半年前由于機(jī)緣巧合，筆者有機(jī)會從零開始設(shè)計一個電商產(chǎn)品。因為本身不是做電商出身，沒有什么電商產(chǎn)品設(shè)計經(jīng)驗，所以只能邊學(xué)邊做。這半年來，我看了大量的書籍、視頻和文章，也和許多同...
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電商產(chǎn)品設(shè)計（一）——商品分類體系 -
運(yùn)用GrabCut輕松玩轉(zhuǎn)摳圖（python實(shí)現(xiàn)）冒泡~好像是很久沒有寫...在實(shí)驗室一周多了...在不斷地安裝環(huán)境和庫，其他沒有太大的進(jìn)展，今天在做顯著性圖片的提取中，發(fā)現(xiàn)了grabcut的函數(shù)可以用來摳圖，做個小筆記。 ...
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RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.
代碼背景：在對計算的結(jié)果進(jìn)行R-squard計算時，調(diào)用np.array(a)進(jìn)行數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換。 錯誤提示：RuntimeError: Can't call numpy() ...
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機(jī)器學(xué)習(xí)面試之LSTM
在深度學(xué)習(xí)中，RNN已經(jīng)成為標(biāo)準(zhǔn)組件，很多領(lǐng)域都要用到，LSTM則是最經(jīng)典的RNN結(jié)構(gòu)。所以面試時是必問的，最基本的面試題就是要說清楚LSTM的結(jié)構(gòu)。本文試圖對其結(jié)構(gòu)進(jìn)行淺顯...
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Boosting 和 GBDT簡介GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一種迭代的...
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自然語言處理N天-Day0802從自然語言處理角度看HMM和CRF
說明：本文依據(jù)《中文自然語言處理入門實(shí)戰(zhàn)》完成。目前網(wǎng)上有不少轉(zhuǎn)載的課程，我是從GitChat上購買。 近幾年在自然語言處理領(lǐng)域中，HMM（隱馬爾可夫模型）和 CRF（條件隨...
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Keras極簡入門教程本文是《Keras Tutorial：The Ultimate Beginner's Guide to Deep Learning in Python[https://eli...
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Python的logging模塊的復(fù)習(xí)和使用
在之前的多個項目中都有用到過logging模塊，雖然用過，但沒有研究過，只是在每個代碼文件中使用logger=logging.getLogger(__name__)這樣簡單粗...
