首页
博客
源码
资源
博客
源码
写文章
发布博客
发布资源
登录
X
机器
相关资讯
热门
最新
百科问答
01-01 08:00
百科问答
机器码封了怎么解决图文教学?(机器码最新解决方法)
机器码封了怎么解决图文教学?(机器码最新解决方法),计算机是通过执行指令来处理各种数据的,因此,一条指令即要指出如何处理数据,同时还应指出数据的来源、操作结果的去向。一般来说指令是由两部分组成,即操作码和操作数。操作码给出该指令应完成何种操作。操作数用来描述该指令的操作对象。在指令中操作码是不可缺少的,但操作数可以没有,也可以有一个操作数或两个操作数。操作码表示计算机执行什么操作,由一组二进制代码
224
后端
01-01 08:00
后端
机器学习变得越来越容易,但软件工程仍然很困难
机器学习变得越来越容易,但软件工程仍然很困难,机器学习工具正变得越来越易用谷歌希望让所有人,无论技术背景如何,都能很容易掌握机器学习模型的训练方法。参见:技术民主化-https://en.wikipedia.org/wiki/Democratization_of_technology随着机器学习变得越来越容易使用,云服务的市场也在增长,而理解算法的意义也在下降。曾经,我们需要人工实现算法。现在Sk
221
后端
01-01 08:00
后端
机器学习一到三章笔记
机器学习一到三章笔记,机器学习一到三章笔记1.1什么是模式识别定义:模式识别是根据已有的知识表达,针对待识别模式,判别决策其所属的类别或者预测其对应的回归值。应用领域:计算机视觉,人机交互,医学,网络,金融,机器人,无人车。1.2模式识别数学表达1.数学解释:看成一种函数映射f(x),将待识别模式x从输入空间映射到输出空间,f(x)是关于已有知识的表达。2.模型:关于已有知识的一种表达方式,即函数
218
后端
01-01 08:00
后端
机器学习狗太苦逼了!自动化调参哪家强?
机器学习狗太苦逼了!自动化调参哪家强?,动机:机器学习狗太苦逼了在给定的数据集上实现最先进的结果是十分困难的。这往往需要小心翼翼地选择正确的数据预处理方式,精心挑选算法、模型及架构,并装配最合适的一套参数。这种端到端的过程通常被称为机器学习流水线/工作流。这套流程中的每一步怎么走并没有一个经验上的固定方向。而且,因为新的模型不断被开发出来,就连选择合适的模型都成为了一个巨大挑战。超参数的调试通常需
217
代码人生
01-01 08:00
代码人生
机器学习及其应用2015 PDF 清晰版
机器学习及其应用2015 PDF 清晰版,给大家带来的一篇关于机器学习相关的电子书资源,介绍了关于机器学习、应用方面的内容,本书是由清华大学出版社出版,格式为PDF,资源大小45.1MB,高新波、张军平编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.7分资源详情相关推荐出版社:清华大学出版社作者:高新波、张军平大小:45.1MB类别:机器学习热度:165机器学习系统设计python机器学
203
后端
01-01 08:00
后端
机器学习陷入困境!谷歌大脑专家发文吐槽AI工程现状
机器学习陷入困境!谷歌大脑专家发文吐槽AI工程现状,现代加速器编译在试图改进胶囊网络的实现,以扩大到更大的数据集时,研究团队有了这篇论文的初步想法。胶囊网络是一个令人兴奋的机器学习研究思想,其中标量值的“神经元”被小矩阵取代,使它们能够捕捉更复杂的关系。胶囊或许不是机器学习中的“下一个大事件”,但它算是创新性机器学习研究理念的一个代表性例子。虽然卷积胶囊模型需要的浮点运算(FLOPs)比卷积神经网
186
后端
01-01 08:00
后端
机器学习所需的工程量未来会大大减少
机器学习所需的工程量未来会大大减少,作者|DavidLiCause译者|平川编辑|陈思未来,构建ML产品将更加有趣,并且这些系统会工作得更好。随着ML自动化工具的不断改进,数据科学家和ML工程师将把更多的时间花在构建优秀的模型上,而花在与生产级ML系统相关的繁琐但必要的任务上的时间会更少。本文最初发布于KDnuggets,经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享。AI是一个系统工程问题。构建一个有
185
百科问答
01-01 08:00
百科问答
机器人硅胶娃娃_共享娃娃体验馆怎么找
机器人硅胶娃娃_共享娃娃体验馆怎么找 实体娃娃体验馆用机器人的,除了卖他那还提供出租娃娃的服务,价格1W左右,不存在违法行为。光准备实体娃娃就要一两万的,身体的实体娃娃,不错的我感觉可以哦?500以下,对此。 又想要极仿真又想要几百块基本是不可能的,声音对话什么的都是提前录入进去的,我听说娃娃有家忘忧谷体验商城,需要工商登记。智能语音对话硅胶实体娃娃怎么样?有没有姓,4木和价格在五万到八万,不过作为初学者不建议你买硅胶实体娃娃,硅胶
182
后端
01-01 08:00
后端
机器学习面临的挑战是工程问题,不是数据科学问题
机器学习面临的挑战是工程问题,不是数据科学问题,作者|CalebKaiser译者|Sambodhi策划|蔡芳芳本文讲述了从数据科学转向机器学习工程的途径及意义。本文最初发表在TowardsDataScience博客上,经原作者CalebKaiser授权,InfoQ中文站翻译并分享。在过去20年,机器学习一直围绕着这样一个问题展开:我们能不能训练一个模型去做一些事情?当然,有些事情可以是任何任务。比
181
后端
01-01 08:00
后端
机器学习算法之K近邻算法
机器学习算法之K近邻算法,机器学习算法之K近邻算法0x00概述K近邻算法是机器学习中非常重要的分类算法。可利用K近邻基于不同的特征提取方式来检测异常操作,比如使用K近邻检测Rootkit,使用K近邻检测webshell等。0x01原理距离接近的事物具有相同属性的可能性要大于距离相对较远的。这是K邻近的核心思想。K邻近K-NearestNeighbor,KNN算法,KNN指K个最近的邻居,可认为每个
176
«
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
»