六種用於文本分類的開源預訓練模型
Rethinking Complex Neural Network Architectures for Document Classification。
卷積神經網絡（CNN）簡易教程
讓我們先來了解一下我們的大腦是如何識別物體的。我們將學習什麼是CNN, CNN如何利用大腦的啟發進行物體識別，CNN是如何工作的。讓我們來了解一下我們的大腦是如何識別圖像的根據諾貝爾獎獲得者Hubel和Wiesel教授的說法，視覺區域V1由簡單細胞和複雜細胞組成。
在C++中加載TorchScript模型
目前，以下連結通常可能會有所幫助：Torch Script參考：https://pytorch.org/docs/master/jit.htmlPyTorch C ++ API文檔：https://pytorch.org/cppdocs/PyTorch Python API文檔：
為什麼要在離線A/B測試中使用貝葉斯方法
A/B測試可以用來測試某一個變量兩個不同版本的差異，一般是讓A和B只有該變量不同，再測試其他人對於A和B的反應差異，再判斷A和B的方式何者較佳也許我們想為我們的網站測試一個新的設計，新的功能，甚至是針對我們的客戶的新策略，以衡量哪一個會導致最高的投資回報率。如果我們需要更多的信心
鐵達尼號生存挑戰
submit= SubmitField我找到了一個來自WillKoehrsen的HTML模板，並在其上進行了構建。
通過深度學習來創作自己的音樂（附代碼）
概述學習如何開發自動生成音樂的端到端模型理解WaveNet架構，並使用Keras從頭實現它比較WaveNet與建立自動音樂生成模型的LSTM的性能介紹「如果我不是物理學家，我可能會成為音樂家。我經常在音樂上思考。我在音樂中實現我的白日夢。我從音樂的角度來看待我的生活。
使用深度學習來創作音樂（附代碼）
概述學習如何開發自動生成音樂的端到端模型理解WaveNet架構，並使用Keras從頭實現它比較WaveNet與建立自動音樂生成模型的LSTM的性能介紹「如果我不是物理學家，我可能會成為音樂家。我經常在音樂上思考。我在音樂中實現我的白日夢。我從音樂的角度來看待我的生活。
計算機視覺新手指南
A. 用數字表示顏色：在計算機科學中，每種顏色都由指定的十六進位值來表示。 在學習時，很多時候我無法盡力而為，經常感到沮喪，但後來朋友的建議來了。
通過帶Flask的REST API在Python中部署PyTorch
響應將是包含預測的JSON響應：{"class_id":"n02124075", "class_name": "Egyptian_cat"}2.依賴（包）運行下面的命令來下載我們需要的依賴：$ pip install Flask==1.0.3 torchvision-0.3.03
貝葉斯方法在離線A/B測試中的應用
A/B測試可以用來測試某一個變量兩個不同版本的差異，一般是讓A和B只有該變量不同，再測試其他人對於A和B的反應差異，再判斷A和B的方式何者較佳也許我們想為我們的網站測試一個新的設計，新的功能，甚至是針對我們的客戶的新策略，以衡量哪一個會導致最高的投資回報率。如果我們需要更多的信心
OpenCV-Python 圖像分割與Watershed算法 | 三十四
附加資源CMMpage on http://cmm.ensmp.fr/~beucher/wtshed.html練習OpenCV samples has an interactive sample on watershed segmentation, watershed.py. R
OpenCV-Python中用於視頻跟蹤的Meanshift和Camshift算法介紹
img2 = cv.polylines break三幀的結果如下附加資源French Wikipedia page on Camshift:http://fr.wikipedia.org/wiki/Camshift. Bradski, G.R., "R
六種用於文本分類的開源預訓練模型
Rethinking Complex Neural Network Architectures for Document Classification。
卷積神經網絡（CNN）簡要教程
讓我們先來了解一下我們的大腦是如何識別物體的。我們將學習什麼是CNN, CNN如何利用大腦的啟發進行物體識別，CNN是如何工作的。讓我們來了解一下我們的大腦是如何識別圖像的根據諾貝爾獎獲得者Hubel和Wiesel教授的說法，視覺區域V1由簡單細胞和複雜細胞組成。
圖說人工智慧博弈論
介紹我想先問一個簡單的問題——你能認出下圖中的兩個人嗎?我肯定你說對了。對於我們這些早期數學發燒友來說，電影《美麗心靈》(A Beautiful Mind)已經深深地印在了我們的記憶中。Russell Crowe在電影中扮演John Nash，一位諾貝爾經濟學獎得主(上圖左側)。
6個開源數據科學項目
現在，我們可以簡單地使用這個Python工具抓取螢幕截圖並從中提取文本，稱為TextShot，這是一個很好的工具，可以快速收集我們的數據科學項目所需的任何文本數據。
神經網絡簡易教程
在這篇文章中，我們將了解神經網絡的基礎知識。這個博客的先決條件是對機器學習的基本理解，如果你嘗試過一些機器學習算法，那就更好了。首先簡單介紹一下人工神經網絡，也叫ANN。
使用PyCaret構建機器學習模型
我們將看到PyCaret到底是什麼，包括如何在你的機器上安裝它，然後我們將深入研究如何使用PyCaret來構建可解釋的機器學習模型，包括集成模型。現在，一旦構建並測試了模型，我們就可以使用save_model函數將其保存在pickle文件中。
沃爾瑪的產品知識圖譜
介紹電子商務目錄是通過從賣家、供應商/品牌獲取數據而創建的。合作夥伴（銷售商、供應商、品牌）提供的數據往往不完整，有時會遺漏我們客戶正在尋找的關鍵信息。儘管合作夥伴遵循一個規範（一種發送產品數據的約定格式），但在標題、描述和圖像中隱藏著大量數據。
機器學習：梯度下降
梯度下降法是一種減少成本函數的疊代機器學習優化算法，使我們的模型能夠做出準確的預測。α是學習率，有助於對梯度下降法調整權重。
用Python構建數據科學Web應用程式
在本文中，我將向你展示如何使用streamlit python庫快速構建一個簡單的數據驅動web應用程式，只需幾行代碼。作為一名數據科學家或機器學習工程師，能夠部署我們的數據科學項目是很重要的。
如何編寫簡潔美觀的Python代碼
Black還可以與Atom、Sublime Text、visualstudio代碼，甚至Jupyter Notebook集成在一起!
使用Scikit Learn的分類器探索Iris數據集
例如，來自Kaggle的流行數據集House Prices:Advanced returnation Techniques有大約80個特徵，其中超過20%包含某種程度的缺失數據。
基於Python的決策樹分類器與剪枝
讓我們舉一個例子，其中我們有包含學生信息的訓練數據，如性別、年級、因變量或分類變量，這些變量可以識別學生是否是美食家。
用Python構建個性化智能鬧鐘
你可能之前有見過有人使用Python語言構建鬧鐘，幫助他喚醒或提醒他一個重要的會議。這些都是很簡單，沒有任何智能，他們所做的只是播放你設置的鬧鐘音樂，或者隨機選擇一個YouTube視頻或歌曲來播放。
Keras PyTorch Caffe CNN實現對比
for epoch in range:print。for batch in batch_generator:iter_num += 1。
Torch：從特徵提取到模型的語音識別
這篇文章中，我們探討從語音數據中提取的特徵，以及基於這些特徵構建模型的不同方法。語音數字(Spoken digits)數據集是Tensorflow語音數據集的一個子集，它包括數字0-9之外的其他錄音。在這裡，我們只關注識別口語數字。數據集可以按如下方式下載。
在30分鐘內創建你的深度學習伺服器
每當我開始一個新的項目時，我發現自己一次又一次地創建一個深度學習機器。而在這中間，你不可避免地會搞砸，從頭開始。
24個提高知識和技能極限的機器學習項目
數據科學項目為你提供了一種有前途的方式來啟動你在該領域的職業。你不僅可以通過應用它來學習數據科學，還可以在自己的簡歷上展示一些項目!
分析COCO數據集進行姿態估計
我們需要一個數據集來訓練姿勢估計模型，我們的選擇有像COCO、MPII和CrowdPose這樣的公共數據集，姿態估計屬於比較複雜一類的問題。為神經網絡模型建立一個合適的數據集是很困難的，圖像中每個人的每個關節都必須定位和標記，這是一項瑣碎而費時的任務。