)義

原文: https://pytorch.org/docs/stable/notes/broadcasting.html 許多 PyTorch 操作都支持NumPy Broadcasting Semantics。 簡(jiǎn)而言之,如果 PyTorch 操作支持廣播,則其 Tensor 參數(shù)可以自動(dòng)擴(kuò)展為相等大小(無(wú)需復(fù)制數(shù)據(jù))。 一般語(yǔ)義 如果滿足以下規(guī)則,...

http://hgci.cn/pytorch/pytorch-2p973btq.html

253.TensorFlow的MNIST手寫(xiě)數(shù)字分類問(wèn)題 進(jìn)階篇

在本章中,我們將知道構(gòu)建一個(gè) TensorFlow 模型的基本步驟,并將通過(guò)這些步驟為 MNIST 構(gòu)建一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).TensorFlow 是一個(gè)非常強(qiáng)大的用來(lái)做大規(guī)模數(shù)值計(jì)算的庫(kù).其所擅長(zhǎng)的任務(wù)之一就是實(shí)現(xiàn)以及訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).這個(gè)教程...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-vj8528sp.html

254.TensorFlow在Windows環(huán)境下的搭建

遵循:BY-SA署名-相同方式共享 4.0協(xié)議作者:譚東時(shí)間:2017年5月28日環(huán)境:Windows 7接下來(lái),給大家講一下在Windows下安裝TensorFlow并運(yùn)行一段簡(jiǎn)單程序的步驟及注意事項(xiàng)。對(duì)于TensorFlow大家應(yīng)該不是很陌生,其中AlphaGo就是用TensorFlow...

http://hgci.cn/tensorflow/tensorflow-3klb2chv.html

255.OpenCV 在Windows中安裝

此處的描述在Windows 7 SP1上進(jìn)行了測(cè)試。然而,它也應(yīng)該適用于任何其他相對(duì)現(xiàn)代的Windows操作系統(tǒng)。如果您按照以下步驟后遇到錯(cuò)誤,請(qǐng)隨時(shí)通過(guò)OpenCV Q&A論壇與我們聯(lián)系。我們將竭盡全力幫助您。注意要使用OpenCV庫(kù),您有兩個(gè)...

http://hgci.cn/opencv/opencv-2t8n28ud.html

256.為計(jì)算做準(zhǔn)備

閑談 計(jì)算機(jī)姑娘是擅長(zhǎng)進(jìn)行科學(xué)計(jì)算的,本來(lái)她就是做這個(gè)的,只不過(guò)后來(lái)人們讓她處理了很多文字內(nèi)容罷了,乃至于現(xiàn)在有一些人認(rèn)為她是用來(lái)打字寫(xiě)文章的(變成打字機(jī)了),忘記了她最擅長(zhǎng)的計(jì)算。 每種編程語(yǔ)言都能用...

http://hgci.cn/uqmpir/7qdb3ozt.html

257.scikit-learn 驗(yàn)證曲線:繪制分?jǐn)?shù)以評(píng)估模型

每一個(gè)估計(jì)器都有其優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。它的泛化誤差可以分解為偏差,方差和噪聲。估計(jì)器的偏差是不同訓(xùn)練集的平均誤差。估計(jì)器的方差表示對(duì)不同訓(xùn)練集,模型的敏感度。噪聲是數(shù)據(jù)的特質(zhì)。 在下圖中,可以看見(jiàn)一個(gè)函數(shù)和函...

http://hgci.cn/gkiwe/gkiwe-ol5w3rcv.html

258.PyTorch 經(jīng)常問(wèn)的問(wèn)題

原文: https://pytorch.org/docs/stable/notes/faq.html 我的模型報(bào)告“ CUDA 運(yùn)行時(shí)錯(cuò)誤(2):內(nèi)存不足” 如錯(cuò)誤消息所暗示,您的 GPU 內(nèi)存已用完。 由于我們經(jīng)常在 PyTorch 中處理大量數(shù)據(jù),因此小錯(cuò)誤可能會(huì)迅速導(dǎo)致您的程序用盡所有 GPU...

http://hgci.cn/pytorch/pytorch-kl1g3btv.html

259.TensorFlow函數(shù):tf.while_loop

tf.while_loop函數(shù)tf.while_loop( cond, body, loop_vars, shape_invariants=None, parallel_iterations=10, back_prop=True, swap_memory=False, name=None, maximum_iterations=None ) 定義在:tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py. 請(qǐng)參閱指南:控制流程>控制流程操作 在條件cond成...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-wife2oil.html

260.5.21 序列化Python對(duì)象

問(wèn)題 你需要將一個(gè)Python對(duì)象序列化為一個(gè)字節(jié)流,以便將它保存到一個(gè)文件、存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)或者通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸它。 解決方案 對(duì)于序列化最普遍的做法就是使用 pickle 模塊。為了將一個(gè)對(duì)象保存到一個(gè)文件中,可以這樣做: impor...

http://hgci.cn/youshq/bq8fxozt.html

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密度估計(jì)涉及到無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),特征工程和數(shù)據(jù)建模三個(gè)領(lǐng)域。一些最流行和有用的密度估計(jì)技術(shù)是混合模型(例如高斯混合模型sklearn.mixture.GaussianMixture)和基于近鄰域的方法(例如核密度估計(jì)sklearn.neighbors.KernelDensity)。高斯混...

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252.PyTorch 廣播語(yǔ)義

原文: https://pytorch.org/docs/stable/notes/broadcasting.html 許多 PyTorch 操作都支持NumPy Broadcasting Semantics。 簡(jiǎn)而言之,如果 PyTorch 操作支持廣播,則其 Tensor 參數(shù)可以自動(dòng)擴(kuò)展為相等大小(無(wú)需復(fù)制數(shù)據(jù))。 一般語(yǔ)義 如果滿足以下規(guī)則,...

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255.OpenCV 在Windows中安裝

此處的描述在Windows 7 SP1上進(jìn)行了測(cè)試。然而,它也應(yīng)該適用于任何其他相對(duì)現(xiàn)代的Windows操作系統(tǒng)。如果您按照以下步驟后遇到錯(cuò)誤,請(qǐng)隨時(shí)通過(guò)OpenCV Q&A論壇與我們聯(lián)系。我們將竭盡全力幫助您。注意要使用OpenCV庫(kù),您有兩個(gè)...

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256.為計(jì)算做準(zhǔn)備

閑談 計(jì)算機(jī)姑娘是擅長(zhǎng)進(jìn)行科學(xué)計(jì)算的,本來(lái)她就是做這個(gè)的,只不過(guò)后來(lái)人們讓她處理了很多文字內(nèi)容罷了,乃至于現(xiàn)在有一些人認(rèn)為她是用來(lái)打字寫(xiě)文章的(變成打字機(jī)了),忘記了她最擅長(zhǎng)的計(jì)算。 每種編程語(yǔ)言都能用...

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每一個(gè)估計(jì)器都有其優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。它的泛化誤差可以分解為偏差,方差和噪聲。估計(jì)器的偏差是不同訓(xùn)練集的平均誤差。估計(jì)器的方差表示對(duì)不同訓(xùn)練集,模型的敏感度。噪聲是數(shù)據(jù)的特質(zhì)。 在下圖中,可以看見(jiàn)一個(gè)函數(shù)和函...

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258.PyTorch 經(jīng)常問(wèn)的問(wèn)題

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259.TensorFlow函數(shù):tf.while_loop

tf.while_loop函數(shù)tf.while_loop( cond, body, loop_vars, shape_invariants=None, parallel_iterations=10, back_prop=True, swap_memory=False, name=None, maximum_iterations=None ) 定義在:tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py. 請(qǐng)參閱指南:控制流程>控制流程操作 在條件cond成...

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問(wèn)題 你需要將一個(gè)Python對(duì)象序列化為一個(gè)字節(jié)流,以便將它保存到一個(gè)文件、存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)或者通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸它。 解決方案 對(duì)于序列化最普遍的做法就是使用 pickle 模塊。為了將一個(gè)對(duì)象保存到一個(gè)文件中,可以這樣做: impor...

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