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聊一聊双十一背后的技术 - 物流, 动态路径规划
背景 物流行业是被电子商务催生的产业之一。 快件的配送和揽件的调度算法是物流行业一个非常重要的课题,直接关系到配送或揽件的时效,以及物流公司的运作成本。 好的算法,可以提高时效,降低成本,甚至可以更好的调动社会资源,就像滴滴打车一样,也许能全民参与哦。 以后也许上班路途还
【深度学习之美】激活引入非线性,池化预防过拟合(入门系列之十二)
斑点的青蛙为何会被视为异类,四脚的壁虎又为何被视为同族?它们背后隐藏着怎样的“机器学习”原理?它们的关系是如何曲折“激活”这一系列复杂矛盾的?它们又是如何“池化”特征,“全连接”彼此,以便达到“各回各家,各找各妈”的分类?敬请关注本节关于激活层,池化层及全连接层的相关内容。
客户端码农学习ML —— 工具框架Tensorflow及Android、iOS上初步实验
与其上来就学习相对枯燥易让人放弃的数学,不如先做几个例子并在Android、iOS上熟悉下整个操作流程,通过实战激发下兴趣。 开发环境准备 首先安装Python,推荐Python3,装好后别忘了设置下载源镜像,不然安装各种包的时候下载速度很感人。
准确率98%的深度学习交通标志识别是如何做到的?
我们可以创建一个能够对交通标志进行分类的模型,并且让模型自己学习识别这些交通标志中最关键的特征。在这篇文章中,我将演示如何创建一个深度学习架构,这个架构在交通标志测试集上的识别准确率达到了98%。
【深度学习之美】“机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(入门系列之四)
王国维说过人有三重境界,对应的,“机器学习”也有三大类不同算法,而有着“中庸之道”的半监督学习可能就是未来机器学习的大趋势,它一步一步地走“像”人类!
能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis,看完就能用!
深度卷积神经网络(CNNs)在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破, 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试,这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的,在本文中,提出了一个可视化分析系统CNNVis,帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。
我的Java后端书架
本书架主要针对Java后端开发与架构。更偏爱那些能用简短流畅的话,把少壮不努力的程序员所需的基础补回来的薄书,而有些教课书可能很著名,但干涩枯燥,喋喋不休的把你带回到大学课堂上昏昏欲睡,不录。
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