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    集中器错误如何解决

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  • 《从问题到程序：用Python学编程和计算》——1.3　程序开发

    本节书摘来自华章计算机《从问题到程序：用Python学编程和计算》一书中的第1章，第1.3节，作者 裘宗燕，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.3　程序开发 在用Python学习编程时，自然需要了解Python语言，但更重要的是学习、理解和运用人们长期程序设计工作总结出的经...

    文章 华章计算机 2017-07-03 1269浏览量

  • 《从问题到程序：用Python学编程和计算》——1.3　程序开发

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    文章 华章计算机 2017-05-02 2073浏览量

  • 吴恩达新书《Machine Learning Yearning》中7个实用建议（附论文）

    《Machine Learning Yearning》是人工智能和深度学习界的专家吴恩达写的一本书，这本书致力于讲明白机器学习算法是怎样工作的，以及如何构建一个机器学习项目。这里我们选取了这本书中7个非常有用的建议向大家介绍。 人工智能、机器学习和深度学习这些概念在飞速发展同时促使着工业界发生转变...

    文章 技术小能手 2018-05-30 1049浏览量

  • 吴恩达（Andrew Ng）新书给出的七点建议|附新书下载链接

           对于绝大多数的机器学习研究者而言，吴恩达（Andrew Ng）是肯定不陌生的。很多人是通过他讲授的机器学习公开课入门机器学习，NG也一直致力于公共教育事业，是在线教育平台Coursera的联合创始人，推出了很多在线课程及书籍。他同时也是一位机器学习和人工智能领域的大牛，任教于斯坦福大...

    文章 【方向】 2018-05-11 5450浏览量

  • 资源 | 吴恩达新书《Machine Learning Yearning》中7个实用建议

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    文章 技术小能手 2018-05-31 996浏览量

  • 如何交付机器学习项目：一份机器学习工程开发流程指南

           随着机器学习（ML）成为每个行业的重要组成部分，对机器学习工程师（MLE）的需求急剧增长。MLE需要将机器学习技能与软件工程专业知识相结合，为特定应用程序找到高性能的模型，并应对出现的实施挑战——从构建训练基础架构到准备部署模型。在新的机器学习团队中，遇到最常见的障碍之一是工程师习惯...

    文章 【方向】 2018-10-06 3649浏览量

  • 准确率99.9%！如何用深度学习最快找出放倒的那张X光胸片（代码+数据）

    医学图像数据的质量一直是个老大难题。难以清理的数据制约着许多深度学习的应用。 而实际上，深度学习本身就是清洗医疗数据的好帮手。 今天，我们就来讲一个案例，展示如何用深度学习迅速清洗一个杂乱的医疗图像数据集。 案例的主角是胸部X光图像。 由于设备制造商的不同，胸部X光的图像有可能是水平的，也可能是垂...

    文章 技术小能手 2018-05-16 1905浏览量

  • 常见的 Web 项目转换问题及解决方案(转载)

    摘要：介绍影响 Web 项目转换的 Visual Studio 2005 Web 项目和 ASP.NET 2.0 框架的更改，然后讨论使用 Visual Studio 2005 进行转换时的常见问题和解决方案。 本页内容 第 1 部分：Web 项目更改 通知类型 第 2 部分：...

    文章 老朱教授 2017-11-26 1225浏览量

  • PRPL基金发布《如何构建物联网产品基础指导手册》

    PRPL基金会（Prpl Foundation）日前发布了关于如何构建物联网产品和同类系统的基础指导手册。这本图文并茂的指导手册并不涉及处理器架构之类的深度解读，只要接触过ARM处理器，有X86和MIPS基础的技术人员都能够看得懂。 手册旨在帮助进行联网设备产品设计的技术人员，做出不受恶意代码攻击...

    文章 行者武松 2017-07-03 741浏览量

  • 数据挖掘十大经典算法——Naive Baye

    数据挖掘十大经典算法(9) Naive Baye 简介 贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下，如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的。而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的，即假设样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，...

    文章 inzaghi1984 2017-12-12 1340浏览量

  • 如何使用 Google 的 AutoAugment 改进图像分类器

    本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： How to improve your image classifier with Google’s AutoAugment 作者 | Philip Popien 翻译 | 敬爱的勇哥   编辑 | 王立鱼 原文链接： ...

    文章 雷锋网 2019-06-19 1069浏览量

  • 如何成为“10倍效率”开发者

    导读：Brad Feld的一篇文章The Rise of Developeronomics中提到了“10倍效率的开发者（10x developer）”的概念（伟大的开发者的效率往往比一般的开发者高很多，而不只是一点点），Adam Loving在读了之后受到启发，并向多位大牛（Ben Sharpe...

    文章 zhangao0086 2011-12-27 740浏览量

  • 不再止于通联的“沉默管道” 物联网时代网络服务提供商的新角色

    得益于智能恒温器、交互式健身追踪器的兴起和无人驾驶车辆的巨大前景，物联网走进了人们的视线。其之所以引人注目，是因为能让我们周围的一切变得更智能、更具交互性。人们已不再满足于使用机械古板的工具，而是开始期待“魔力”的出现。 在物联网生态系统中连接新、旧传感器往往意味着企业需要与通信服务提供商密切合作...

    文章 泡泡浅眠 2017-07-06 798浏览量

  • wGAN如何解决GAN已有问题（附代码实现）

    随着柯洁与AlphaGo的比赛结束以后，大家是不是对人工智能的底层奥秘越来越有兴趣？ 深度学习已经在图像分类、检测等诸多领域取得了突破性的成绩。但是它也存在一些问题。 首先，它与传统的机器学习方法一样，通常假设训练数据与测试数据服从同样的分布，或者是在训练数据上的预测结果与在测试数据上的预测结...

    文章 行者武松 2017-07-03 2408浏览量

  • 机器学习入门|集成学习（boosting,bagging）

    集成学习，顾名思义，把多个学习算法结合起来，以达到比单一学习算法更优秀，泛化性能更好的学习算法。 不过，把好的学习器和不好的结合在一起，按常理来说会产生一个不好不坏的，为了使结合起来的算法比单一算法更优秀，就需要单一算法是“好而不同”，也就是不同的算法需要有多样性，同时又要有一定的准确性，这样结合...

    文章 kissjz 2018-02-02 2132浏览量

  • VMware vSphere常见问题汇总(十二)

    110、尝试使用附加的 USB 设备迁移虚拟机时的错误消息 将多个 USB 设备从 ESXi 主机连接到虚拟机且一个或多个设备未启用 vMotion 功能时，通过 vMotion 进行迁移将无法继续并会发出一条并不十分明确的错误消息。 故障状态： 迁移虚拟机向导会在迁移操作开始之前运行兼容性检查。...

    文章 科技小能手 2017-11-14 1110浏览量

  • iOS 防 DNS 污染方案调研 --- 302等 URL 重定向业务场景

    概述 302等 URL 重定向业务场景需要解决的问题： 302 等重定向状态码，如何正确执行跳转逻辑，要求跳转后，依然需要执行 IP 直连逻辑，多次 302，也能覆盖到。 302等 URL 重定向业务场景问题主要集中在 POST 请求上，解决方案的方向大致有几种： 将请求方式统一替换为 GET ...

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  • 使用Netflix Hystrix编写弹性可容错的应用程序

    弹性指的是在复杂网络环境下，面对各种故障和挑战，仍能提供和维持一个可以接受的服务水平，并正常运作。 -来自Wikipedia 自从长期服务和最近的微服务被大家熟知和使用，很多应用程序开发人员已经将整体式的API，转换成简单的、功能单一的微服务。然而，这样的转换，导致为了保证一致的响应时间和弹性...

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    在医学成像中，数据存储档案是基于临床假设的。不幸的是，这意味着当你想要提取一个图像时，比如一个正面的胸部x光片，你通常会获得一个存储了许多其他图像的文件夹，并且没有简单的方法来对它们加以区分。 图1：这些图片来自于相同的文件夹是有道理的，因为在放射学中我们记录的是病例而非图像。这是病人受伤后，同...

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  • 深入阿里云大数据IDE–MaxCompute Studio

    摘要：在云栖社区主办的云栖计算之旅第5期–大数据与人工智能分享中，阿里云计算平台高级专家薛明为大家深入地介绍了阿里云大数据IDE–MaxCompute Studio，并对于其特性和背后的技术思想进行了讲解。本文根据演讲视频整理而成。 本次将与大家深入地分享阿里云数加平台的大数据开发套件——MaxC...

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  • MVC模式及其在ASP.NET中的实现

    1. 问题 许多计算机系统的用途都是从数据存储检索数据并将其显示给用户。在用户更改数据之后，系统再将更新内容存储到数据存储中。因为关键的信息流发生在数据存储和用户界面之间，所以您可能倾向于将这两部分绑在一起，以减少编码量并提高应用程序性能。但是，这种看起来自然而然的方法有一些问题。一个问题是，...

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  • 《数据科学：R语言实现》——导读

    前　　言 大数据、物联网、人工智能已经变成近几年最热门的科技流行语。尽管大家用很多名词去定义这些技术，但是共通的思想是它们都是数据驱动的。人们并不满足于简单地拥有数据，因为发现其中的价值才是最本质的。因此数据科学家已经开始关注如何从原始数据中洞悉深层价值。数据科学已经变成学术界和产业界最流行的话题...

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  • js错误处理与调试理论和办法

                                                                                                                                            阅读本文，以抓取有用的信息...

    文章 rrr1111 2015-05-10 1768浏览量

  • 《Python高手之路》——1.4　编码风格与自动检查

    本节书摘来自异步社区《Python高手之路》一书中的第1章，第1.4节，作者[法]Julien Danjou（朱利安•丹乔）， 王飞龙 译，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.4　编码风格与自动检查 没错，编码风格是一个不太讨巧的话题，不过这里仍然要聊一下。 Python具有...

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  • 独家 | 你的神经网络不起作用的37个理由（附链接）

    作者：Slav Ivanov 文章来源：微信公众号 数据派THU 翻译：吴金笛 校对：丁楠雅 本文列举了在搭建神经网络过程中的37个易错点，并给出了解决建议。 有一个网络已经训练了12个小时。一切看起来都很好：梯度是逐渐变化的，损失在减少。但接下来的预测：都是零，所有的图像背景都没有被检测到。“...

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    15.3　序列和迭代器 序列是STL中的核心概念。从STL的角度来看，数据集合就是一个序列。序列具有头部和尾部。我们可以对一个序列从头到尾进行遍历，对序列中的元素进行有选择的读写操作。我们利用一对迭代器来表示序列头部和尾部。迭代器（iterator）是一种可以标识序列中元素的对象。我们可以按照如...

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  • C++程序设计：原理与实践（进阶篇）15.1　存储和处理数据

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  • 带你读《Python 程序设计与问题求解（原书第2版）》之一：引言

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    文章 温柔的养猫人 2019-11-05 268浏览量

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