2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命.深度学习之所以如此受关注,是因为它在诸如图像分类.目标检测与识别.目标跟踪.语音识别.游戏(AlphaGo)等多个领域取得了相当优秀的成绩,掀起了又一波人工只能浪潮.深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术,近年来得到了突飞猛进的发展,这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升.英伟达公司研发的图形处理器(Graphics

1. 脚手架安装 npm install sails -g     2. 生成基本项目 a. 项目 sails new appdemo b. 创建api sails new api demoapi appdemo 3. 启动项目 cd appdemo sails lift or yarn start or npm start yarn start or npm start 4. 接口测试 http://host:1337/demoapi       5. 参考文档 https://sailsjs

用TVM在硬件平台上部署深度学习工作负载的端到端 IR 堆栈 深度学习已变得无处不在,不可或缺.这场革命的一部分是由可扩展的深度学习系统推动的,如滕索弗洛.MXNet.咖啡和皮托奇.大多数现有系统针对范围狭窄的服务器级 GPU 进行了优化,需要在其它平台,如移动电话.物联网设备和专用加速器(FPGA.ASIC)上部署大量精力.随着深度学习框架和硬件后端数量的增加,建议建立一个统一的中间表示 (IR) 堆栈,以缩小以生产力为中心的深度学习框架与面向性能或效率的硬件后端之间的差距. TVM 是一个新

Canvas 不用写代码的动画 https://github.com/CanvasPod/Canvas Canvas is a project to simplify iOS development for both designers and developers. It had been difficult for designers to get hands on building the product with the lack of objective-c and Xcode exp

本文中,我将会为大家分享一个如何用.NET技术开发"在浏览器端编译和运行C#代码的工具",核心的技术就是用C#编写不依赖于Blazor框架的WebAssembly以及Roslyn技术. 一. 为什么要开发这样的工具? 对于编程初学者来讲,开发环境的安装配置是一个令人头疼的事情,如果能让初学者不用做任何的安装配置,直接打开浏览器就能编写.运行代码,那么这将会大大降低编程初学者的学习门槛. 目前已经有一些可以在线编写.运行C#代码的网站了,这些网站的实现思路有如下两种: 思路1:把代码从前

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理 搞过自动化测试的小伙伴,相信都知道,在Web自动化测试中,有一款自动化测试神器工具: selenium .结合标准的WebDriver API来编写Python自动化脚本,可以实现解放双手,让脚本代替人工在Web浏览器上完成指定的操作. 虽然 selenium 有完备的文档,但也需要一定的学习成本,对于一个纯小白来讲还是有些门槛的. 最近, 微软开源 了一个非常强大的自动化项目叫 「playwri

生成对抗网络(GAN)由2个重要的部分构成: 生成器G(Generator):通过机器生成数据(大部分情况下是图像),目的是“骗过”判别器 判别器D(Discriminator):判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出生成器做的“假数据” 生成对抗网络的工作过程: 第一阶段:固定判别器D,训练生成器G 初始化判别器D,让一个生成器G不断生成“假数据”,然后给这个判别器D去判断. 一开始,生成器G还很弱,所以很容易被判断出是假的. 但是随着不断的训练,生成器G技能不断提升,最终骗过了判别器

做增删改查要写多少代码? 一个表单一套代码,十个表单十套代码吗? 我这么懒,怎么会写这么多代码? 我想做到:即使一百个表单也只需要一套代码(而且不需要复制粘贴).实现多个表单,只需要加载不同的meta即可. Meta结构部分上一个已经写了,这里说一下如何做表单. 表单demo 先做两个简单的表单,一个是公司信息,一个是员工信息. 代码很简单,先做一个简单的菜单: 菜单 <div style="background-color:#dddddd;height:600px;width:100px

环境安装是学习任何一个新东西的第一步,这一步没走舒坦,那后面就没有心情走下去了. 引用名句:工欲善其事必先利其器!! Robotframework:一款 自动化测试框架. Eclipse:一款编辑工具.可以编辑python代码.java代码等. 环境安装一共分为四个步骤: 1.python环境 2.安装RobotFramework: 3.JDK1.8 + Eclipse安装 + RED插件: 4.配置eclipse 1)python环境 是python2还是python3? python官方网站

demo地址 http://www.qq210.com/shoutu/android 1.下载less包,官网 2.引入less文件 <link rel="stylesheet/less" type="text/css" href="test.less" /> 3.引入config.js 3.引入less.js 4.less.watch();开启观察者模式, config.js less = { env: "developm

直接切入正题,这是我09年到11年左右业余时间编写的项目,最初的想法很简单,做一个能拖拖拽拽就直接生成应用程序的工具,不用写代码,把能想到的业务操作全部封装起来,通过配置的方式把这些业务操作组织起来运行. 项目的核心功能已经基本实现,但12年之后我基本停止了这方面的开发,现在翻出来在这里写出来想和大家交流一下. 鉴于篇幅和精力的原因,请原谅我这篇博文对于技术实现的具体细节谈的不是很多,只能算是一个概述.对业务的说明也不多,我想大家都是技术流,应该一看就明白. 写这个项目的时间是五六年前,现在回过

瞧一瞧,看一看呐用MVC+EF快速弄出一个CRUD,一行代码都不用写,真的一行代码都不用写!!!! 现在要写的呢就是,用MVC和EF弄出一个CRUD四个页面和一个列表页面的一个快速DEMO,当然是在不写一行代码的情况下.因为VS是这个做到这个的.条件呢,你需要一个VS2012或者VS2013和一个打开的数据库.至于2010可不可以,这个我尚不可知.这篇文章呢,有点长,主要是图,可以让一个没有接触过EF的人看我的图就可以弄一个DEMO出来了且一行代码都不用敲,个人认为能做到不敲代码而弄出这个的一个

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju

感谢:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.并且原文也会不定期的更新.望看到文章的朋友能够学到很多其它. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室