用惯了python,对其他语言就比较的生疏。但是python很多时候在性能上比较受局限,这里尝试通过C++来实现一个文件IO的功能,看看是否能够比python的表现更好一些。关于python的类似功能的实现,可以参考这一篇博客。
本库是用 Keras 实现的神经网络机器翻译,查阅库文件请访问: https://nmt-keras.readthedocs.io/ Github 页面: https://github.com/lva
不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历,压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图,但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示。本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制,并且生成静态html页面方便结果展示。
├── xxx.jpg (name, format doesn't matter)
命令行参数解析在编程语言中基本都会碰到,Python中内置了一个用于命令项选项与参数解析的模块argparse。下面主要介绍两种解析Python命令行参数的方式。 1. sys.argv 解析Pyth
KerasUI是一种可视化工具,可以在图像分类中轻松训练模型,并允许将模型作为服务使用,只需调用API。
提供一种方式去获取数据及其label,它的功能是如何获取每一个数据及其label,并告诉我们总共有多少的数据
我逐渐意识到,Unix 的命令行工具可以解决一切与文字处理有关的问题。我来讲一个我遇到过的问题,以及怎样用 Unix 命令行工具解决的。
参考了博客 https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh/blob/master/docs/xgboost/save-gradient-boosting-models-xgboost-python.md ,但是修改了一些过时的部分。
PyTorch-NLP 是用于自然语言处理的开源 Python 库,它构建于最新的研究之上,可以帮助开发者快速开发原型。PyTorch 带有预训练嵌入(pre-trained embeddings)、采样器、数据集加载器、神经网络模型和文本编码器。
使用过TensorFlow的大家都会知道, TF通过计算图将计算的定义和执行分隔开, 这是一种声明式(declaretive)的编程模型. 确实, 这种静态图的执行模式优点很多,但是在debug时确实非常不方便(类似于对编译好的C语言程序调用,此时是我们无法对其进行内部的调试), 因此有了Eager Execution, 这在TensorFlow v1.5首次引入. 引入的Eager Execution模式后, TensorFlow就拥有了类似于Pytorch一样动态图模型能力, 我们可以不必再等到see.run(*)才能看到执行结果, 可以方便在IDE随时调试代码,查看OPs执行结果. tf.keras封装的太好了 。不利于适用于自定义的循环与训练,添加自定义的循环 是一个命令式的编程环境,它使得我们可以立即评估操作产生的结果,而无需构建计算图。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Teeyohuang/article/details/79242946
(1)numpy.save , numpy.savez , scipy.io.savemat
本系列教程为《机器学习实战》的读书笔记。首先,讲讲写本系列教程的原因:第一,《机器学习实战》的代码由Python2编写,有些代码在Python3上运行已会报错,本教程基于Python3进行代码的修订;第二:之前看了一些机器学习的书籍,没有进行记录,很快就忘记掉了,通过编写教程也是一种复习的过程;第三,机器学习相对于爬虫和数据分析而言,学习难度更大,希望通过本系列文字教程,让读者在学习机器学习的路上少走弯路。
相关矩阵图既可以分析每对变量之间的相关性,也可以分析单变量的分布情况。相关性以散点图的形式可视化,对角线用直方图/密度图表示每个变量的分布。
最近在看《机器学习实战》这本书,因为自己本身很想深入的了解机器学习算法,加之想学python,就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习。
StarGAN 是一种新颖且可扩展的方法,可以仅使用一个模型来执行多个域的图像到图像的转换。StarGAN 这样一个统一的模型体系架构让开发者可以同时训练单个网络中具有不同域的多个数据集,这导致StarGAN的图像转化结果比现有模型质量更高,并具有将输入图像灵活转化成任何期望目标域的新颖能力。
作为CSDN的忠实用户,最近发现CSDN学院上了一些对新手比较友好的课程。以我的切身体会来看,对于想要了解机器学习算法或者python编程语言的同学,非常有帮助。还记得我最开始学习python的时候,看的是一本写给小孩子的书《趣学Python——教孩子学编程》。
近几年,python在气象领域的发展也越来越快,同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。
官方文档:https://pytorch.org/vision/stable/datasets.html#
今天复习了一下卷积神经网络的猫狗识别部分,主要还是加强了数据的读取和数据的预处理这一部分。 学会用tf.data去创建数据集,用tf.keras来创建模型,直接上代码。
数据可视化的文章我很久之前就打算写了,因为最近用Python做项目比较多,于是就花时间读了seaborn的文档,写下了这篇。 数据可视化在数据挖掘中是一个很重要的部分,将数据用图表形式展示可以很直观地看到数据集的特点(比如正态分布,长尾分布,聚集等),方便下一步怎么对数据进行处理。
选自Github 机器之心编译 参与:蒋思源、李亚洲 近日,谷歌发布了 TensorFlow 最新版本 1.3.0。该版本对一些内容进行了更新与改进。机器之心对此版本的重要特征与改进做了概要介绍。 发布地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.3.0 重要特征与改进 向 TensorFlow 库中增加了以下评估器(estimators): DNNClassifier DNNRegressor LinearClassifie
Python 可以说是最容易入门的编程语言,在numpy,scipy等基础包的帮助下,对于数据的处理和机器学习来说Python可以说是目前最好的语言,在各位大佬和热心贡献者的帮助下Python拥有一个庞大的社区支持技术发展,开发两个各种 Python 包来帮助数据人员的工作。
D3.js是Javascript中的一个利用Html5的SVG的图形库,主要用于数据可视化。用他画出来的网页的确是狂拽炫酷吊炸天,但是如果浏览器很差的话,或者计算机性能很差,或者数据计算量很大的话,会卡到死。 D3总体来说还是不错的,内置了jQuery语法,熟悉选择器的话,这个库上手很快。 但是,这个库要求有很好的HTML5基础,特别是SVG标签的用法。
哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值,这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母,随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入,在计算上是不可能的,所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法
每天在哔哩哔哩看黑马程序员的python教程20课时 ###2.每天必须记写笔记,并且在博客上发布
二维密度图可以表示两个数值变量组合的分布,通过颜色渐变(或等高线高低)表示区域内观测值的数量。既可以识别数据集中趋势,也可以分析两个变量之间是否存在某种关系等,
来源丨数据STUDIO 在本文中,云朵君将介绍一些非常独特的并且好用的 Python 包,它们可以在许多方面帮助你构建数据的工作流。 Python 可以说是最容易入门的编程语言,在numpy,scipy等基础包的帮助下,对于数据的处理和机器学习来说Python可以说是目前最好的语言,在各位大佬和热心贡献者的帮助下Python拥有一个庞大的社区支持技术发展,开发两个各种 Python 包来帮助数据人员的工作。 1、Knockknock Knockknock是一个简单的Python包,它会在机器学习模型训练结束
vert参数的默认值为True,表示竖直方向的小提琴图,当取值WieFalse时,绘制水平方向的小提琴图,用法如下
前文推荐:Python实战:将头像转成动漫风!众所周知,近年来深度学习在大量领域表现出非常好的结效果,比如我们常见的图像、视频、语音和自然语言处理等。
本库是用 TensorFlow 实现的基于 GAN 的极限图像压缩框架。该方法由 Agustsson 等人开发,该方法非常有趣,详细信息请查阅论文:
VGG在我之前的博客中已经做过详解,详情见:https://blog.csdn.net/muye_IT/article/details/123797416
第一天机器学习100天|Day1数据预处理,我们学习了数据预处理。知道了,数据预处理是机器学习中最基础和最麻烦,未来占用时间最长的一步操作。数据预处理一般有六个步骤,导入库、导入数据集、处理缺失值、分类数据转化、分出训练集和测试集、特征缩放等。在处理数据过程中,必须得两个库是numpy和pandas,也用到sklearn.preprocessing中的Imputer,LabelEncoder, OneHotEncoder,StandardScaler。
对于NLP任务,可能需要在预处理中标记文本或构建词汇表。可能已经体验到预处理代码与桌面一样混乱。如这就是为什么创建LineFlow来缓解痛苦!它将使“桌面”尽可能干净。真正的代码如何?看看下图。预处理包括标记化,构建词汇表和索引。
由于最近和数据库打交道,需要用C#和SQL Server 2005进行操作,就把近段时间内的最常用的操作做个总结.本人也是第一次用C#操作数据库,所以这三种典型用法对初学者还是挺有帮助的.
在Python编程中,迭代器(Iterator)和可迭代对象(Iterable)是两个重要的概念。它们为我们提供了一种简洁而有效的方式来处理数据集合,同时也是深入理解Python语言内部机制的关键。本文将深入探讨迭代器和可迭代对象的概念、工作原理以及在实际代码中的应用。
-n, –name:我们可以根据环境名称来创建一个 conda 环境,假设我们的环境名称为 my_env
导读:2019 年 11 月末,TensorFlow 的官方 GitHub 账号发布了 TensorFlow 2.1.0-rc 版本,现在,官方最新发布了 TensorFlow 2.1.0 正式版本。据介绍,这将是最后一个支持 Python 2 的版本。除此之外,TensorFlow 2.1.0 还带来了很多重大更新与改进,了解一下。
选自GitHub 机器之心编译 参与:杨洁湫、李亚洲 在前一段时间,Han Zhang 和 Goodfellow 等研究者提出添加了自注意力机制的生成对抗网络,这种网络可使用全局特征线索来生成高分辨率细节。本文介绍了自注意力生成对抗网络的 PyTorch 实现,读者也可以尝试这一新型生成对抗网络。 项目地址:https://github.com/heykeetae/Self-Attention-GAN 这个资源库提供了一个使用 PyTorch 实现的 SAGAN。其中作者准备了 wgan-gp 和 wgan
Matterport3DSimulator 可以使用视觉信息(RGB-D 图像)开发与真实 3D 环境交互的 AI Agent,它主要应用于深度强化学习的研究以及自然语言处理和机器人技术的结合技术。
本文将为尽可能多的代码作注释,用PyTorch实现对手写数字数据集MNIST的分类,我也是一个PyTorch的初学者,如果你也是一个刚学pytorch没多久的朋友,希望我的注释能够让您尽可能看明白。因个人水平有限,如有什么写错的地方,敬请指正。
本文介绍基于Python语言,读取文件夹下大量栅格遥感影像文件,并基于给定的一个像元,提取该像元对应的全部遥感影像文件中,指定多个波段的数值;修改其中不在给定范围内的异常值,并计算像元数值在每一景遥感影像中变化的差值;最终将这些数据保存为一个新的Excel表格文件的方法。
ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统,全称为 Auto Speech Recognition Tool,由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上开源(GPL 3.0 协议)。本项目声学模型通过采用卷积神经网络(CNN)和连接性时序分类(CTC)方法,使用大量中文语音数据集进行训练,将声音转录为中文拼音,并通过语言模型,将拼音序列转换为中文文本。基于该模型,作者在 Windows 平台上实现了一个基于 ASRT 的语音识别应用软件它同样也在 GitHub 上开源了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云