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大約有 300 項(xiàng)符合查詢(xún)結(jié)果 ,庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)總量為 78,336 項(xiàng)。(搜索耗時(shí):0.0117秒)

151.PyTorch torch

譯者:https : //pytorch.org/docs/stable/torch.html 此外,它提供了許多實(shí)用程序,可有效地序列化張量和任意類(lèi)型,以及其他有用的實(shí)用程序。 它具有CUDA對(duì)應(yīng)項(xiàng),使您能夠具有計(jì)算能力> = 3.0的NVIDIA GPU上運(yùn)行張量計(jì)算。 張量torch.is_ten...

http://o2fo.com/pytorch/pytorch-z7mj3buo.html

152.AI人工智能 數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法

以下是數(shù)據(jù)聚類(lèi)的幾種常用算法 - **K-Means 算法** K均值聚類(lèi)算法是眾所周知的數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法之一。 我們需要假設(shè)簇的數(shù)量已經(jīng)是已知的。 這也被稱(chēng)為平面聚類(lèi)。 它是一種迭代聚類(lèi)算法。 該算法需要遵循以下步驟 - **第1步** - ...

http://o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-7ujc3cc2.html

153.PyTorch 訓(xùn)練分類(lèi)器

> 原文:?[https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html](https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html) > 譯者:[bat67](https://github.com/bat67) > 校驗(yàn)者:[FontTian](https://github.com/fonttian),[yearing017](https://github.com/yearing1...

http://o2fo.com/pytorch/pytorch-w18e3be1.html

154.7 Python

Python 作為一門(mén)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言來(lái)說(shuō),Python會(huì)有下面的特點(diǎn)。 語(yǔ)言學(xué)習(xí)起來(lái)容易 解決生活中的實(shí)際問(wèn)題 支持多學(xué)科 我們可以和其他不是腳本語(yǔ)言的語(yǔ)言進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的對(duì)比,如C,你需要去編譯去運(yùn)行,有時(shí)候還需要解決跨平臺(tái)問(wèn)...

http://o2fo.com/designiot/6zj7nozt.html

155.scikit-learn 數(shù)據(jù)集加載工具

sklearn.datasets模塊嵌入了“ 入門(mén)“部分介紹的一些小型玩具數(shù)據(jù)集。 該模塊還具有幫助用戶(hù)獲取大型數(shù)據(jù)集的功能,這些數(shù)據(jù)集通常由機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)用來(lái)模擬“現(xiàn)實(shí)世界”的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行算法測(cè)試。 為了控制數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特性(通常...

http://o2fo.com/gkiwe/gkiwe-l8493rd8.html

156.PyTorch (實(shí)驗(yàn))BERT 上的動(dòng)態(tài)量化

> 原文:[PyTorch (實(shí)驗(yàn))BERT 上的動(dòng)態(tài)量化_blank](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dynamic_quantization_bert_tutorial.html) **作者**:[黃建宇](https://github.com/jianyuh) **被**審核: [Raghuraman Krishnamoorthi](https://github.com/raghuramank100) **由**編輯:[...

http://o2fo.com/pytorch/pytorch-wcjv3bz7.html

157.scikit-learn 缺失值插補(bǔ)

由于各種原因,現(xiàn)實(shí)世界的許多數(shù)據(jù)集包含缺失值,通常將其編碼為空白,NaN或其他占位符。但是,此類(lèi)數(shù)據(jù)集與scikit-learn估計(jì)器不兼容,后者假定數(shù)組中的所有值都是具有含義的數(shù)字。使用不完整數(shù)據(jù)集的基本策略是舍棄包...

http://o2fo.com/gkiwe/gkiwe-ruic3rd2.html

158.Mat-基本圖像容器

目標(biāo)我們有多種方式從現(xiàn)實(shí)世界中獲取數(shù)字圖像:數(shù)碼相機(jī),掃描儀,計(jì)算機(jī)斷層掃描和磁共振成像等等。在任何情況下,我們(人類(lèi))看到的都是圖像。然而,當(dāng)將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字設(shè)備時(shí),我們記錄的是圖像中每個(gè)點(diǎn)的數(shù)值。例...

http://o2fo.com/opencv/opencv-bedc2caa.html

159.TensorFlow 包裝python函數(shù)

注意:接受Tensor參數(shù)的函數(shù)也可以接受被 tf.convert_to_tensor 接受的任何內(nèi)容。腳本語(yǔ)言運(yùn)算符TensorFlow 提供允許您將 python/numpy 函數(shù)包裝為 TensorFlow 運(yùn)算符。tf.py_func

http://o2fo.com/tensorflow_python/tensorflow_python-2u1x2c6h.html

160.TensorFlow 將給定的 type_value 轉(zhuǎn)換為 DType

tf.as_dtypeas_dtype ( type_value ) 定義在:tensorflow/python/framework/dtypes.py參見(jiàn)指南:構(gòu)建圖>張量類(lèi)型將給定的 type_value 轉(zhuǎn)換為 DType.ARGS:type_value:可以轉(zhuǎn)換為 tf.DType 對(duì)象的值,這可能的英文一個(gè) tf.DType 對(duì)象,一個(gè) DataType 枚舉,一個(gè)字符...

http://o2fo.com/tensorflow_python/tensorflow_python-p61j2ckb.html

抱歉,暫時(shí)沒(méi)有相關(guān)的微課

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譯者:https : //pytorch.org/docs/stable/torch.html 此外,它提供了許多實(shí)用程序,可有效地序列化張量和任意類(lèi)型,以及其他有用的實(shí)用程序。 它具有CUDA對(duì)應(yīng)項(xiàng),使您能夠具有計(jì)算能力> = 3.0的NVIDIA GPU上運(yùn)行張量計(jì)算。 張量torch.is_ten...

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152.AI人工智能 數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法

以下是數(shù)據(jù)聚類(lèi)的幾種常用算法 - **K-Means 算法** K均值聚類(lèi)算法是眾所周知的數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法之一。 我們需要假設(shè)簇的數(shù)量已經(jīng)是已知的。 這也被稱(chēng)為平面聚類(lèi)。 它是一種迭代聚類(lèi)算法。 該算法需要遵循以下步驟 - **第1步** - ...

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153.PyTorch 訓(xùn)練分類(lèi)器

> 原文:?[https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html](https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html) > 譯者:[bat67](https://github.com/bat67) > 校驗(yàn)者:[FontTian](https://github.com/fonttian),[yearing017](https://github.com/yearing1...

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154.7 Python

Python 作為一門(mén)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言來(lái)說(shuō),Python會(huì)有下面的特點(diǎn)。 語(yǔ)言學(xué)習(xí)起來(lái)容易 解決生活中的實(shí)際問(wèn)題 支持多學(xué)科 我們可以和其他不是腳本語(yǔ)言的語(yǔ)言進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的對(duì)比,如C,你需要去編譯去運(yùn)行,有時(shí)候還需要解決跨平臺(tái)問(wèn)...

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156.PyTorch (實(shí)驗(yàn))BERT 上的動(dòng)態(tài)量化

> 原文:[PyTorch (實(shí)驗(yàn))BERT 上的動(dòng)態(tài)量化_blank](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dynamic_quantization_bert_tutorial.html) **作者**:[黃建宇](https://github.com/jianyuh) **被**審核: [Raghuraman Krishnamoorthi](https://github.com/raghuramank100) **由**編輯:[...

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157.scikit-learn 缺失值插補(bǔ)

由于各種原因,現(xiàn)實(shí)世界的許多數(shù)據(jù)集包含缺失值,通常將其編碼為空白,NaN或其他占位符。但是,此類(lèi)數(shù)據(jù)集與scikit-learn估計(jì)器不兼容,后者假定數(shù)組中的所有值都是具有含義的數(shù)字。使用不完整數(shù)據(jù)集的基本策略是舍棄包...

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目標(biāo)我們有多種方式從現(xiàn)實(shí)世界中獲取數(shù)字圖像:數(shù)碼相機(jī),掃描儀,計(jì)算機(jī)斷層掃描和磁共振成像等等。在任何情況下,我們(人類(lèi))看到的都是圖像。然而,當(dāng)將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字設(shè)備時(shí),我們記錄的是圖像中每個(gè)點(diǎn)的數(shù)值。例...

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159.TensorFlow 包裝python函數(shù)

注意:接受Tensor參數(shù)的函數(shù)也可以接受被 tf.convert_to_tensor 接受的任何內(nèi)容。腳本語(yǔ)言運(yùn)算符TensorFlow 提供允許您將 python/numpy 函數(shù)包裝為 TensorFlow 運(yùn)算符。tf.py_func

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160.TensorFlow 將給定的 type_value 轉(zhuǎn)換為 DType

tf.as_dtypeas_dtype ( type_value ) 定義在:tensorflow/python/framework/dtypes.py參見(jiàn)指南:構(gòu)建圖>張量類(lèi)型將給定的 type_value 轉(zhuǎn)換為 DType.ARGS:type_value:可以轉(zhuǎn)換為 tf.DType 對(duì)象的值,這可能的英文一個(gè) tf.DType 對(duì)象,一個(gè) DataType 枚舉,一個(gè)字符...

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