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    python入门系列课程 汇集】

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    谷歌机器学习速成课程新增关于公平性训练模块

    今天,谷歌机器学习速成课程新增加了一个关于公平性的训练模块,且即将推出中文版。 随着机器学习的继续采用,道德和公平是非常重要的考虑因素。...虽然AI可以“比基于临时规则或人类判断的决策过程更具公平性和更具包容性”,但用于训练这些模型的数据可能存在潜在的偏差。...在将模型投入生产之前,审核训练数据和评估偏差预测至关重要。 这个新增的长达一小时的课程是由谷歌的工程教育和ML公平团队开发的,该模块着眼于可以在训练数据中体现的不同类型的人类偏见。...在训练模型之前,主动探索数据以确定偏差来源。 评估偏差的模型预测。...课程:developers.google.com/machine-learning/crash-course/fairness/video-lecture

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    Python基础入门视频课程——笔记

    视频课程链接:http://edu.51cto.com/course/14859.html ? Python基础,主讲:汤小洋 一、Python简介 1. Python是什么? ​...安装PythonPython是跨平台的,执行Python代码需要解释器 ​ 版本:2.x、 3.x ​ 安装步骤: Windows Linux mkdir python #.../python3 # 将python路径添加到PATH变量中 vi ~/.bashrc export PATH=/home/soft01/python/bin:$PATH source ~/.bashrc...Python标准库 ​ Python提供了一个强大的标准库,内置了许多非常有用的模块,可以直接使用(标准库是随Python一起安装) ​ 常用的内置模块: sys:获取Python解析的信息 os...print(cursor.fetchall()) # 获取所有 for u in cursor.fetchall(): print(u['username'], u['age']) 视频课程链接

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    Python入门到进阶课程推荐,免费课程一键领取

    Python入门推荐 ✦ 1 每天5分钟:Python基础视频教程 在很多人眼里,程序员是一个神秘的职业,编程更是深不可测的世界。对编程充满了向往和好奇,但是又苦于找不到入门的方法。...本套课程就是为了这些人准备的,通过学习Python语言,打开编程世界的大门。...300分钟视频教学,仅售9.9元 向下滑动查看详情 ▼ 扫码订阅 ▼ 2 看漫画学Python入门学习视频 同名图书配套讲解视频。还觉得只能枯燥无味地学编程吗?...600分钟配套讲解视频免费放送 向下滑动查看详情 ▼ 扫码学习 ▼ ✦ Python进阶推荐 ✦ ※ 看漫画学Python 进阶课程合集 本课程是Pyhon语言的进阶课程是《看漫画学Python...2》一书同步视频教程,本课程手把手地带你掌握书中的每一个示例,在项目实战阶段,也将带你一步一步完成两个实战项目。

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    【CS224N课程笔记】词向量II: GloVe, 评估和训练

    CS224N课程笔记系列,持续更新中 ?...课程主页: http://web.stanford.edu/class/cs224n/ 前情提要:【CS224N课程笔记】词向量I: 简介, SVD和Word2Vec 1、Global Vectors...在许多情况下,这些预训练的词向量在外部评估中表现良好。但是,这些预训练的词向量在外部评估中的表现仍然有提高的可能。然而,重新训练存在着一定的风险。...现在因为训练集的大小受到限制,,出现在外部评估的训练集中,但是只在测试集中出现。因此在下图中,可以看到重新训练后 , 分类正确,但是 分类错误,原因在于 没有出现在训练集中。 ?...因此,如果在训练集很小的情况下,词向量不应该重新训练。如果训练集很大,重新训练可以提升最终表现。

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    Python机器学习:训练Tesseract

    训练Tesseract 大多数其他的验证码都是比较简单的。...另外这 个非常小的小写“m”,计算机需要进行额外的训练才能识别。...下载的样本数量由验证码 的复杂程度决定;我在训练集里一共放了 100 个样本(一共 500 个字符,平均每个字符 8 个样本;a~z 大小写字母加 0~9 数字,一共 62 个字符),应该足够训练的了。...你还需要创建大约 100 个 .box 文件来保证你有足够的训练数据。因为 Tesseract 会忽略那 些不能读取的文件,所以建议你尽量多做一些矩形定位文件,以保证训练足够充分。...如果 你觉得训练的 OCR 结果没有达到你的目标,或者 Tesseract 识别某些字符时总是出错,多 创建一些训练数据然后重新训练将是一个不错的改进方法。

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    caffe python 图片训练识别 实例

    https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/77918156 本文主要是使用caffe python做图片识别的示例包括训练数据lmdb生成...训练验证数据准备完成之后,就是模型的训练 得到训练模型之后,一般会进行本地测试以及从数据库获取url测试然后将结果写到数据库中 ---- 先上个代码的框架图,说明见图片(下面会有详细的讲解): ?...下面是运行 python create_lmdb.py 的部分日志结果(为了简便做了很多处理) ? 下面是最终生成的lmdb文件: ?...# caffe_predict.predict is not thread safe,so can't be used in multiple thread # python...,同时做了大量修改,主要是分享给使用caffe做图片学习需要的人: http://adilmoujahid.com/posts/2016/06/introduction-deep-learning-python-caffe

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