代碼性能優(yōu)化 以下幾節(jié)將描述一些提高 Julia 代碼運行速度的技巧。 避免全局變量 全局變量的值、類型，都可能變化。這使得編譯器很難優(yōu)化使用全局變量的代碼。應(yīng)盡量使用局部變量，或者把變量當(dāng)做參數(shù)傳遞給函數(shù)。 對性...
http://o2fo.com/julia/7te41jga.html＃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”)許可; ＃除非符合許可證,否則您不得使用此文件. ＃您可以獲得許可證的副本 ＃ ＃http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 ＃ ＃除非適用法律要求或書面同...
http://o2fo.com/tensorflow_python/tensorflow_python-s62t2d4y.html> 提示 為了充分利用本教程,我們建議使用此Colab版本。這將允許您嘗試下面提供的信息。 在本教程中，我們將在賓夕法尼亞復(fù)旦數(shù)據(jù)庫中微調(diào)預(yù)先訓(xùn)練的?[Mask R-CNN](https://arxiv.org/abs/1703.06870)?模型[，以進行行人檢測和分割](htt...
http://o2fo.com/pytorch/pytorch-5yko3be6.html許多應(yīng)用程序要有能力判斷新觀測值是否與現(xiàn)有觀測值具有相同的分布(它是一個內(nèi)點(inlier))，或者應(yīng)該被認為是不同的（它是一個離群值）。通常，這種能力被用于清理實際數(shù)據(jù)集, 必須做出兩種重要區(qū)分: 離群點檢測: 訓(xùn)練數(shù)...
Pandas 處理文本字符串序列和索引包含一些列的字符操作方法，這可以使我們輕易操作數(shù)組中的各個元素。最重要的是，這些方法可以自動跳過 缺失/NA 值。這些方法可以在str屬性中訪問到，并且基本上和python內(nèi)建的（標(biāo)量）字符...
http://o2fo.com/hyspo/hyspo-2chq372g.html問題 You have existing C code that you would like to access as a C extension module. Youwould like to do this using the Swig wrapper generator. 解決方案 Swig operates by parsing C header files and automatically creating extension code. Touse it, you first need to have a C header file. For exa...
http://o2fo.com/youshq/pfwusozt.html＃版權(quán)所有2015 TensorFlow作者.版權(quán)所有. ＃ ＃根據(jù)Apache許可證2.0版(“許可證”)許可; ＃你不能使用這個文件,除非符合許可證. ＃您可以獲得許可證的副本 ＃ ＃http ://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 ＃ ＃除非適用法律要求或書面同...
http://o2fo.com/tensorflow_python/tensorflow_python-1epv2cf7.html? 超參數(shù)是估計器的參數(shù)中不能通過學(xué)習(xí)得到的參數(shù)。在scikit-learn中，他們作為參數(shù)傳遞給估計器不同類的構(gòu)造函數(shù)。典型的例子有支持向量分類器的參數(shù)C，kernel和gamma，Lasso的參數(shù)alpha等。 ? 在超參數(shù)集中搜索以獲得最佳cr...
http://o2fo.com/gkiwe/gkiwe-bjyq3rcs.htmltf.estimator.Estimator函數(shù) Estimator類 定義在：tensorflow/python/estimator/estimator.py estimator類對TensorFlow模型進行訓(xùn)練和計算. Estimator對象包裝由model_fn指定的模型,其中,給定輸入和其他一些參數(shù),返回需要進行訓(xùn)練、計算,或預(yù)測的操作. 所有...
http://o2fo.com/tensorflow_python/tensorflow_python-hd9a2oyb.html> 原文： [PyTorch 單機模型并行最佳實踐_blank](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/model_parallel_tutorial.html) 注意 單擊此處的[下載完整的示例代碼](https://pytorch.apachecn.org/docs/1.4/33.html#sphx-glr-download-intermediate-model-parallel-tutorial-py) **作者...
http://o2fo.com/pytorch/pytorch-8ce63bz5.html抱歉，暫時沒有相關(guān)的微課
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