导入数据 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_labels = train_labels[:1000] test_labels = t ...
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2020-05-19 12:41:50
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感知器-从零开始学深度学习 未来将是人工智能和大数据的时代，是各行各业使用人工智能在云上处理大数据的时代，深度学习将是新时代的一大利器，在此我将从零开始记录深度学习的学习历程。 我希望在学习过程中做到以下几点： 了解各种神经网络设计原理。 掌握各种深度学习算法的python编程实现。 运用深度学习解 ...
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2020-05-19 12:20:01
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「蒲公英」期刊，每周更新，我们专注于挖掘「 基础技术 、 工程化 、 跨端框架技术 、 图形编程 、 服务端开发 、 桌面开发 、 人工智能 」等多个大方向的业界热点，并加以专业的解读；不仅如此，我们还精选凹凸技术文章，向大家呈现团队内的研究技术方向。 抬头仰望，蒲公英的种子会生根发芽，如夏花绚烂； ...
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2020-05-19 10:38:18
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智慧安防之核心是以AI技术为支撑，通过将传感器、视频监控点等数据源的关键物理信息通过传输网络集成到一个综合系统上，再由综合系统分析信息数据，进行信息反馈，使得其所辖制的安防领域能够被动态实时的监控，进一步达到预测威胁并及时响应的目的。这其中，智慧安防因为在传统安防摄像头的边缘端、IT系统所在的云端等核心环节引入了人工智能、大数据等技术，使得其在传统安防技术之上有了质的突破，让安防行业变得更加的智能
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2020-05-19 00:38:45
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1.课程链接（B站）： https://www.bilibili.com/video/BV164411S78V?from=search&seid=4126866440452622444 2.复习参考： 这里我用别人的写的博客进行课后复习，不必要重复别人的做过的工作，效率也会比较高（可能没有更新完） ...
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2020-05-18 23:07:47
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一些评估方法 1.留出法 它将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S，S的补集作为测试集T。在S上训练出模型后，用T来评估其测试误差，作为对泛化的估计。 2.交叉验证法 将数据集划分为k个大小相似的互斥子集，D=D1 U D2 U...Dk，每个子集都尽可能保持分布一致性。每次选择k ...
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2020-05-18 23:06:57
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众所周知，计算机专业、人工智能、智能识别技术在接下来较长一段时间内会是非常热门的专业，大公司对于这类强势的技术岗的需求永远不会饱和，大公司对于高学历、高技术的人才总是不惜以高薪相吸引。小编也在网上常常看到在美国强势大学CS毕业的学生回国面试阿里巴巴，直接被聘用，而且年薪50万起，不得不令人咂舌。然而，另一方面，我们也能看到，大量学生涌入计算机行业，导致计算机的强弱分化明显。几乎所有类型的院校都开设
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2020-05-18 22:16:02
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1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 import csv sms=open("D:\机器学习\SMSSpamCollection",'r',encoding='utf-8') csv_reader=csv.reader(sms, delimiter='\t') for ...
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2020-05-18 20:22:09
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DSW（Data Science Workshop）是阿里巴巴PAI团队根据多年的AI算法和产品研发经验积累，围绕提高AI算法研发效率，降低研发成本而推出的一款适用于各类AI开发者的云端机器学习集成开发环境。
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2020-05-18 19:08:40
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目前人工智能商业化在算力、算法层面已达到阶段性基本成熟，想要更加契合落地需求、解决行业具体痛点，还需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑。 可以说数据决定了AI的落地程度，更具前瞻性的数据集产品和高度定制化数据服务成为了行业发展的主流。 未来几年，数据标注行业将有如下发展趋势以及挑战。 1.趋 ...
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2020-05-18 19:03:33
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