圖片來(lái)源：RitaE from Pixabay除非你知道所有這些要點(diǎn)，否則不要使用Python PicklePickle序列化的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，以及我們應(yīng)該何時(shí)使用它與其他大多數(shù)...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：上海
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Pickle序列化的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn) -
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西瓜書(shū)第10章-降維PCA(主成分分析)西瓜書(shū)第10章講解的是降維和度量學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容 image 維度 對(duì)于數(shù)組和Series而言，維度就是shape返回的數(shù)值。shape中 返回了幾個(gè)數(shù)字，就是幾維。 索引以外...
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機(jī)器學(xué)習(xí)-吳恩達(dá)筆記1在第一周中講解的內(nèi)容包含： 監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) 單變量線(xiàn)性回歸問(wèn)題 代價(jià)函數(shù) 梯度下降算法 監(jiān)督學(xué)習(xí)Supervised Learning 利用監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)波士頓房?jī)r(jià)（回歸...
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關(guān)于《注意力模型--Attention注意力機(jī)制》的學(xué)習(xí)此文大部分參考深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制(2017版)張俊林的博客，不過(guò)添加了一些個(gè)人的思考與理解過(guò)程。在github上找到一份基于keras框架實(shí)現(xiàn)的可運(yùn)行的注意模型代碼：At...
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SpikingNeuralNetwork2018-12-13我最近想了想，發(fā)現(xiàn)日記上面不能寫(xiě)一些零碎的東西，還是得存一點(diǎn)糧，等有什么新成果才寫(xiě)出來(lái)比較好； 另外，我發(fā)現(xiàn)寫(xiě)軟件需要的不僅僅是技術(shù)，更需要靈感，有靈感半小時(shí)就能搞定，沒(méi)靈感...
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學(xué)習(xí)使我快樂(lè)！<br>csdn同步更新：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fgamereborn" target="_blank">https://blog.csdn.net/gamereborn</a><br>GitHub:<br><a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fwbtvc%2Fgmqs" target="_blank">https://github.com/wbtvc/gmqs</a><br>目前學(xué)習(xí)人工智能深度學(xué)習(xí)。<br>以前c++為主, 現(xiàn)在喜歡golang. 使用過(guò)c, delphi, c#, swift, objective-c, python, lua, js, php......等編程語(yǔ)言. 熟悉windows客戶(hù)端編程, 流媒體編程, webrtc, linux服務(wù)器編程, 比特幣以太坊區(qū)塊鏈研究. 移動(dòng)端android, ios客戶(hù)端編程.
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深度學(xué)習(xí)資料收集視頻學(xué)習(xí)資源 1. 李宏毅b站資源：【李宏毅 深度學(xué)習(xí)19（完整版）國(guó)語(yǔ)】機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)下面這兩個(gè)一樣：【李宏毅】Linear Algebra 線(xiàn)性代數(shù) (2018,Fa...
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《李宏毅 - 深度學(xué)習(xí)》筆記學(xué)習(xí)資源 視頻：李宏毅深度學(xué)習(xí)完整版 別人的中文筆記：李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí)筆記(LeeML-Notes)李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí)筆記(LeeML-Notes) - github地址不這這個(gè)筆...
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初來(lái)乍到，請(qǐng)多包涵~
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SVDD(Support Vector Data Description)支持向量數(shù)據(jù)描述
SVDD通常用于故障檢測(cè)。例如論文[1]。 主要思想[2]： SVDD的主要思想是：首先，通過(guò)非線(xiàn)性映射將原始訓(xùn)練樣本x，映射到高維的特征空間；然后，在特征空間中尋找一個(gè)包含...
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從啦啦啦呀呵呵 ·@名十二 看了這么多評(píng)論，就想給你認(rèn)真回復(fù)一下。你可以對(duì)我的觀點(diǎn)表示反駁和質(zhì)疑，但請(qǐng)反駁和質(zhì)疑的有理有據(jù)。我一開(kāi)始就說(shuō)了，值得肯定的第一點(diǎn)就是畫(huà)面制作精良，確實(shí)良心。后面也說(shuō)了以我們優(yōu)秀的神話(huà)傳說(shuō)為背景再配合上我們現(xiàn)在的動(dòng)畫(huà)制作技術(shù)一定可以創(chuàng)作出非常好的作品，說(shuō)明我對(duì)我國(guó)現(xiàn)在的動(dòng)畫(huà)制作水平是非?？隙ê驼J(rèn)可的，我也非常尊重你們動(dòng)畫(huà)制作人。但是再好的畫(huà)面不能掩蓋內(nèi)容的空虛，就像再名貴的衣服穿在我身上，我也只是一個(gè)普通人，不會(huì)躍然成為明星。所以我認(rèn)為國(guó)漫必須有和制作水平相符合的思想與精神去支撐，才能發(fā)展的更好
雨天_稻草人 評(píng)論自為什么被你們吹爆了的《哪吒》，我只看到了滿(mǎn)屏的尷尬？ -
論文閱讀（50）StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation1. 論文相關(guān) CVPR2018 2.摘要 2.1 摘要 最近的研究表明，在圖像到圖像的兩個(gè)領(lǐng)域的翻譯取得了顯著的成功。然而，現(xiàn)有的方法在處理兩個(gè)以上的域時(shí)具有有限的可伸縮性...
