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大約有 330 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):0.0201秒)

291.Julia 代碼性能優(yōu)化

代碼性能優(yōu)化 以下幾節(jié)將描述一些提高 Julia 代碼運(yùn)行速度的技巧。 避免全局變量 全局變量的值、類型,都可能變化。這使得編譯器很難優(yōu)化使用全局變量的代碼。應(yīng)盡量使用局部變量,或者把變量當(dāng)做參數(shù)傳遞給函數(shù)。 對(duì)性...

http://hgci.cn/julia/7te41jga.html

292.TensorFlow定義用于構(gòu)造圖形的類和函數(shù)

#版權(quán)所有2015 TensorFlow作者.版權(quán)所有. # #根據(jù)Apache許可證版本2.0(“許可證”)許可; #除非符合許可證,否則您不得使用此文件. #您可以獲得許可證的副本 # #http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # #除非適用法律要求或書(shū)面同...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-s62t2d4y.html

293.PyTorch TorchVision 對(duì)象檢測(cè)微調(diào)教程

> 提示 為了充分利用本教程,我們建議使用此Colab版本。這將允許您嘗試下面提供的信息。 在本教程中,我們將在賓夕法尼亞復(fù)旦數(shù)據(jù)庫(kù)中微調(diào)預(yù)先訓(xùn)練的?[Mask R-CNN](https://arxiv.org/abs/1703.06870)?模型[,以進(jìn)行行人檢測(cè)和分割](htt...

http://hgci.cn/pytorch/pytorch-5yko3be6.html

294.scikit-learn 奇異值和異常值檢測(cè)

許多應(yīng)用程序要有能力判斷新觀測(cè)值是否與現(xiàn)有觀測(cè)值具有相同的分布(它是一個(gè)內(nèi)點(diǎn)(inlier)),或者應(yīng)該被認(rèn)為是不同的(它是一個(gè)離群值)。通常,這種能力被用于清理實(shí)際數(shù)據(jù)集, 必須做出兩種重要區(qū)分: 離群點(diǎn)檢測(cè): 訓(xùn)練數(shù)...

http://hgci.cn/gkiwe/gkiwe-my5w3rco.html

295.Pandas 處理文本字符串

Pandas 處理文本字符串序列和索引包含一些列的字符操作方法,這可以使我們輕易操作數(shù)組中的各個(gè)元素。最重要的是,這些方法可以自動(dòng)跳過(guò) 缺失/NA 值。這些方法可以在str屬性中訪問(wèn)到,并且基本上和python內(nèi)建的(標(biāo)量)字符...

http://hgci.cn/hyspo/hyspo-2chq372g.html

296.15.9 用WSIG包裝C代碼

問(wèn)題 You have existing C code that you would like to access as a C extension module. Youwould like to do this using the Swig wrapper generator. 解決方案 Swig operates by parsing C header files and automatically creating extension code. Touse it, you first need to have a C header file. For exa...

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

297.TensorFlow定義變量類

#版權(quán)所有2015 TensorFlow作者.版權(quán)所有. # #根據(jù)Apache許可證2.0版(“許可證”)許可; #你不能使用這個(gè)文件,除非符合許可證. #您可以獲得許可證的副本 # #http ://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # #除非適用法律要求或書(shū)面同...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-1epv2cf7.html

298.scikit-learn 調(diào)整估計(jì)器的超參數(shù)

? 超參數(shù)是估計(jì)器的參數(shù)中不能通過(guò)學(xué)習(xí)得到的參數(shù)。在scikit-learn中,他們作為參數(shù)傳遞給估計(jì)器不同類的構(gòu)造函數(shù)。典型的例子有支持向量分類器的參數(shù)C,kernel和gamma,Lasso的參數(shù)alpha等。 ? 在超參數(shù)集中搜索以獲得最佳cr...

http://hgci.cn/gkiwe/gkiwe-bjyq3rcs.html

299.TensorFlow的estimator類函數(shù):tf.estimator.Estimator

tf.estimator.Estimator函數(shù) Estimator類 定義在:tensorflow/python/estimator/estimator.py estimator類對(duì)TensorFlow模型進(jìn)行訓(xùn)練和計(jì)算. Estimator對(duì)象包裝由model_fn指定的模型,其中,給定輸入和其他一些參數(shù),返回需要進(jìn)行訓(xùn)練、計(jì)算,或預(yù)測(cè)的操作. 所有...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-hd9a2oyb.html

300.PyTorch 單機(jī)模型并行最佳實(shí)踐

> 原文: [PyTorch 單機(jī)模型并行最佳實(shí)踐_blank](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/model_parallel_tutorial.html) 注意 單擊此處的[下載完整的示例代碼](https://pytorch.apachecn.org/docs/1.4/33.html#sphx-glr-download-intermediate-model-parallel-tutorial-py) **作者...

http://hgci.cn/pytorch/pytorch-8ce63bz5.html

抱歉,暫時(shí)沒(méi)有相關(guān)的微課

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291.Julia 代碼性能優(yōu)化

代碼性能優(yōu)化 以下幾節(jié)將描述一些提高 Julia 代碼運(yùn)行速度的技巧。 避免全局變量 全局變量的值、類型,都可能變化。這使得編譯器很難優(yōu)化使用全局變量的代碼。應(yīng)盡量使用局部變量,或者把變量當(dāng)做參數(shù)傳遞給函數(shù)。 對(duì)性...

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292.TensorFlow定義用于構(gòu)造圖形的類和函數(shù)

#版權(quán)所有2015 TensorFlow作者.版權(quán)所有. # #根據(jù)Apache許可證版本2.0(“許可證”)許可; #除非符合許可證,否則您不得使用此文件. #您可以獲得許可證的副本 # #http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # #除非適用法律要求或書(shū)面同...

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293.PyTorch TorchVision 對(duì)象檢測(cè)微調(diào)教程

> 提示 為了充分利用本教程,我們建議使用此Colab版本。這將允許您嘗試下面提供的信息。 在本教程中,我們將在賓夕法尼亞復(fù)旦數(shù)據(jù)庫(kù)中微調(diào)預(yù)先訓(xùn)練的?[Mask R-CNN](https://arxiv.org/abs/1703.06870)?模型[,以進(jìn)行行人檢測(cè)和分割](htt...

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294.scikit-learn 奇異值和異常值檢測(cè)

許多應(yīng)用程序要有能力判斷新觀測(cè)值是否與現(xiàn)有觀測(cè)值具有相同的分布(它是一個(gè)內(nèi)點(diǎn)(inlier)),或者應(yīng)該被認(rèn)為是不同的(它是一個(gè)離群值)。通常,這種能力被用于清理實(shí)際數(shù)據(jù)集, 必須做出兩種重要區(qū)分: 離群點(diǎn)檢測(cè): 訓(xùn)練數(shù)...

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295.Pandas 處理文本字符串

Pandas 處理文本字符串序列和索引包含一些列的字符操作方法,這可以使我們輕易操作數(shù)組中的各個(gè)元素。最重要的是,這些方法可以自動(dòng)跳過(guò) 缺失/NA 值。這些方法可以在str屬性中訪問(wèn)到,并且基本上和python內(nèi)建的(標(biāo)量)字符...

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296.15.9 用WSIG包裝C代碼

問(wèn)題 You have existing C code that you would like to access as a C extension module. Youwould like to do this using the Swig wrapper generator. 解決方案 Swig operates by parsing C header files and automatically creating extension code. Touse it, you first need to have a C header file. For exa...

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297.TensorFlow定義變量類

#版權(quán)所有2015 TensorFlow作者.版權(quán)所有. # #根據(jù)Apache許可證2.0版(“許可證”)許可; #你不能使用這個(gè)文件,除非符合許可證. #您可以獲得許可證的副本 # #http ://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # #除非適用法律要求或書(shū)面同...

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298.scikit-learn 調(diào)整估計(jì)器的超參數(shù)

? 超參數(shù)是估計(jì)器的參數(shù)中不能通過(guò)學(xué)習(xí)得到的參數(shù)。在scikit-learn中,他們作為參數(shù)傳遞給估計(jì)器不同類的構(gòu)造函數(shù)。典型的例子有支持向量分類器的參數(shù)C,kernel和gamma,Lasso的參數(shù)alpha等。 ? 在超參數(shù)集中搜索以獲得最佳cr...

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299.TensorFlow的estimator類函數(shù):tf.estimator.Estimator

tf.estimator.Estimator函數(shù) Estimator類 定義在:tensorflow/python/estimator/estimator.py estimator類對(duì)TensorFlow模型進(jìn)行訓(xùn)練和計(jì)算. Estimator對(duì)象包裝由model_fn指定的模型,其中,給定輸入和其他一些參數(shù),返回需要進(jìn)行訓(xùn)練、計(jì)算,或預(yù)測(cè)的操作. 所有...

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300.PyTorch 單機(jī)模型并行最佳實(shí)踐

> 原文: [PyTorch 單機(jī)模型并行最佳實(shí)踐_blank](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/model_parallel_tutorial.html) 注意 單擊此處的[下載完整的示例代碼](https://pytorch.apachecn.org/docs/1.4/33.html#sphx-glr-download-intermediate-model-parallel-tutorial-py) **作者...

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