勋章
我关注的人
粉丝
技术能力
- Python
- 前端开发
暂时未有相关云产品技术能力~
欢迎各位对内容方向及质量提需求，我们尽量满足，将国外优质的内容呈现给大家！
-
发表了文章 2016-12-26
卷积神经网络应用：基于Tensorflow的CNN/CRF图像分割技术
本篇文章验证了卷积神经网络应用于图像分割领域时存在的一个问题——粗糙的分割结果。根据像素间交叉熵损失的定义，我们在简化的场景下进行了模型的训练，并使用后向传播来更新权重。我们使用条件随机场（CRFs）来解决分割结果粗糙的问题，并取得了很好的效果。本文中的代码注释详细、功能完善，也便于读者阅读。
-
发表了文章 2016-12-25
简单自学机器学习理论—— 泛化界限 (Part II )
本篇文章是"机器学习理论"三部曲中的第二部分，主要介绍独立同分布、大数法则及hoeffding不等式等基本数学知识，详细推导了泛化界限及其分解。
-
发表了文章 2016-12-22
简单易学！一步步带你理解机器学习算法——马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）
对于简单的分布，很多的编程语言都能实现。但对于复杂的分布，是不容易直接抽样的。马尔可夫链蒙特卡罗算法解决了不能通过简单抽样算法进行抽样的问题，是一种实用性很强的抽样算法。本文将简明清晰地讲解马尔可夫链蒙特卡罗算法，带你理解它。
-
发表了文章 2016-12-17
进阶隐式矩阵分解——探讨如何实现更快的算法
本文重点是围绕Conjugate Gradient（共轭梯度）方法来探讨更优的矩阵分解算法。
-
发表了文章 2016-12-07
最前沿：图文结合详解深度学习Memory & Attention
该文献主要介绍深度学习网络中语音、文字以及图片这块中的典型神经网络，重点介绍Memory与Attention的发展前沿，分析了几个详细的典型模型，说明Memory与Attention在文字、语音以及图片相关应用中的重要性。
-
发表了文章 2016-11-30
自动预测保险理赔：用具体案例讲解机器学习之特征预处理
针对Kaggle保险索赔竞赛给定的数据集，本文详细介绍了如何利用python对数据集进行分析并对特种进行预处理操作。以保险索赔竞赛案例和详细的操作步骤，生动形象的讲解了自动预测保险索赔的算法流程。
-
发表了文章 2016-11-29
探究根源：自动决策已成为生活的一部分，那机器学习和人工智能有哪些偏见？
昨天我做了一个关于人工智能中的偏见的12分钟演讲。首先需要指出，我并不是这方面的专家，其中大部分是通过阅读相关方面的研究文章的总结。 而这篇文章就是对这个演讲的文字描述。
-
发表了文章 2016-11-28
基于图的机器算法 （二）
基于图的机器算法学习是一个强大的工具。结合运用模块特性，能够在集合检测中发挥更大作用。本文是基于图的机器算法系列文的第二篇。
-
发表了文章 2016-11-25
实践：基于深度学习的卫星图像超分辨率处理技术（一）
Yann Lecun曾将无监督学习比作蛋糕，将监督学习比作蛋糕上的糖霜，声称我们仅懂得如何做糖霜却不知道怎样才能做出蛋糕。在本篇文章中，我们提供了一份训练无监督学习算法的“蛋糕”配方，用来增强卫星图像。
-
发表了文章 2016-11-23
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。
-
发表了文章 2016-11-19
间谍卫星的基础？YOLT——利用卷积神经网络对卫星影像进行多尺度目标检测（Part I）
利用卷积神经网络（CNN）对卫星影像进行多尺度目标检测，该文是在YOLO模型的基础上改进提出YOLT模型，该方法极大的提高了背景区分，并能够在不同尺度和多个传感器上快速检测出物体。
-
发表了文章 2016-11-18
深度学习和自然语言处理：诠释词向量的魅力
本次的主题是“word2vec”，主要是总结了Google公司的Mikolov等人关于词向量的工作（以及你可以用它做什么）。
-
发表了文章 2016-11-18
机器学习的敲门砖：手把手教你TensorFlow初级入门
在开始使用机器学习算法之前，我们应该首先熟悉如何使用它们。 而本文就是通过对TensorFlow的一些基本特点的介绍，让你了解它是机器学习类库中的一个不错的选择。
-
发表了文章 2016-11-09
基于图的机器算法 （一）
基于图的机器算法学习是一个强大的工具。结合运用模块特性，能够在集合检测中发挥更大作用。
-
发表了文章
2019-05-09
Pandas时序数据处理入门
-
发表了文章
2019-04-27
基于TensorFlow.js的JavaScript机器学习
-
发表了文章
2019-04-26
AutoML数据增广
-
发表了文章
2019-04-15
像数据科学家一样思考：12步指南（下）
-
发表了文章
2019-04-11
像数据科学家一样思考：12步指南（中）
-
发表了文章
2019-04-10
像数据科学家一样思考：12步指南（上）
-
发表了文章
2019-04-06
手把手教程：用Python开发一个自然语言处理模型，并用Flask进行部署
-
发表了文章
2019-04-05
深度揭秘：机器学习对软件开发带来哪些影响？
-
发表了文章
2019-04-05
自己动手玩转深度学习项目
-
发表了文章
2019-03-24
自然语言生成（NLG）的好处是什么，它如何影响BI？
-
发表了文章
2019-03-24
图解梯度下降背后的数学原理
-
发表了文章
2019-03-24
手把手教你使用TF服务将TensorFlow模型部署到生产环境
-
发表了文章
2019-03-24
这些数据科学家必备的技能，你拥有哪些？
-
发表了文章
2019-03-24
GAN的一些很酷的应用
-
发表了文章
2019-03-24
10个你应该了解的Git命令(以及Git省时小窍门)
-
发表了文章
2019-03-23
一文纵览自然语言生成的发展
-
发表了文章
2019-03-23
词嵌入和矩阵分解的统一
-
发表了文章
2019-03-23
只需10分钟！就能用Flask，Docker和Jenkins部署机器学习模型
-
发表了文章
2019-03-23
深度学习最佳图书推荐(2019版)
-
发表了文章
2019-03-22
数据科学家为什要用Git？怎么用？
-
提交了问题
2018-11-17
如何实现不管窗口时间，在Apache Flink中组合两个数据流？
-
提交了问题
2018-11-17
如何在Scala中使用Flink的KafkaSource？
-
提交了问题
2018-11-17
Flink和Storm之间的主要区别是什么？
-
回答了问题
2019-07-17
如何在Scala中使用Flink的KafkaSource？
问题似乎是SBT和Maven配置文件不能很好地协同工作。Flink POM将Scala版本（2.10,2.11，...）称为变量，其中一些在构建配置文件中定义。 SBT未正确评估配置文件，因此包装无法正常工作。 使用以下build.sbt：organization := 'pl.japila.kafka'scalaVersion := '2.11.7' libraryDependencies += 'org.apache.flink' % 'flink-connector-kafka' % '0.9.0' exclude('org.apache.kafka', 'kafka_${scala.binary.version}')libraryDependencies += 'org.apache.kafka' %% 'kafka' % '0.8.2.1'运行如下:import org.apache.flink.streaming.api.environment._import org.apache.flink.streaming.connectors.kafkaimport org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.api._import org.apache.flink.streaming.util.serialization._ object TestKafka { def main(args: Array[String]) { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val stream = env .addSource(new KafkaSource[String]('localhost:2181', 'test', new SimpleStringSchema)) .print }}输出：[kafka-flink]> run[info] Running TestKafkalog4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.flink.streaming.api.graph.StreamGraph).log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info.[success] Total time: 0 s, completed Jul 15, 2015 9:29:31 AM赞0 踩0 评论0 -
回答了问题
2019-07-17
Flink和Storm之间的主要区别是什么？
Flink是统一流和批处理的框架。由于并行任务之间的流水线数据传输，Flink运行时本身支持这两个域。记录被立即地从生产任务发送到接收任务，可以使用阻塞数据传输选择性地执行批处理作业。Spark是一个支持批处理和流处理的框架,但和Flink在内部方面有所不同。对于流式传输，两种系统都遵循非常不同的方法（小批量与流式传输），这使得它们适用于不同类型的应用。赞0 踩0 评论0