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大約有 320 項符合查詢結果 ,庫內數(shù)據(jù)總量為 78,404 項。(搜索耗時:0.0063秒)

231.PyTorch (實驗性)計算機視覺教程的量化轉移學習

原文: https://pytorch.org/tutorials/intermediate/quantized_transfer_learning_tutorial.html 作者: Zafar Takhirov 被審核: Raghuraman Krishnamoorthi 由編輯:林 ess 琳 本教程以 Sasank Chilamkurthy 編寫的原始 PyTorch 轉移學習教程為基礎。 轉移學習是指利用預...

http://xlrtb.cn/pytorch/pytorch-wvl73btg.html

232.AI人工智能 多層神經(jīng)網(wǎng)絡

在這個例子中,我們創(chuàng)建了一個由多個層組成的多層神經(jīng)網(wǎng)絡,以提取訓練數(shù)據(jù)中的基礎模式。 這個多層神經(jīng)網(wǎng)絡將像一個回歸器一樣工作。 我們將根據(jù)下面等式生成一些數(shù)據(jù)點: `y = 2x2 + 8`。 如下所示導入必要的軟件包 - ```pyt...

http://xlrtb.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-q7ma3cd5.html

233.AI人工智能 表征音頻信號:轉換到頻域

表征音頻信號涉及將時域信號轉換為頻域,并通過以下方式理解其頻率分量。 這是一個重要的步驟,因為它提供了關于信號的大量信息。 可以使用像傅立葉變換這樣的數(shù)學工具來執(zhí)行此轉換。 **示例** 以下示例將逐步說明如何...

http://xlrtb.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-batx3ccq.html

234.AI人工智能 標記數(shù)據(jù)

我們已經(jīng)知道,某種格式的數(shù)據(jù)對于機器學習算法是必需的。 另一個重要的要求是,在將數(shù)據(jù)作為機器學習算法的輸入發(fā)送之前,必須正確標記數(shù)據(jù)。 例如,如果所說的分類,那么數(shù)據(jù)上會有很多標記。 這些標記以文字,數(shù)字...

http://xlrtb.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-iwp93cb6.html

235.scikit-learn 指標和評分:量化預測的質量

3個不同的API可供評估模型預測質量: 評估器評分方法:評估器有一個score方法,它給計劃解決的問題提供一個初始評估標準。這部分內容不在這里討論,但會出現(xiàn)在每一個評估器的文件中。評分參數(shù):使用交叉驗證(cross-validat...

http://xlrtb.cn/gkiwe/gkiwe-5dv83rct.html

236.Pandas日期時間格式化

當進行數(shù)據(jù)分析時,我們會遇到很多帶有日期、時間格式的數(shù)據(jù)集,在處理這些數(shù)據(jù)集時,可能會遇到日期格式不統(tǒng)一的問題,此時就需要對日期時間做統(tǒng)一的格式化處理。比如“Wednesday, June 6, 2020”可以寫成“6/6/20”,或者寫...

http://xlrtb.cn/pandas/pandas-date-formatting.html

237.5.9 讀取二進制數(shù)據(jù)到可變緩沖區(qū)中

問題 你想直接讀取二進制數(shù)據(jù)到一個可變緩沖區(qū)中,而不需要做任何的中間復制操作?;蛘吣阆朐匦薷臄?shù)據(jù)并將它寫回到一個文件中去。 解決方案 為了讀取數(shù)據(jù)到一個可變數(shù)組中,使用文件對象的 readinto() 方法。比如: impo...

http://xlrtb.cn/youshq/las3mozt.html

238.AI人工智能 單層神經(jīng)網(wǎng)絡

在這個例子中,我們來創(chuàng)建一個單層神經(jīng)網(wǎng)絡,它由獨立的神經(jīng)元組成,這些神經(jīng)元在輸入數(shù)據(jù)上起作用以產(chǎn)生輸出。 請注意,這里使用 `neural_simple.txt` 文件作為輸入。 如下所示導入所需的軟件包 - ```python import numpy as np import m...

http://xlrtb.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-dafi3cd4.html

239.scikit-learn 最近鄰

sklearn.neighbors提供了基于近鄰的無監(jiān)督和有監(jiān)督的學習方法的功能。無監(jiān)督最近鄰是許多其他學習方法的基礎,特別是流形學習(manifold learning)和光譜聚類(spectral clustering)。有監(jiān)督的 neighbors-based (基于鄰居的) 學習有兩種方式:離...

http://xlrtb.cn/gkiwe/gkiwe-bwdj3rc6.html

240.TensorFlow 數(shù)學函數(shù)

注意:接受 Tensor 參數(shù)的函數(shù)也可以接受被 tf.convert_to_tensor 接受的任何內容.注意:TensorFlow 中的元素的二進制操作遵循 numpy 式廣播。TensorFlow 算術運算符TensorFlow 提供了幾種操作,您可以使用它們將基本算術運算符添加到圖形中...

http://xlrtb.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-u7wa28vm.html

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231.PyTorch (實驗性)計算機視覺教程的量化轉移學習

原文: https://pytorch.org/tutorials/intermediate/quantized_transfer_learning_tutorial.html 作者: Zafar Takhirov 被審核: Raghuraman Krishnamoorthi 由編輯:林 ess 琳 本教程以 Sasank Chilamkurthy 編寫的原始 PyTorch 轉移學習教程為基礎。 轉移學習是指利用預...

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232.AI人工智能 多層神經(jīng)網(wǎng)絡

在這個例子中,我們創(chuàng)建了一個由多個層組成的多層神經(jīng)網(wǎng)絡,以提取訓練數(shù)據(jù)中的基礎模式。 這個多層神經(jīng)網(wǎng)絡將像一個回歸器一樣工作。 我們將根據(jù)下面等式生成一些數(shù)據(jù)點: `y = 2x2 + 8`。 如下所示導入必要的軟件包 - ```pyt...

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233.AI人工智能 表征音頻信號:轉換到頻域

表征音頻信號涉及將時域信號轉換為頻域,并通過以下方式理解其頻率分量。 這是一個重要的步驟,因為它提供了關于信號的大量信息。 可以使用像傅立葉變換這樣的數(shù)學工具來執(zhí)行此轉換。 **示例** 以下示例將逐步說明如何...

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234.AI人工智能 標記數(shù)據(jù)

我們已經(jīng)知道,某種格式的數(shù)據(jù)對于機器學習算法是必需的。 另一個重要的要求是,在將數(shù)據(jù)作為機器學習算法的輸入發(fā)送之前,必須正確標記數(shù)據(jù)。 例如,如果所說的分類,那么數(shù)據(jù)上會有很多標記。 這些標記以文字,數(shù)字...

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235.scikit-learn 指標和評分:量化預測的質量

3個不同的API可供評估模型預測質量: 評估器評分方法:評估器有一個score方法,它給計劃解決的問題提供一個初始評估標準。這部分內容不在這里討論,但會出現(xiàn)在每一個評估器的文件中。評分參數(shù):使用交叉驗證(cross-validat...

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236.Pandas日期時間格式化

當進行數(shù)據(jù)分析時,我們會遇到很多帶有日期、時間格式的數(shù)據(jù)集,在處理這些數(shù)據(jù)集時,可能會遇到日期格式不統(tǒng)一的問題,此時就需要對日期時間做統(tǒng)一的格式化處理。比如“Wednesday, June 6, 2020”可以寫成“6/6/20”,或者寫...

http://xlrtb.cn/pandas/pandas-date-formatting.html

237.5.9 讀取二進制數(shù)據(jù)到可變緩沖區(qū)中

問題 你想直接讀取二進制數(shù)據(jù)到一個可變緩沖區(qū)中,而不需要做任何的中間復制操作?;蛘吣阆朐匦薷臄?shù)據(jù)并將它寫回到一個文件中去。 解決方案 為了讀取數(shù)據(jù)到一個可變數(shù)組中,使用文件對象的 readinto() 方法。比如: impo...

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238.AI人工智能 單層神經(jīng)網(wǎng)絡

在這個例子中,我們來創(chuàng)建一個單層神經(jīng)網(wǎng)絡,它由獨立的神經(jīng)元組成,這些神經(jīng)元在輸入數(shù)據(jù)上起作用以產(chǎn)生輸出。 請注意,這里使用 `neural_simple.txt` 文件作為輸入。 如下所示導入所需的軟件包 - ```python import numpy as np import m...

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239.scikit-learn 最近鄰

sklearn.neighbors提供了基于近鄰的無監(jiān)督和有監(jiān)督的學習方法的功能。無監(jiān)督最近鄰是許多其他學習方法的基礎,特別是流形學習(manifold learning)和光譜聚類(spectral clustering)。有監(jiān)督的 neighbors-based (基于鄰居的) 學習有兩種方式:離...

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240.TensorFlow 數(shù)學函數(shù)

注意:接受 Tensor 參數(shù)的函數(shù)也可以接受被 tf.convert_to_tensor 接受的任何內容.注意:TensorFlow 中的元素的二進制操作遵循 numpy 式廣播。TensorFlow 算術運算符TensorFlow 提供了幾種操作,您可以使用它們將基本算術運算符添加到圖形中...

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