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  1. 东北大学需求分析和系统设计期末复习

  2. 东北大学需求分析与系统设计期末考题简答题部分,中文,swoT指优势、缺陷、机会、威胁( strength、 weakness、 opportunit!y、 threat)。SWOT 方法以调整组织的优势、劣势、机会和威胁的方式来进行信息系统开发项目的识别、分类、排序和选择。这是 个从确定组织使命开始的、自顶向下的方法。将与研究对象密切相关的各种主要内部优势、劣势和外部的机 会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加 以分析,从中得出一系列相应
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-01-12
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:layliangbo
  1. prod-ml-book:生产机器学习-源码

  2. 架构师机器学习系统手册 第一部分:机器学习系统操作与传统软件系统操作之间的挑战概述(以此为基础介绍有关不同挑战的章节) 软件1.0与软件2.0 我们该如何解决? 数据治理 第二部分:数据管道和ETL流程 第三部分:模型和数据的版本控制和治理-可复制性 由于缺乏可重复性而导致的危机 机器学习实验的版本控制i。 数据版本化ii。 模型版本控制 管理实验可重复性的工具i。 智者ii。 MLflow iii。 DVC iv。 达特莫 第四节:模型的弹性(回归测试和验证) 训练期间进行模型评估的测
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-26
    • 文件大小:78848
    • 提供者:weixin_42161497
  1. project-ml-microservice-kubernetes:大胆项目4-源码

  2. 项目概况 在本项目中,您将应用在本课程中获得的技能来操作机器学习微服务API。 您将获得一个经过预先训练的sklearn模型, sklearn模型已经过训练,可以根据一些功能来预测波士顿的房价,例如房屋中的平均房间和有关高速公路通行性的数据,师生比例等等。 您可以上阅读有关数据的更多信息,这些数据最初来自Kaggle。 此项目测试您在提供的文件app.py中运行Python flask应用程序的能力,该文件可通过API调用提供有关房价的预测(推断)。 该项目可以扩展到任何预先训练的机器学习模
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:223232
    • 提供者:weixin_42139302
  1. tonic:补品RL库-源码

  2. 补品 欢迎使用Tonic RL库! 请查看以获取详细信息和结果。 主要设计原则是: 模块化:用于创建RL代理的构建块(例如模型,重播或探索策略)被实现为可配置模块。 可读性:代理使用相同的API以简单的方式编写,并且日志通过进度条很好地显示在终端上。 公平的比较:培训流程是唯一的,并且与所有Tonic代理和环境兼容。 代理人是由其核心思想定义的,而诸如,观察规范化和操作缩放之类的常规技巧/改进则可以共享。 基准测试:提供了在中受训的所提供代理的基准数据,用于直接比较。 包装的流行
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:weixin_42132056
  1. GlobalAIBootcamp2019:2019年全球AI训练营的讲习班和演示-源码

  2. 全球AI训练营2019 欢迎全球AI社区领袖!! 首先是``感谢您''在2019年12月14日星期六在您当地举办的全球AI训练营。 看一看所有也参与其中的社区: 需要一些艺术品吗? 工作坊 今年,我们为您举办了6个工作坊。 点燃旅程-演示和演示 查看所有地点以 “新手开发人员指南”学习路径的所有内容均可供您在训练营中交付。 有5个演示文稿,其中包含培训培训师的资源以及设置演示所需的所有材料。 AIML10:使用AI(Azure认知搜索)了解您的非结构化数据 AIML20:使用预构建的AI解决
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:5120
    • 提供者:weixin_42178688
  1. smp:社交媒体预测-源码

  2. smp 此自述文件是使用自动生成的。 拂尘为ML创建具有可重现结果的ML逻辑且灵活的项目结构,使您无需成为软件工程师就可以将模型发布到世界各地。 设置项目后,直接编辑此自述文件即可为项目添加上下文和文档。 先决条件 要运行此项目,需要执行以下操作: Git(使用配置) Python 3.6+ 基于Linux的OS(包括OSX) 设置 克隆此存储库后,请执行以下步骤来初始化项目: cd smp pip install whisk whisk setup source venv/bin/
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42119866
  1. DeepLearningTensorflow:使用TensorFlow进行深度学习和机器学习的练习文件-源码

  2. 使用TensorFlow进行深度学习和机器学习 按 这些是使用进行的练习文件。 课程大纲可以在下面找到 第一天 第1单元入门 什么是TensorFlow 安装并运行TensorFlow 模块2基本Tensorflow操作 持续的 图操作 数学 矩阵 占位符 多变的 模块3数据集 MNIST手写数字数据集 CIFAR图像数据集 一种热编码/解码 将数据集拆分为培训/测试 第4单元TF上的机器学习 回归ML模型 损失函数 优化器 训练 保存并加载模型 单元5神经网络(NN) 什么是神经网
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-02
    • 文件大小:21504
    • 提供者:weixin_42139302
  1. 机器学习-源码

  2. 机器学习库 对于找到此仓库的任何可怜的灵魂,欢迎您! 随附的是我在SDSM&T的CSC 692期间编写的ML算法的集合。 正在安装 假设您已克隆存储库,那么我们可以从安装需求开始。 通过运行以下命令来执行此操作: pip install -r requirements.txt 完成后,您应该可以使用此ML包。 常用用法 对于软件包中的每种算法,您都需要了解3个函数。 初始化 在每种算法初始化时,通常都会有几个可选参数来修改模型的参数。 例如体重秤或时代。 要传递这些可选的修饰符,请像这样简单
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-16
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:weixin_42148975
  1. 运行时:TensorFlow的高性能和模块化运行时-源码

  2. TFRT:新的TensorFlow运行时 TFRT是新的TensorFlow运行时。 它旨在为各种特定领域的硬件提供具有同类最佳性能的统一,可扩展的基础架构层。 它提供了对多线程主机CPU的有效利用,支持完全异步的编程模型,并专注于低级效率。 TFRT将使广泛的用户受益,但是如果您是: 研究人员希望尝试复杂的新模型并向TensorFlow添加自定义操作 应用程序开发人员在生产中提供模型时寻求改进的性能 硬件制造商希望将硬件插入TensorFlow,包括边缘和数据中心设备 ...或者您只是对很
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:15728640
    • 提供者:weixin_42109125
  1. cpncourse:有色Petri网和CPN工具课程-源码

  2. 有色陪替氏网和CPN工具课程 可以从此处下载CPN工具: CPN书的主页可以在以下位置找到: : 阅读和准备 CPN模块基于以下列出的书籍章节和论文: 《彩色Petri网》一书的第1章和第2章: : CPN论文可通过以下: : 在有色Petri网的两个模块中,我们将使用CPN工具。 建议您在参加Petri Net课程之前先在PC上下载并安装该工具。 如果您在安装过程中遇到任何技术问题,请访问或联系讲师。 模块I-建模和CPN工具 第一个模块着重于彩色Petri网(CPN)建模语
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:26214400
    • 提供者:weixin_42164931
  1. 可操作化的ML模型-源码

  2. 注意:此文件是一个模板,可用于为您的项目创建自述文件。 下面的TODO注释将突出显示您应确保包含的信息。 可操作的机器学习模型 总览 该项目是Udacity Azure ML Nanodegree的一部分。 在此项目中,我们通过在Azure ML的终结点部分的“模型”窗格下的“消费”选项卡中提供URI和密钥来部署模型,配置日志记录并使用其终结点。 然后将该模型与相同步骤的Azure ML SDK实现进行比较。 建筑图 待办事项:提供项目的架构图并介绍每个步骤。 架构图是一幅有助于从头到尾可视化操
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42137032
  1. 示例-ml-管道:用于任何表格数据问题的示例,带注释的机器学习管道-源码

  2. 示例性机器学习管道 介绍 该存储库旨在充当任何表格数据问题的示例性数据科学和机器学习管道。 此外,笔记本旨在探索两个用于机器学习自动化的Python软件包: featuretools和h2o 。 featuretools专门从事特征工程,而h2o专门从事建模。 按照指示的顺序操作笔记本。 从广义上讲,这是我们涵盖的内容: 数据洞察和可视化 数据清理 数据插补 手动特征工程 通过featuretools自动特征工程 功能缩放 功能选择 功能编码 通过h2o建模(模型选择和分析) 我们可以提出
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:90112
    • 提供者:weixin_42116705
  1. batcomputer:DevOps和可操作化应用于机器学习和AI的工作示例-源码

  2. Batcomputer项目 Batbat项目是DevOps的一个工作示例,应用于机器学习和AI领域。 该项目背后的一些动机: 了解ML模型的可操作性挑战 尝试实现“ DevOps for AI”的现实 “封闭盒”流程(例如Azure ML Services )与实际DevOps方法的集成 :speech_balloon: 为什么选择“ Project Batcomputer”? 培训并用作项目基础的主要模型基于犯罪数据和犯罪结果(定罪等)的预测。 似乎是使使用这种预测模型更加有趣的一种有趣
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42129005
  1. AzureMLEngineerP2OptMLSubmission:Udacity NanoDegree Azure ML工程师的提交文件(第二个任务)-源码

  2. 注意:此文件是一个模板,可用于为您的项目创建自述文件。 下面的TODO注释将突出显示您应确保包含的信息。 您的项目标题在这里 待办事项:为您的项目编写概述。 建筑图 待办事项:提供项目的架构图,并介绍每个步骤。 架构图是一幅有助于从头到尾可视化操作流程的图像。 在这种情况下,它必须与已完成的项目相关,其各个阶段对于整个流程至关重要。 例如,模型管理的一个阶段可以是“使用自动ML确定最佳模型”。 关键步骤 待办事项:写下关键步骤的简短说明。 请记住包括演示关键步骤所需的所有屏幕截图。 屏幕录像 T
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-29
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_42102634
  1. ml-microservice-kubernetes:使用docker和kubernetes实现微服务-源码

  2. ]( ) 项目概况 在本项目中,您将应用在本课程中获得的技能来操作机器学习微服务API。 您将获得一个经过预训练的sklearn模型, sklearn模型已经过训练,可以根据一些功能来预测波士顿的房价,例如房屋中的平均房间和有关高速公路通行性的数据,师生比例等等。 您可以上阅读有关数据的更多信息,这些数据最初来自Kaggle。 此项目测试您在提供的文件app.py中运行Python flask应用程序的能力,该文件可通过API调用提供有关房价的预测(推断)。 该项目可以扩展到任何预先训练的机
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-28
    • 文件大小:224256
    • 提供者:weixin_42166918