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大約有 330 項(xiàng)符合查詢結(jié)果 ,庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)總量為 78,250 項(xiàng)。(搜索耗時(shí):0.0239秒)

261.Keras 使用 LSTM RNN 進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)

在本章中,讓我們編寫一個(gè)簡(jiǎn)單的基于長(zhǎng)短期記憶 (LSTM) 的 RNN 來(lái)進(jìn)行序列分析。序列是一組值,其中每個(gè)值對(duì)應(yīng)于特定的時(shí)間實(shí)例。讓我們考慮一個(gè)閱讀句子的簡(jiǎn)單示例。閱讀和理解句子包括按照給定的順序閱讀單詞并嘗試?yán)?..

http://www.o2fo.com/keras_zw/keras_zw-74r33kcv.html

262.Keras 層

如前所述,Keras 層是 Keras 模型的主要構(gòu)建塊。每一層接收輸入信息,做一些計(jì)算,最后輸出轉(zhuǎn)換后的信息。一層的輸出將作為輸入流入下一層。我們將在本章中了解有關(guān)圖層的完整詳細(xì)信息。 ## 介紹 Keras 層需要**輸入的形狀 (in...

http://www.o2fo.com/keras_zw/keras_zw-sjwy3kco.html

263.PyTorch 轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)教程

原文: https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 作者: Sasank Chilamkurthy 在本教程中,您將學(xué)習(xí)如何使用轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分類。 您可以在 cs231n 筆記上了解有關(guān)轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)的更多信息。 引用這些注...

http://www.o2fo.com/pytorch/pytorch-5rw93be7.html

264.Pandas 與其他工具比較

與R/R庫(kù)的比較由于 pandas 旨在為人們提供可以替代R的大量數(shù)據(jù)操作和分析的功能,因此本章節(jié)會(huì)提供較為詳細(xì)的R語(yǔ)言的介紹以及與相關(guān)的許多第三方庫(kù)的對(duì)比說(shuō)明,比如我們的 pandas 庫(kù)。在與R和CRAN庫(kù)的比較中,我們關(guān)注以下事...

http://www.o2fo.com/hyspo/hyspo-w9743726.html

265.用于字符串張量的TensorFlow操作

#版權(quán)所有2015 TensorFlow作者.版權(quán)所有.#根據(jù)Apache許可證版本2.0(“許可證”)獲得許可; #除了符合許可證外,您不得使用此文件. #您可以在獲得許可證副本#http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0#除非適用法律要求或書面同意,軟件 ...

http://www.o2fo.com/tensorflow_python/tensorflow_python-2ncb2hk9.html

266.pyecharts 版本日志

version 1.9.0 - 2020-10-29 (Current)Addpr#1737 新增部分圖的 ChartItem 配置(已移除 warning 提示)pr#1737 新增 MarkLineItem 的 xcoord 和 ycoord 配置項(xiàng)Updatedpr#1724 更新 Geo 和 Map 的配置項(xiàng)pr#1694 更新 Echarts 為 Apache Echartspr#1691 更新 README.mdpr#1661 更新 Tim...

http://www.o2fo.com/pyecharts/pyecharts-vin73q38.html

267.15.10 用Cython包裝C代碼

問(wèn)題 You want to use Cython to make a Python extension module that wraps around anexisting C library. 解決方案 Making an extension module with Cython looks somewhat similar to writing a hand‐written extension, in that you will be creating a collection of wrapper functions. How‐ever, unlik...

http://www.o2fo.com/youshq/8og2pozt.html

268.scikit-learn 數(shù)據(jù)預(yù)處理

sklearn.preprocessing包提供了幾個(gè)常用的實(shí)用函數(shù)和轉(zhuǎn)換器類,用以將原始特征向量更改為更適合下游估計(jì)器的表示形式。 通常,學(xué)習(xí)算法受益于數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)化。如果數(shù)據(jù)集中存在一些異常值,則更適合使用健壯的縮放器或轉(zhuǎn)換...

http://www.o2fo.com/gkiwe/gkiwe-9ypn3rd1.html

269.TensorFlow函數(shù):tf.sparse_to_dense

tf.sparse_to_dense函數(shù)sparse_to_dense ( sparse_indices , output_shape , sparse_values , default_value = 0 , validate_indices = True , name = None ) 定義在:tensorflow/python/ops/sparse_ops.py. 請(qǐng)參閱指南:稀疏張量>轉(zhuǎn)變 將稀疏表示形式轉(zhuǎn)換為稠密張量. 構(gòu)建一...

http://www.o2fo.com/tensorflow_python/tensorflow_python-3axj2ma6.html

270.初覽Python模塊文件

什么是模塊?每一個(gè).py文件都是一個(gè)模塊,其他文件可以通過(guò)導(dǎo)入一個(gè)模塊讀取這個(gè)模塊的內(nèi)容,相當(dāng)于C中的include……一個(gè)大型程序往往呈現(xiàn)出多模塊的形式。其中一個(gè)模塊文件被設(shè)計(jì)為主文件(or頂層文件)。模塊的導(dǎo)入:...

http://www.o2fo.com/pythonlearn/vjrk1pv0.html

抱歉,暫時(shí)沒(méi)有相關(guān)的微課

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261.Keras 使用 LSTM RNN 進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)

在本章中,讓我們編寫一個(gè)簡(jiǎn)單的基于長(zhǎng)短期記憶 (LSTM) 的 RNN 來(lái)進(jìn)行序列分析。序列是一組值,其中每個(gè)值對(duì)應(yīng)于特定的時(shí)間實(shí)例。讓我們考慮一個(gè)閱讀句子的簡(jiǎn)單示例。閱讀和理解句子包括按照給定的順序閱讀單詞并嘗試?yán)?..

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262.Keras 層

如前所述,Keras 層是 Keras 模型的主要構(gòu)建塊。每一層接收輸入信息,做一些計(jì)算,最后輸出轉(zhuǎn)換后的信息。一層的輸出將作為輸入流入下一層。我們將在本章中了解有關(guān)圖層的完整詳細(xì)信息。 ## 介紹 Keras 層需要**輸入的形狀 (in...

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263.PyTorch 轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)教程

原文: https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 作者: Sasank Chilamkurthy 在本教程中,您將學(xué)習(xí)如何使用轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分類。 您可以在 cs231n 筆記上了解有關(guān)轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)的更多信息。 引用這些注...

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264.Pandas 與其他工具比較

與R/R庫(kù)的比較由于 pandas 旨在為人們提供可以替代R的大量數(shù)據(jù)操作和分析的功能,因此本章節(jié)會(huì)提供較為詳細(xì)的R語(yǔ)言的介紹以及與相關(guān)的許多第三方庫(kù)的對(duì)比說(shuō)明,比如我們的 pandas 庫(kù)。在與R和CRAN庫(kù)的比較中,我們關(guān)注以下事...

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265.用于字符串張量的TensorFlow操作

#版權(quán)所有2015 TensorFlow作者.版權(quán)所有.#根據(jù)Apache許可證版本2.0(“許可證”)獲得許可; #除了符合許可證外,您不得使用此文件. #您可以在獲得許可證副本#http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0#除非適用法律要求或書面同意,軟件 ...

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266.pyecharts 版本日志

version 1.9.0 - 2020-10-29 (Current)Addpr#1737 新增部分圖的 ChartItem 配置(已移除 warning 提示)pr#1737 新增 MarkLineItem 的 xcoord 和 ycoord 配置項(xiàng)Updatedpr#1724 更新 Geo 和 Map 的配置項(xiàng)pr#1694 更新 Echarts 為 Apache Echartspr#1691 更新 README.mdpr#1661 更新 Tim...

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267.15.10 用Cython包裝C代碼

問(wèn)題 You want to use Cython to make a Python extension module that wraps around anexisting C library. 解決方案 Making an extension module with Cython looks somewhat similar to writing a hand‐written extension, in that you will be creating a collection of wrapper functions. How‐ever, unlik...

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268.scikit-learn 數(shù)據(jù)預(yù)處理

sklearn.preprocessing包提供了幾個(gè)常用的實(shí)用函數(shù)和轉(zhuǎn)換器類,用以將原始特征向量更改為更適合下游估計(jì)器的表示形式。 通常,學(xué)習(xí)算法受益于數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)化。如果數(shù)據(jù)集中存在一些異常值,則更適合使用健壯的縮放器或轉(zhuǎn)換...

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269.TensorFlow函數(shù):tf.sparse_to_dense

tf.sparse_to_dense函數(shù)sparse_to_dense ( sparse_indices , output_shape , sparse_values , default_value = 0 , validate_indices = True , name = None ) 定義在:tensorflow/python/ops/sparse_ops.py. 請(qǐng)參閱指南:稀疏張量>轉(zhuǎn)變 將稀疏表示形式轉(zhuǎn)換為稠密張量. 構(gòu)建一...

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什么是模塊?每一個(gè).py文件都是一個(gè)模塊,其他文件可以通過(guò)導(dǎo)入一個(gè)模塊讀取這個(gè)模塊的內(nèi)容,相當(dāng)于C中的include……一個(gè)大型程序往往呈現(xiàn)出多模塊的形式。其中一個(gè)模塊文件被設(shè)計(jì)為主文件(or頂層文件)。模塊的導(dǎo)入:...

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