版权声明:署名,允许他人基于本文进行创作,且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 (Creative Commons) 欢迎大家在我们平台上投放广告。如果你希望在我们的专栏、文档或邮件中投放广告,请准备好各种尺寸的图片和专属链接,联系咸鱼(QQ 1034616238)。 我们组织了一个开源互助平台,方便开源组织和大 V 互相认识,互相帮助,整合资源。请回复这个帖子并注明组织/个人信息来申请加入。 请回复这个帖子来推荐希望翻译的内容。如果大家遇到了做得不错的教程或翻译项目,
HBase 是一个分布式的、多版本、面向列的开源 KV 数据库。运行在 HDFS 的基础上,支持 PB 级别、百万列的数据存储。
公告 我们始终与所有创作者站在一起,为创作自由而战。我们还会提供一切必要的技术支持。 我们全力支持科研开源(DOCX)计划。希望大家了解这个倡议,把这个倡议与自己的兴趣点结合,做点力所能及的事情。 我们的部分文档已备份到 PYPI、NPM 和 Docker,详情请查看各个文档 README 中的“下载”一节。 ApacheCN 项目的最终目标:五年内备份并翻译 Github 上的所有教程(其实快被我们啃完了,剩下的不多了)。 警告各位培训班:对 ApacheCN 宣传文章的举报,也将视为对 ApacheCN
1. Apache Software Foundation Distribution Directory
语言无关 MySQL 21分钟MySQL入门教程 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 NoSQL Disque 使用教程 Neo4j .rb 中文資源 Neo4j 简体中文手册 v1.8 Redis 命令参考 Redis 设计与实现 The Little MongoDB Book The Little Redis Book 带有详细注释的 Redis 2.6 代码 带有详细注释的 Redis 3.0 代码 PostgreSQL PostgreSQL 8.2.3 中文文档 Postgre
如果你希望马上开始学习以太坊DApp开发,可以访问汇智网提供的出色的在线互动教程: 以太坊DApp实战入门教程 以太坊去中心化电商应用开发实战 搜集整理的以太坊开发教程pdf电子书,放在百度云盘上了: 基本概念 区块链、以太坊的一些基本概念、核心思路及关键算法方面的教程。 精通比特币中文版:https://pan.baidu.com/s/1uWXKvKVxliTQW47xcbGvAg 区块链技术指南中文版:https://pan.baidu.com/s/1O-565-qDOPyR6LtnXQygRQ 以太
在 Github 上一度蝉联最流行的机器学习和数据科学包 NumPy,已经有了非常之系统的中文文档,回想起当初细啃 NumPy 之时,不少人不得不徘徊于各大搜索引擎及平台反复查找,找到的文档也许还很不系统。现在,如果有什么和 NumPy 的问题,只需要浏览这份官方中文文档就足够了。它足够的系统、全面且亲民。亲民到什么程度呢?网站还独一份的配备了「防脱发指南」。
今天扯一下 Hbase ,我对 Hbase 的了解起源于两篇文章Understanding HBase and BigTable和《李逵麻子,李鬼坑人--BigTable的数据模型》;这两篇本质上还是一篇文章,《李逵麻子,李鬼坑人--BigTable的数据模型》类似于Understanding HBase and BigTable的中文版讲解。还好的是我是先读的这两篇文章,再去看 Hbase 的官方文档和使用 Hbase ,否则真有可能被 Hbase 的概念给糊弄进去了。要知道,对一个软件或者工具,要想深刻理解和使用它,第一印象很重要,它决定你学习的进度,要是弄错了,学习的时候就会很痛苦,怎么也无法理解这个工具怎么设计的。
如果你没有直观印象,可以联想一下你的电脑硬盘容量,标配是 500G-1TB,大部分人用了一两年,可能这部分容量都没用完。而 1PB=1024TB=1048576GB。
97 Things Every Programmer Should Know Gitee 下载 Github 下载 SourceForge 下载 A Java Reference (UCB CS61b Textbook) Gitee 下载 Github 下载 SourceForge 下载 AI Cheat Sheet Gitee 下载 Github 下载 SourceForge 下载 Advanced R Gitee 下载 Github 下载 SourceForge 下载 An Intro
有句话叫做:投资啥都不如投资自己的回报率高。 从参加工作到现在,短短的几年内,我投资在自己身上的钱已超过三十多万,光买书籍的钱就已超过总投资的三分之一,买了不少于上千本书,有实体书,也有电子书。这些书不仅提升了我的技术能力,更提升了我的视野和认知。
Apache Atlas使用各种系统并与之交互,为数据管理员提供元数据管理和数据血缘信息。通过适当地选择和配置这些依赖关系,可以使用Atlas实现高度的服务可用性。本文档介绍了Atlas中的高可用性支持状态,包括其功能和当前限制,以及实现此高级别可用性所需的配置。
芽之家书馆主要目标为 IT 行业的教育、分享、实践,以及布道新技术。包括—— 1、新技术和教育趋势的大数据分析; 2、原创、翻译的开源新技术书籍、资料分享站点; 3、新技术的应用实践、开源; 4、新技术布道。
前言 这里筑梦师,是一名正在努力学习的iOS开发工程师,目前致力于全栈方向的学习,希望可以和大家一起交流技术,共同进步,用简书记录下自己的学习历程. 个人学习方法分享 2017年计算机系书单分享 本文阅读建议 1.一定要辩证的看待本文. 2.本书单原本打算在后半年才放出,但是因为抄袭,我觉得还是立即放出来给大家分享比较好. 3.本书单所涉及书籍如有需要,可以简信私我,仅供学习交流使用,如有侵权请与我联系. 4.2018年书单均为我在学习过程中所阅读书籍,可能会与17年书籍有所重复.本文将在年底结束更
擅长Windows的技术人员没有不会Sysinternals的,会Sysinternals的没有不会Autoruns和Process Explorer的。我在云+社区写了100多篇文档,80%是Windows方面的。本文绝不是打广告,京东卖家跟我半分钱关系都没有。我是Windows发烧友,正好上周在挨个溜Sysinternals工具集里的工具,浪费了不少时间,要是有本书来导学,可以省不少时间。
自学SPSS,有哪些教学视频或书籍推荐? 因为项目的需要,想自学spss软件,请问有哪些比较好的教学视频或自学书籍可以借鉴? SPSS主要有两个产品:统计分析的Statistics,以及数据挖掘的M
统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》,神书,不解释 1.2《实用多元统计分析》,从线性代数的角度详细讲解算法,例子简单,国外课程教材 1.3《统计学习方法》,李航著,统计学习算法必备书籍 1.4《从零进阶!数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学:从数据到结论》 1.6《数据挖掘:概念与技术》 数据分析软件篇 SQL 书籍推荐 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基
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learn rust now 出版书籍 《The Rust Programming Language》,Steve Klabnik and Carol Nichols,中文版 《Programming Rust》,Jim Blandy and Jason Orendorff,中文版豆瓣门 《Zero To Production In Rust》 《Rust编程之道》,张汉东,豆瓣门 《深入浅出Rust》,范长春,豆瓣门 在线文档 Rust官网 The Rust Standard Library Rust b
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx nerpy实现了BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等多种命名实体识别模型,并在标准数据集上比较了各模型的效果。 https://github.com/shibing624/nerpy Evaluation 说明: 结果值均使用F1 结果均只用该数据集的train训练,在test上评估得到的表现,没用外部数据 shibing624/bert4ner-base-chinese模型达到同级别参数量SOT
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 在自然语言处理领域中,预训练语言模型(Pretrained Language Models)已成为非常重要的基础技术,本仓库主要收集目前网上公开的一些高质量中文预训练模型。 NLU系列 BERT RoBERTa ALBERT NEZHA XLNET MacBERT WoBERT ELECTRA ZEN ERNIE RoFormer StructBERT Lattice-BERT Mengzi-BER
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 所有论文 包括已经录制完成和之后将要介绍的论文。选取的原则是10年内深度学习里有影响力文章(必读文章),或者近期比较有意思的文章。当然这十年里重要的工作太多了,不可能一一过一遍。在选取的时候我会偏向一些之前 直播课 中没讲到过的。 总论文数 67,录制完成数 32 全部 代码 ,预训练模型 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 论文 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加: d
这是「进击的Coder」的第 581 篇技术分享作者:崔庆才 经常逛 GitHub 的同学可能会听说过大名鼎鼎的 awesome 仓库,没错,就是这个:https://github.com/sindresorhus/awesome。 这个库可谓是一个极大的宝藏,囊括了有关技术的几乎所有领域的资料、工具和库,比如平台、编程语言、前端开发、后端开发、大数据、数据科学、数据库、安全、硬件、DevOps 等等等,几乎想到的全都有。 就拿 Platform 这个平台这个分支来讲吧,里面又有进一步的细分,比如 iOS
PyTorch 是近年来较为火爆的深度学习框架,然而其中文版官方教程久久不来。近日,一款完整的 PyTorch 中文版官方教程出炉,读者朋友可以更好的学习了解 PyTorch 的相关细节了。教程作者来自 pytorchchina.com。
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吴恩达老师把网红新书《Machine Learning Yearning》的完整中文版也放出来了。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的新框架 YOLOv6关键技术介绍 YOLOv6 主要在 Backbone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的改进: 我们统一设计了更高效的 Backbone 和 Neck :受到硬件感知神经网络设计思想的启发,基于 RepVGG style[4] 设计了可重参数化、更高效的骨干网络 EfficientRep Backbone 和 Rep-PAN Neck。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 基于Flask RESTful api的图像特征检索方案,api传入url/base64即可在毫秒内返回数据库匹配结果,主要用于图像去重,后续拓展使用范围。 1. 项目说明: 本项目基于开源框架PyRetri进行二次开发,同时结合facebook开源项目Facebook AI Similarity Search,设计出基于Flask的RESTful api接口,目的是为了解决以下几个场景问题: 1)本地已经存储大规模
看来许多初学的同学和我一样,第一个念头就是我对机器学习和Python都不太了解,该读哪些书?今天我们聊书。
车牌的检测和识别的应用非常广泛,比如交通违章车牌追踪,小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中,因为车牌往往是规整的矩形,长宽比相对固定,色调纹理相对固定,常用的方法有:基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法,近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示:
本项目是利用YOLOv4进行口罩佩戴检测,使用PyTorch实现。虽然现在国内疫情基本得到有效遏制,但防控仍不可过于松懈,在一些公共场合佩戴口罩还是必不可少的。基于此,自己做了该项目,后续打算继续改进,争取将其运行到边缘设备上。希望本项目能给疫情常态化防控出一份力,也希望真正的新年早日到来。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 项目描述 本项目是一个带有超级详细中文注释的基于GPT2模型的新闻标题生成项目。 本项目参考了GPT2-Chinese、GPT2-chitchat、CDial-GPT、GPT2等多个GPT2开源项目,并根据自己的理解,将代码进行重构,添加详细注释,希望可以帮助到有需要的人。 本项目使用HuggingFace的transformers实现GPT2模型代码编写、训练及测试。 本项目通过Flask框架搭建了一个Web服务,将新
近日 Kylin v2.6.4 版本发布,包含很多问题修复与各种改进。翻阅三年前写的Kylin测试文档,当时版本还是1.5.3。近两年 Kylin 版本迅速迭代,社区不断发展,已经成为 Hadoop 生态中不可或缺的 OLAP 引擎。
用Python,Lua和Ruby语言设计游戏-Game.Programming.with.Python...
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 监督部分 第二章 感知机: 博客:统计学习方法|感知机原理剖析及实现 实现:perceptron/perceptron_dichotomy.py 第三章 K近邻: 博客:统计学习方法|K近邻原理剖析及实现 实现:KNN/KNN.py 第四章 朴素贝叶斯: 博客:统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现 实现:NaiveBayes/NaiveBayes.py 第五章 决策树: 博客:统计学习方法|决策树原理剖析及实现 实现:
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 之前只用过单线程处理,加载模型进行测试,运行时间上也可以接受。但是现在需要处理比较大量的数据,如果进行线性处理,可能测试一次就花10个小时,而且还不知道结果怎么样,所以多线程就必须使用上了。有关线程部分主要参考:https://junyiseo.com/python/211.html 1 多线程 多线程类似于同时执行多个不同程序,线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程
李沐等人的开源中文书《动手学深度学习》现在有 PyTorch 版实现了。不论是原书中的示例代码,还是实战项目,原来的 MXNet 都可以无缝转化到 PyTorch 代码。项目作者在保持原书内容基本不变的情况下,将 MXNet 代码都转换为了 PyTorch,想要学习 DL 和 PyTorch 的小伙伴们可以试试啊。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 最近遇到一个问题,如何读取仪表中的指针指向的刻度 解决方法有多种,比如,方案一:模板匹配+边缘检测+霍夫直线检测,方案二:神将网络(CNN)目标定位等, 其中CNN就有点麻烦了,需要一定数量的训练样本,太麻烦,而方案一太普通,最后我采用了方案三, 方案三:模板匹配+k-means+直线拟合 具体做法如下: 首先说一下模板匹配,它是OpenCV自带的一个算法,可以根据一个模板图到目标图上去寻找对应位置,如果模板找
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 实现思路 数据处理 原始数据来源于 https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/static/wiki_crop.tar 原始数据集包含的图片数量很多,我从中筛选了大约10000张图片(筛选条件为:由OpenCV识别出的face数目为1、性别已知、男女各约5000张) 图片尺寸统一为 100x100,文件名格式统一为 编号-年龄-性别.png,其中性别1
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 中文微博情感分类语料库 "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt)
最近一直被追着问,要给推荐一些自动化测试入门的书籍,其实只要把公众号里近200篇文章都翻上那么一遍,大致应该知道了自动化测试需要哪方面的技术了。 同时把所有文章中涉及的实例都调试通了、并理解了,不说深入理解、掌握自动化测试了,至少对自动化测试相关基础技术都应该有所掌握的。 无非就是懒 又或是 无非是坐等别人把什么都梳理好了 这里推荐一些书: 只涉及基础原理和技术的 不推荐市面上已经有的所谓各种xxx自动化测试相关的书 请自己去买或是搜索电子版,我不提供现成pdf等电子版本 首先,你需要一些编程类的学习,对于
《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》 :零基础入门 《穿越计算机的迷雾》:零基础,但是读起来没有《编码》流畅 《程序是怎么跑起来的》 :除了第6章是讲压缩之外,别的都应该读一下
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 此项目可监控近千家中国企业的官方网站的新闻动态,如有更新,系统能在最短2分钟之内通过邮件发送更新的标题和链接。更新的信息流也可通过浏览器查看。监控的公司和站点可以添加删除。 原理:定期抓取网站html, 使用difflib比对新旧页面源码,发现增加的部分,提取url和text,过滤筛选,保存MySQL数据库。定期把更新的url和text,通过邮件发送给订阅者。 全部代码 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然
要想在java领域成为大牛,除了不断进行项目实战以外,还要不断的进行进修和学习,以下将本人学习java多年使用的好书和一些好的视频推荐给大家,这些书和视频都是本人在网络找了很久,后来又经过实践证明的好书和视频。希望对大家学习java有帮助
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 在构建模型时,调参是极为重要的一个步骤,因为只有选择最佳的参数才能构建一个最优的模型。但是应该如何确定参数的值呢?所以这里记录一下选择参数的方法,以便后期复习以及分享。 (除了贝叶斯优化等方法)其它简单的验证有两种方法:1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。2、通过交叉验证的方法,逐个来验证。 很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下 sklearn 的 cross_val_score: 我使用是cross_
制作电子音乐的软件就是DAW,翻译后是数字音频工作站,也就是我们常说的宿主软件。目前使用用户比较多,成熟的编曲软件有:FL Studio。
写博客也已经快一年了,从去年的1024到现在金秋10月已纷至沓来。回顾这一年所发布的原创文章,基本都是与大数据主流或者周边的技术为主。本篇博客,就为大家介绍几篇关于大数据领域必看的经典书籍,喜欢的小伙伴记得来发一键三连。
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