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我的2017年文章汇总——机器学习篇
2018,你跟自己做了约定了吗?为了遇见更好的自己。 近期准备把过去一年写的文章按照分类重新整理推送一遍,包括:“分布式”、“机器学习”、“深度学习”、“NLP”、“Java深度”、“Java并发核心”、“JDK源码”、“Tomcat内核”。 本篇推送机器学习相关文章。 鄙人的…
Python入门深度学习完整指南
深度学习目前已经成为了人工智能领域的突出话题。它在“计算机视觉”和游戏(AlphaGo)等领域的突出表现而闻名,甚至超越了人类的能力。近几年对深度学习的关注度也在不断上升,这里有一个调查结果可以参考。 如果你对这个话题感兴趣,这里有一个很好的非技术性的介绍。如果你有兴趣了解最近…
UCloud AI Train深度学习实践:使用TensorFlow实现快速风格迁移
本文介绍如何实现一个快速的风格迁移项目,并一步一步地通过本地机器和UCloud AI Train服务来实现在线的训练。在训练结束之后,对输入的图片进行风格迁移并输出成图片。本文也对比了使用本地机器和UCloud AI Train的时间/价格对比。 之前的一篇文章介绍了使用Pyt…
我的2017年文章汇总——深度学习篇
2017快过完了,大家过去一年收获如何?不管怎样,保持好心态,未来不迎,当下不杂,既过不恋。 近期准备把过去一年写的文章按照分类重新整理推送一遍,包括:“分布式”、“机器学习”、“深度学习”、“NLP”、“Java深度”、“Java并发核心”、“JDK源码”、“Tomcat内核…
机器学习:新手入门概览(一)
通常分为有监督学习(supervised Learning)和无监督学习(unsupervised Learning)。 从 Andrew Ng 与 Geoffrey Hinton 的访谈录像中,Hinton 提到无监督学习一直是科学家们所追逐的最终目标,但目前困难重重,仅就当…
机器学习入门(二):工具与框架的选择
根据具体场景的需要(科研/工程),以及团队规模大小,开发人员能力等问题,选择合适的语言及框架和辅助工具来进行开发是十分必要的。这不但降低了开发难度,同时也提升了开发效率。 由于框架的快速发展,很多的标准及特性都在不断地变化,而又很少有人能够同时使用过多种框架进行开发,因此经过了…
Re:从零开始的机器学习 - Machine Learning(一) 线性回归
从我对整个职业生涯的规划出发,我不仅想做一些高质量的应用(软件工程的角度),还想做一些激动人心的应用,所以我希望能在机器学习的方向走,尽管我在大学粗浅的学了些皮毛,但如果要把机器学习作为职业发展的话这些还差得远,所以我开始写了这个系列的文章。 我希望通过这个系列能对机器学习领域…
TensorFlow 中文资源精选
Awesome-TensorFlow-Chinese,TensorFlow 中文资源精选,官方网站,安装教程,入门教程,实战项目,学习路径。
从15000个Python开源项目中精选的Top30,Github平均star为3707,赶紧收藏!
继推出2017年机器学习开源项目Top 30榜单后,Mybridge AI又推出了一个Python开源项目Top 30榜单,包括开源Python库、工具等。该榜单基于项目质量、用户参与度以及其他几个方面进行了评估,从大约15000个开源项目中挑选了Top 30,差不多都是在20…
资源 | 我们从8800个机器学习开源项目中精选出Top30,推荐给你
最近,Mybridge发布了一篇文章,对比了过去一年中机器学习领域大约8800个开源项目后,选出30个2017年度优秀的开源项目,包含机器学习开源库、数据库以及其他应用程序,这些项目差不多都是在2017年1-12月发布。Mybridge AI通过受欢迎度、参与度以及其他方面对开…
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